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Struttura del corso
Comprendere l’Intelligenza Artificiale agentica con Gemini 3
- Il ragionamento agentico e l’esecuzione autonoma di compiti
- Le peculiarità di Gemini 3 per i flussi di lavoro gestiti da agenti
- Contesti aziendali in cui si rendono necessari agenti autonomi
Introduzione all’ambiente di sviluppo Antigravity
- Concetti fondamentali, architettura e strumenti disponibili
- Gestione dei progetti e degli ambienti di lavoro
- Avvio e monitoraggio dell’esecuzione degli agenti
Progettazione di agenti autonomi
- Strutturazione delle attività e dei flussi operativi in modo da favorire l’autonomia
- Creazione di catene di ragionamento e pianificazione articolate su più fasi
- Realizzazione di cicli operativi sicuri e controllati per gli agenti
Programmazione e utilizzo degli strumenti in Antigravity
- Permettere agli agenti di generare e perfezionare il codice prodotto
- Assegnazione automatica di compiti a strumenti del sistema o alle API disponibili
- Gestione dei permessi e delle funzionalità attribuibili agli strumenti utilizzati
Capacità multimodali degli agenti grazie a Gemini 3
- Elaborazione di immagini, documenti e dati strutturati
- Integrazione delle diverse modalità per elaborare piani complessi
- Estrazione di informazioni rilevanti a supporto delle decisioni autonome degli agenti
Integrazione degli agenti nei sistemi aziendali
- Collegamento di Antigravity alle API esterne presenti nell’ambiente aziendale
- Interazione con servizi cloud e database utilizzati dall’organizzazione
- Realizzazione di flussi operativi automatizzati a livello end-to-end
Ottimizzazione e valutazione del comportamento degli agenti
- Miglioramento dell’affidabilità complessiva e controllo della variabilità nei risultati prodotti
- Attività di debug e ottimizzazione delle azioni eseguite dagli agenti
- Analisi delle prestazioni, scalabilità e gestione efficace dei carichi di lavoro
Utilizzo responsabile, sicurezza e governance degli agenti
- Gestione dell’autonomia operativa degli agenti all’interno delle organizzazioni
- Definizione di regole di sicurezza, vincoli e meccanismi di controllo normativo
- Verifica continua delle decisioni prese dagli agenti per garantire trasparenza e conformità
Sintesi finale e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza approfondita dei concetti legati all’intelligenza artificiale
- Esperienza nello sviluppo software e nell’utilizzo di ambienti cloud
- Familiarità con l’ingegneria dei prompt o con l’orchestrazione dei modelli
Destinatari
- Sviluppatori di intelligenza artificiale
- Ingegneri del software
- Team di ricerca e sviluppo
21 ore
Recensioni (1)
Flusso, atmosfera e argomento della presentazione
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Corso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduzione automatica