Criando agentes de IA com MCP e chamada de ferramentas

Os modelos de IA modernos são incrivelmente capazes, mas eles realmente ganham vida quando podem interagir com o mundo externo. Dominar o Model Context Protocol (MCP) e as chamadas de ferramentas é a chave para transformar modelos de linguagem estáticos em agentes dinâmicos e autônomos que podem consultar bancos de dados, usar APIs e resolver tarefas complexas. Neste curso somente de texto, você viajará desde os conceitos básicos do design agentic até a implantação de agentes de IA seguros e funcionais. Você lerá explicações claras de conceitos arquitetônicos, estudará esquemas JSON estruturados e analisará trechos de código práticos que demonstram como conectar LLMs a ferramentas externas de forma segura e confiável. O que você aprenderá: Entenda a arquitetura fundamental do Model Context Protocol (MCP) e como os agentes se comunicam; Projete definições precisas de ferramentas e esquemas JSON que os modelos de linguagem possam interpretar com confiabilidade; Implemente fluxos de trabalho de chamada de ferramenta segura para evitar ações não autorizadas e gerenciar ambientes de execução; Manipule erros, tempos limite, Crie agentes de IA com estados que podem planejar, executar e se autocorrigir usando fontes de dados externas. O curso começa com definições básicas e padrões de arquitetura antes de guiá-lo através de implementações de código passo a passo de loops de chamada de ferramentas. Você progredirá através de exercícios escritos projetados para reforçar sua compreensão do gerenciamento de estado do agente e da configuração do esquema. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, gerentes de produtos técnicos e entusiastas de IA que desejam construir sistemas agentic. Nenhuma experiência prévia com MCP ou frameworks de agentes avançados é necessária, embora uma compreensão básica dos conceitos de programação seja útil. Comece a ler hoje para desbloquear o potencial dos agentes de IA autônomos.