Conectar um LLM a um banco de dados e deixá-lo gerar SQL é fácil. Fazer um agente responder sempre com o mesmo número que o dashboard oficial, respeitar as regras de negócio da empresa e explicar de onde veio cada resultado é outra história. A maioria das iniciativas de Agentes de IA falha exatamente nesse ponto: faltam uma arquitetura clara, uma camada semântica que defina o que cada indicador significa e um contexto bem construído para orientar o agente. Este curso foi criado para ensinar essas três disciplinas de forma integrada e aplicada, no padrão de qualidade e profundidade técnica, marcas registradas da Data Science Academy.

A jornada começa pelos fundamentos de Agentic BI, sua relação com o BI tradicional, os componentes de uma solução, as diferenças entre workflows determinísticos e sistemas de agentes, os conceitos de métricas, dimensões e regras de negócio, além de métricas como código e engenharia de contexto. Um estudo de caso demonstra a construção dinâmica de contexto para um agente analítico. Em seguida, você aprende a projetar arquiteturas corporativas, traduzindo necessidades de negócio em requisitos, definindo camadas, fluxos de informação, contratos, segurança e permissões, além de avaliar desempenho, custos e escalabilidade. 

O curso então aprofunda a camada semântica e a modelagem de indicadores, abordando entidades, dimensões, relacionamentos, granularidade, cálculos de métricas, calendários de negócio, unidades, moedas e vocabulário empresarial. O capítulo de engenharia de contexto explora seleção e composição de informações, memória, gestão do contexto, recuperação multi-fonte, segurança, contextualização adaptativa e Context Observability, encerrando com um estudo de caso sobre diagnóstico de respostas incorretas causadas por problemas de contexto.

Por fim, você integra ferramentas analíticas com o Model Context Protocol (MCP), abordando acesso governado a métricas, recuperação de evidências, segurança, permissões e rastreabilidade. O último capítulo explora orquestração de agentes, arquiteturas multiagentes, execução paralela, compartilhamento de estado e limites de autonomia.