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Harness Engineering: construa o seu próprio agente de IA, peça por peça

O modelo é o motor. O harness é o resto do carro. Neste curso você monta o carro: um agente que lê o seu projeto, usa ferramentas, pede permissão, lembra do que aprendeu e é medido por testes. Em Python, do zero ao deploy.

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EXAME

Você vai sair do curso com um agente de IA seu — construído por você, rodando no seu projeto

Nada de teoria solta: cada aula acrescenta uma peça ao seu agente, em Python, no seu próprio repositório.

Um agente em 50 linhas — na segunda aula você já tem um agente rodando no seu repositório

As 7 peças do harness — instruções, ferramentas, contexto, loop, permissões, memória e avaliação, uma aula pra cada

Ferramentas que o agente usa — ler, editar, rodar comando, chamar API, MCP

Controle e segurança — permissões, sandbox e log de auditoria pra dormir tranquilo

Eval: medir antes de opinar — 10 casos, placar e troca de modelo

Do zero ao deploy — CLI + web, custo por tarefa, no ar num servidor

Conteúdo do curso

A trilha completa: 10 aulas, do primeiro agente ao deploy

Um único agente nasce na aula 2 e ganha uma peça nova por aula, até virar produto na aula 10. Você paga uma vez e recebe todas as aulas e atualizações, no padrão Danki Code de cursos vivos.

Aula 01

O modelo é o motor, o harness é o carro

O que é harness engineering, por que virou a profissão do momento e o ambiente pronto pra construir o seu agente.

O que é um harness e as sete peças que todo agente tem

Por que o gargalo saiu do modelo e foi pro ambiente

Setup: Python, chave de API e a primeira chamada

Aula 02

Seu primeiro agente em 50 linhas

O loop pensar → agir → observar e um agente com três ferramentas rodando no seu repositório.

Tool use na API do Claude, passo a passo

Três ferramentas: listar, ler e buscar

Limite de passos e resposta com o que tem

Aula 03

Instruções: o contrato do agente

O system prompt como especificação: identidade, tarefa, formato e proibições.

As quatro partes do contrato

O que o modelo obedece e o que ignora

Instrução em camadas: produto, projeto e usuário

Aula 04

Ferramentas: o que ele pode fazer

Como desenhar ferramentas que o agente escolhe na hora certa, sem dar tiro no pé.

Descrição, schema e erro que ensina

Editar arquivo, rodar comando e chamar API

MCP: ferramentas prontas em qualquer harness

Aula 05

Contexto: o que ele vê agora

A janela de contexto como orçamento: buscar, resumir e cortar.

O que entra a cada passo e onde mora o lixo

Compactação automática da conversa

Busca por embeddings: quando vale e quando grep resolve

Aula 06

Loop: parar, perguntar ou desistir

Orçamentos, detector de loop, pergunta ao usuário e subagentes.

Passos, tokens, tempo e dinheiro

Quando o agente deve levantar a mão

Delegar pra um subagente e receber só a conclusão

Aula 07

Permissões: dormir tranquilo

Níveis de permissão, allowlist, sandbox e log de auditoria.

Só leitura, pergunta antes, automático

O que nunca roda sem aprovação

Cada ação registrada com hora

Aula 08

Memória: o que ele lembra de ontem

Memória em arquivos, recall por relevância e o que nunca deve ser guardado.

Sessão × persistente

Um fato por arquivo e um índice curto

Memória que envelhece e como corrigir

Aula 09

Avaliação: ficou melhor ou pior?

Eval de dez casos, placar por versão e a troca de modelo que mede o seu harness.

Dez perguntas com resposta conhecida

Corretor automático e modelo como juiz

Trocar pro modelo barato e medir

Aula 10

Projeto final: do zero ao deploy

O agente completo com CLI e página web, multiusuário, publicado num servidor.

Duas portas de entrada: terminal e web

Limite de gasto e custo por tarefa

Deploy com pm2, HTTPS e log

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O risco é todo nosso: entre no curso, assista às aulas e construa o seu agente. Se em até 30 dias você achar que não é pra você — por qualquer motivo — a Danki Code devolve 100% do seu dinheiro. Sem perguntas, sem letra miúda. É a mesma garantia que sustenta a nossa reputação há mais de 10 anos.

Quem vai te ensinar

Guilherme Grillo é fundador da Danki Code e ensina programação online há mais de 10 anos, com centenas de milhares de alunos formados.

Hoje ele usa agentes de IA todos os dias para construir e manter dezenas de produtos reais em produção — e construiu o próprio harness, do zero, pra trabalhar do jeito dele. Neste curso ele abre o capô: as mesmas peças que existem nos agentes que você já usa, montadas linha por linha na sua frente.

Você não vai aprender com quem só leu sobre agentes. Vai aprender com quem constrói os dele.

Na mídia

Quem vai te ensinar é referência reconhecida pela imprensa

Exame, Money Times, ISTOÉ, g1 e outros veículos já contaram a história do Guilherme, da Danki Code e do jeito como ele usa inteligência artificial no dia a dia.