Quais são os labs de IA e AI Agents disponíveis na Autonetops?

Oferecemos labs hands-on sobre AI Agents para network automation, Ollama (para rodar LLMs localmente), MCP Protocol (Model Context Protocol) para integração de agentes de IA com infraestrutura, além de labs sobre LangChain, prompt engineering aplicado a redes, e uso de LLMs para troubleshooting automatizado. São laboratórios práticos com infraestrutura real onde você implementa soluções de IA para automação de redes.

Como os labs de IA se diferenciam dos labs tradicionais de automação?

Labs tradicionais focam em automação com Python (Netmiko, NAPALM, Scrapli), Ansible, Docker e Kubernetes. Labs de IA adicionam inteligência: você aprende a criar AI Agents que tomam decisões autônomas, usar Ollama para rodar modelos de linguagem local sem depender de APIs externas, implementar MCP Protocol para comunicação entre LLMs e infraestrutura, e aplicar técnicas de machine learning para análise preditiva de redes. É o futuro da automação de redes.

O que é Ollama e por que devo aprender nos labs?

Ollama é uma ferramenta para rodar Large Language Models (LLMs) localmente sem precisar de APIs de terceiros. Nos labs práticos você aprende a: instalar e configurar Ollama em ambientes de rede, rodar modelos como Llama 2/3, Mistral e CodeLlama localmente, integrar LLMs com scripts de automação Python, criar chatbots para troubleshooting de rede, e garantir privacidade mantendo dados de rede em sua infraestrutura. É essencial para network engineers que querem usar IA sem dependências externas.

O que é MCP Protocol e como é usado em automação de redes?

MCP (Model Context Protocol) é um protocolo da Anthropic para integração entre LLMs e ferramentas externas. Nos labs você aprende a: implementar servidores MCP para expor APIs de rede para LLMs, criar clientes MCP que permitem agentes de IA interagir com switches, roteadores e servidores, desenvolver tools customizados que AI Agents podem usar para configurar e diagnosticar redes, e construir pipelines de automação onde LLMs tomam decisões baseadas no estado real da infraestrutura.

Preciso ter experiência em IA para fazer os labs de AI Agents?

Não! Os labs começam do básico e progridem gradualmente. Se você tem experiência em network automation tradicional (Python, APIs, automação de redes), consegue seguir os labs de IA. Ensinamos conceitos fundamentais de LLMs, prompt engineering, e integração de IA passo a passo. Labs iniciais focam em usar ferramentas prontas (Ollama, MCP), labs avançados exploram criação de AI Agents customizados. É acessível para network engineers que querem adicionar IA ao seu skillset.

Quais são as tecnologias tradicionais cobertas nos laboratórios?

Além de IA, nossos labs cobrem tecnologias essenciais para network automation: Python com bibliotecas Netmiko, NAPALM, Scrapli para automação de dispositivos de rede, Ansible para Infrastructure as Code, Docker e Kubernetes para containerização, Git e CI/CD para versionamento e pipelines, APIs REST e NETCONF/RESTCONF, e plataformas multi-cloud (AWS, GCP, Azure). São skills fundamentais que complementam os labs de IA.

Labs de Automação de Redes e IA

Pratique com labs hands-on sobre AI Agents, Ollama, MCP Protocol, automação de redes, Python, Ansible, Docker, Kubernetes e multi-cloud. Infraestrutura real para desenvolver habilidades em network engineering, DevOps e inteligência artificial.

Incluindo labs exclusivos de IA aplicada a redes - o futuro da automação está aqui!

Labs de IA Hands-On Infraestrutura Real Infra Real Certificado Digital Certificado AWS • GCP • Azure Cloud

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🤖 Tecnologias de IA:

AI Agents (Agentes Autônomos para Automação) • Ollama (LLMs Locais: Llama 3, Mistral, CodeLlama) • MCP Protocol (Model Context Protocol - Anthropic) • LangChain • Prompt Engineering para Redes

⚙️ Automação Tradicional:

Python (Netmiko, NAPALM, Scrapli, Nornir) • Ansible • Docker & Kubernetes • AWS, GCP & Azure • Git, CI/CD, GitOps • APIs REST, NETCONF, gNMI