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Curso

CrewAI:

orquestração e desenvolvimento de sistemas multiagentes

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

12

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Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Implemente agentes e crews utilizando o framework CrewAI para resolver tarefas coordenadas.
  • Projete arquiteturas hierárquicas envolvendo agentes, tarefas e fluxos inteligentes.
  • Configure agentes e fluxos no Crew Studio em modo no-code para validar soluções rapidamente.
  • Integre serviços externos como Google Sheets, Gmail e SMTP para automatizar processos com IA.
  • Desenvolva e expanda fluxos em Python utilizando o framework CrewAI para maior controle e personalização.
  • Ajuste parâmetros de LLMs, como temperatura e top_p/top_k, para controlar comportamento e criatividade dos agentes.
  • Implemente monitoramento e observabilidade com logs, métricas, tracing, hooks e callbacks para garantir rastreabilidade dos sistemas.

Público alvo_

Este curso é indicado para desenvolvedores, engenheiros de IA/ML, arquitetos de sistemas e profissionais de automação que desejam projetar, implementar e monitorar sistemas multiagentes com CrewAI, integrando Python e serviços externos.

Carlos Alberto Stefano Filho

Carlos Alberto Stefano Filho

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Físico de formação, professor e profissional atuante na área de Dados e Inteligência Artificial. PhD em Física Aplicada na área de Neurociência Computacional, agora aplicando metodologias de Ciência e Análise de Dados a problemas corporativos.

Curso atualizado em 18/05/2026

Ementa

  1. Primeiros passos com sistemas multiagentes e CrewAI

    • Apresentação do Curso
    • Agente único vs multiagentes o conceito de Crew
    • Implementando um sistema multiagentes para otimizar checklists
    • Primeiros passos com Crew AI
    • Para saber mais: tolerância a falhas em sistemas multiagentes
    • Estruturando o primeiro agente
    • Faça como eu fiz: automação CrewAI
    • O que aprendemos?
  2. Orquestrando agentes e fluxos

    • Orquestração no CrewAI
    • Para saber mais: delegação de tarefas em sistemas multiagente
    • Orquestrando o primeiro Crew com Crew Studio
    • Gerenciando anúncios de produtos tecnológicos na TRATOTECH
    • Orquestrando o primeiro Crew em Python
    • Estrutura hierárquica no Fokus
    • Crew vs Flow
    • Faça como eu fiz: orquestração CrewAI
    • Incorporando o Crew em um Fluxo
    • O que aprendemos?
  3. Personalizando agentes e ajustando LLMs

    • Principais elementos de configuração e customização
    • Para saber mais: parâmetros do llm: temperatura e top P
    • Gerenciando solicitações de suporte no SwiftBank
    • Personalizando o Agente pela interface
    • Ajustando limites de tokens para descrições de álbuns na Playcatch
    • Personalizando o Agente com código
    • Criando agentes especializados para receitas no Cookin'UP
    • Faça como eu fiz: configurar CrewAI
    • O que aprendemos?
  4. Expandindo agentes com tools e integrações

    • Expandindo as capacidades dos agentes
    • Adicionando capacidades aos agentes-preparando o ambiente
    • Configurando integrações para personalização de recompensas
    • Adicionando capacidades aos agentes-Tools, Knowledge e Skills
    • Flow de reembolso de despesas corporativas
    • Adicionando capacidades aos agentes-comentários finais
    • Para saber mais: planejamento hierárquico com LLM
    • Crew para reembolso corporativo-etapas preliminares
    • Classificação de feedbacks na Petpark
    • Crew para reembolso corporativo-construindo e executando
    • Implementando agentes de e-mail na Buscante
    • Crew para reembolso corporativo-comentários finais
    • Estruturando o Flow como projeto
    • Faça como eu fiz: expandir agente CrewAI
    • O que aprendemos?
  5. Monitorando e observando sistemas multiagentes

    • Por que monitorar
    • Faça como eu fiz: observabilidade CrewAI
    • Investigando uma execução com Crew AI-autenticação
    • Gerenciamento de reembolsos na Freelando
    • Investigando uma execução com Crew AI-tools, agents e tasks
    • Monitoramento de transações no Bytebank
    • Investigando uma execução com Crew AI-execução geral do crew de reembolso
    • Para saber mais: callbacks na observabilidade
    • Investigando uma execução com CrewAI-Hooks e EventListeners
    • Encerramento
    • O que aprendemos?

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