O mercado de IA está deixando de ser sobre "fazer perguntas ao ChatGPT" e passando a ser sobre "construir sistemas que executam tarefas". Este curso prático capacita profissionais a utilizarem o framework Agno (ex-Phidata) para criar agentes que pesquisam na web, analisam finanças, leem documentos complexos (RAG) e trabalham em equipe.

Desenvolvedores Python que desejam entrar na área de IA.

Analistas de Dados que precisam automatizar relatórios complexos.

Empreendedores de tecnologia focados em automação de processos.

O curso é 100% prático. Cada conceito teórico é seguido imediatamente por uma implementação em código. Ao final, o aluno terá um portfólio de 5 agentes funcionais.

Módulo 1: Arquitetura e Execução

Fundamentos: Diferença entre LLMs e Agentes Autônomos.

Setup Profissional: Gerenciamento de pacotes ultra-rápido com uv.

O Primeiro Robô: Conexão com Groq e OpenAI.

Agentes de Ferramenta: Integração com Google Search (Tavily) e Yahoo Finance.

Módulo 2: Inteligência e Interface

Custom Tools: Ensinando o agente a executar funções específicas do seu negócio.

Agno Playground: Criação de uma interface visual para monitorar o "pensamento" da IA em tempo real.

Memória de Longo Prazo: Uso de SQLite para que o agente se lembre de interações passadas, mesmo após reiniciar.

Módulo 3: RAG Avançado e Multi-Agentes (Teams)

Base de Conhecimento: Como fazer a IA ler PDFs e manuais técnicos usando ChromaDB (Vetores).

Sistemas Multiagentes: Orquestração de um time onde um "Gerente" delega tarefas para "Especialistas".

Projeto Final: Construção de um Ecossistema de IA completo.

Foco em Produção: Diferente de tutoriais básicos, focamos em banco de dados e persistência.

Performance: Uso de modelos de baixa latência (Groq) e modelos de alta inteligência (GPT-4o).

Interface Pronta: O aluno aprende a entregar uma ferramenta visual para o cliente final, não apenas código no terminal.

Ao finalizar as 24 horas, o aluno será capaz de:

Reduzir custos operacionais criando robôs que automatizam tarefas manuais.

Implementar RAG para consulta de documentos internos de empresas.

Desenvolver arquiteturas complexas de múltiplos agentes que colaboram entre si.

Carga Horária: 24h (3 Sábados, das 08h às 17h).

Pré-requisitos: Conhecimento básico de lógica de programação em Python.

Material Incluso: Repositório de códigos-fonte, guia de instalação e certificado de conclusão.