Introdução aos Agents
Bem-vindo à primeira unidade de conteúdo. Aqui você vai construir uma base sólida nos fundamentos de Agents de IA:
- Entendendo Agents
- O que é um Agent e como ele funciona?
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Como Agents tomam decisões usando raciocínio e planejamento?
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O papel dos LLMs (Large Language Models) nos Agents
- Como o LLM funciona como o "cérebro" por trás do Agent.
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Como LLMs estruturam conversas através do sistema de Messages.
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Tools e Actions
- Como Agents usam Tools externas para interagir com o ambiente.
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Como construir e integrar Tools no seu Agent.
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O ciclo de trabalho do Agent
- Thought → Action → Observation.
Terminologia: os termos técnicos ficam em inglês ao longo de todo o curso — Agent, Tool, Thought, Action, Observation, prompt, token. É o vocabulário da documentação, das mensagens de erro e dos nomes de função nas bibliotecas. A explicação vem em português; o termo, não.
Onde isso vai dar
Ao final do curso, você terá construído um Agent seu, especializado em um tema judicial que você escolher, rodando inteiramente na sua máquina.
O exemplo que vamos desenvolver juntos atende a um pedido assim:
"Alfred, traga os processos mais recentes sobre violência doméstica."
Para cumprir isso, o Agent precisa encadear várias etapas sozinho: traduzir o assunto em linguagem natural para um código de assunto, consultar a base, ordenar por data, buscar os detalhes de cada processo e apresentar o resultado.
Nesta Unidade 1 você vai entender cada peça desse mecanismo. Ao final dela, você já constrói uma versão simplificada do Alfred com smolagents — usando o Ollama que instalou na Unidade 0, sem enviar nada para fora da máquina.
Esta unidade é o ponto de partida essencial: ela prepara o terreno para os temas mais avançados que vêm depois.
É uma unidade longa. Vá com calma e não hesite em voltar a estas seções de tempos em tempos.
Preparado? Vamos lá 🚀