Engenharia de Contexto é uma formação completa sobre como estruturar informação, intenção e memória para obter melhor desempenho de Inteligências Artificiais Generativas. O curso apresenta os fundamentos conceituais da IA contemporânea, explica o funcionamento dos Modelos de Linguagem Natural e mostra por que o contexto se tornou o principal eixo de qualidade, coerência e controle em sistemas generativos.
Ao longo da formação, o participante aprende a compreender flutuações, desenhar prompts mais robustos, organizar bases de conhecimento, planejar agentes conversacionais, diferenciar agentes de automação e aplicar métodos de Engenharia de Intenção. A proposta é formar uma visão prática e estratégica para profissionais que desejam usar IA de forma mais precisa, produtiva e segura em ambientes reais de trabalho.
Esta primeira parte estabelece o vocabulário comum do curso. O objetivo é garantir que todos os participantes compreendam os fundamentos de Inteligência Artificial, os conceitos essenciais usados ao longo da formação e a lógica operacional dos Modelos de Linguagem Natural antes de avançar para Engenharia de Prompt e Engenharia de Contexto.
Uma breve viagem pela Engenharia de Contexto e pelos conceitos que a permeiam. O módulo apresenta a tese central do curso: resultados melhores em IA dependem menos de frases mágicas e mais da construção deliberada de um campo contextual coerente.
Um glossário expandido para quem precisa de um apanhado geral dos termos usados ao longo do curso. O módulo organiza os principais conceitos técnicos e semânticos para reduzir ruído e criar precisão terminológica.
A história da IA para que o aluno tenha uma ideia clara de como chegamos até aqui e onde de fato chegamos. O módulo situa a IA generativa dentro de uma trajetória mais ampla de pesquisas, ciclos de expectativa e mudanças tecnológicas.
O que é a arquitetura de IA chamada LLM e o que de fato sabemos sobre como ela funciona e opera. O módulo apresenta o funcionamento dos Modelos de Linguagem Natural sem mistificação, mas com cuidado suficiente para evitar simplificações enganosas.
A materialização do que foi dito até aqui, na forma de testes em Modelos de Linguagem. O módulo mostra, por meio de exemplos práticos, como as ideias apresentadas aparecem no uso cotidiano de ferramentas generativas.
A segunda parte aprofunda a passagem da Engenharia de Prompt tradicional para uma prática mais ampla, orientada por linguagem, contexto e diagnóstico de flutuações. O participante aprende a perceber como a formulação linguística, o enquadramento semântico e o contexto disponível moldam o comportamento dos modelos.
Um novo olhar sobre a Engenharia de Prompt após os Modelos de Linguagem Natural sensíveis ao contexto. O módulo reposiciona o prompt como parte de uma arquitetura contextual mais ampla, e não como fórmula isolada.
A manifestação da Nova Engenharia de Prompt e as diferenças do método convencional de lidar com LLMs. O módulo compara abordagens tradicionais e contextuais para demonstrar ganhos em precisão, estabilidade e utilidade.
Para entender Engenharia de Prompts e Engenharia de Contexto é preciso entender a Linguagem. O módulo apresenta a linguagem como meio operacional dos LLMs e como estrutura que organiza sentido, ambiguidade, intenção e interpretação.
Flutuação é o nome correto para o termo alucinações, que mais reputa culpa do que resolve o problema. O módulo explica por que respostas inconsistentes frequentemente nascem de lacunas, excessos ou deformações no contexto disponível.
O impacto do entendimento da Linguagem, das Flutuações e de Contextos Tóxicos. O módulo demonstra como pequenas alterações de contexto podem alterar profundamente respostas e como diagnosticar o que está sobrando ou faltando.
A terceira parte leva a Engenharia de Contexto para a construção de sistemas e operações. O foco passa a ser a organização de informação, a criação de agentes conversacionais, a distinção entre agentes de conversação e automação, e a formulação de intenção como componente operacional de sistemas generativos.
Como empreender Gestão de Informação na manutenção da Engenharia de Contexto. O módulo apresenta curadoria, provisionamento e abastecimento como processos fundamentais para sustentar coerência em sistemas de IA.
Como funcionam e o que são de fato os Agentes GPT e Agentes Gem das ferramentas da OpenAI e do Google. O módulo explica agentes conversacionais como construtos contextuais sustentados por instrução, conhecimento e forma de interação.
Como funcionam e qual a diferença entre Agentes de Automação e Agentes de Conversação. O módulo apresenta automação como ação orientada por ferramentas, fluxos, estados e integração com sistemas externos.
A produção de Agentes, hoje, se beneficiaria muito do uso das novas técnicas de Engenharia de Contexto. O módulo reúne os conceitos anteriores em um processo prático para desenhar, especificar, testar e aprimorar agentes.
Para elucidar intenção diante de um contexto, a Engenharia de Intenção usa o Contexto Operacional. O módulo apresenta a intenção como camada que orienta ação, critério, decisão e execução em sistemas generativos e agentes.
A formação pode ser contratada em três formatos, de acordo com o nível de profundidade desejado e com a disponibilidade da equipe participante.
Workshop Executivo
10 horas
Trilha Compacta
20 horas
Formação Completa
60 horas
Carga horária total da Formação Completa: 60 horas.
Formação organizada em 15 módulos, com 2 aulas de 2 horas por módulo.
