O que você aprenderá_

Construa agentes conversacionais utilizando LangChain e LangGraph para orquestrar fluxos de decisão.
Integre contexto externo e mecanismos de retrieve para enriquecer as respostas do assistente.
Projete e aplique middlewares e guardrails para validar entradas, filtrar PII e incorporar o humano no loop.
Estruture projetos em Python com validação de dados (Pydantic/TypedDict) e testes automatizados.
Implemente gerenciamento de sessões, checkpoints e grafos DAG para controlar estados e execução.
Monitore e avalie o desempenho em produção com tracing, golden datasets e métricas de confiabilidade.

Público alvo_

Este curso é indicado para desenvolvedores, engenheiros de IA e profissionais de dados que desejam projetar, orquestrar e operar assistentes conversacionais robustos e seguros usando LangChain e LangGraph.

Henrique

Principal Machine Learning Engineer na Dell Technologies com expertise em AI Agents, LLMs e MLOps em larga escala, responsável por arquitetar e manter pipelines de produção e frameworks inovadores. Instrutor docente em programas de MBA e criador de cursos na Udacity sobre AI Agents com LangChain. Com mais de 6 anos liderando times de dados e machine learning, sua trajetória combina desenvolvimento de soluções enterprise com mentoria contínua de novos talentos em IA e engenharia de dados.

Curso atualizado em 29/09/2026

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Ementa

AI Engineering e LangChain
- Apresentação
- Entendendo LLMs, agentes e guardrails
- Configurando modelos, mensagens e prompts
- Para saber mais: uso de templates no langchain
- Explorando a evolução histórica do LangChain
- Implementando ferramentas para agentes de IA
- Faça como eu fiz: criar agente LLM
- Starter: instalando uv e configurando o projeto
- Materiais
- Solution: implementando e testando ferramentas Python
- O que aprendemos?
Fundamentos de LangGraph
- Entendendo grafos no LangGraph
- Implementando nós de processamento no LangGraph
- Aprofundando estados e conflitos concorrentes
- Entendendo roteamento condicional no LangGraph
- Para saber mais: roteamento literal no langgraph
- Faça como eu fiz: grafo condicional
- Starter: construindo o grafo de triagem com LLM
- Materiais
- Solution: implementando roteamento por intenção
- O que aprendemos?
Gerenciamento de Contexto
- Gerenciando contexto, estado e memória em agentes
- Passando configuração em tempo de execução
- Consultando banco de dados SQLite como contexto
- Faça como eu fiz: gerenciar contexto AI
- Habilitando memória com InMemorySaver
- Para saber mais: in-memory saver e SQLiteSaver
- Starter: migrando o grafo para a versão 0.3
- Materiais
- Solution: testando o chat com autenticação
- O que aprendemos?
O advento dos Middlewares
- Entendendo middlewares no LangChain
- Construindo middlewares com decoradores no LangGraph
- Implementando guardrails em agentes de IA
- Faça como eu fiz: Guardrail de PII
- Para saber mais: guardrails determinísticos
- Configurando human-in-the-loop com guardrails
- Entendendo a ordem de execução de middlewares
- Starter: implementando guardrails e middlewares do agente
- Materiais
- Solution: revisando o guardrail de acesso ao paciente
- O que aprendemos?
[Bônus] Evals, Monitoring e Tracing
- Entendendo evals, monitoramento e tracing
- Construindo avaliações para classificador de intenções
- Faça como eu fiz: evals
- Para saber mais: métricas de desempenho em modelos
- Monitorando agentes com LangChain
- Configurando tracing de agentes com Langfuse
- Starter: integrando evals, monitoramento e tracing
- Materiais
- O que aprendemos?
- Conclusão

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Inteligência Artificial

Mergulhe com profundidade no universo da Inteligência Artificial (IA) aplicada a diferentes áreas de atuação e domine as principais ferramentas que estão moldando o agora, como ChatGPT e Midjourney. Navegue pelos nossos cursos e comece a explorar todo o potencial das IAs Generativas para impulsionar a sua carreira.

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