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👨‍💻 Trilha do Desenvolvedor¶

L100 L200 L300 L400

Você programa em Python ou C# e quer construir agentes de IA com controle total do código — de um chatbot simples a um sistema multi-agente em produção.

Sua Jornada¶

L100: Aprenda o básico          L200: Construa agentes reais    L300: Padrões de produção       L400: Especialista
GitHub Models (gratuito)  →     Servidores MCP, RAG, Agent →    Observabilidade, segurança, →   Multi-agente, capstone
Foundry Local (gratuito)        Framework, guardrails           deploy, avaliação               arquitetura

Sequência Recomendada¶

Fase 1 — Fundamentos (gratuito, sem necessidade de Azure)¶

Ordem Lab TĂ­tulo NĂ­vel Tempo
1 Lab 004 How LLMs Work L50 ~20 min
2 Lab 013 GitHub Models — Free LLMs L100 ~25 min
3 Lab 078 Foundry Local — Run Models Offline L100 ~45 min
4 Lab 017 Structured Output & JSON Mode L100 ~25 min
5 Lab 018 Function Calling & Tool Use L100 ~30 min

Fase 2 — Construa Agentes Reais¶

Ordem Lab TĂ­tulo NĂ­vel Tempo
6 Lab 076 Microsoft Agent Framework L200 ~75 min
7 Lab 020 Build an MCP Server in Python L200 ~45 min
8 Lab 022 RAG with GitHub Models L200 ~50 min
9 Lab 072 Structured Outputs — Guaranteed JSON L100 ~45 min
10 Lab 082 Agent Guardrails L300 ~75 min

Fase 3 — Padrões de Produção¶

Ordem Lab TĂ­tulo NĂ­vel Tempo
11 Lab 049 Agent Tracing with OpenTelemetry L300 ~75 min
12 Lab 037 CI/CD for AI Agents L300 ~45 min
13 Lab 036 Prompt Injection Defense L300 ~40 min
14 Lab 038 AI Cost Optimization L300 ~45 min

Fase 4 — Especialista¶

Ordem Lab TĂ­tulo NĂ­vel Tempo
15 Lab 074 Foundry Agent Service L300 ~120 min
16 Lab 055 A2A + MCP Capstone L400 ~120 min
17 Lab 084 Capstone — OutdoorGear Agent L400 ~180 min

Total: 17 labs · ~17 horas · Do zero ao construtor de agentes pronto para produção