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Durata 35 ore
Struttura del corso
Architettura Avanzata di LangGraph
- Modelli di topologia del grafo: nodi, archi, router, sotto-grafi
- Modellazione dello stato: canali, passaggio di messaggi, persistenza
- Flussi DAG vs ciclici e composizione gerarchica
Prestazioni e Ottimizzazione
- Pattern di parallelismo e concorrenza in Python
- Caching, batching, tool calling e streaming
- Controllo dei costi e strategie di budget dei token
Ingegneria dell'Affidabilità
- Retry, timeout, backoff e circuit breaking
- Idempotenza e deduplicazione dei passaggi
- Checkpointing e recupero utilizzando store locali o cloud
Debug di Grafi Complessi
- Esecuzione step-by-step ed esecuzioni di prova (dry run)
- Ispezione dello stato e tracciamento degli eventi
- Riproduzione dei problemi di produzione utilizzando seed e fixture
Osservabilità e Monitoraggio
- Logging strutturato e tracing distribuito
- Metriche operative: latenza, affidabilità, utilizzo dei token
- Dashboard, alert e monitoraggio degli SLO
Distribuzione e Operazioni
- Packaging dei grafi come servizi e contenitori
- Gestione della configurazione e gestione dei segreti
- Pipeline CI/CD, rollouts e canarini
Qualità, Testing e Sicurezza
- Harness per test unitari, scenari e valutazioni automatizzate
- Guardrail, filtraggio dei contenuti e gestione dei PII
- Red teaming ed esperimenti di chaos per la robustezza
Sintesi e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza di Python e programmazione asincrona
- Esperienza nello sviluppo di applicazioni LLM
- Familiarità con i concetti base di LangGraph o LangChain
Target
- Ingegneri di piattaforme AI
- DevOps per AI
- Architetti ML che gestiscono sistemi LangGraph in produzione
