Quando os agentes de dados falham, muitas vezes falham silenciosamente - dando respostas que parecem confiantes, mas estão erradas, e pode ser difícil descobrir o que causou a falha. "Construindo e Avaliando Agentes de Dados" é um novo curso curto criado com a @Snowflake e ensinado por @datta_cs e @_jreini que ensina você a construir agentes de dados com uma avaliação abrangente incorporada. Habilidades que você adquirirá: - Construir agentes de dados LLM confiáveis usando a estrutura Objetivo-Plano-Ação e avaliações em tempo de execução que detectam falhas durante a execução - Usar rastreamento OpenTelemetry e infraestrutura de avaliação para diagnosticar exatamente onde os agentes falham e melhorar sistematicamente o desempenho - Orquestrar fluxos de trabalho de múltiplas etapas em busca na web, SQL e recuperação de documentos em agentes baseados em LangGraph O resultado: visibilidade em cada etapa do raciocínio do seu agente, para que, se algo quebrar, você tenha uma abordagem sistemática para consertá-lo. Inscreva-se para começar: