Este repositório reúne os estudos e aprendizados durante o evento "Bootcamp AWS - Agentes de IA em Campo" promovido pela DIO em parceiria com a AWS. O curso mostra os principais conceitos de IA Generativa e demonstra como criar agentes inteligentes utilizando os serviços da AWS (Amazon Bedrock, além das ferramentas como Amazon Nova, AgentCore e Step Functions).
É uma evolução dos modelos de Machine Learning, ela possui capacidade de produzir novos conteúdos, como:
- Textos;
- Imagens;
- Códigos;
- Documentos;
- Respostas contextualizadas;
- Análises.
Tudo graças ao Large Language Models (LLMs), modelos treinados com enormes volumes de dados que aprendedm padrões da linguagem humana. Em minha experiência já configurei e fiz integrações com o Copilot Studio, o estudo do AWS agregou ao meu conhecimento.
-> Um dos principais serviços apresentados durante o bootcamp. Ele funciona como uma plataforma que reúne diversos modelos fundacionais (Foundation Models) em um único ambiente, disponibilizando APIs prontas para consumo. Suas principais vantagens estão:
- Ambiente totalmente gerenciado pela AWS;
- Integração simples através de APIs;
- Suporte para diferentes modelos de IA;
- Segurança corporativa;
- Escalabilidade automática;
- Facilidade para criar aplicações com IA Generativa.
São modelos extremamente grandes, treinados previamente em enormes bases de dados. Executam tarefas como:
- Responder perguntas;
- Resumem textos;
- Traduz idiomas;
- Geram código;
- Interpretam documentos;
- Produzem conteúdos criativos.
Ao utilizar o Amazon Bedrock, não é necessário construir esses modelos do zero, apenas enviar prompts adequados para obter os resultados.
A qualidade da resposta depende diretamente da qualidade do prompt, que deve possuir um bom contexto, com objetivos claros, com restrições definidas, um formato esperado da resposta e exemplos quando for necessário. Pequenas mudanças na forma de escrever uma instrução podem alterar completamente a qualidade da resposta produzida pela IA.
| Chatbot != Agente
Um chatbot normalmente responde perguntas. O agente consegue:
- Interpretar objetivos;
- Planejar etapas;
- Utilizar ferramentas;
- Acessar APIs;
- Consultar bancos de dados;
- Executar ações;
- Retornar resultados.
Esses modelos fazem parte de uma estratégia recente da AWS para disponibilizar modelos próprios de IA Generativa. Eles foram desenvolvidos para oferecer:
- Alta velocidade;
- Menor custo;
- Boa qualidade de resposta;
- Integração nativa com o Bedrock.
Escolher o modelo certo influencia diretamente no desempenho e custo da solução.
O objetivo é facilitar a construção de agentes capazes de executar fluxos completos de trabalho. Sendo assim, ao invés de apenas responder perguntas, um agente pode:
- Interpretar solicitações;
- Decidir qual ação executar;
- Chamar ferramentas externas;
- Manter contexto;
- Entregar respostas mais inteligentes.
Esse serviço permite criar fluxos de execução utilizando estados, etapas e decisões. Com ele é possível orquestrar processos inteiros sem precisar escrever toda a lógica manualmente. Algumas aplicações incluem:
- Automações;
- Processamento de documentos;
- Integração entre serviços;
- Execução de agentes;
- Workflows empresariais.
Nesse modelo, não é necessário administrar servidores diretamente. O AWS fica responsável pelo provisionamento, escalabilidade, disponibilidade e manutenção da infraestrutura. Dessa forma, o desenvolvedor foca apenas na lógica de negócio.
O agente dificilmente trabalha sozinho, na prática ele pode se integrar com diversos serviços da AWS, como:
- Amazon Bedrock;
- AWS Lambda;
- Step Functions;
- Amazon S3;
- Amazon DynamoDB;
- APIs externas.
Durante o bootcamp foram apresentados exemplos de aplicações utilizando agentes de IA, como:
- Assistentes virtuais;
- Atendimento automatizado;
- Análise de documentos;
- Recomendações inteligentes;
- Automação de processos;
- Análise de dados;
- Geração automática de conteúdo.
Esse bootcamp ampliou bastante minha visão sobre IA Generativa e principalmente sobre o ecossistema da AWS. Após o curso, consegui enxergar oportunidades de aplicar agentes de IA em processos corporativos, principalmente na automação de atividades repetitivas, interpretação de documentos, apoio à homologação de sistemas, geração automática de evidências de testes e assistência na análise de dados. Como já atuo com automações utilizando Power Automate e ferramentas Microsoft, vejo a integração entre esses recursos e os serviços da AWS como um caminho promissor para construir soluções mais inteligentes e escaláveis.