ENGENHARIA AGÊNTICA
- inteligência artificial, Inteligência Artificial, New, PRO
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A formação Engenharia Agêntica foi concebida para profissionais que pretendem evoluir dos modelos tradicionais de desenvolvimento para sistemas baseados em inteligência artificial capaz de agir, decidir e adaptar-se em tempo real. Ao longo das 7 horas da formação, serão exploradas as limitações do SDLC clássico, introduzindo conceitos como agentes autónomos, cognição dinâmica e autoridade delegada.
- Identificar as características específicas e os riscos emergentes gerados pela Inteligência Artificial (IA) agente.
- Definir os conceitos-chave da engenharia de agentes.
- Descrever a estrutura da engenharia de agentes e a sua relação com enquadramentos associados (ISO 42001, Lei da IA).
De sistemas determinísticos para inteligência artificial (IA) não determinística
• Limitações do SDLC (Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software) tradicional:
• Compreender por que os ciclos de vida de software tradicionais (Agile, DevOps) são insuficientes para sistemas com cognição em tempo de execução.
• Definição de engenharia de agentes:
• Introdução ao conceito de autoridade delegada e cognição dinâmica.
• Estrutura do modelo operacional para engenharia de agentes:
• Apresentação dos pilares do modelo operacional da empresa.
•Taxonomia de sistemas agentes:
• Distinção entre assistentes simples, agentes autónomos e ecossistemas multiagente.
Arquitetura de controlo e governação da execução
•Modelação de autoridade:
•Definição de limites de decisão explícitos (modelação explícita de autoridade).
•Governação em tempo de execução:
•Mecanismos de controlo em tempo real.
•Confinamento proporcional:
•Estratégias de sandboxing.
•Rastreabilidade responsável:
•Requisitos de registo de auditoria.
Melhores práticas em engenharia de agentes
•Engenharia de sistemas versus modelos:
•Foco no sistema como um todo, em vez de se centrar apenas no desempenho do LLM.
•Disciplina de desenho estrutural:
•Segurança e robustez desde a fase de conceção.
•Gestão do ciclo de vida do agente:
•Da conceção ao descomissionamento.
•Validação e verificação (V&V):
•Métodos de teste para resultados não determinísticos.
Implementação e padronização industrial
•Integração na empresa:
•Coexistência com a ISO 42001 e a Lei da Inteligência Artificial.
•Níveis de maturidade:
•Avaliação da capacidade de escalabilidade da organização.
•Mecanismos de reversibilidade:
•Procedimentos de recuperação manual.
•Ética e responsabilidade material:
•Gestão das consequências de ações delegadas.
Facilitador que combina know-how com experiência empresarial e competências pedagógicas, para dar resposta a necessidades operacionais e potenciar a aprendizagem.
Objetivos da formação
- Identificar as características específicas e os riscos emergentes gerados pela Inteligência Artificial (IA) agente.
- Definir os conceitos-chave da engenharia de agentes.
- Descrever a estrutura da engenharia de agentes e a sua relação com enquadramentos associados (ISO 42001, Lei da IA).
Duração da formação
Programa da formação
De sistemas determinísticos para inteligência artificial (IA) não determinística
• Limitações do SDLC (Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software) tradicional:
• Compreender por que os ciclos de vida de software tradicionais (Agile, DevOps) são insuficientes para sistemas com cognição em tempo de execução.
• Definição de engenharia de agentes:
• Introdução ao conceito de autoridade delegada e cognição dinâmica.
• Estrutura do modelo operacional para engenharia de agentes:
• Apresentação dos pilares do modelo operacional da empresa.
•Taxonomia de sistemas agentes:
• Distinção entre assistentes simples, agentes autónomos e ecossistemas multiagente.
Arquitetura de controlo e governação da execução
•Modelação de autoridade:
•Definição de limites de decisão explícitos (modelação explícita de autoridade).
•Governação em tempo de execução:
•Mecanismos de controlo em tempo real.
•Confinamento proporcional:
•Estratégias de sandboxing.
•Rastreabilidade responsável:
•Requisitos de registo de auditoria.
Melhores práticas em engenharia de agentes
•Engenharia de sistemas versus modelos:
•Foco no sistema como um todo, em vez de se centrar apenas no desempenho do LLM.
•Disciplina de desenho estrutural:
•Segurança e robustez desde a fase de conceção.
•Gestão do ciclo de vida do agente:
•Da conceção ao descomissionamento.
•Validação e verificação (V&V):
•Métodos de teste para resultados não determinísticos.
Implementação e padronização industrial
•Integração na empresa:
•Coexistência com a ISO 42001 e a Lei da Inteligência Artificial.
•Níveis de maturidade:
•Avaliação da capacidade de escalabilidade da organização.
•Mecanismos de reversibilidade:
•Procedimentos de recuperação manual.
•Ética e responsabilidade material:
•Gestão das consequências de ações delegadas.
Formador
Facilitador que combina know-how com experiência empresarial e competências pedagógicas, para dar resposta a necessidades operacionais e potenciar a aprendizagem.
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