Full Cycle

Já imaginou desenvolver um Slack onde agentes de IA conseguem resumir conversas, delegar tarefas, consultar bancos de dados e gerar relatórios? 👀 É exatamente esse o projeto que vamos construir na próxima Imersão da Full Cycle! Durante três dias, você vai acompanhar o desenvolvimento de uma aplicação real, utilizando um workflow de engenharia com IA que vai do Design Doc ao código. A ideia é que você aprenda muito mais do que integrar um modelo de linguagem a uma aplicação. Você vai conhecer um processo de desenvolvimento que poderá aplicar em outros projetos, explorando como a IA participa das diferentes etapas da engenharia de software. 🚀  9 a 11 de novembro | 100% ONLINE E GRATUITO Acesse https://lnkd.in/dxQnu8PJ para se inscrever e garantir sua participação!

Dizer que você trabalha com IA citando apenas as ferramentas que usa esconde o mais importante: a sua capacidade de conduzir uma entrega. Escolher um modelo e colocar um agente para rodar é só uma parte do processo. No dia a dia de um projeto, o profissional de verdade traduz dores do negócio em especificações, guia decisões de implementação e prova que o resultado realmente funciona. É essa visão ponta a ponta que consideramos essencial na formação de um AI Engineer. Tudo começa no alinhamento do problema. Antes de delegar qualquer tarefa, você precisa clarear objetivos, limites e regras de negócio conversando com quem realmente entende do produto. Esse entendimento é o que sustenta a arquitetura. O agente precisa atuar dentro da realidade do projeto (respeitando tecnologias, integrações e convenções), e cabe ao desenvolvedor traduzir isso em diretrizes claras durante a execução. É por isso que saber organizar contexto é tão importante. Documentação, prompts e memória devem guiar o agente rumo à informação certa. Acumular arquivos sem critério só gera ruído e inconsistência. Com essa base pronta, entra a capacidade de conectar os recursos certos: escolher ferramentas, integrar fontes de dados e decidir quando usar skills, servidores MCP ou múltiplos agentes. Cada peça precisa ter um propósito claro no ecossistema. Por fim, vem a verificação. Não dá para confiar ceto no relato do agente: quem conduz a entrega define critérios de aceite, avalia a qualidade dos testes e exige evidências concretas do que foi feito. Tudo isso se conecta na construção do workflow, que varia conforme o tamanho do time, a complexidade do software e a cultura da empresa. Na Full Cycle, preparamos o AI Engineer para tomar essas decisões de forma integrada. São os fundamentos sólidos de engenharia de software que dão suporte para você incorporar IA, avaliar entregas e evoluir com o projeto. Essa é a visão que guia o nosso MBA em Engenharia de Software com IA. Clique aqui para conhecer a formação e aprenda a conduzir projetos com agentes unindo contexto, arquitetura, implementação e validação: https://lnkd.in/dCxcqKaT 🎓

Você já consegue delegar a implementação de funcionalidades inteiras para agentes de IA. Mas o resultado depende de muito mais do que a qualidade do prompt. Quando o agente precisa tomar decisões sobre arquitetura, regras de negócio e integrações sem contexto suficiente, aumenta o risco de produzir código que funciona isoladamente, mas não atende às necessidades da aplicação. Por isso, desenvolver com IA exige um workflow que conecte especificação, arquitetura, implementação e validação. E é justamente esse processo que vamos explorar na prática durante a Imersão Slack Agêntico com IA! 🚀 De 9 a 11 de novembro, você vai acompanhar a construção de uma aplicação com agentes de IA, utilizando um workflow que vai do Design Doc ao código. O EVENTO É 100% ONLINE E GRATUITO! Acesse https://lnkd.in/dJq6cakA para fazer sua inscrição ✅

Disponibilizar várias ferramentas para um agente de IA não significa que ele vai saber utilizar todas corretamente. 👀 A forma como você define as responsabilidades, descrições e parâmetros dessas ferramentas influencia diretamente a capacidade do modelo de selecionar as operações adequadas para cada tarefa. E quando uma solicitação exige consultar dados, interpretar resultados e executar outra ação, essa integração fica ainda mais interessante. É esse tipo de desafio de engenharia que aparece quando começamos a desenvolver aplicações agênticas reais. De 9 a 11 de novembro, vamos construir um Slack Agêntico com IA, em uma imersão online e gratuita 🚀 Acesse https://lnkd.in/dk9WCdn2 para fazer sua inscrição!

