Este bootcamp cobre o framework LangChain de ponta a ponta, permitindo que você construa Agentes de IA em Python. Você explorará templates de prompts, composição de cadeias, ferramentas de agentes, memória conversacional e recuperação de documentos. Através de notebooks interativos e exercícios detalhados, você implementará chatbots, fluxos de trabalho automatizados, sistemas de perguntas e respostas e cadeias de agentes personalizadas. Ao final do curso, você entenderá como implantar e otimizar agentes baseados em LangChain para diversas tarefas.

O repositório Projetos Berkeley Pacman oferece uma base de código modular em Python onde os usuários constroem e testam agentes de IA em um labirinto de Pacman. Ele orienta os aprendizes através de busca não informada e informada (DFS, BFS, A*), busca adversarial multiagente (minimax, poda alpha-beta) e aprendizado por reforço (Q-learning com extração de características). Interfaces gráficas integradas visualizam o comportamento dos agentes em tempo real, enquanto casos de testes incorporados e um autograder verificam a correção. Ao iterar nas implementações dos algoritmos, os usuários ganham experiência prática em exploração de espaço de estados, design heurístico, raciocínio adversarial e aprendizado baseado em recompensas dentro de uma estrutura de jogo unificada.