Corso di formazione Ingegneria dell'AI Agente con Python — Costruire Agenti Autonimi

Fondamenti dell'AI Agente

• Cosa è un agente autonomo: definizioni e tassonomia
• Ciclo dell'agente: ciclo percezione, decisione, azione, osservazione
• Pattern di progettazione per responsabilità e ambito degli agenti

Strumenti Python e SDK per Agenti

• Utilizzo di LangChain e SDK simili per avviare agenti
• Programmazione asincrona, code di task e gestione dei sottoprocessi
• Packaging, ambienti virtuali e flussi di lavoro di sviluppo riproducibili

Integrazione di Strumenti e API Esterni

• Progettazione di interfacce per strumenti e pattern di invocazione sicuri
• Connessione a API web, database e servizi interni
• Gestione di credenziali, segreti e accesso con privilegi minimi

Memoria, Stato e Gestione del Contesto

• Finestre di contesto a breve termine e tecniche di prompt engineering
• Architetture di memoria a lungo termine: Redis, store vettoriali, retrieval augmentation
• Coerenza, strategie di caching e igiene della memoria

Orchestrazione, Pianificazione e Flussi di Lavoro Multi-Step

• Catena di azioni, sotto-agenti e decomposizione dei task
• Algoritmi di pianificazione vs orchestrazione euristica
• Gestione dei fallimenti, retry e azioni compensative

Sicurezza, Test e Osservabilità

• Modelli di minaccia, red-teaming e sanitizzazione degli input/output
• Test unitari, di integrazione e end-to-end per agenti
• Logging, metriche, tracing e alerting per il comportamento degli agenti

Distribuzione, Scaling e MLOps per Agenti

• Containerizzazione, pipeline CI/CD e strategie di rollout
• Controllo dei costi, limitazione della frequenza (rate limiting) e ottimizzazione delle risorse
• Monitoraggio, governance e playbook operativi

Riepilogo e Prossimi Passaggi