Do Zero ao seu primeiro Agente de IA
Programa e informações gerais do curso
1 Resumo
Do Zero ao seu primeiro Agente de IA ensina a automatizar uma tarefa do próprio trabalho sem escrever uma linha de código, conversando com um agente de IA que escreve o código, dentro do seu computador. O fio condutor é uma rotina real de acompanhamento de dados do Banco Central: ela busca os números na fonte oficial, confere se batem com quem os produz, escreve um resumo do que mudou, publica um relatório online e roda sozinha no horário definido.
O curso usa o Claude Code, na extensão do VS Code, como ferramenta de demonstração, e apresenta o Codex e o Gemini CLI em pé de igualdade. O que se ensina vale para os três: escrever o pedido que produz o resultado certo, dar ao agente o contexto que vale sempre, ler o que ele fez sem ler código, tratar o erro quando aparece e decidir, a cada proposta, entre aprovar, ler antes ou recusar.
O curso é indicado para quem tem uma tarefa repetitiva no trabalho e quer automatizá-la sem aprender a programar, em áreas como finanças, economia, administração, marketing e políticas públicas. Serve também como porta de entrada para quem pretende seguir em cursos de IA aplicada.
| Categoria | Especialização em Inteligência Artificial |
| Carga horária total | 5 horas e 20 minutos |
| Horas de vídeo | 5 horas e 20 minutos |
| Número de aulas | 4 aulas, com 20 tópicos |
| Nível | Introdutório |
| Certificado | Sim, emitido pela Análise Macro |
2 Pré-requisitos e Objetivos
Pré-requisitos
- Conhecimentos básicos de informática: instalar um programa, organizar pastas, abrir arquivos.
- Uma assinatura paga de um dos provedores de IA (Claude, OpenAI ou Google), contratada diretamente com o provedor.
Não é necessário ter experiência prévia com programação. Você não digita código em momento algum, nem na primeira aula, nem no projeto final. O VS Code é gratuito, e as fontes de dados usadas no curso são públicas.
O que você será capaz de fazer
Ao final do curso, você será capaz de:
- Instalar e operar um agente de IA dentro do VS Code, sem conhecimento prévio de programação.
- Escrever pedidos que produzem o resultado certo, e deixar registradas no projeto as regras que valem para sempre.
- Ler criticamente o que o agente fez e reconhecer quando o resultado não presta, sem entender o código linha a linha.
- Construir uma rotina que coleta dados de uma fonte oficial, confere os números contra ela e produz um resumo legível, publicado como página online.
- Conectar uma capacidade externa ao agente, um servidor MCP, e explicar por que isso muda a confiabilidade da resposta.
- Agendar a rotina para rodar sozinha, e decidir com critério o que jamais deve ser delegado a uma máquina.
Habilidades e ferramentas
Habilidades desenvolvidas no curso:
- Entender como um modelo de linguagem funciona, e por que ele erra com a mesma confiança com que acerta.
- Distinguir chat, agente e ferramenta, e o que muda quando a IA passa a mexer nos seus arquivos.
- Escrever o pedido completo: objetivo, contexto, formato e restrição.
- Manter o contexto permanente do projeto no arquivo de regras que o agente lê antes de cada tarefa.
- Auditar sem programar: as três camadas de leitura e as três perguntas que revelam se o resultado é confiável.
- Coletar dados de fonte oficial e verificar automaticamente contra ela, com o alarme testado por sabotagem.
- Conectar um servidor MCP e distinguir skill, MCP e agente.
- Agendar a rotina na nuvem e desenhar o aviso que impede a falha silenciosa.
- Reconhecer os limites do que se delega: credencial, dinheiro, mensagem e assinatura.
Ferramentas utilizadas:
- VS Code, o editor onde tudo acontece.
- Claude Code, o agente usado nas demonstrações, na extensão do VS Code; Codex e Gemini CLI, apresentados na Aula 1.
