Implementazione di Agenti GenAI

L'AI generativa sta passando da interfacce di chat passive ad agenti attivi e autonomi capaci di eseguire flussi di lavoro complessi. Se vuoi costruire sistemi che non si limitano a rispondere a domande ma eseguono effettivamente compiti, comprendere l'architettura agentica è il passo successivo essenziale. Questo corso basato su testo ti porta dai concetti fondamentali della progettazione di agenti all'implementazione di sistemi decisionali completamente funzionali. Imparerai come strutturare cicli di ragionamento, gestire lo stato e connettere modelli linguistici di grandi dimensioni a dati esterni e API. Attraverso chiare spiegazioni scritte e pratiche dimostrazioni di codice, svilupperai le competenze per costruire sistemi AI affidabili e orientati agli obiettivi. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura principale degli agenti GenAI, inclusi i framework di pianificazione, memoria ed esecuzione - Implementare il "function calling" per consentire ai tuoi agenti di interagire in modo sicuro con API e database esterni - Progettare cicli di ragionamento robusti utilizzando modelli standard del settore come ReAct (Reason and Act) - Integrare la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per basare le decisioni del tuo agente su fonti di dati private - Applicare concetti moderni di osservabilità per eseguire il debug, monitorare e valutare il comportamento dell'agente Il corso inizia con la terminologia fondamentale degli agenti e i modelli architetturali prima di guidarti attraverso implementazioni di codice passo-passo di memoria, utilizzo di strumenti e pianificazione multi-step. È progettato per sviluppatori di software, analisti di dati e costruttori esperti di tecnologia che desiderano passare dal prompting di base all'ingegneria agentica avanzata. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con gli agenti AI. Inizia a leggere oggi per padroneggiare le basi dell'ingegneria AI autonoma.