Imagine consultar informações do PostgreSQL sem precisar escrever uma query SQL para cada pergunta. 👀 Com agentes de IA integrados a ferramentas, você pode transformar solicitações em linguagem natural em consultas reais ao banco de dados. Mas fazer isso funcionar exige mais do que conectar um LLM ao PostgreSQL. É preciso definir como o agente acessa as informações, quais consultas são permitidas e como garantir que essas operações sejam executadas com segurança. E essa é uma das funcionalidades que vamos explorar na Imersão Slack Agêntico com IA! De 9 a 11 de novembro, você vai acompanhar a construção de uma aplicação de mensagens com agentes capazes de consultar dados, executar tarefas e gerar relatórios, utilizando um workflow de desenvolvimento com IA, do Design Doc ao código. 🚀 A imersão é 100% online e gratuita. Acesse https://lnkd.in/d7CuUHQN para fazer sua inscrição!

Você começa a incorporar uma ferramenta ao seu trabalho e logo aparece outra, acompanhada de novos recursos, integrações e promessas de produtividade. Para quem precisa conciliar atualização profissional com as entregas do dia a dia, acompanhar esse ritmo pode gerar uma sensação constante de estar ficando para trás. Existe, porém, um conhecimento que se acumula entre essas mudanças: a compreensão de como organizar o desenvolvimento com IA. Ao trabalhar com agentes, você precisa decidir quais informações eles devem receber, quais instruções orientam a execução, quais ferramentas podem acessar e como verificar o resultado. Essas decisões aparecem em diferentes plataformas, mesmo quando os comandos e os recursos disponíveis variam. Entender como o contexto influencia uma tarefa, por exemplo, ajuda a investigar por que um agente ignora uma convenção do projeto ou perde informações durante uma implementação longa. Saber organizar a documentação permite avaliar quais decisões precisam estar sempre acessíveis e quais informações devem ser consultadas apenas em determinadas tarefas. Conhecer as possibilidades de integração ajuda a identificar quando o agente precisa acessar uma ferramenta de design, consultar documentação ou executar verificações no navegador. Esse repertório dá ao profissional condições de experimentar com mais critério. Ao conhecer uma ferramenta, ele consegue relacionar seus recursos a problemas que já compreende e avaliar onde ela pode contribuir para o trabalho da equipe. Também consegue reconhecer limites. Um workflow adequado para iniciar um projeto pode exigir adaptações importantes ao ser aplicado a um sistema existente, com convenções próprias, integrações e anos de decisões acumuladas. Essa capacidade de adaptação se desenvolve com estudo e aplicação. Você testa uma abordagem, observa onde ela falha, ajusta as instruções, melhora as verificações e incorpora o aprendizado ao processo. A experiência anterior em engenharia de software participa dessa evolução. Arquitetura, testes, organização de código e entendimento de requisitos oferecem referências para avaliar o que os agentes produzem e decidir como orientar seu trabalho. Na Full Cycle, acreditamos em uma formação que desenvolva essa autonomia: compreender os fundamentos, conectar recursos e construir workflows adequados ao contexto de cada projeto. É essa perspectiva que orienta o MBA em Engenharia de Software com IA. Conheça a formação e aprofunde os conhecimentos para incorporar novas ferramentas ao seu trabalho com critério e aplicação prática: https://lnkd.in/dgn-wX4q 🎓

Existe toda uma arquitetura trabalhando por trás dessa interação. 👀 O agente precisa de contexto, ferramentas e integrações para transformar a solicitação em uma ação real. E o backend continua responsável por validar permissões, executar operações e tratar possíveis falhas. Entender como esses componentes trabalham juntos é fundamental para quem quer desenvolver aplicações com agentes de IA que vão além de responder mensagens. De 9 a 11 de novembro, vamos construir um Slack Agêntico com IA em uma imersão 100% online e gratuita 🚀 Acesse https://lnkd.in/dRgJb8H6 para fazer sua inscrição!

