Agentes de IA em Profundidade
Princípios de Design e Prática de Engenharia · livro técnico completo e de código aberto
Visão geral do livro
📖 Introdução
Por que este livro foi escrito · como bons princípios de design atravessam gerações de modelos
🚀 Capítulo 1 · Primeiros passos com agentes de IA
Agente = LLM + Contexto + Ferramentas · engenharia de Harness como fonte de vantagem competitiva
🎯 Capítulo 2 · Engenharia de contexto
Cache KV, engenharia de prompts, Agent Skills e compressão de contexto
📚 Capítulo 3 · Memória do usuário e base de conhecimento
Memória entre sessões, RAG, indexação estruturada e grafos de conhecimento
🛠️ Capítulo 4 · Ferramentas
MCP, ferramentas de percepção e execução, colaboração e descoberta de ferramentas
💻 Capítulo 5 · Agente de código e geração de código
Código como ferramenta capaz de criar novas ferramentas · panorama de agentes de código em produção
🎙️ Capítulo 6 · Interação
Eventos assíncronos, voz, Computer Use e robótica
📊 Capítulo 7 · Avaliação de agentes
Ambientes de avaliação, métricas, significância estatística e seleção de modelos
🧠 Capítulo 8 · Pós-treinamento de modelos
Mid-training, SFT e RL · transformação de sinais de feedback em capacidades do modelo
🔄 Capítulo 9 · Evolução contínua de agentes
Extração de sinais de aprendizagem das trajetórias e atualização de conhecimento, instruções, programas e parâmetros
🤝 Capítulo 10 · Colaboração multiagente
Arquiteturas de colaboração, compartilhamento e separação de contexto e sociedades de agentes
📝 Posfácio
Os modelos substituirão o Harness? Resposta completa e perspectivas futuras
✅ Respostas das questões de reflexão
Respostas de referência para as questões apresentadas ao final dos capítulos
Leitura online e idiomas
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Sobre
Esta edição foi produzida com assistência de IA (GPT-5.6 Sol), glossário técnico e validação automatizada de fidelidade estrutural. As figuras foram traduzidas para o português.