Scaling AI Teams
Parte do curso de Vibe Coding: Multi-Agent Engineering
Você aprendeu a liderar um time de agentes de IA: dar a cada um um papel definido, passar o trabalho entre eles com contexto, rodar uma revisão separada e conduzir o projeto por ciclos e prioridades. Tudo isso funciona lindamente em um projeto pequeno o bastante para um agente segurar de cabeça.
No começo, um agente conseguia ver o seu produto inteiro de uma vez: cada arquivo, cada decisão, o quadro completo. Era isso que dava a sensação de velocidade. Um projeto grande é simplesmente um que passou desse ponto, em que nenhum agente sozinho consegue segurar tudo no seu contexto (a janela limitada de informação que uma IA consegue considerar de uma vez). ...
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Começar esta liçãoScaling AI TeamsO que você vai aprender
- A large project outgrows a single agent's context and must be split into parts with clear boundaries
- A boundary defines what a part owns and the one well-defined way other parts interact with it
- Team coordination keeps many agents on the same goal without conflicting or duplicating work
- A shared source of truth holds docs and decisions outside any single conversation so context does not vanish
- Long-term development means onboarding new agents, guarding against drift, and keeping the plan current
- Coordination and shared knowledge, not raw building speed, are the real limits at scale
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Todas as lições deste curso
12 lições- 1Thinking Like an Engineering Leader20 min
- 2Creating Specialized AI Agents20 min
- 3Giving Every Agent a Role20 min
- 4Managing AI Collaboration30 min
- 5AI Code Reviews30 min
- 6AI Project Management20 min
- 7AI DevOps30 min
- 8AI Security Teams30 min
- 9AI Operations30 min
- 10Building Your Own AI Workflow20 min
- 11Scaling AI Teams20 min
- 12Becoming an AI Engineering Leader45 min
