Iniciante IA
Engenharia de Harness para Agentes de IA
O modelo é só metade de um agente. A outra metade é o harness: o código que roda o loop, executa as ferramentas, decide o que entra na janela de contexto, pede autorização a uma pessoa antes de uma ação arriscada e registra cada passo. Em cinco aulas com o Prof. Daniel você aprende como um harness funciona e como construir um: o loop do agente e suas condições de parada, o design de ferramentas e a engenharia de contexto, permissões, sandboxing e defesa contra injeção de prompt, subagentes e orquestração, e avaliações, rastreamento e controle de custo. O Claude Code é o exemplo real; o Claude Agent SDK e o OpenAI Agents SDK mostram como as mesmas ideias ficam em código. Para desenvolvedores que já chamam uma API de LLM.
5 módulos 5 aulas 3 h 150 questões
Conteúdo do curso
1 O loop do agente 1 aula · 6 min
2 Ferramentas e engenharia de contexto 1 aula · 6 min
3 Permissões, sandboxing e injeção de prompt 1 aula · 6 min
4 Subagentes e orquestração 1 aula · 7 min
5 Avaliações, rastreamento e controle de custo 1 aula · 6 min
Dicas
Ver todas
Evals and Cost
Mantenha estável o início do prompt para poder cachear
Um prefixo constante deixa os turnos repetidos mais baratos e rápidos.
Evals and Cost
Rastreie cada chamada ao modelo e às ferramentas, e depois leia
Você não conserta um agente cujos passos não enxerga.
Evals and Cost
Transforme cada falha em produção em um caso de avaliação
Uma falha que você viu uma vez não deve surpreender duas.
Orchestration
Recorra ao multiagente só em trabalho amplo e paralelo
Mais agentes significa mais tokens, então justifique o custo extra.