§ Incluso na Formação Continuada

Engenharia de Harness para Agentes de IA

O modelo de linguagem é só uma parte do agente. O que separa um chat esperto de um agente que executa trabalho real é o que se constrói ao redor dele. Este curso abre essa caixa.

“Se você não é o modelo, você é o harness.”

Vivek Trivedy · LangChain
8módulos sequenciais
50/50teoria e prática
7harnesses dissecados
1mini-harness seu, em Python
§ 01 O conceito

LLM é commodity. Agente é outra coisa.

Um modelo de linguagem sozinho recebe texto e devolve texto. Só isso. Ele não mantém estado, não executa código, não acessa o que aconteceu depois do treinamento. O que transforma essa potência bruta em trabalho útil é o harness: o arreio que acopla a força do cavalo à carroça. É a estrutura que ferramentas como Claude Code, Codex e Cursor constroem ao redor do modelo, com filesystem, ferramentas, sandbox, memória e loop de execução. Quem domina o harness domina a alavanca do engenheiro de IA na era em que os modelos viraram commodity.

Modelopotência bruta
+
Harnesso que você constrói
=
Agentetrabalho real
§ 02 Pra quem é

Duas portas de entrada, o mesmo destino.

/ Começando agora

Você quer entender antes de depender

Os módulos 1 a 4 são teóricos e partem do zero conceitual. Qualquer pessoa tecnicamente curiosa acompanha, sem pré-requisito nenhum.

  • O que um LLM faz de verdade e o que ele não consegue fazer sozinho
  • A anatomia dos componentes que todo harness de produção possui
  • Engenharia de contexto e a batalha contra o context rot
  • Os padrões de loop que fazem agentes completarem trabalho longo
/ Já usando as ferramentas

Você quer parar de operar no escuro

Você já usa Claude Code, Codex ou Cursor no dia a dia, mas quer entender as decisões de arquitetura que fazem um agente funcionar ou falhar. Nos módulos práticos, noções de terminal e Python básico ajudam, e os roteiros são guiados passo a passo.

  • Claude Code e Codex dissecados por dentro, decisão a decisão
  • O ecossistema open source: Deep Agents, OpenCode, Qwen Code e Kimi CLI
  • Seu próprio mini-harness, implementado do zero em Python puro
  • Orquestração multiagente e pra onde a disciplina caminha
§ 03 Os 8 módulos

Do conceito ao código que roda.

Módulos sequenciais e explicativos. Metade teoria em slides, metade prática com terminal, código e demonstrações ao vivo. Cada módulo encerra com um questionário conceitual, e nenhuma questão exige rodar código. Os módulos 1 e 2 já estão disponíveis, e os demais são liberados na sequência.

Fundamentos · módulos 1 a 4 · teoria
  • 01DisponívelFundamentos: de modelo a agentePor que um LLM sozinho não é um agente, a equação Agente = Modelo + Harness e a mudança de mentalidade: de “qual prompt eu uso?” para “qual sistema estou construindo?”.
  • 02DisponívelAnatomia do harnessOs 9 componentes de todo harness de produção, o filesystem como primitiva mais fundamental, bash como ferramenta de propósito geral e sandboxes.
  • 03Em breveEngenharia de contextoA batalha contra o context rot: compactação, offload, revelação progressiva, os 4 tipos de memória e as estratégias do gerenciador de contexto.
  • 04Em brevePadrões de execuçãoLoop engineering, o loop ReAct, Ralph Loops, planejamento, autoverificação e os controles que mantêm a qualidade em trabalho de longo horizonte.
Prática · módulos 5 a 8 · terminal e código
  • 05Em breveClaude Code e Codex por dentroOs dois harnesses proprietários mais influentes do mercado, dissecados ao vivo: filosofia, ferramentas, permissões, memória de projeto e o fenômeno do overfitting modelo-harness.
  • 06Em breveO ecossistema open sourceDeep Agents, OpenCode, Qwen Code e Kimi CLI comparados, e a lição estratégica: o melhor harness pra sua tarefa não é necessariamente o do laboratório que treinou o modelo.
  • 07Em breveSeu próprio mini-harness em PythonRegistro de ferramentas, loop ReAct em código, gate de aprovação, gestão de contexto e condições de parada. Implementado do zero, em Python puro, pra sentir cada decisão de design.
  • 08Em breveMultiagentes e o futuroTimes de agentes, subagentes e isolamento de contexto, a coevolução modelo-harness e por que dominar o arcabouço é a alavanca de carreira do engenheiro de IA.
§ 04 Quem ensina

Repertório de quem já colocou coisa difícil em produção.

Anderson Amaral
Co-fundador · frente técnica

Chief AI Officer as a Service.

Co-fundador da Scoras Academy, da Scoras Digital e da BrainMCH
Head of AI e Data Science na Stone e no PicPay, onde criou do zero as operações de crédito com IA, com passagem também pela Amazon
Criador do primeiro curso de agentes de IA em português e instrutor de toda a trilha técnica da Scoras, de Fundamentos de LLMs a Deep Agents
Consultor internacional para redes globais como Tegus, AlphaSights e GuidePoint, com histórico de destaque como freelancer na Upwork, incluindo história publicada pela própria plataforma
Professor de MBA em IA na Exame, em parceria com a Saint Paul, uma das principais escolas de negócios da América Latina
Primeiro data scientist entrevistado pelo Globo Repórter, em 2019, sobre as profissões do futuro e o impacto da IA
Constrói e ensina LLMs, RAG, LangGraph, SLMs, agentes e MCP em produção, não em slide
30+anos programando
19+anos liderando times de dados e IA
50+projetos em 4 continentes
2.500+alunos formados na Scoras
Como participar

Dois caminhos pra entrar no curso.

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Formação Continuada
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  • Projetos práticos com código pronto pra adaptar e repositório no GitHub exclusivo para alunos
  • Comunidade exclusiva dos alunos e Portal de Talentos, com vagas de mais de 40 empresas parceiras
  • Certificado de conclusão para cada curso do programa
Curso individual
Só este curso
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  • Slides, notebooks e roteiros de todas as aulas
  • Questionários conceituais ao final de cada módulo
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