100% Open Source · Squad-Grade

DOMINE OS SISTEMAS MULTI-AGENTES DE IA QUE TRABALHAM 24/7

Com OpenClaw + Hermes você monta uma agência de IA multi-agente completa — campaigns, criativos e atendimento rodando na sua VPS, com LLM local de baixo custo. E leva o projeto pronto, com o script que instala tudo.

duração
12 semanas
formato
100% online · assíncrono
squad size
8-12 engenheiros
certificado
Squad-grade
Hermes — agente autônomo em produção
OpenClaw×Hermes
100% Open Source · Roda na sua máquina
Anatomia do que você vai construirVer esse código em ação no programa
~/learnai/openclaw-hermes · agent.tsrunning · squad-grade
// agent.ts — production runtime
import { Agent, tool } from "@hermes/core";
import { postgres } from "@/lib/db";
import { trace } from "@opentelemetry/api";

export const agent = new Agent({
  name: "support-squad",
  version: "1.4.2",
  profile: "squad-grade",
  memory: { adapter: "postgres", ttl: "30d" },
  tools: [
    tool("search_docs",   { /* OpenClaw skill */ }),
    tool("open_ticket",   { /* MCP server */ }),
    tool("escalate_human",{ /* MCP server */ }),
  ],
  hooks: {
    beforeToolCall: async (call, ctx) => {
      await trace.getTracer("agent").startActiveSpan(call.name, span => {
        span.setAttribute("agent.version", "1.4.2");
        return ctx.next().finally(() => span.end());
      });
    },
  },
});

// 24/7 in prod, observability + cost attribution por tool
postgres.listen("agent.*", (event) => agent.observe(event));
TypeScript · strict$ pnpm dev --filter=agent
Para quem é

Engenheiros em atividade que precisam colocar IA em produção.

Squad DevOps

Times que já operam agentes em produção e querem subir o nível de confiabilidade, observabilidade e custo.

Dev fullstack

Engenheiros que constroem features com IA e querem parar de colar script — entender o runtime de verdade.

SRE / Platform

Responsáveis por manter agentes 24/7. Precisam de métricas, rollback, alertas e runbooks que funcionam.

Tech lead / Staff

Decide padrões de arquitetura para IA na empresa. Quer avaliar trade-offs reais, não hype de vendor.

A stack

Ferramentas que seu squad vai dominar.

Nada de vendor lock-in disfarçado. Tudo que entra no programa é open-source ou self-hosted — exceto o que genuinamente vale pagar.

Runtime

  • HermesOSS

    Agent loop, tools, memory, hooks, profile isolation

  • OpenClawOSS

    Skills, sub-agentes, orquestração federada

  • MCPOSS

    Model Context Protocol — servers e clients reais

Stack operacional

  • Next.js 16 + React 19OSS

    App Router, RSC, Server Actions

  • TypeScript estritoOSS

    Tipos que seguram o agente e os contratos

  • Postgres + Drizzle/PrismaOSS

    Estado persistente, audit log, sessions

Operação

  • Docker + DokploySELF

    Standalone output, rolling deploy

  • Sentry + OpenTelemetryMANAGED

    Tracing de tools e sub-agentes

  • Whisper / MiniMax TTSOSS

    Voice-first com latência aceitável

Entrega

  • Templates prontosOSS

    Skills, sub-agentes, runbooks SRE revisados

  • agent-browserOSS

    Smoke tests visuais em CI (Vercel Labs)

  • GitHub ProjectsMANAGED

    Operação enxuta, mesmo stack do squad

Antes vs depois

Antes vs depois do programa

Concretos, não poesia. O que muda no seu squad nas 12 semanas.

Antes

Postmortem vira thread de 3 dias no Slack. Ninguém sabe o que o agente fez.

Depois

Tracing estruturado mostra a sequência exata. Mitigação em <30min.

Incidente de agente
Antes

4 semanas até o dev conseguir fazer deploy de skill nova com confiança.

Depois

Squad-fit de 30min + trilhos. Primeiro deploy acompanhado na semana 2.

Onboarding de novo dev
Antes

Surpresa de R$ 3k/mês no fim do mês. Ninguém sabe de quem é a conta.

Depois

Cost attribution por agente e por task. Budget alert em >80%.

Custo por agente
Antes

Demo funciona. Produção é a guesswork. Code review de skill = 0.

Depois

Skill template + checklist de PR + smoke test obrigatório antes de merge.

Quality bar
Antes

Tool do agente toca em dado sensível 'porque precisa'. Sem audit.

Depois

Princípio do menor privilégio. Audit log por agente. Sandbox de execução.

Compliance / LGPD
Cronograma

12 semanas. 3 fases. 1 agente em produção no fim.

