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Humberto Moura

AI Engineering | System Design - Ph.D in Applied Computing

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Paperback: AI Agents from First Principles - [Amazon]
 
AI Agents from First Principles: A Practical Python Guide to Tools, Memory, and RAGHumberto Jorge de Moura CostaPaperbackBuild an AI agent in plain Python. No frameworks, no magic, no API key required to start. Everyone talks about AI agents. Few people can explain what happens inside one: how it decides, when it should ask a human for permission, what it should remember, and how it answers from documents without making things up. This book answers those questions by building one. You'll follow Rosa, who runs a small neighborhood bakery and wants an AI assistant to take cake orders. Chapter by chapter, her assistant learns to use tools, wait for approval before acting, avoid recording the same order twice, remember customers without leaking their data, and look things up in documents while citing its sources. What makes this book different * No frameworks. No LangChain, LangGraph, or CrewAI. You build each piece in plain Python and see exactly what frameworks hide, so learning and debugging any of them becomes much easier. * Starts from everyday life. Part I has almost no code. Concepts come with examples everyone understands, before the technical vocabulary. * Tested, open-source code. Five hands-on projects on GitHub, MIT-licensed, with automated tests. The local examples run without an API key, even in Google Colab. * Honest about limits. Every hands-on chapter ends with "What's missing for production," and one chapter covers when not to use an agent at all. What you'll learn * What an agent is, and isn't: environments, goals, the five classic agent types, and how much autonomy to give one * The agent loop: tool calling, ReAct, planning, self-review, budgets, and how loops fail * Safe tools: structured calls, validation, permissions, human approval, and idempotent actions that never charge a customer twice * Context and memory: what the model needs now, what to save for later, what to forget, and how memory can become an attack surface * RAG: keyword and semantic search, access filters, answers with citations, and an honest "I couldn't find it" Who this book is for Developers who use agent frameworks and want to understand what's underneath; computer science students; and managers and tech leads who need to make decisions about AI agents. Basic Python helps in the later hands-on chapters, and an appendix walks you through setting up your environment. About the author Humberto Jorge de Moura Costa, PhD, is a professor and researcher at the Federal Institute of Rio Grande do Sul (IFRS), Brazil, and an IEEE Senior Member. He leads a software lab where he teaches AI to developers.
AI Agents from First Principles: A Practical Python Guide to Tools, Memory, and RAGHumberto Jorge de Moura CostaEbookBuild an AI agent in plain Python. No frameworks, no magic, no API key required to start. Everyone talks about AI agents. Few people can explain what happens inside one: how it decides, when it should ask a human for permission, what it should remember, and how it answers from documents without making things up. This book answers those questions by building one. You'll follow Rosa, who runs a small neighborhood bakery and wants an AI assistant to take cake orders. Chapter by chapter, her assistant learns to use tools, wait for approval before acting, avoid recording the same order twice, remember customers without leaking their data, and look things up in documents while citing its sources. What makes this book different * No frameworks. No LangChain, LangGraph, or CrewAI. You build each piece in plain Python and see exactly what frameworks hide, so learning and debugging any of them becomes much easier. * Starts from everyday life. Part I has almost no code. Concepts come with examples everyone understands, before the technical vocabulary. * Tested, open-source code. Five hands-on projects on GitHub, MIT-licensed, with automated tests. The local examples run without an API key, even in Google Colab. * Honest about limits. Every hands-on chapter ends with "What's missing for production," and one chapter covers when not to use an agent at all. What you'll learn * What an agent is, and isn't: environments, goals, the five classic agent types, and how much autonomy to give one * The agent loop: tool calling, ReAct, planning, self-review, budgets, and how loops fail * Safe tools: structured calls, validation, permissions, human approval, and idempotent actions that never charge a customer twice * Context and memory: what the model needs now, what to save for later, what to forget, and how memory can become an attack surface * RAG: keyword and semantic search, access filters, answers with citations, and an honest "I couldn't find it" Who this book is for Developers who use agent frameworks and want to understand what's underneath; computer science students; and managers and tech leads who need to make decisions about AI agents. Basic Python helps in the later hands-on chapters, and an appendix walks you through setting up your environment. About the author Humberto Jorge de Moura Costa, PhD, is a professor and researcher at the Federal Institute of Rio Grande do Sul (IFRS), Brazil, and an IEEE Senior Member. He leads a software lab where he teaches AI to developers.
