Criação de Agentes de IA: Desenvolvimento e Implementação

Sobre o Curso

Neste curso abrangente sobre Criação de Agentes de IA, você aprenderá todos os aspectos do desenvolvimento e implementação de agentes inteligentes. Desde os conceitos fundamentais até técnicas avançadas, este curso fornece as habilidades necessárias para criar agentes de IA eficientes e especializados.

Os agentes de IA representam um avanço significativo na forma como interagimos com sistemas computacionais. Eles são capazes de perceber seu ambiente, tomar decisões autônomas e executar ações para atingir objetivos específicos – tudo isso com mínima intervenção humana.

Professor Humano

Experiência acadêmica e prática

Experiência prática de campo
Insights reais baseados em anos de experiência na indústria

Interação personalizada
Feedbacks personalizados sobre projetos e dúvidas específicas

Networking profissional
Contatos na indústria e possibilidades de mentorias

Professor IA IA

Conhecimento amplo e atualizado

Disponibilidade 24/7
Suporte imediato a qualquer momento para dúvidas e orientação

Conhecimento atualizado
Acesso a dados e pesquisas recentes de múltiplas fontes

Adaptação ao seu ritmo
Explicações adaptadas ao seu nível de conhecimento

O que você vai aprender

• Fundamentos de agentes inteligentes e suas arquiteturas
• Algoritmos avançados para tomada de decisão em agentes
• Implementação prática de agentes com diferentes especialidades
• Criação de agentes educacionais para tutoria virtual
• Agentes conversacionais avançados com personalidade
• Integração de agentes com APIs e sistemas externos
• Desenvolvimento de agentes para análise de dados
• Ética, segurança e limitações dos agentes de IA

Demonstração de Interação com Professor IA

Veja como seria uma aula com o Professor AIgent

Como posso implementar memória de longo prazo em um agente de IA?

Para implementar memória de longo prazo em um agente de IA, você pode utilizar algumas abordagens:

1. Bases de dados persistentes: Armazene informações em bancos de dados como SQLite ou MongoDB para recuperação posterior.

2. Embeddings vetoriais: Utilize representações vetoriais com técnicas como RAG (Retrieval-Augmented Generation).

3. Memória episódica: Implemente estruturas que simulam a memória humana, categorizando por importância e recência.

Posso mostrar um exemplo de código para implementação de memória vetorial, se desejar.

Sim, um exemplo de código seria ótimo!

Aqui está um exemplo simplificado de como implementar memória vetorial em um agente de IA usando Python:

import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Classe para gerenciar memória de longo prazo do agente class AgentLongTermMemory: def __init__(self, embedding_dim=512): self.memory_keys = [] # Armazena textos/identificadores self.memory_vectors = [] # Armazena embeddings vetoriais self.embedding_dim = embedding_dim def add_memory(self, text, embedding_vector): # Adiciona nova memória ao repositório self.memory_keys.append(text) self.memory_vectors.append(embedding_vector) def retrieve_relevant_memories(self, query_vector, top_k=3): # Recupera as memórias mais relevantes para uma consulta if not self.memory_vectors: return [] # Calcula similaridade entre a consulta e todas as memórias memory_array = np.array(self.memory_vectors) similarities = cosine_similarity([query_vector], memory_array)[0] # Encontra os índices das memórias mais similares top_indices = np.argsort(similarities)[-top_k:][::-1] # Retorna as memórias mais relevantes return [(self.memory_keys[i], similarities[i]) for i in top_indices]

Este código cria uma memória vetorial que pode armazenar informações importantes para o agente. Quando ele precisa recordar algo, a função retrieve_relevant_memories encontra as informações mais relevantes baseadas na similaridade de cosseno.

Em um sistema completo, você também precisaria implementar um modelo para gerar os embeddings (como sentence-transformers) e gerenciar a persistência destes dados.

Pré-requisitos

Para aproveitar ao máximo este curso, recomendamos:

• Conhecimentos básicos de programação (Python recomendado)
• Familiaridade com conceitos fundamentais de IA e machine learning
• Entendimento básico de processamento de linguagem natural
• Conhecimento introdutório sobre APIs web

Módulos do Curso

Projeto Final

Como projeto de conclusão de curso, os alunos desenvolverão e implementarão seu próprio agente de IA com uma especialidade específica. Algumas opções incluem:

• Um agente tutor especializado em uma disciplina específica
• Um agente assistente de pesquisa com conhecimento em determinada área
• Um agente de recomendação personalizada de conteúdo educacional
• Um agente especialista em solução de problemas técnicos

O projeto será avaliado com base na eficácia, originalidade, implementação técnica e considerações éticas.

Avaliações

Carolina Mendes

Curso excepcional! Consegui implementar um agente educacional para minha startup que tem ajudado muito nossos alunos. A opção de aprender com o professor humano ou com o agente de IA foi uma experiência única - experimentei ambos e cada um tem seus pontos fortes. Recomendo fortemente!

Marcos Oliveira

Comecei o curso com o professor humano, mas acabei migrando para o modelo híbrido. A disponibilidade do professor AI para tirar dúvidas a qualquer momento acelerou meu aprendizado. Os projetos práticos são desafiadores e extremamente relevantes para o mercado atual.