- Sistema de séries temporais do Banco Central (SGS), a fonte oficial de dados do caso condutor, e a página da PNAD Contínua do IBGE, a fonte de conferência.
- Quarto, para montar o relatório; GitHub, GitHub Pages e GitHub Actions, para publicar e agendar a rotina.
- Um servidor MCP público da Análise Macro, com os núcleos de inflação do Brasil.
3 Programa Detalhado
Aula 1 – O ecossistema de agentes e o seu ambiente
Você sai desta aula com o agente instalado e respondendo dentro de uma pasta sua, tendo instalado tudo pedindo a ele, que é a primeira demonstração da tese do curso. Também sai sabendo por que um modelo de linguagem inventa, o que muda quando a IA deixa de devolver texto e passa a mexer nos seus arquivos, e o que separa os três principais agentes do mercado.
- Tópico 1.1 - O que é um LLM, e por que ele erra com confiança.
- Tópico 1.2 - Chatbots, agentes e ferramentas: a diferença que muda o que dá para delegar.
- Tópico 1.3 - O mapa do ecossistema: Claude Code, Codex e Gemini CLI.
- Tópico 1.4 - Instalar o ambiente pedindo ao agente.
- Tópico 1.5 - A primeira conversa dentro do projeto.
Aula 2 – Conduzir o agente: pedido, contexto e recusa
Aqui você aprende a conversar com o agente de modo que ele produza o que você precisa e, mais importante, a reconhecer quando o que ele produziu não presta. É a aula que substitui o conhecimento de programação por outra competência: a de auditar sem ler código. Ao final, o projeto tem um arquivo de regras escrito por você e um primeiro script funcionando, produzido pelo agente a pedido.
- Tópico 2.1 - As quatro partes de um bom pedido.
- Tópico 2.2 - Dar contexto permanente: o arquivo de regras do projeto.
- Tópico 2.3 - Ler o que o agente fez sem saber programar.
- Tópico 2.4 - Quando ele erra: o vermelho na tela e o que fazer com ele.
- Tópico 2.5 - Aprovar, recusar e assumir a responsabilidade.
Aula 3 – A rotina de trabalho, construída por conversa
A aula em que a automação nasce. Você escolhe uma tarefa real, o agente constrói a coleta dos dados na fonte oficial, e você monta a verificação que impede o erro mais perigoso de todos: o número plausível que não veio da fonte. O dado vira um resumo legível e um relatório montado em Quarto, publicado como página com endereço próprio. Ao final, a rotina roda de ponta a ponta.
- Tópico 3.1 - Escolher a tarefa certa para automatizar.
- Tópico 3.2 - Construir a coleta: os dados do Banco Central.
- Tópico 3.3 - Conferir contra a fonte: a checagem que não se delega.
- Tópico 3.4 - Transformar o dado em resumo legível.
- Tópico 3.5 - Rodar de novo amanhã: o que precisa estar guardado.
Aula 4 – Ampliar, agendar e entregar
A aula final amplia a rotina com uma capacidade externa, um servidor MCP real, coloca-a para rodar sozinha na nuvem, com aviso a cada execução, e estabelece o limite do que nunca se delega. Termina com o seu próprio projeto, do zero, e o critério de conclusão não é o código funcionar, é você saber explicar o que ele faz, de onde vêm os dados e como saberia se estivesse errado.
- Tópico 4.1 - Dar mãos ao agente: o que é um MCP.
- Tópico 4.2 - Um MCP real, conectado em cinco minutos.
- Tópico 4.3 - A rotina que roda sozinha.
- Tópico 4.4 - O que nunca delegar.
- Tópico 4.5 - Projeto final: a sua rotina, do zero.
4 Inscrição
A matrícula dá acesso às videoaulas, a todos os prompts do curso em blocos prontos para copiar, ao arquivo de regras usado nas demonstrações, ao projeto completo do caso condutor, ao suporte individual com professores e à emissão do certificado da Análise Macro ao concluir o curso.