Logística
Subsidiária da Amazon
Um processo de entrada de dados levava de 15-20 min (34% de erro). Com IA Generativa, passou para 40-50 segundos, reduzindo o custo de milhares de dólares para centavos.
- [ SEMANA ENGENHARIA AGÊNTICA ]
Em 5 dias, um sistema de agentes rodando, testado contra um gabarito real e a prova de que você constrói, não só promete.
De 10 a 14/08, você resolve o caso TransactCo: um e-commerce onde os relatórios mentem em silêncio. Você constrói o sistema que detecta isso, com prompt, validado contra um gabarito lacrado.
[ 10–14/08 ]
[ 5 dias ao vivo ]
[ R$47 ]
[ ~20% teoria ]
[ ~80% construção
]
O caso: TransactCo
E-commerce de alto volume. Loja e relatórios rodam no mesmo banco.
Query pesada trava pedido. Coluna renomeada quebra pipeline sem avisar. Pagamento duplicado infla receita. Por dias, tudo parece normal – mas os dados estão mentindo.
Você vai construir, prompt por prompt, um sistema de agentes pra investigar esse cenário. Sem automação mágica. Na mão.
O que você sai com:
- Documento técnico do caso, escrito por você com apoio do agente
- Par de agentes com papel, tarefa e critério definidos
- Criador de tarefas + gerador de esqueleto de agentes
- Duas features construídas em dois estilos de execução diferentes
- Loop de trabalho com critério de "pronto"
- Detector de incidentes silenciosos, pontuado contra gabarito lacrado
- Clareza sobre o que falta entre isso e uma engenharia agêntica completa
Como os 5 dias funcionam
Dia
O que você faz
01
Documento técnico
Lê o caso, escreve o brief que guia o resto da semana.
02
Harness
Monta os trilhos dos agentes na mão, depois vê o gerador fazer o mesmo em segundos.
03
Execução
Constrói duas features em dois estilos — sente onde falta critério de "pronto".
04
Loop fecha
Entra o eval. Um defeito silencioso cai nos dados. Seu detector precisa achar.
05
Autoridade externa
Painel com convidados pra fechar a tese: método importa mais que ferramenta.
Pra quem é
Pra quem já sabe que IA não é só chatbot mais inteligente e quer sair do prompt solto — entender como agente entra no trabalho real: contexto, execução, validação, incidente.
Não é pra quem quer só assistir palestra, espera sair com fábrica autônoma pronta em 5 dias, ou quer terceirizar julgamento técnico.
Sobre o Instrutor
Luan Moreno
Luan Moreno é mentor de mais de 15 mil profissionais na área de dados e atua na interseção entre AI Engineering, agentes inteligentes e arquiteturas modernas de dados.
Mais do que falar sobre IA, Luan tem aplicado essa nova forma de construir tecnologia em problemas reais de engenharia, automação e dados.
Google Partner
Dan Ross
Arquitetou uma solução completa sem escrever código. O que levaria um ano inteiro com Spark e Airflow foi entregue do zero em tempo recorde.
Washington
Tilenpud (Hidrelétrica)
Refatorou pipelines de dados com agentes de IA. Um processo estimado em dois meses foi entregue em apenas 8 horas.
[ FAQ ]
Perguntas Frequentes_
Preciso saber muito sobre agentes pra participar?
Não. Só disposição pra acompanhar uma construção prática e raciocinar tecnicamente.
Vou sair com uma fábrica autônoma pronta?
Não, de propósito. Você constrói os fundamentos e fecha um loop real. A fábrica completa é etapa mais avançada.
Vai ser só teoria?
Não. ~20% teoria, ~80% construção.
O que significa "gabarito lacrado"?
Sua solução é comparada contra uma referência não revelada de início — força o sistema a detectar incidente de verdade, não só parecer correto.
As aulas são ao vivo?
Sim, de 10 a 14/08. Você tem 1 ano de acesso à gravação.
Quanto custa?
R$97.
A próxima geração de engenheiros não vai ser definida por quem pede código mais rápido — mas por quem sabe criar contexto, orientar agentes e validar entrega.
DESCONTO EXCLUSIVO PARA ALUNOS De R$97 por R47
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