Agentes de Codificação em Engenharia para Fluxos de Dados

Visão Geral Uma sessão prática de engenharia sobre o que compõe um agente de codificação confiável para fluxos de dados, como as tarefas de dados diferem das tarefas convencionais de engenharia de software e como ferramentas, habilidades do agente, contexto semântico e análise a nível de rastreamento podem melhorar o desempenho do agente. Detalhes da Sessão Agentes de codificação são frequentemente projetados em torno de fluxos de trabalho de engenharia de software: navegando em repositórios, editando arquivos, executando testes e corrigindo código. As tarefas de dados introduzem um conjunto diferente de requisitos. O agente deve entender esquemas, definições de negócios, relacionamentos entre conjuntos de dados, ferramentas disponíveis e o contexto necessário para interpretar os resultados corretamente. Nesta sessão, com Josh da Snowflake - vamos detalhar os componentes de um agente para fluxos de dados e demonstrar como os agentes podem usar ferramentas, habilidades reutilizáveis e contexto semântico para realizar tarefas de maneira mais confiável. Também examinaremos rastros de execução para identificar onde ocorrem erros e como essas descobertas podem ser usadas para melhorar o agente, seu contexto e o entorno. O que você aprenderá Quem Deve Participar Esta sessão é destinada a engenheiros de IA, engenheiros de dados, engenheiros de análise, engenheiros de plataforma e líderes técnicos que estão construindo agentes de codificação para análise de dados, operações de dados, ferramentas internas ou outros fluxos de trabalho intensivos em dados. Sobre o Future AGI Future AGI é uma camada de código aberto que se auto-melhora para sistemas agentes — permite que equipes simulem, avaliem, protejam, observem e melhorem automaticamente sua IA em um único ciclo fechado, para que os agentes se tornem mais precisos e seguros ao longo do tempo, em vez de quebrar silenciosamente em produção.