  1. Sem 01Fundação

    Mentalidade multi-agente · Hermes runtime · primeiro agent loop

    Entregável
    Agente 'hello-world' rodando local com profile configurado
  2. Sem 02Fundação

    OpenClaw orchestration · skills versionadas · MCP setup

    Entregável
    Skill real integrada a 2 tools via MCP
  3. Sem 03Fundação

    Sub-agentes · isolamento · contratos entre agentes

    Entregável
    Pipeline com 3 sub-agentes coordenando uma task
  4. Sem 04Operação

    Observabilidade · tracing · cost attribution

    Entregável
    Dashboard de um agente rodando 24/7
  5. Sem 05Operação

    SRE para agentes · SLIs/SLOs · alertas que funcionam

    Entregável
    Runbook revisado dos 5 modos de falha mais comuns
  6. Sem 06Operação

    Voice-first · Whisper + TTS · latency budgets

    Entregável
    Agente conversacional com <800ms TTFB
  7. Sem 07Operação

    Deploy · Docker · Dokploy · cost optimization

    Entregável
    Standalone deploy em VPS com CDN
  8. Sem 08Operação

    Security · permissionamento · LGPD · sandboxing

    Entregável
    Modelo de ameaça documentado + audit log ativo
  9. Sem 09Capstone

    Desenho do capstone · escolha do agente-alvo

    Entregável
    Diagrama + ADRs assinados
  10. Sem 10Capstone

    Construção · PRs diários · review 1:1 com instrutor

    Entregável
    Agente 80% funcional
  11. Sem 11Capstone

    Deploy · postmortem guiado · ajustes

    Entregável
    Agente em produção + postmortem escrito
  12. Sem 12Capstone

    Apresentação para o squad + próximos passos

    Entregável
    Certificado + plano de evolução 90 dias
O programa em números

Estes são os números reais dos squads operando pelo método.

  • 0anos
    operando agentes em produção
  • 0deploys
    agentes autônomos em produção
  • 0squads
    ativos em produção contínua
  • 0.0uptime
    média em workloads agênticos
Programa

O que seu squad sai sabendo fazer

Dois trilhos paralelos: arquitetura de runtime multi-agente e operação SRE para o que você coloca no ar.

M01Mentalidade multi-agente
1h30
  • Por que um agente único não escala
  • Composição de skills, sub-agentes e tools
  • Trade-offs entre orquestração central vs federada
M02Hermes runtime: do hello-world ao agent loop
2h
  • Anatomia do runtime: prompt, tools, memory, hooks
  • Configurando o ciclo agente-ambiente
  • Profile-based isolation entre squads
M03OpenClaw orchestration
2h30
  • Definindo skills reutilizáveis com contrato claro
  • Sub-agentes como unidades de capacidade
  • Composição estática vs dinâmica em runtime
M04MCP na prática
2h
  • Model Context Protocol: por que importa
  • Construindo servers MCP reais (não exemplos)
  • Tool discovery, versionamento e rate-limit
M05Observabilidade e tracing
2h
  • Logs estruturados que você consegue ler 3 meses depois
  • Tracing de chamadas de tools e sub-agentes
  • Cost attribution por agente e por task
M06SRE para agentes
2h30
  • SLIs/SLOs específicos para workloads agênticos
  • Alertas que não choram à toa
  • Runbooks para os modos de falha mais comuns
M07Voice-first e interfaces conversacionais
1h30
  • STT/TTS como cidadão de primeira classe
  • Latência aceitável para voz em produção
  • Whisper, MiniMax e outras opções reais
M08Deploy, escala e custos
2h
  • Standalone Next.js output em Docker
  • Auto-scaling baseado em fila, não em CPU
  • Estratégias de cache de modelos e respostas
M09Segurança e permissionamento
1h30
  • Princípio do menor privilégio para tools
  • Sandboxing de execução de código
  • Auditoria e conformidade LGPD
M10Capstone: deploy de um agente 24/7
3h
  • Do diagrama ao agente rodando em produção
  • Postmortem guiado: o que vai quebrar e como
  • Apresentação final para o squad
Como funciona

Como funciona o programa

  1. 01

    Inscrição e squad-fit

    Conversa de 30min com um tech lead do programa. Confirmamos que o programa encaixa no seu contexto antes de cobrar.

  2. 02

    Trilhas assíncronas + lives semanais

    10 módulos gravados + 1 live semanal de 90min com os instrutores. Você avança no seu ritmo, com accountability do squad.

  3. 03

    Deploy real do capstone

    Nas últimas 3 semanas você tira um agente do papel e coloca em produção. Apresenta para a turma e para o seu time.

Quem opera

Quem opera o programa

A LearnAI é o braço de educação do Squad DevOps da GR-Digital. Operamos agentes autônomos em produção desde 2022, em clientes que vão de startups Y Combinator a órgãos públicos federais.

Não somos um curso feito por gente que viu o demo do vendor e escreveu um ebook. Somos o time que recebe o pager às 3h quando o agente alucina em produção — e que sabe o que fazer.

