Introdução às Ferramentas de Agente de IA, MCP e Ambientes de Execução

Os agentes de IA são tão poderosos quanto as ferramentas que podem usar e os ambientes em que são executados. Para criar sistemas agentic confiáveis, você deve entender como os modelos interagem com segurança com APIs, bancos de dados e plataformas de execução. Este curso baseado em texto orienta você desde conceitos fundamentais até implementações práticas de fluxos de trabalho de agentes seguros. Você entenderá como estruturar chamadas de ferramentas, implementar o Model Context Protocol (MCP) para padronizar a comunicação agente-ferramenta e executar agentes com segurança em ambientes controlados, como o GitHub Actions. Através deste curso, você irá: 1. Entenda a arquitetura central dos fluxos de trabalho agentic e padrões de uso de ferramentas. 2. Configure o Protocolo de Contexto de Modelo para estabelecer conexões padrão cliente-servidor para modelos de IA. 3. Crie limites de execução seguros para proteger os recursos do sistema durante o tempo de correr do agente. 4. Implantar fluxos de trabalho de agentes usando GitHub Actions para execução automatizada e orientada a eventos. Aplique as melhores práticas de governança e segurança para impedir o acesso não autorizado a ferramentas e exploits de injeção de prompts. O curso começa com definições essenciais de ferramentas, esquemas e sandboxes de execução antes de passar para passo-a-passo escritos de configuração MCP e configuração de fluxo de trabalho GitHub. Você lerá explicações detalhadas de código e completará exercícios práticos por escrito para cimentar sua compreensão das operações seguras do agente. Projetado para desenvolvedores de software, arquitetos de sistemas e entusiastas de IA novos para engenharia agentic, este curso requer apenas conhecimentos básicos de programação. Comece a ler hoje mesmo para dominar a infraestrutura por trás de agentes de IA modernos e seguros.