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Struttura del corso
Fondamenti degli Agenti Autonomi
- Concetti fondamentali dietro l'AI agentic
- Tipologie di framework ad agenti autonomi
- Principali direzioni della ricerca emergente
All'interno di BabyAGI
- Logica di generazione e priorizzazione delle attività
- Cicli di esecuzione e strutture di memoria
- Forze e vincoli della progettazione di BabyAGI
Confronto tra BabyAGI e Altri Agenti
- Agenti a compiti basati su LLM e pianificatori
- Framework di orchestrazione multi-agenti
- Modelli reattivi vs deliberativi di agenti
Valutazione dell'Autonomia e del Controllo
- Livelli di autonomia nei sistemi AI
- Modelli di controllo umano e supervisione
- Modalità di fallimento e fattori di rischio
Applicazioni nel Mondo Reale e Casistiche
- Automazione della ricerca
- Workflow di conoscenza aziendale
- Compiti di esplorazione e ragionamento autonomo
Benchmarking e Valutazione delle Prestazioni
- Criteri per valutare agenti autonomi
- Test di stress e analisi comportamentale
- Metodologie di valutazione comparativa
Progettazione ed Implementazione di Sistemi Agentic
- Considerazioni architetturali
- Integrazione con gli strumenti organizzativi
- Scalabilità e gestione operativa
Traiettorie Future nell'Autonomia AI
- Evoluzione dei framework agentic
- Possibili break-through e vincoli
- Implicazioni strategiche per la ricerca e l'industria
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Comprensione di concetti avanzati di AI
- Esperienza con workflow di machine learning
- Familiarità con architetture di agenti autonomi
Pubblico Obiettivo
- Ricercatori in AI
- Leader dell'innovazione
- Strategisti AI
14 Ore
