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Este curso possui lições que cobrem os fundamentos de construção de Agentes de IA. Cada lição aborda seu próprio tópico, então comece onde preferir!
Este curso possui suporte multilíngue. Vá para nossos idiomas disponíveis aqui.
Se esta é sua primeira vez desenvolvendo com modelos de IA Generativa, confira nosso curso IA Generativa para Iniciantes, que inclui 21 lições sobre desenvolvimento com GenAI.
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Cada lição deste curso inclui exemplos de código, que podem ser encontrados na pasta code_samples. Você pode fazer um fork deste repositório para criar sua própria cópia.
Os exemplos de código nestes exercícios utilizam Azure AI Foundry e GitHub Model Catalogs para interagir com Modelos de Linguagem:
Este curso também utiliza os seguintes frameworks e serviços de Agentes de IA da Microsoft:
Para mais informações sobre como executar o código deste curso, vá para a Configuração do Curso.
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| Lição | Texto & Código | Vídeo | Recursos extras |
|---|---|---|---|
| Introdução a Agentes de IA e Casos de Uso | Link | Vídeo | Link |
| Explorando frameworks para agentes de IA | Link | Vídeo | Link |
| Entendendo Padrões de Design para Agentes de IA | Link | Vídeo | Link |
| Padrão de Design de Uso de Ferramentas | Link | Vídeo | Link |
| RAG Agêntrico | Link | Vídeo | Link |
| Construindo Agentes de IA Confiáveis | Link | Vídeo | Link |
| Padrão de Design de Planejamento | Link | Vídeo | Link |
| Padrão de Design Multiagente | Link | Vídeo | Link |
| Padrão de Design de Metacognição | Link | Vídeo | Link |
| Agentes de IA em Produção | Link | Vídeo | Link |
| Usando Agentic Protocols (MCP, A2A and NLWeb) | Link | Vídeo | Link |
| Engenharia de Contexto para Agentes de IA | Link | Vídeo | Link |
| Gerenciando a Memória Agentic | Link | Vídeo | |
| Explorando o Microsoft Agent Framework | Link | ||
| Construindo Agentes de Uso de Computador (CUA) | Em breve | ||
| Implantando Agentes Escaláveis | Em breve | ||
| Criando Agentes de IA Locais | Em breve | ||
| Protegendo Agentes de IA | Em breve |
Nossa equipe produz outros cursos! Confira:
Agradecimentos a Shivam Goyal por contribuir com importantes exemplos de código demonstrando Agentic RAG.
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