Sviluppare Agenti AI Autonomi con LangGraph

L'AI moderna si sta muovendo oltre i semplici prompt di chat verso agenti autonomi che possono pianificare, ricordare ed eseguire flussi di lavoro complessi. Se vuoi costruire applicazioni in cui i modelli linguistici collaborano, gestiscono lo stato e prendono decisioni, LangGraph è il framework standard del settore da padroneggiare. Questo corso basato su testo ti guida dai principi fondamentali dei flussi di lavoro agentici alla costruzione di sistemi multi-agente autonomi e completamente funzionali. Imparerai come progettare macchine a stati, gestire la memoria persistente e gestire il routing complesso per creare assistenti AI robusti. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'AI agentica, delle macchine a stati e dei grafi aciclici diretti. - Costruire sistemi a singolo agente e multi-agente con stato utilizzando la libreria LangGraph. - Configurare la memoria persistente e la gestione dello stato per aiutare gli agenti a mantenere il contesto attraverso le interazioni. - Implementare schemi human-in-the-loop per rivedere e approvare in sicurezza le azioni degli agenti prima dell'esecuzione. - Applicare tecniche di tool-calling per connettere i tuoi agenti ad API e database esterni. - Progettare robusti meccanismi di gestione degli errori e di fallback per garantire l'affidabilità degli agenti. Il corso inizia con la terminologia essenziale e l'architettura di base degli agenti basati su grafi, quindi progredisce attraverso tutorial scritti pratici e passo-passo sulla collaborazione multi-agente e la gestione dello stato. Questo corso è progettato per sviluppatori software, appassionati di AI e professionisti della tecnologia che desiderano costruire applicazioni agentiche. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con LangGraph, sebbene sia raccomandata una comprensione di base di Python. Inizia a leggere oggi per costruire sistemi AI autonomi di prossima generazione.