Introdução a Agentes de AI Multimodais e Uso de Ferramentas

A próxima evolução da inteligência artificial vai além do texto. Agentes multimodais podem agora analisar imagens, ler documentos complexos e tomar ações usando ferramentas externas. Neste curso escrito fundamental, você aprenderá como projetar e construir agentes de AI que processam dados visuais e textuais simultaneamente. Você começará com os conceitos centrais de agentic AI e vision-language models, progredindo então para estratégias de implementação prática para extração de documentos, análise de screenshots e chamada de ferramentas dinâmica. O que você aprenderá: - Compreender a terminologia fundamental de AI multimodal e fluxos de trabalho agentic. - Processar e extrair dados estruturados de imagens, screenshots e documentos complexos. - Implementar padrões modernos de chamada de ferramentas para permitir que seus agentes interajam com sistemas externos. - Aplicar técnicas de prompt engineering projetadas especificamente para tarefas de visão-linguagem. - Explorar conceitos fundamentais de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para lidar com dados multimodais. - Projetar arquiteturas de agentes robustas que gerenciam graciosamente o raciocínio de múltiplas etapas. O curso começa estabelecendo definições essenciais e a arquitetura básica de sistemas multimodais. A partir daí, você lerá tutoriais escritos passo a passo e trechos de código para construir seus próprios agentes de processamento de documentos e visão. Este curso foi projetado para iniciantes e desenvolvedores novos em agentes de AI; não é necessária experiência prévia com machine learning. Comece a construir a próxima geração de agentes de AI inteligentes e orientados à ação hoje mesmo.