Corso di formazione Ingegneria di sistemi AI autonomi con Python – Creazione di agenti indipendenti

Fondamenti dell'Agentic AI

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

Strumenti Python e SDK per Agenti

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

Integrazione di Strumenti Esterni e API

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

Gestione di Memoria, Stato e Contesto

• Finestre di contesto a breve termine e tecniche di prompt engineering
• Architetture di memoria a lungo termine: Redis, store vettoriali, aumento del recupero
• Consistenza, strategie di caching e igiene della memoria

Orchestrazione, Pianificazione e Flussi di Lavoro Multistep

• Incatenamento di azioni, sottoagenti e decomposizione dei task
• Algoritmi di pianificazione rispetto all'orchestrazione euristica
• Gestione dei fallimenti, retry e azioni compensative

Sicurezza, Testing e Osservabilità

• Modelli di minaccia, red-teaming e sanificazione degli input/output
• Testing unitario, di integrazione e end-to-end per gli 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 velocità e ottimizzazione delle risorse
• Monitoraggio, governance e playbook operativi

Riepilogo e Prossimi Passi