Treinamento 17 · Trilha IA · Upnetix Learning Center

IA para o NOC: agentes de monitoramento, triagem e resposta a incidentes.

Agentes e multiagentes para o NOC (centro de operações de rede): leitura de alertas, correlação, triagem por severidade, runbooks executados por ferramenta com aprovação, comunicação com clientes e pós-incidente. 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 o NOC: agentes de monitoramento, triagem e resposta a incidentes
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 mergulha no uso prático de agentes de IA para automação, triagem e resposta a incidentes em centros de operações de rede (NOC). Você vai aprender, passo a passo, como mapear processos críticos, projetar prompts de sistema, integrar ferramentas, testar e operar agentes especializados com Anthropic Claude, OpenAI, ElevenLabs, HeyGen e Model Context Protocol, sempre com avaliação automatizada e supervisão técnica.

Ao final, você será capaz de construir, calibrar, integrar e operar agentes e fluxos multiagentes para monitoramento, correlação, triagem, execução de runbooks, comunicação com clientes e pós-incidente, seguindo padrões públicos e boas práticas do setor. O curso é voltado para gestores, analistas, desenvolvedores e empresários que já dominam fundamentos de IA, Python e automação e querem levar o NOC ao estado da arte.

Começar pela primeira lição

Ementa

  1. 01ConceitosFundamentos de agentes, multiagentes e automação no NOC, com exemplos práticos e limitações técnicas.2 lições
  2. 02ArquiteturaComo estruturar um ambiente de agentes e multiagentes para o NOC, conectando IA, ferramentas e fluxos de aprovação.2 lições
  3. 03ProjetoTransformando processos do NOC em tarefas de agente, com critérios claros do que automatizar e do que manter humano.2 lições
  4. 04DimensionamentoPlanejamento de recursos, limites e testes de carga para agentes do NOC, evitando gargalos e falhas.2 lições
  5. 05ImplementaçãoConstrução prática do agente especialista do NOC: prompt, ferramentas, calibração e avaliação.2 lições
  6. 06ConfiguraçãoPreparando ambiente, variáveis e credenciais para operação segura dos agentes do NOC.2 lições
  7. 07IntegraçãoLigando agentes a sistemas do NOC por MCP, APIs e ferramentas, com exemplos práticos.2 lições
  8. 08SegurançaRiscos, limites e controles para operação segura de agentes no NOC, com foco em LGPD e minimização.2 lições
  9. 09MonitoramentoMonitorando agentes em produção, detectando falhas e otimizando desempenho.2 lições
  10. 10TroubleshootingDiagnóstico e correção quando agentes erram: casos, testes e ajustes rápidos.2 lições
  11. 11AutomaçãoFluxos multiagentes, orquestração e aprovações para automação ponta a ponta no NOC.2 lições
  12. 12EscalabilidadeEstratégias para crescer com segurança: de um agente a dezenas, sem perder controle.2 lições
  13. 13Boas práticasPadrões, recomendações e lições aprendidas para operação confiável de agentes no NOC.2 lições
  14. 14Casos reaisExemplos concretos de agentes e fluxos multiagentes operando em NOCs reais.2 lições
  15. 15Estado da arteO que há de mais avançado em agentes para NOC: tendências, limites e próximos passos.2 lições

No radar do Atlas

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