AI Engineering Lab 3ª Edição — Da Arquitetura à Produção

resumo › ainda não publicado.

Você conhece LLM, RAG, embedding e MCP. E ainda assim não sabe por onde começar a construir.

A 3ª edição do AI Engineering Lab são dois dias montando, do zero, a arquitetura que transforma uma demo de IA em sistema em produção. Da arquitetura à produção: RAG, Tool Calling, MCP, Agent Loops, Guardrails, Evals, Memória e Observabilidade.

Não vamos mostrar componentes isolados. Vamos mostrar como todas as peças se conectam dentro de uma arquitetura real.

O que você vai ver ao vivo

1. Por onde começar — o framework de decisão que substitui a paralisia: dado o problema na sua frente, o que ele realmente pede — um prompt, um fluxo determinístico ou um agente.
2. Quando IA é a resposta errada — metade dos casos que viram "projeto de IA" se resolvem com if e uma query. Corte o escopo cedo para não gastar seis semanas provando que um SELECT resolvia.
3. Do problema ao diagrama — como desenhar o fluxo do sistema antes de codar: onde entra o modelo, onde entra seu código, onde entra o banco.
4. Fazer o modelo agir, não só responder — tool calling na prática: o LLM chamando suas funções e executando ações no seu sistema, com arquitetura limpa e sem abrir buraco de segurança.
5. Domar a saída — JSON rígido e contratos estáveis, para o retorno do modelo entrar nos seus sistemas sem parser defensivo e sem try/catch rezando.
6. Roteamento e decisão — como o sistema interpreta a intenção do usuário e decide qual rota seguir, de forma auditável e não mágica.
7. Estado, contexto e memória — conversas longas sem o modelo se perder. O que é contexto, o que é memória e o que é só histórico inchado.
8. Parar de alucinar — grounding e validação em tempo real, amarrando a resposta no seu dado real para o sistema ir para a frente de um cliente pagante.
9. Debugar o que não é determinístico — instrumentação e tracing para responder à pergunta que trava todo time: por que ele fez isso?
10. Provar que está funcionando — pipelines de avaliação automática com LLM-as-a-judge e heurísticas, rodando a cada deploy.
11. Fechar a conta — compressão de prompt, pruning de histórico e seleção de informação: o que separa um protótipo caro de um produto com margem.

Ao final do evento, você terá

• Um mapa claro de como arquitetar agentes de IA — onde entram memória, guardrails, MCP, Agent Loops, observabilidade e avaliação dentro de uma arquitetura real.
• Um modelo mental para decisões técnicas: quando usar RAG, quando usar memória, quando criar ferramentas externas e quando evitar complexidade desnecessária.
• Clareza sobre o papel de Mem0, LangGraph, MCP, bancos vetoriais, Guardrails e plataformas de observabilidade.
• Uma visão prática de Agent Loops: agentes que raciocinam, executam ações, observam resultados e evoluem a conversa sem depender de prompts gigantes.
• Estratégias para reduzir alucinação e perda de contexto em conversas longas.
• Um framework para debugar agentes em produção — rastrear decisões e identificar falhas.
• O checklist do arquiteto de IA para validar novas arquiteturas e evitar erros comuns antes do deploy.
• Um caminho para sair do "Dev de Prompt" e enxergar IA sob a ótica de arquitetura, engenharia e escalabilidade.

Como vai funcionar

• 19 e 20 de setembro, início às 9h e término às 13h nos dois dias.
• 100% online, via Google Meet, com chat ao vivo para tirar dúvidas em tempo real.
• Gravação disponível como adicional, adquirida separadamente no momento da compra do ingresso.

Quem vai te guiar

• Danilo Sampaio — CEO e fundador do Beer and Code. Mais de 10 anos de experiência com Laravel, líder técnico em startups de alto crescimento.
• Lucas Souza (Virgu) — Sócio do Beer and Code. Engenheiro de IA, lidera um time de IA em uma multinacional e é professor na maior comunidade de Engenharia de IA do mundo em língua portuguesa.

Ingressos

Os lotes viram de acordo com o preenchimento das vagas:

Não é preciso dominar nenhuma stack específica — o foco é a metodologia completa para implementar IA em sistemas reais.

👉 Garanta sua vaga no AI Engineering Lab 3ª Edição