ai-architect-journey

Desafio de Projeto - DIO - IA que Orienta - Criando Seu Roteiro de Carreira

🤖 ConsultorIA Multi-Agent

💻 Sobre o Projeto

Vamos construir um Sistema Multi-Agente de Diagnóstico Empresarial, orquestrado com IA para automatizar a coleta de dados, análise de tendências, benchmarking setorial e geração de relatórios estratégicos acionáveis.

O projeto é desenvolvido do zero em 120 dias com abordagem GitHub-First, integração contínua, avaliação de modelos e preparação para arquitetura de produção. Contém as seguintes fases/módulos:

• ✅ Setup & Fundamentos
• 🔄 Orquestração de Agentes
• 🔌 Integrações & RAG
• 📊 Observabilidade & Avaliação
• 🚀 Produção & Deploy
• 🎓 Portfólio & Entrevistas

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📚 Pré-requisitos de Habilidades e Níveis de Conhecimento

Antes de ingressar neste conteúdo, é necessário possuir conhecimento prévio nas seguintes áreas:

Habilidade / Conhecimento	Nível Necessário
Python (sintaxe, estruturas de dados, funções, pip)	Básico / Intermediário
Lógica de Programação & Estruturas de Dados	Básico
Git & GitHub (commits, branches, PRs, READMEs)	Básico
APIs REST & HTTP (conceitos, JSON, autenticação)	Básico
Terminal / Linux (navegação, permissões, scripts)	Básico
Inglês técnico (leitura de docs e issues)	Intermediário
Noções de consultoria ou processos de negócio (desejável)	Intermediário

💡 Dica: Se precisar reforçar algum pré-requisito, a Semana 1 do roadmap já inclui atividades de nivelamento.

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🛠️ Habilidades e Sub-habilidades que vamos aprender neste conteúdo

• 🧠 Arquitetura de Sistemas Multi-Agentes
  • Padrões de coordenação (hierarchical, collaborative, competitive)
  • Gestão de memória e contexto (short/long-term, summary memory, RAG)
  • Tool calling e integração com APIs externas (OAuth 2.0, Webhooks)
• ⚡ Engenharia de LLMs & Frameworks
  • Prompt engineering avançado (ReAct, Chain-of-Thought, fallback strategies)
  • Orquestração com LangChain, CrewAI e AutoGen
  • Vector DBs e pipelines de RAG otimizados
• 🐳 DevOps & Qualidade para IA (GitHub-First)
  • CI/CD com GitHub Actions (lint, pytest, security scanning)
  • Containerização com Docker & Docker Compose
  • Versionamento semântico, ADRs e documentação técnica estruturada
• 📈 Observabilidade & Avaliação
  • Métricas de latência, custo por token e qualidade por agente
  • Avaliação automatizada (LLM-as-a-Judge, RAGAS, TruLens)
  • Monitoramento com LangSmith e dashboards personalizados
• 🔒 Segurança & Governança em IA
  • Mitigação de prompt injection, data leakage e toxicidade
  • Princípio de menor privilégio, gestão de secrets e threat modeling

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🎯 Objetivos e Resultados Esperados

Após a conclusão do curso/projeto, os estudantes estarão aptos a:

• ✅ Projetar, implementar e orquestrar sistemas multi-agentes escaláveis para resolver problemas reais de negócio
• 🔌 Integrar LLMs com ferramentas externas, bancos de dados vetoriais e fluxos de trabalho assíncronos com controle de custos e latência
• 🔄 Aplicar práticas profissionais de versionamento, CI/CD, containerização e documentação técnica (ADR) via GitHub
• 📊 Avaliar objetivamente a performance, segurança e qualidade de sistemas de IA em produção
• 🤝 Contribuir em projetos open-source da comunidade de IA e construir um portfólio técnico validado e público
• 🎤 Comunicar decisões arquiteturais para stakeholders técnicos e não-técnicos, estando preparado para entrevistas de AI Solutions Architect / Multi-Agent Systems Specialist

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🚀 Próximo Passo: Clone este repositório, configure seu ambiente na Semana 1 e comece a documentar sua jornada no GitHub. Regra de ouro: Se não está no repositório, não aconteceu!