Dê o próximo passo e inicie sua carreira
Dê o próximo passo e inicie sua carreira agora mesmo
11 minutos de leitura
Autor(a)
Fabrício Carraro é formado em Engenharia da Computação pela UNICAMP e pós-graduado em Data Analytics & Machine Learning pela FIAP. Atualmente, mora na Espanha.
Fique por dentro de conteúdos, insights e oportunidades do universo tech. Receba novidades e lançamentos direto no seu e-mail.
''Especializar um modelo aberto quase sempre é mais barato, mas isso nos deixa dependentes", diz Thiago Laitz, do Sabiá
Ler mais
A elite da IA está deixando a Google? | Fabrício Carraro opina
Ler mais
14 perguntas sobre IA e o futuro do dev, respondidas sem futurologia de internet
Ler maisFazer um agente funcionar na demo é fácil. Difícil é fazer dez deles trabalharem juntos, sem estourar o orçamento de tokens, sem inventar resposta e sem derrubar nada quando algo sai do script.
É essa distância, entre o protótipo que impressiona e o sistema que aguenta produção, que o Agentic Engineering se propõe a fechar.
Não por acaso, essa virou uma das habilidades mais disputadas da inteligência artificial aplicada: praticamente toda empresa já experimentou agentes em algum canto, e pouquíssimas conseguiram levá-los para produção com confiança.
O curso é a frente de engenharia do Skills & Go, o programa de intensivos ao vivo da Alura com a FIAP. Nas próximas linhas, você confere o que ele é, para quem faz sentido, o que acontece em cada uma das quatro aulas, qual é o projeto final, quem conduz as aulas e como garantir a sua vaga.
O Agentic Engineering é um curso intensivo, ao vivo e 100% online, de duas semanas, dedicado a uma habilidade específica: orquestrar múltiplos agentes de IA com confiabilidade.
Quem já tentou sabe: dominar prompts não é o mesmo que dominar sistemas. Um modelo de linguagem responde bem a um bom comando, contudo transformar essa resposta em um fluxo estruturado, que se repete com consistência e escala sem surpresas, é outra disciplina.
Exploramos essa diferença em profundidade no comparativo entre engenharia de prompt e engenharia de agentes, e o curso existe exatamente para atravessar essa ponte na prática.
O público aqui é técnico, diferente do que acontece no curso de dados do programa.
O Agentic Engineering conversa com devs, tech leads e profissionais de engenharia que já usam IA no dia a dia, porém esbarram nos mesmos muros: dificuldade em transformar LLMs em sistemas estruturados e escaláveis, insegurança sobre a confiabilidade dos outputs, falta de guardrails e observabilidade para sustentar qualidade em produção, e dúvida sobre como organizar agentes e pipelines de execução.
Se você já brincou de vibe coding e sentiu na pele que velocidade sem método cobra caro depois, está exatamente no perfil.
O curso formaliza o que a comunidade vem chamando de agentic engineering: a engenharia de conduzir agentes com especificação, validação e limites, em vez de improviso.
O posicionamento da página resume o espírito sem rodeios: sem hype, sem atalhos. A promessa não é mágica, é método, e isso por si só já filtra bem quem vai aproveitar o curso.
Entre o protótipo que impressiona na demo e o sistema que aguenta produção existe uma disciplina inteira de engenharia.
São 4 aulas ao vivo, somando 12 horas em duas semanas, usualmente às segundas e quartas-feiras, das 19h às 22h, um desenho pensado para quem trabalha em tempo integral.
As turmas seguem o modelo cohort-based do Skills & Go: todo mundo começa e termina junto, com vagas limitadas para preservar a troca com o professor e entre participantes.
Essa troca, aliás, vale ouro neste tema. Os perfis que a página do curso destaca dão o tom da sala: heads de arquitetura, tech leads de grandes bancos e lideranças de engenharia de setores como saúde e seguros, todo mundo enfrentando a mesma pergunta de como escalar IA dentro de organizações reais.