Kindle: AI Agents from First Principles - [Amazon]
 
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Livro Físico - Agentes de IA na Prática [Amazon BR]
 
Agentes de IA na Prática: Do problema à solução em Python (Portuguese Edition)Dr. Humberto Jorge de Moura CostaPaperbackConstrua um agente de IA em Python puro. Sem frameworks, sem mágica e sem precisar de chave de API para começar. Todo mundo fala em agentes de IA. Pouca gente sabe explicar o que acontece dentro de um: como ele decide, quando deve pedir permissão a uma pessoa, o que precisa lembrar e como responde a partir de documentos sem inventar nada. Este livro responde a essas perguntas construindo um agente. Você vai acompanhar a Dona Cida, dona de uma padaria de bairro que recebe encomendas de bolo pelo WhatsApp e quer um assistente de IA para ajudar. Capítulo a capítulo, o assistente aprende a usar ferramentas, esperar aprovação antes de agir, não registrar a mesma encomenda duas vezes, lembrar dos clientes sem vazar dados e consultar documentos citando a fonte. O que torna este livro diferente * Sem frameworks. Nada de LangChain, LangGraph ou CrewAI. Você constrói cada peça em Python puro e enxerga o que os frameworks escondem. Depois disso, aprender e depurar qualquer um deles fica muito mais fácil. * Parte do dia a dia. A Parte I quase não tem código. Os conceitos vêm com exemplos que todo mundo entende, antes do vocabulário técnico. * Código aberto e testado. Cinco projetos práticos no GitHub, com licença MIT e testes automatizados. Os exemplos locais rodam sem chave de API, inclusive no Google Colab. * Honesto sobre os limites. Todo capítulo prático termina com "O que falta para produção", e um capítulo inteiro trata de quando não usar um agente. O que você vai aprender * O que é um agente, e o que não é: ambiente, objetivos, os cinco tipos clássicos de agente e quanta autonomia dar a ele * O ciclo do agente: chamadas de ferramentas, ReAct, planejamento, autorrevisão, limites de orçamento e as falhas mais comuns * Ferramentas seguras: chamadas estruturadas, validação, permissões, aprovação humana e ações que nunca cobram o cliente duas vezes * Contexto e memória: o que o modelo precisa ver agora, o que guardar para depois, o que esquecer, os cuidados com a LGPD e como a memória pode virar porta de entrada para golpes * RAG: busca por palavras e por significado, filtros de acesso, respostas com fonte e um honesto "não encontrei" Para quem é este livro Desenvolvedores que usam frameworks de agentes e querem entender o que há por baixo, estudantes de computação, e gestores e líderes técnicos que precisam tomar decisões sobre agentes de IA. Python básico ajuda nos capítulos práticos mais avançados, e um apêndice ensina a preparar o ambiente. Sobre o autor Humberto Jorge de Moura Costa é doutor em Computação Aplicada pela UNISINOS, IEEE Senior Member, professor e pesquisador do IFRS Campus Osório, onde coordena a Fábrica de Software e ensina IA para desenvolvedores.
