Próximas Turmas
- Frequência: Sexta
- Horário: 18:00 às 22:00h
- Término Previsto: 02/10/2026
- Modalidade: Presencial/Online (ao vivo)
- Professor: Sergio Mendes
10*140,00 no cartão de crédito ou Entrada R$ 154,00 + 36x R$ 60,49 no boleto
O que você vai aprender nesse curso
O curso capacita profissionais a projetar e desenvolver agentes de IA robustos com .NET, preparados para ambientes corporativos e produção.
Voltado a desenvolvedores com experiência em .NET e APIs REST, aborda LLMs, engenharia de prompts, RAG, memória e contexto, orquestração de agentes, processamento assíncrono, mensageria, fallback, controle de custos por tokens, observabilidade e deploy em Azure.
Também são exploradas integrações com Azure AI, OpenAI, Gemini e outros modelos, além do uso de Codex para apoio ao desenvolvimento e automação.
A formação é prática e orientada a cenários reais envolvendo APIs inteligentes, microsserviços, automação e sistemas corporativos de IA.
Tecnologias
C#, .NET, ASP.NET API REST, Azure AI, OpenAI, Gemini, Codex, RabbitMQ, SQL Server, MongoDB, Docker, Azure e GitHub.
Público-Alvo
Desenvolvedores .NET, arquitetos de software e profissionais de tecnologia que desejam criar soluções avançadas de IA integradas a APIs, microsserviços e ambientes corporativos.
Conteúdo do curso
Arquitetura e Orquestração de Agentes
Agentes baseados em LLMs, microsserviços e arquiteturas orientadas a eventos
Agentes especializados, delegação de tarefas e workflows inteligentes
Estratégias multi-LLM com Azure OpenAI e outros modelos
Roteamento, fallback, retry, resiliência e seleção por custo, latência e qualidade
Prompt, Contexto, Memória e RAG
Engenharia de prompts e prompts estruturados
Gerenciamento de contexto, histórico e memória de curto e longo prazo
RAG, chunking, embeddings, indexação, busca semântica e recuperação de contexto
Estratégias para melhorar relevância e reduzir alucinações
Tokens, Custos e Observabilidade
Tokenização e cálculo de custos de entrada e saída
Estimativa de custo por requisição, usuário, agente e workflow
Otimização de prompts, contexto e consumo de tokens
Monitoramento de consumo, latência, qualidade e desempenho
Codex e Automação de Desenvolvimento
Uso do Codex para geração, análise, refatoração e manutenção de código
Agentes de desenvolvimento integrados a APIs, ferramentas e repositórios
Boas práticas para revisão e execução segura de código
ASP.NET APIs para Agentes Inteligentes
APIs REST para integração com LLMs e agentes
Processamento síncrono, assíncrono e streaming
Filas, estado, sessões, memória, tratamento de erros e fallback
Segurança, Governança e Deploy
Segurança, prompt injection, controle de acesso e proteção de dados
Governança, auditoria, compliance e IA responsável
Docker, Docker Compose e deploy no Azure
Logs, métricas, escalabilidade, disponibilidade e controle de custos
Projeto Final
Desenvolvimento de uma solução corporativa de agentes de IA com LLMs, RAG, memória e contexto, estratégia multi-LLM, fallback, controle de custos por tokens, ASP.NET, Codex, Docker e Azure, aplicando boas práticas de arquitetura, segurança e produção.