Em um campo sem manual pronto, ouvir como outra empresa resolveu o mesmo problema costuma valer tanto quanto a aula em si.
O curso se encerra com a construção de um sistema multi-agente completo, pronto para apresentar ou aplicar no trabalho.
Não é um exercício de laboratório, mas sim, a materialização das três competências que a ementa promete, ou seja, visão de produção com observabilidade e confiabilidade, capacidade de arquitetar sistemas multiagentes escaláveis e uma peça concreta de portfólio.
Vale notar o peso disso em uma entrevista técnica.
Muita gente hoje consegue mostrar um chatbot; pouca gente consegue abrir um sistema com múltiplos agentes coordenados, explicar as decisões de arquitetura, apontar onde estão os guardrails e mostrar o painel de observabilidade.
É esse segundo grupo que o mercado está caçando.
O arsenal é o que os times de engenharia estão adotando agora: agentes de código como o Claude Code e o Codex, editores como Cursor e VS Code, automação com GitHub Actions, além de Python e Docker.
A lista pode variar conforme o conteúdo programático se atualiza, e faz sentido: em um campo que muda a cada mês, o que o curso ensina é o raciocínio de orquestração, não a devoção a uma ferramenta.
Ao concluir, você recebe o certificado conjunto Alura + FIAP Certified, a mesma chancela dos demais cursos do programa, que une a maior escola online de tecnologia da América Latina ao centro universitário de tecnologia mais respeitado do país. Para levar o curso para o seu time, há um canal dedicado para empresas.
Filme de lançamento do Skills & Go no YouTube:
A ementa percorre o ciclo de vida de um sistema com agentes, dos fundamentos ao deploy. Repare como a progressão espelha o caminho real de um projeto.
Tudo começa pela estrutura. O primeiro bloco introduz a construção de agentes e a organização de pipelines de execução orientados a tarefas, a espinha dorsal de qualquer sistema do tipo.
Na sequência, entra contexto e RAG para dev: como garantir que os agentes usem o contexto corretamente e acessem dados externos, em vez de responder no escuro.
É a fundação que evita boa parte das alucinações lá na frente. Sem essa base, qualquer camada construída depois herda os mesmos problemas.
Aqui o sistema ganha população. A aula trata da orquestração de múltiplos agentes com divisão de responsabilidades e execução contínua, que é onde a complexidade realmente mora: um agente sozinho se controla, dez exigem coordenação.
O segundo bloco aplica isso ao próprio ofício, com automação de código e CI/CD com IA, usando agentes para escrever, revisar e evoluir código automaticamente, no espírito da automação de fluxos de trabalho levada ao desenvolvimento.
A terceira aula encara as duas contas que todo sistema com agentes paga. A primeira é financeira: token economics e gestão de contexto, ou seja, como otimizar custo, latência e uso de contexto para que a solução não vire um ralo de orçamento.
A segunda é de confiança: validação e confiabilidade, garantindo que o que o agente gera seja consistente o suficiente para alguém depender daquilo.
Quem já rodou agentes em escala reconhece o problema na hora. Um fluxo que custa centavos no teste pode custar milhares de reais por mês quando processa tudo o que chega, e um agente que acerta nove em dez vezes ainda erra centenas de vezes por dia em volume real.
As técnicas dessa aula existem para domar essas duas curvas.
O fechamento separa o protótipo do produto. Guardrails e sandboxing ensinam a evitar comportamentos inesperados e a proteger as execuções, preocupação que conversa diretamente com a segurança da informação de qualquer sistema crítico.
E observabilidade e produção cobrem monitoramento, debugging e a preparação do sistema para uso real, o mesmo cuidado que defendemos ao falar de pipelines de IA em operação.
Um aviso prático da própria página: aulas extras ou reposições podem cair em dias diferentes do cronograma usual, então vale acompanhar o calendário da turma.
O curso conversa com quem já usa IA no dia a dia e esbarra na hora de transformar LLMs em sistemas escaláveis.
As aulas são conduzidas por Ives Túlio Oliveira dos Santos, arquiteto de Soluções em IA no SENAI CIMATEC e professor de pós-graduação na FIAP.
