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Struttura del corso
Introduzione agli Agenti AI Interattivi
- Panoramica sulle capacità interattive di AgentCore
- Progettazione di workflow ricchi con memoria e strumenti
- Casi d'uso in ambito analitico, automatizzazione e supporto
Lavorare con la Memoria di AgentCore
- Configurazione della persistenza delle sessioni
- Progettazione di workflow multi-step consapevoli del contesto
- Esercizio pratico: costruzione di un agente di analisi dati abilitato alla memoria
Calcolo Dinamico con l'Interprete di Codice
- Operazioni supportate e vincoli di sicurezza
- Esecuzione di trasformazioni e calcoli in modo sicuro
- Esercizio pratico: attivazione delle trasformazioni dei dati in tempo reale
Interazione in Tempo Reale con lo Strumento Browser
- Configurazione dello strumento browser per i workflow degli agenti
- Rilevamento dati e interazioni con l'interfaccia utente
- Esercizio pratico: costruzione di un agente con capacità di interazione web
Combinare Memoria, Codice ed Strumenti Browser
- Catenamento dei workflow tra memoria e strumenti
- Progettazione di workflow multi-modali e interattivi
- Esercizio pratico: costruzione di un assistente al supporto cliente
Testing e Observability
- Rilievo dei bug nei flussi di lavoro interattivi
- Registrazione e monitoraggio dell'uso degli strumenti
- Esercizio pratico: dashboard per l'observability degli agenti interattivi
Best Practices per la Deploy in Azienda
- Bilancio tra interattività, sicurezza e governance
- Ottimizzazione delle prestazioni ed esperienza utente
- Casi di studio sull'adozione aziendale
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Esperienza con Python o JavaScript per la prototipazione
- Comprensione del design di applicazioni alimentate da LLM (Large Language Models)
- Familiarità con i flussi di lavoro basati su cloud per i dati
Pubblico
- Ingegneri ML
- Scienziati dei dati
- Sviluppatori focalizzati sull'UX (User Experience)
14 Ore