Treinamento 07 · Trilha IA · Upnetix Learning Center

IA para Decisão: agentes de análise, cenários e recomendação.

Agentes e multiagentes para o apoio à decisão executiva: síntese de dados de várias fontes, cenários com premissas explícitas, recomendação com incerteza declarada, registro de decisões e revisão do que deu errado. Do mapeamento do processo ao agente em produção com prompts versionados, ferramentas, testes, guardrails e operação, usando Anthropic, OpenAI, ElevenLabs e HeyGen.

Código aberto: Claude Agent SDK e OpenAI Agents SDK em Python, MCP para ligar os sistemas do setor, ElevenAgents para voz e HeyGen para vídeo, com avaliação automatizada

IA para Decisão: agentes de análise, cenários e recomendação
Trilha IA · Upnetix Learning Center
Módulos
15
Lições
30
Carga horária
30 h
Nível ULC
ULC 200 · Implementação e operação
Credencial
Credencial de Conclusão ULC com êxito de 80% ou mais
Para quem
Analista, Desenvolvedor, Empresário, Gestor
Tecnologias
Anthropic Claude, Claude Agent SDK, ElevenLabs, HeyGen, Model Context Protocol, OpenAI, OpenAI Agents SDK, Python

Este curso do Upnetix Learning Center entrega, na prática, o que é preciso para operar agentes de IA no apoio à decisão executiva: síntese de dados, cenários com premissas explícitas, recomendações com incerteza declarada e registro inteligente de decisões. Você aprende a mapear processos, construir prompts versionados, integrar ferramentas e testar agentes com avaliação automatizada, guardrails e revisão humana, sempre em ambiente seguro e auditável.

Ao final, você será capaz de projetar, implementar e operar agentes e fluxos multiagentes usando Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, ElevenAgents, HeyGen e MCP, conectando dados e sistemas reais para apoiar decisões estratégicas. O curso é feito para gestores, analistas, desenvolvedores e empresários que querem ir do zero ao estado da arte em IA aplicada à decisão executiva.

Começar pela primeira lição

Ementa

  1. 01ConceitosFundamentos dos agentes de IA aplicados ao apoio à decisão executiva, seus limites, arquitetura e papel humano.2 lições
  2. 02ArquiteturaDesenha a estrutura técnica dos agentes, fluxos multiagentes, integrações e pontos de controle.2 lições
  3. 03ProjetoTransforma processos executivos em tarefas para agentes, definindo o que automatizar, assistir ou manter humano.2 lições
  4. 04DimensionamentoAvalia a demanda, limitações dos modelos e requisitos para escalar agentes em produção.2 lições
  5. 05ImplementaçãoConstrói, na prática, agentes especialistas prontos para rodar, com prompts, ferramentas e calibração.2 lições
  6. 06ConfiguraçãoPrepara o ambiente, variáveis, segredos e permissões para rodar agentes em produção.2 lições
  7. 07IntegraçãoConecta agentes aos sistemas e dados reais usando MCP e APIs das plataformas.2 lições
  8. 08SegurançaGarante proteção dos dados, rastreabilidade e supervisão humana em decisões sensíveis.2 lições
  9. 09MonitoramentoAcompanha métricas, desempenho e falhas dos agentes em produção.2 lições
  10. 10TroubleshootingEnfrenta erros, regressões e falhas dos agentes, corrigindo rapidamente o processo.2 lições
  11. 11AutomaçãoConstrói e opera fluxos multiagente com orquestração, aprovações e testes ponta a ponta.2 lições
  12. 12EscalabilidadePrepara agentes e fluxos para crescer sem perder controle, desempenho ou segurança.2 lições
  13. 13Boas práticasConsolida padrões, documentação e revisão contínua para operação sustentável de IA.2 lições
  14. 14Casos reaisApresenta exemplos concretos de aplicação dos agentes em decisões executivas.2 lições
  15. 15Estado da arteExplora as tendências, limitações atuais e caminhos futuros dos agentes para decisão executiva.2 lições

No radar do Atlas

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