Você recebe uma funcionalidade implementada por um agente de IA. O código está organizado, os testes passaram e o agente informa que concluiu a tarefa. Ainda assim, na hora de aprovar a entrega, surge a insegurança: o que comprova que o comportamento esperado foi implementado? Essa dificuldade pode começar antes da geração do código, quando a equipe define o que será desenvolvido sem estabelecer com a mesma clareza como o resultado será verificado. Uma solicitação de cadastro de usuários, por exemplo, pode parecer suficientemente clara para iniciar a implementação. Mas ela deixa decisões importantes em aberto. O que deve acontecer quando alguém tenta cadastrar um e-mail já utilizado? A conta pode ser acessada antes da verificação do endereço? Qual comportamento é esperado quando o usuário clica duas vezes no botão de cadastro? Essas definições orientam tanto a construção da funcionalidade quanto a avaliação da entrega. Quando ficam implícitas, a revisão passa a depender da capacidade de alguém perceber, depois da implementação, tudo o que deveria ter sido considerado. Com agentes produzindo alterações rapidamente, esse trabalho pode se tornar difícil de acompanhar. Uma funcionalidade relativamente pequena pode envolver dezenas de arquivos, testes, integrações e mudanças na documentação. Por isso, planejar a verificação faz parte do planejamento da entrega. Ao definir um critério de aceite, a equipe precisa discutir também quais evidências permitirão considerá-lo atendido. Dependendo do comportamento, isso pode exigir um teste de integração, uma verificação de ponta a ponta ou uma checagem de compatibilidade entre o código e o contrato da API. Sempre que uma condição puder ser verificada de forma determinística, vale incorporá-la ao processo. Isso reduz a dependência da interpretação do agente sobre o próprio trabalho e oferece à equipe uma referência concreta para avaliar o resultado. A declaração de que “está funcionando” ganha consistência quando vem acompanhada de verificações que a equipe consegue executar e conferir. Esse cuidado também melhora a colaboração. Produto e engenharia passam a compartilhar uma definição mais clara do comportamento esperado, enquanto o desenvolvedor consegue orientar a implementação e revisar o resultado com critérios estabelecidos previamente. Na Full Cycle, entendemos que saber trabalhar com IA envolve construir essas condições de confiança. Especificar, definir critérios de aceite e organizar a validação são competências essenciais para transformar velocidade de implementação em entregas de qualidade. Essa visão faz parte do nosso MBA em Engenharia de Software com IA. Conheça a formação e aprofunde sua capacidade de conduzir o desenvolvimento com agentes, conectando requisitos, arquitetura, implementação e validação: https://lnkd.in/de5HzzgK 🎓

A IA consegue implementar funcionalidades em minutos. Mas, se os requisitos estiverem mal definidos, ela também consegue produzir código errado muito mais rápido. 👀 Desenvolver com agentes exige saber especificar o comportamento esperado, estabelecer decisões de arquitetura e criar mecanismos para verificar se a implementação realmente atende ao que foi solicitado. Esse é um dos conhecimentos que diferenciam quem apenas utiliza IA para gerar código de quem sabe conduzir um workflow de engenharia com IA. De 9 a 11 de novembro, você vai explorar esse processo, construindo um Slack Agêntico com IA durante uma imersão online e gratuita aqui na Full Cycle. 🚀 Acesse https://lnkd.in/dV2NP4Pw para fazer sua inscrição! ✅

Seu agente pode até entender perfeitamente uma solicitação, mas isso não significa que ele consiga executá-la. 👀 Para que um agente de IA consulte bancos de dados, delegue tarefas ou interaja com outros sistemas, ele precisa de ferramentas, integrações e uma arquitetura que controle essas operações. E é justamente aí que o desenvolvimento de agentes começa a exigir decisões de engenharia que vão muito além da escolha do modelo. De 9 a 11 de novembro, vamos construir um Slack Agêntico com IA na prática, explorando um novo workflow de desenvolvimento, do Design Doc ao código. 🚀 Acesse https://lnkd.in/ddhSjyhc para fazer sua inscrição e garantir sua vaga!