HARNESS: o que faz um AGENTE de IA realmente funcionar (AULA COMPLETA)!

Oferta especial para a Formação Engenheiro de IA liberada - apenas 50 vagas: https://dascia.com.br/lista-interesse... ═════════════════════════════════ ⏱ TIMESTAMPS 00:00:00 - Introdução: objetivo da aula e contexto de agentes/LLMs em produção 00:03:06 - O que é Harness e por que agente = LLM + Harness 00:06:14 - Entrada da requisição: user prompt, histórico, system prompt e contexto efêmero 00:10:28 - Compressão de contexto, heurística de tokens e tokenizer 00:14:47 - Guardrails de entrada, PII/LGPD e prompt injection 00:20:24 - Tool specs e tool calling: como o LLM pede ferramentas 00:30:00 - Loop do agente, retorno das tools, recursion limit e condições de parada 00:36:39 - Execução de tools: paralelismo, sequenciamento, retries, backoff e fallbacks 00:43:20 - Idempotência, guardrail de saída e fechamento do agent runtime 00:47:17 - Human-in-the-loop para ações críticas 00:48:35 - Transição para memória, RAG e cache 00:49:17 - Cache: consultas repetidas, prompt caching, semantic cache e cache de tools 01:00:13 - Memória: histórico, memória entre sessões e tipos de memória 01:02:13 - Memória procedural, episódica e semântica 01:08:17 - Consolidação de memórias por cron ou durante a conversa 01:11:13 - Checkpointers, grafos de estado, time travel e retomada de execução 01:18:00 - Cuidados operacionais: pool de conexões e limpeza de checkpoints 01:19:59 - LLMOps, observabilidade, evals e CI/CD 01:21:00 - Traces/spans e ferramentas de observabilidade 01:27:05 - Avaliações, LLM-as-judge, golden set e métricas 01:33:57 - Gates de CI, versionamento de prompts, canary e rollback 01:40:31 - Encerramento e sugestões de próximos temas ═════════════════════════════════ 🔗 ME SIGA 📸 Instagram →   / anwar.hermuche   💼 LinkedIn →   / anwarhermuche   🎓 Formação Engenheiro de IA → https://dascia.com.br/lista-interesse...