Este curso foi projetado para capacitar profissionais de redes a utilizar IA e sistemas multi-agentes para automação inteligente de infraestrutura de rede. Aprenda desde fundamentos de IA até implementação de sistemas complexos multi-agentes com LangChain, LangGraph e frameworks modernos.

2 aulas · 120 min
Fundamentos de IA aplicados à automação de redes. Evolução de scripts para agentes inteligentes, LLMs e casos de uso práticos.
4 aulas · 240 min
Conceitos fundamentais das arquiteturas de redes neurais e dos modelos baseados em Transformers
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3 aulas · 180 min
4 aulas · 180 min
Arquitetura do LangChain, Prompt Engineering e RAG aplicados a documentação de rede.
3 aulas · 210 min
Graphs vs Chains, States, Nodes, Edges e workflows complexos de configuração de rede
3 aulas · 180 min
Patterns hierárquicos, colaborativos e competitivos. Divisão de responsabilidades e coordenação
3 aulas · 150 min
Protocolos de comunicação, message passing, shared state e patterns assíncronos
3 aulas · 120 min
Secure LLM Interface Messaging - estrutura, metadados, segurança e autenticação.
3 aulas · 120 min
Certificados, PKI, autenticação vs autorização e trust models em sistemas distribuídos.
3 aulas · 120 min
Audit trails, non-repudiation, verificação de ações críticas e compliance frameworks.
3 aulas · 120 min
Métricas essenciais, distributed tracing e debugging de decisões de agentes.
3 aulas · 120 min
Streaming de estados, visualização de workflows e alerting inteligente.
3 aulas · 150 min
Sequential processing, parallel execution, error handling e retries.
3 aulas · 180 min
Dynamic routing, hierarchical task decomposition e feedback loops.
3 aulas · 120 min
Quando envolver humanos, approval gates, escalation e learning from feedback.