Inteligência Artificial
Uma formação avançada em 12 módulos para dominar LLMs, ferramentas de desenvolvimento, contexto, especificações, agentes, RAG e automações com Inteligência Artificial.
01LLMs
Entenda os fundamentos, modelos, custos e limites que sustentam aplicações modernas com IA.
Tópicos
- Fundamentos de IA
- Tipos de LLMs
- Principais modelos
- Preços
- Janela de Contexto
- Cache
- Modelos locais
02Harness
Conheça e compare os principais agentes e ambientes de desenvolvimento assistido por IA.
Tópicos
- Claude Code
- Codex
- OpenCode
- GitHub Copilot
- Kiro
- Antigravity
03Context Engineering
Projete o contexto certo para aumentar a precisão dos agentes e reduzir desperdício de tokens.
Tópicos
- Context Window e limites dos modelos
- Memória de curto, médio e longo prazo
- Seleção e recuperação de contexto
- Compactação e sumarização
- Token budget e controle de custos
- Handoffs entre agentes e sessões
04Rules
Transforme padrões do projeto em instruções persistentes que orientam qualquer agente.
Tópicos
- AGENTS.md, CLAUDE.md e Cursor Rules
- Escopo e hierarquia de instruções
- Regras de arquitetura e código
- Qualidade, testes e verificação
- Como evitar sobrecarga de contexto
- Manutenção e evolução das regras
05Skills
Empacote conhecimento procedural em capacidades reutilizáveis e portáveis entre agentes.
Tópicos
- Anatomia de uma Skill
- Progressive Disclosure
- Scripts, referências e assets
- Gatilhos e roteamento
- Composição de capacidades
- Testes, versionamento e distribuição
06MCPs
Conecte agentes a ferramentas e fontes de dados por meio de um protocolo padronizado.
Tópicos
- Fundamentos do MCP
- Clients, Servers e Transports
- Tools, Resources e Prompts
- Integrações com ferramentas externas
- Construção e configuração de servidores
- Permissões, autenticação e segurança
07Spec-Driven Development
Transforme requisitos em especificações claras, tarefas executáveis e resultados verificáveis.
Tópicos
- Requisitos e Product Requirement Documents
- Especificação funcional e técnica
- Critérios de aceite
- Decomposição em tarefas
- Agentes de planejamento, execução e revisão
- Ciclos de implementação e verificação
08Construção de Agentes
Construa agentes que raciocinam, usam ferramentas, mantêm memória e colaboram entre si.
Tópicos
- Agent Loop e Tool Calling
- Provedores de LLM e Streaming
- Memória e controle do loop
- Vercel AI SDK e Mastra
- Single Agent, Multi-Agent e roteamento
- Workflows e intervenção humana
- Observabilidade, Evals e Deploy
09RAG
Fundamente respostas em conhecimento privado e atualizado com uma pipeline completa de RAG.
Tópicos
- Ingestão e preparação dos dados
- Chunking e Embeddings
- Vector Stores
- Retrieval e Hybrid Search
- Reranking e geração de respostas
- Citações, avaliação e failure modes
10Second Brain
Crie uma base de conhecimento persistente, pesquisável e compartilhada por pessoas e agentes.
Tópicos
- Captura e ingestão de conhecimento
- Curadoria e organização
- Busca textual e semântica
- Memória compartilhada entre agentes
- Atualização e ciclo de vida do conteúdo
- Integração com workflows de desenvolvimento
11OpenClaw
Configure um agente pessoal autônomo, multicanal e disponível continuamente.
Tópicos
- Gateway, Runtime e Workspace
- Canais e sessões
- Memória, Tools e Skills
- Automações e tarefas agendadas
- Agentes disponíveis 24/7
- Permissões, segurança e deploy
12Hermes
Use um agente autônomo capaz de aprender novas skills e acumular conhecimento com o uso.
Tópicos
- Configuração, modelos e providers
- Learning Loop e criação de Skills
- Memória persistente
- Tool e Messaging Gateways
- Scheduled Automations e Subagents
- MCP, containers e segurança

























