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Subir um agente qualquer um sobe.O desafio é fazer ele funcionar em produção sem quebrar.

Aprenda a construir, monitorar e evoluir sistemas de agentes confiáveis, com automações de melhoria contínua baseadas em dados reais e uma infraestrutura pronta para gerar novos agentes sob demanda.

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Times que já treinaram com Vinicius Lana

  • Banco Inter
  • Mottu
  • Flash Benefícios
  • Blueticket
  • Dom Pagamentos
  • Yungas

Mas quando você tenta colocar isso para rodar de verdade, com usuários reais, o caos começa:

  1. 01

    Ele começa bem e vai emburrecendo

    Depois de algumas mensagens, o agente esquece o que foi combinado, ignora instruções básicas ou começa a alucinar.

  2. 02

    Entra em loop e queima dinheiro

    O agente trava tentando executar a mesma tarefa várias vezes seguidas, e a conta da API dispara sem você entender o porquê.

  3. 03

    Quando erra, é uma caixa-preta

    O cliente reclama que o agente deu uma resposta errada ou tomou uma ação indevida, e você não tem histórico claro para saber onde o fluxo quebrou.

  4. 04

    O ciclo do “parece que melhorou”

    Você altera um prompt ou uma ferramenta na tentativa de corrigir um erro, testa duas mensagens na mão e acha que resolveu, até descobrir que quebrou outros três fluxos no cliente.

  5. 05

    Nenhum aprendizado com o uso real

    Centenas de interações acontecem todos os dias, mas você não tem nenhum processo automático para analisar onde os usuários estão travando e o que precisa ser ajustado.

  6. 06

    Trabalho braçal repetitivo

    Cada agente novo exige que você monte tudo na mão de novo, do zero, cometendo os mesmos erros de arquitetura.

O mercado está cheio de gente criando protótipos de fim de semana. Mas o que as empresas realmente precisam e pagam bem é por sistemas de agentes que funcionam com previsibilidade, métricas reais e capacidade de evoluir sozinhos.
A formação01 / 03

O que você vai dominar na formação Agent Builder

A Agent Builder é uma formação prática de engenharia para desenvolvedores e entusiastas técnicos.

O foco não é ensinar mais uma biblioteca passageira, mas sim como arquitetar, operar e evoluir agentes como sistemas de software profissionais.

Ao longo da formação, você aprende a:

  1. 01

    Controlar o ciclo de execução do agente

    Entender como a IA decide o próximo passo e colocar travas de segurança para interromper execuções antes que façam bobagem.

  2. 02

    Gerenciar memória e contexto sem explodir custos

    Passar apenas as informações que o modelo realmente precisa para decidir, sem entupir a conversa com histórico desnecessário.

  3. 03

    Conectar ferramentas e ações com segurança

    Integrar bancos de dados, APIs e MCPs com controle estrito de permissões sobre o que o agente pode ou não alterar.

  4. 04

    Enxergar o sistema por dentro

    Acompanhar cada decisão, tempo de resposta, ferramenta acionada e custo exato em painéis de monitoramento transparentes.

  5. 05

    Criar fluxos automáticos de melhoria contínua

    Construir automações que analisam as conversas e interações reais dos usuários para apontar exatamente onde melhorar prompts, ferramentas (tools), skills e integrações.

  6. 06

    Trocar o “achismo” por métricas e testes

    Sair do sentimento de que o agente “parece melhor” e implementar testes automatizados e critérios objetivos para provar, com fatos e números, que cada atualização realmente evoluiu o sistema.

  7. 07

    Construir sua própria “Fábrica de Agentes” (Agent Factory)

    Uma infraestrutura completa para você descrever uma necessidade de negócio e gerar um novo agente configurado, instrumentado, testado e pronto para operar.

Na prática

trace 7f3a10 spans18,4s
  1. agentagent.run pr-review18,4s12,8k
  2. llmorchestrator.plan1,3s0,9k
  3. agentsubagent.architecture8,2s4,6k
  4. toolmcp github.read_diff0,7s-
  5. llmllm.decision_model4,9s3,7k
  6. agentsubagent.regression6,4s-
  7. toolmcp ci.run_suite5,9s-
  8. agentsubagent.verdict4,6s5,1k
  9. evaleval.gate2,9sscore 0,94
  10. toolmcp github.approve0,6s-
Trace de uma execução com spans do orquestrador, subagents, tool calls via MCP, chamadas ao modelo e eval gate, cada um com duração e tokens.

ObservabilidadeCada decisão, tool call, latência e custo por token, num trace que você consegue auditar.

evals/regressao.suite

Suíte de evals por versão do agente

v6 · 96% de 48 cenários

Cenários aprovados por versão do agente
VersãoAprovaçãoResultado
v162%deploy liberado
v271%deploy liberado
v366%deploy barrado
v483%deploy liberado
v591%deploy liberado
v696%deploy liberado
Gráfico da suíte de evals por versão do agente: a aprovação sobe de 62% na v1 para 96% na v6, e a v3, que caiu para 66%, teve o deploy barrado.

EvalsCada mudança de prompt, tool ou harness roda a suíte antes do deploy. Regressão não chega à produção.

Quem conduz02 / 03
Vinicius Lana com o microfone durante uma palestra
Vinicius Lana apresentando Harness Engineering para um auditório
harness engineering
Time de uma empresa reunido depois de um treinamento com Vinicius Lana
in-company

Aprenda com quem constrói no dia a dia

Vinicius LanaFounder da AI Coders Academy

Mais de 18 anos desenvolvendo software, 5 deles para empresas do Vale do Silício e para a Keep, uma das maiores fintechs do Canadá, onde liderou parte do desenvolvimento de cartão de crédito, contabilidade, rewards e transações.

Agentes, harness e automações fazem parte do trabalho dele. É isso que ele leva para os times que treina e para a comunidade da AI Coders Academy.

anos desenvolvendo software
18+
profissionais capacitados, de devs a C-level
1.300+
workshops para times de empresas
12
“A diferença nunca foi a ferramenta, e sim como você a usa.”
Lista de espera03 / 03

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