Agentes de IA na Prática: Do problema à solução em Python (Portuguese Edition)Humberto Jorge de Moura CostaEbookConstrua um agente de IA em Python puro. Sem frameworks, sem mágica e sem precisar de chave de API para começar. Todo mundo fala em agentes de IA. Pouca gente sabe explicar o que acontece dentro de um: como ele decide, quando deve pedir permissão a uma pessoa, o que precisa lembrar e como responde a partir de documentos sem inventar nada. Este livro responde a essas perguntas construindo um agente. Você vai acompanhar a Dona Cida, dona de uma padaria de bairro que recebe encomendas de bolo pelo WhatsApp e quer um assistente de IA para ajudar. Capítulo a capítulo, o assistente aprende a usar ferramentas, esperar aprovação antes de agir, não registrar a mesma encomenda duas vezes, lembrar dos clientes sem vazar dados e consultar documentos citando a fonte. O que torna este livro diferente * Sem frameworks. Nada de LangChain, LangGraph ou CrewAI. Você constrói cada peça em Python puro e enxerga o que os frameworks escondem. Depois disso, aprender e depurar qualquer um deles fica muito mais fácil. * Parte do dia a dia. A Parte I quase não tem código. Os conceitos vêm com exemplos que todo mundo entende, antes do vocabulário técnico. * Código aberto e testado. Cinco projetos práticos no GitHub, com licença MIT e testes automatizados. Os exemplos locais rodam sem chave de API, inclusive no Google Colab. * Honesto sobre os limites. Todo capítulo prático termina com "O que falta para produção", e um capítulo inteiro trata de quando não usar um agente. O que você vai aprender * O que é um agente, e o que não é: ambiente, objetivos, os cinco tipos clássicos de agente e quanta autonomia dar a ele * O ciclo do agente: chamadas de ferramentas, ReAct, planejamento, autorrevisão, limites de orçamento e as falhas mais comuns * Ferramentas seguras: chamadas estruturadas, validação, permissões, aprovação humana e ações que nunca cobram o cliente duas vezes * Contexto e memória: o que o modelo precisa ver agora, o que guardar para depois, o que esquecer, os cuidados com a LGPD e como a memória pode virar porta de entrada para golpes * RAG: busca por palavras e por significado, filtros de acesso, respostas com fonte e um honesto "não encontrei" Para quem é este livro Desenvolvedores que usam frameworks de agentes e querem entender o que há por baixo, estudantes de computação, e gestores e líderes técnicos que precisam tomar decisões sobre agentes de IA. Python básico ajuda nos capítulos práticos mais avançados, e um apêndice ensina a preparar o ambiente. Sobre o autor Humberto Jorge de Moura Costa é doutor em Computação Aplicada pela UNISINOS, IEEE Senior Member, professor e pesquisador do IFRS Campus Osório, onde coordena a Fábrica de Software e ensina IA para desenvolvedores.
Livro Físico - Agentes de IA na Prática [UICLAP BR]
EBook Kindle - Agentes de IA na Prática
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Agentes de IA na Prática: Do problema à solução em Python (Portuguese Edition)Dr. Humberto Jorge de Moura CostaPaperbackConstrua um agente de IA em Python puro. Sem frameworks, sem mágica e sem precisar de chave de API para começar. Todo mundo fala em agentes de IA. Pouca gente sabe explicar o que acontece dentro de um: como ele decide, quando deve pedir permissão a uma pessoa, o que precisa lembrar e como responde a partir de documentos sem inventar nada. Este livro responde a essas perguntas construindo um agente. Você vai acompanhar a Dona Cida, dona de uma padaria de bairro que recebe encomendas de bolo pelo WhatsApp e quer um assistente de IA para ajudar. Capítulo a capítulo, o assistente aprende a usar ferramentas, esperar aprovação antes de agir, não registrar a mesma encomenda duas vezes, lembrar dos clientes sem vazar dados e consultar documentos citando a fonte. O que torna este livro diferente * Sem frameworks. Nada de LangChain, LangGraph ou CrewAI. Você constrói cada peça em Python puro e enxerga o que os frameworks escondem. Depois disso, aprender e depurar qualquer um deles fica muito mais fácil. * Parte do dia a dia. A Parte I quase não tem código. Os conceitos vêm com exemplos que todo mundo entende, antes do vocabulário técnico. * Código aberto e testado. Cinco projetos práticos no GitHub, com licença MIT e testes automatizados. Os exemplos locais rodam sem chave de API, inclusive no Google Colab. * Honesto sobre os limites. Todo capítulo prático termina com "O que falta para produção", e um capítulo inteiro trata de quando não usar um agente. O que você vai aprender * O que é um agente, e o que não é: ambiente, objetivos, os cinco tipos clássicos de agente e quanta autonomia dar a ele * O ciclo do agente: chamadas de ferramentas, ReAct, planejamento, autorrevisão, limites de orçamento e as falhas mais comuns * Ferramentas seguras: chamadas estruturadas, validação, permissões, aprovação humana e ações que nunca cobram o cliente duas vezes * Contexto e memória: o que o modelo precisa ver agora, o que guardar para depois, o que esquecer, os cuidados com a LGPD e como a memória pode virar porta de entrada para golpes * RAG: busca por palavras e por significado, filtros de acesso, respostas com fonte e um honesto "não encontrei" Para quem é este livro Desenvolvedores que usam frameworks de agentes e querem entender o que há por baixo, estudantes de computação, e gestores e líderes técnicos que precisam tomar decisões sobre agentes de IA. Python básico ajuda nos capítulos práticos mais avançados, e um apêndice ensina a preparar o ambiente. Sobre o autor Humberto Jorge de Moura Costa é doutor em Computação Aplicada pela UNISINOS, IEEE Senior Member, professor e pesquisador do IFRS Campus Osório, onde coordena a Fábrica de Software e ensina IA para desenvolvedores.