Doutor em Química Computacional, ele une base científica sólida a uma atuação prática em MLOps, LLMOps, visão computacional e IA generativa, construindo sistemas inteligentes escaláveis.
O perfil combina com a proposta: alguém que veio da ciência, onde rigor não é opcional, e trabalha colocando IA em produção de verdade. As aulas partem dessa vivência, e não de slides genéricos sobre o futuro.
O mercado passou os últimos anos aprendendo a gerar código com IA; agora ele precisa de gente que saiba transformar essa geração em sistemas que se sustentam.
Como discute o Maurício Aniche, CTO da Alura, no artigo sobre engenharia de software na era da IA, a pergunta deixou de ser se a IA consegue produzir algo que funciona e passou a ser se o jeito de produzir gera um sistema sustentável ao longo do tempo.
Há também um movimento de carreira em curso. Escrever bons prompts, que já foi diferencial, virou requisito básico; a engenharia de prompt continua essencial, porém como fundamento, não como destino.
O valor migrou para cima, para quem desenha o sistema inteiro em que esses prompts operam, e é exatamente essa camada que o curso ataca.
Quem responde bem a essa pergunta assume o papel que o mercado mais valoriza hoje: o de quem orquestra, define limites e garante confiabilidade, deixando o trabalho braçal para os agentes.
É a versão de engenharia do perfil builder de que tanto falamos, e é também um caminho natural para quem constrói uma trilha em engenharia de IA ou aprofunda o uso de IA no desenvolvimento.
O curso é uma das três frentes do Skills & Go, ao lado do Building AI Products, voltado à criação de produtos com IA sem código, e do AI Data Strategy, focado em análise de dados e decisão.
Os três se complementam: quem valida um produto precisa, cedo ou tarde, de agentes confiáveis por trás dele, e quem analisa dados em escala reencontra a orquestração de agentes no próprio fluxo analítico.
Para quem prefere uma jornada contínua em vez de um intensivo, as carreiras da Alura cobrem o caminho longo, e o repertório construído aqui se encaixa em qualquer carreira em tecnologia que leve IA a sério.
Se os seus agentes funcionam na demo e travam na vida real, você já sabe qual é o próximo passo. Garanta a sua vaga no Agentic Engineering e conheça os demais cursos do Skills & Go. Aprenda. Aplique. Avance.
Abaixo, separamos algumas das perguntas mais frequentes sobre Agentic Engineering:
Para devs, tech leads e profissionais de engenharia que já usam IA no dia a dia e querem dar o passo de arquitetar sistemas multiagentes com confiabilidade. É a frente mais técnica do Skills & Go, então uma base em desenvolvimento ajuda bastante a aproveitar as aulas.
São 4 aulas ao vivo e online, somando 12 horas em duas semanas, usualmente às segundas e quartas-feiras, das 19h às 22h. O modelo é cohort-based, com a turma inteira avançando junta, vagas limitadas e interação direta com o professor.
Um Sistema Multiagente completo, construído ao longo das aulas e finalizado como peça de portfólio. Ele consolida a jornada inteira, da estrutura de pipelines à observabilidade, e serve tanto para demonstrar a habilidade no mercado quanto para aplicar direto no trabalho.
O curso trabalha com agentes de código como Claude Code e Codex, editores como Cursor e VS Code, GitHub Actions para automação, além de Python e Docker. A lista pode variar conforme o conteúdo programático de cada turma, porque o foco está no raciocínio de orquestração, não em uma ferramenta específica.
Sim. Ao concluir, você recebe o certificado conjunto Alura + FIAP, a mesma chancela dos demais cursos do Skills & Go, reconhecida por lideranças e recrutadores das maiores empresas do país.
As inscrições ficam na página oficial do curso, onde você confere as datas da próxima turma, os valores vigentes e as condições especiais para alunos e ex-alunos de Alura, FIAP, PM3 e StartSe. Com vagas limitadas por turma, garantir o lugar cedo faz diferença.
Avalie este artigo