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Domine os conceitos fundamentais do LangGraph, a estrutura que está transformando a forma como Agentes de IA e fluxos de decisão inteligentes são projetados, executados e monitorados. Este curso introdutório foi desenvolvido para levar você do entendimento básico à aplicação prática, mostrando como construir, gerenciar e otimizar grafos de agentes em ambientes reais.

Você começará com uma visão geral do LangGraph e seu setup inicial, aprendendo como configurar o ambiente, compreender a lógica de nós, arestas e fluxos de execução, e construir o seu primeiro grafo funcional. Em seguida, explorará o conceito de cadeias e roteadores, essenciais para criar agentes capazes de tomar decisões, redirecionar tarefas e agir de forma autônoma.

Nos módulos seguintes, você implementará um Agente Simples com Roteamento e um Agente com Memória, entendendo como armazenar e recuperar informações dentro do fluxo do grafo — um passo crucial para criar agentes contextuais e dinâmicos.

A partir daí, o curso aprofunda-se no gerenciamento de estado, apresentando Schemas de Estado, Reducers e Schemas Múltiplos, além de técnicas de filtragem e redução de mensagens, garantindo eficiência e controle durante a execução.

Você também aprenderá recursos avançados como Streaming, Interrupção e Human-In-Loop, permitindo que humanos intervenham no fluxo do agente em tempo real. O módulo de Pontos de Interrupção (Breakpoints) e Feedback Humano mostra como depurar, ajustar e editar o estado do grafo enquanto ele é executado — recurso essencial em ambientes de desenvolvimento complexos.

O curso segue com tópicos mais avançados, como Paralelização, Sub-Grafos e MapReduce, demonstrando como estruturar e dividir tarefas para criar fluxos escaláveis e distribuídos. No final, você aplicará todo o conhecimento no projeto prático: o Assistente de Pesquisa Final, integrando tudo o que foi aprendido em um agente funcional e inteligente.

Com quizzes interativos e exemplos reais, este curso fornece a base indispensável para quem quer dominar o LangGraph — da teoria à prática — e construir agentes de IA estruturados, explicáveis e eficientes.