ai-engineering-roadmap

# AI Engineering Roadmap > Minha jornada de estudos sobre Inteligência Artificial, Large Language Models (LLMs), AI Agents, Context Engineering e AI Driven Development. ## 📌 Objetivo Este repositório documenta minha evolução na construção de aplicações modernas utilizando Inteligência Artificial. O foco não é apenas utilizar IA para gerar código, mas aprender a projetar sistemas onde agentes de IA trabalham como uma equipe de desenvolvimento, guiados por especificações, arquitetura e contexto. --- # 🗺️ Roadmap ## Fase 1 — Fundamentos Objetivo: compreender como os modelos funcionam e aprender a fornecer contexto de qualidade. ### Inteligência Artificial * [ ] História da IA * [ ] Machine Learning * [ ] Deep Learning * [ ] IA Generativa ### Large Language Models * [ ] Tokens * [ ] Embeddings * [ ] Transformers * [ ] Context Window * [ ] Temperature * [ ] Top-p ### Prompt Engineering * [ ] Zero-shot * [ ] One-shot * [ ] Few-shot * [ ] Chain of Thought * [ ] Role Prompting ### Context Engineering * [ ] Construção de contexto * [ ] Documentação para agentes * [ ] Memória * [ ] Regras do projeto * [ ] Contexto compartilhado ### Product Requirements Document (PRD) * [ ] Objetivos * [ ] Usuários * [ ] Casos de uso * [ ] Regras de negócio * [ ] Critérios de aceitação ### System Design * [ ] Monólitos * [ ] Microserviços * [ ] REST * [ ] GraphQL * [ ] Cache * [ ] Mensageria --- ## Fase 2 — AI Driven Development Objetivo: deixar de pensar em código e começar a pensar em especificações. ### Especificações * [ ] Product Specification * [ ] Architecture Document * [ ] API Contract * [ ] Coding Standards * [ ] Definition of Done ### Desenvolvimento * [ ] Planejamento por IA * [ ] Geração automática de tarefas * [ ] Implementação guiada por contexto * [ ] Code Review com IA ### Testes * [ ] Testes unitários * [ ] Testes de integração * [ ] Testes E2E * [ ] Geração automática de testes --- ## Fase 3 — AI Agents Objetivo: criar agentes especializados. ### Agentes * [ ] Planner Agent * [ ] Backend Agent * [ ] Frontend Agent * [ ] QA Agent * [ ] Documentation Agent * [ ] DevOps Agent ### Multi-Agent Systems * [ ] Orquestração * [ ] Comunicação entre agentes * [ ] Compartilhamento de contexto * [ ] Execução paralela --- ## Fase 4 — MCP & Tool Calling Objetivo: conectar modelos de IA ao mundo real. ### MCP * [ ] Conceitos * [ ] Servers * [ ] Clients * [ ] Resources * [ ] Tools ### Tool Calling * [ ] Git * [ ] Banco de Dados * [ ] Browser * [ ] Docker * [ ] APIs * [ ] File System --- ## Fase 5 — AI Software Factory Objetivo: construir uma fábrica de software baseada em IA. ### Fluxo ```text Product Specification │ ▼ Planner Agent │ ┌──────┼─────────┐ ▼ ▼ ▼ Backend Frontend QA │ ▼ Documentation │ ▼ Code Review │ ▼ Pull Request ``` ### Projeto Final Criar uma plataforma onde um comando como: ```bash /create-feature user-authentication ``` executa automaticamente: * Ler especificações * Planejar implementação * Criar tarefas * Implementar backend * Implementar frontend * Gerar testes * Atualizar documentação * Executar validações * Abrir um Pull Request --- # Estrutura do Repositório ```text . ├── docs/ │ ├── ai/ │ ├── llm/ │ ├── agents/ │ ├── context-engineering/ │ ├── mcp/ │ └── system-design/ │ ├── projects/ │ ├── prompts/ │ ├── templates/ │ ├── examples/ │ ├── experiments/ │ └── README.md ``` --- # 🎯 Objetivo Final Evoluir de: ```text Desenvolvedor │ ▼ Usuário de IA │ ▼ AI Assisted Developer │ ▼ AI Engineer │ ▼ AI Software Architect │ ▼ Builder de AI Software Factories ``` --- ## 📖 Filosofia > "O futuro do desenvolvimento de software não será escrever mais código, mas construir melhores especificações, melhores contextos e melhores sistemas capazes de colaborar com agentes de IA."