Este programa é o que apresentamos quando um novo engenheiro entra no squad: o caminho que percorremos em 4 anos condensado em 12 semanas.

  • 5+ anos
    operando agentes em produção
  • 200+ deploys
    de agentes autônomos
  • 12 squads
    ativos em produção contínua
  • 98% uptime
    média nos workloads agênticos
Quiz interativo

Em 90 segundos, qual trilha faz sentido pro seu squad.

5 perguntas sobre contexto, dor, tamanho do time, stack e objetivo. A resposta vem com recomendação honesta — Comunidade ou Premium — e por quê.

  • Sem signup, sem captura de email
  • Recomendação calibrada nos 12 squads atuais
  • Dá pra refazer quantas vezes quiser
Quiz · 1 de 5

Qual é o contexto principal do seu squad hoje?

DepoimentosPLACEHOLDER — substituir antes do go-live
PLACEHOLDER — vamos substituir antes do go-live. O programa deveria ter citado esse dep[oimento].
[Nome do depoente] · Squad Lead · [Empresa]
PLACEHOLDER — substituir por uma citação real de um tech lead que tenha passado pelo programa.
[Nome do depoente] · SRE · [Empresa]
PLACEHOLDER — substituir por uma citação real de um dev fullstack que tenha passado pelo programa.
[Nome do depoente] · Senior Software Engineer · [Empresa]
PLACEHOLDER — substituir por uma citação real de um platform engineer que tenha passado pelo programa.
[Nome do depoente] · Platform Engineer · [Empresa]
A conta

Quanto custa não ter um agente confiável em produção.

Calcule o custo de não ter o programa

Hoje
R$ 2.304
desperdiçados por ano
Com o programa
R$ 125/mês recuperados
estimativa baseada nos squads atuais
ROI
0.4x
payback em ~6 semanas

Modelo conservador: 65% do tempo manual é recuperável após o capstone. Custo dev médio usado: R$ 120/h.

Aplicar
Preço

Como entrar no programa

Mesmas trilhas, mesmos módulos. A diferença é ritmo e nível de acompanhamento.

Comunidade

R$ 0para sempre

Para squads que querem aprender no próprio ritmo com peer review assíncrono.

  • Acesso a todos os 10 módulos gravados
  • Comunidade fechada no Discord
  • Office hours mensais com instrutores
  • Certificado de conclusão
  • Atualizações do programa incluídas
Recomendado

Premium

R$ 297/mês · cancele quando quiser

Para squads que precisam de accountability, capstone acompanhado e suporte direto.

  • Tudo da Comunidade
  • Live semanal com instrutores
  • Review 1:1 do capstone
  • Canal privado direto com o squad de instrutores
  • Templates prontos: skills, sub-agentes, runbooks SRE
  • Convite para o squad de ex-alunos (network de longo prazo)

Garantia de 7 dias · risco zero · cancele quando quiser sem perder acesso ao que já foi lançado.

Perguntas frequentes

Dúvidas comuns antes de aplicar.

Preciso saber programar?
Sim. O programa é voltado para engenheiros em atividade. Você vai usar terminal, ler logs, escrever código de configuração e debugar comportamento de agente em produção. Não é um curso para 'aprender IA do zero'.
Funciona para o meu stack?
Os exemplos do programa usam Next.js, TypeScript, Docker e Postgres porque é o stack que operamos. Os conceitos (MCP, observabilidade, SRE para agentes, orquestração) são portáveis para qualquer runtime moderno.
Quanto tempo por semana preciso dedicar?
Recomendamos 6 a 8 horas semanais para acompanhar as trilhas e a live. Em períodos de capstone, espere 10-12h. Quem está aplicando o conteúdo no trabalho real geralmente precisa de mais.
Os modelos de IA são pagos?
Você pode usar modelos locais (Ollama, llama.cpp) sem custo de API, ou modelos pagos via API. O programa cobre os trade-offs e ajuda você a decidir o que faz sentido para o seu squad.
Como funciona o certificado?
Você recebe o certificado após apresentar o capstone — o deploy real de um agente em produção, com postmortem. Não é certificado por assistir vídeo.
Posso aplicar o que aprendo no trabalho?
É o que esperamos. O programa foi desenhado para ser aplicado em produção real, não em projeto paralelo. Se o seu contexto de trabalho não permite isso, o Comunidade provavelmente é o caminho certo.
Tem garantia?
Sim, 7 dias. Se nas primeiras duas aulas você decidir que não é para o seu squad, devolvemos o valor integralmente.

Seu squad já deveria estar operando agentes em produção.

A diferença entre os squads que estão escalando IA e os que ainda estão em piloto raramente é tecnologia. É método, runbook e gente que sabe o que fazer quando dá errado.

7 dias de garantia. Sem letras miúdas.