Agentes de IA na Prática: Do problema à solução em Python (Portuguese Edition)Humberto Jorge de Moura CostaEbookConstrua um agente de IA em Python puro. Sem frameworks, sem mágica e sem precisar de chave de API para começar. Todo mundo fala em agentes de IA. Pouca gente sabe explicar o que acontece dentro de um: como ele decide, quando deve pedir permissão a uma pessoa, o que precisa lembrar e como responde a partir de documentos sem inventar nada. Este livro responde a essas perguntas construindo um agente. Você vai acompanhar a Dona Cida, dona de uma padaria de bairro que recebe encomendas de bolo pelo WhatsApp e quer um assistente de IA para ajudar. Capítulo a capítulo, o assistente aprende a usar ferramentas, esperar aprovação antes de agir, não registrar a mesma encomenda duas vezes, lembrar dos clientes sem vazar dados e consultar documentos citando a fonte. O que torna este livro diferente * Sem frameworks. Nada de LangChain, LangGraph ou CrewAI. Você constrói cada peça em Python puro e enxerga o que os frameworks escondem. Depois disso, aprender e depurar qualquer um deles fica muito mais fácil. * Parte do dia a dia. A Parte I quase não tem código. Os conceitos vêm com exemplos que todo mundo entende, antes do vocabulário técnico. * Código aberto e testado. Cinco projetos práticos no GitHub, com licença MIT e testes automatizados. Os exemplos locais rodam sem chave de API, inclusive no Google Colab. * Honesto sobre os limites. Todo capítulo prático termina com "O que falta para produção", e um capítulo inteiro trata de quando não usar um agente. O que você vai aprender * O que é um agente, e o que não é: ambiente, objetivos, os cinco tipos clássicos de agente e quanta autonomia dar a ele * O ciclo do agente: chamadas de ferramentas, ReAct, planejamento, autorrevisão, limites de orçamento e as falhas mais comuns * Ferramentas seguras: chamadas estruturadas, validação, permissões, aprovação humana e ações que nunca cobram o cliente duas vezes * Contexto e memória: o que o modelo precisa ver agora, o que guardar para depois, o que esquecer, os cuidados com a LGPD e como a memória pode virar porta de entrada para golpes * RAG: busca por palavras e por significado, filtros de acesso, respostas com fonte e um honesto "não encontrei" Para quem é este livro Desenvolvedores que usam frameworks de agentes e querem entender o que há por baixo, estudantes de computação, e gestores e líderes técnicos que precisam tomar decisões sobre agentes de IA. Python básico ajuda nos capítulos práticos mais avançados, e um apêndice ensina a preparar o ambiente. Sobre o autor Humberto Jorge de Moura Costa é doutor em Computação Aplicada pela UNISINOS, IEEE Senior Member, professor e pesquisador do IFRS Campus Osório, onde coordena a Fábrica de Software e ensina IA para desenvolvedores.
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