Pensamento Sistêmico para IA Agêntica: Projete sistemas confiáveis de IA com LLM, RAG, MCP, guardrails, avaliação e observabilidade

Aplique o pensamento sistêmico para construir sistemas de LLM e IA agêntica prontos para produção usando RAG, MCP, ferramentas, memória, guardrails, avaliação, observabilidade e padrões práticos de arquitetura.

Principais recursos
Projete sistemas confiáveis de agentes de IA além de protótipos e demos
Construa com RAG, MCP, chamada de ferramentas, memória e orquestração de agentes
Engenhe para segurança, avaliação, observabilidade, custo e tratamento de falhas

Descrição do livro
Projetar um sistema de IA confiável não é tão simples quanto chamar uma API. À medida que aplicações de IA saem de protótipos e vão para produção, você precisa resolver problemas em nível de sistema que o modelo sozinho não consegue resolver: qualidade de recuperação, execução de ferramentas, alucinações, validação, latência, custo, falhas, observabilidade e controle operacional.

Pensamento Sistêmico para IA Agêntica oferece a engenheiros e arquitetos uma estrutura prática para enfrentar esses desafios. Você primeiro entenderá como os LLMs funcionam por meio de tokens, embeddings e transformers, e depois aprenderá a controlar seu comportamento com prompts, saídas estruturadas e estratégias de decodificação. Você conectará modelos a sistemas reais usando function calling, ferramentas e MCP, e construirá pipelines de RAG fundamentados com embeddings e bancos de dados vetoriais.

À medida que avança, você projetará fluxos de trabalho agênticos com planejamento, memória, orquestração e execução controlada. Você implementará guardrails, permissões, validação, aprovação humana, avaliação, testes de regressão e observabilidade por meio de logs, métricas e traces. Também abordará preocupações de produção, incluindo escalabilidade, desempenho, custo, timeouts, novas tentativas e fallbacks.

Por fim, você reunirá esses princípios construindo um Agent de Revisão de Código completo com Spring Boot, dando a você um blueprint prático para engenhar sistemas de IA que podem ser operados com confiança em produção.

O que você vai aprender
Entender como tokens, embeddings e transformers impulsionam LLMs
Controlar o comportamento de LLMs com prompts e saídas estruturadas
Conectar sistemas de IA a ferramentas usando function calling e MCP
Construir pipelines de RAG fundamentados com embeddings e bancos de dados vetoriais
Projetar agentes usando planejamento, memória e orquestração
Aplicar guardrails, validação, permissões e aprovação humana
Avaliar e depurar sistemas de IA com testes, métricas e traces
Projetar para latência, custo, escalabilidade, novas tentativas e falhas

Para quem é este livro
Este livro é para líderes técnicos, arquitetos de software, engenheiros de software e desenvolvedores backend que querem ir além de protótipos de IA e construir sistemas confiáveis de LLM e IA agêntica para produção. Não é necessário ter background em machine learning. Os leitores devem estar à vontade com conceitos de desenvolvimento backend, como APIs, sistemas distribuídos e design de sistema