Corso di formazione Masterclass avanzata sugli agenti IA: Ingegneria, sicurezza e governance per sistemi di produzione

Giorno 1

Anatomia di un agente IA moderno

Oltre ai chatbot: gli agenti come sistemi autonomi in grado di ragionare e agire

Paradigmi di agenti reattivi, proattivi, ibridi e orientati verso obiettivi specifici

Componenti fondamentali: percezione, pianificazione, memoria, utilizzo degli strumenti ed esecuzione azioni

Confronto tra la progettazione di agenti singoli e quelli in contesti multi-agente

Framework per agenti e stack tecnologico moderno

LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI: analisi dei rispettivi vantaggi e limitazioni

Confronto con i framework classici come JADE e SPADE

Scelta del framework ideale in base alle esigenze produttive

Chiamata a strumenti, utilizzo di funzioni e gestione degli output strutturati

Esercitazione pratica: creazione di un agente Python con capacità di chiamare strumenti

Architetture dei sistemi multi-agente

Design centralizzati, decentralizzati, ibridi e a livelli per i sistemi MAS

FIPA ACL, scambio di messaggi e soluzioni moderne equivalenti

Modelli di coordinazione: pianificazione, negoziazione e sincronizzazione

Comportamenti emergenti e auto-organizzazione all’interno di collettivi di agenti

Presa di decisione e apprendimento negli agenti

Applicazione della teoria dei giochi alle interazioni cooperative o competitive tra agenti

Apprendimento per rinforzo in ambienti multi-agente

Trasferimento di apprendimento e condivisione delle conoscenze tra agenti

Risoluzione dei conflitti e costruzione della fiducia tra agenti che collaborano

Giorno 2

Fondamenti multimodali per gli agenti IA

Intelligenza artificiale multimodale come flusso operativo unificato per testo, immagini, audio e video

Principali modelli multimodali: GPT-4 Vision, Gemini, Claude, Whisper

Tecniche di fusione dei dati al fine di integrarli nel processo razionale dell’agente

Equilibrio tra latenza, costo e accuratezza nei flussi lavorativi multimodali

Realizzazione del livello percettivo degli agenti

Elaborazione delle immagini: classificazione, descrizione testuale e rilevamento di oggetti

Riconoscimento vocale tramite Whisper ASR ed elaborazione in tempo reale dei dati audio

Sintesi vocale e interazioni conversazionali naturali con l’agente

Integrazione degli output percettivi con i processi di ragionamento e selezione strumenti guidati da LLM

Esercitazione pratica: creazione di un agente multimodale in Python

Definizione del compito assegnato all’agente, gestione della finestra contestuale e inventario strumenti a disposizione

Integrazione end-to-end delle API di GPT-4 Vision e Whisper

Implementazione di meccanismi di memoria, mantenimento dello stato e gestione delle conversazioni

Aggiunta di chiamate agli strumenti in grado di generare effetti concreti nel mondo reale, garantendone la sicurezza

Esercitazione pratica: coordinamento di un sistema multi-agente

Composizione di agenti specializzati tramite AutoGen o CrewAI

Definizione dei ruoli, responsabilità e protocolli comunicativi tra agenti

Assegnazione ottimale delle risorse e coordinamento operativo in un ambiente simulato

Registrazione dettagliata del ragionamento degli agenti, delle chiamate agli strumenti e delle decisioni prese, per scopi di ispezione e audit

Giorno 3

Analisi dei rischi legati agli agenti IA in produzione

Cosa rende gli agenti IA particolarmente vulnerabili rispetto al software tradizionale

Assetti critici di esposizione a minacce: livelli dati, modello, prompt, strumenti, output e interfacce

Modelle di analisi dei rischi per sistemi agentici dotati di capacità autonome di utilizzo strumenti

Confronto tra pratiche di sicurezza informatica tradizionali e quelle applicabili specificamente all’IA

Esercitazioni pratiche sugli attacchi malevoli

Esempi di manipolazione dei dati mediante tecniche come FGSM, PGD e DeepFool

Differenze tra scenari di attacco “white-box” e “black-box”

Attacchi finalizzati all’inversione dei modelli e alla deduzione delle informazioni contenute al loro interno

Iniezione di dati nocivi o backdoor durante il processo di addestramento del modello

Iniezione di prompt malevoli, elusione delle restrizioni predefinite e utilizzo improprio degli strumenti da parte di agenti basati su LLM

Tecniche difensive e rafforzamento della robustezza dei modelli

Addestramento avverso e strategie di aumentazione dei dati per migliorare la resilienza

Distillazione difensiva e altre metodologie utili a rendere i modelli più resistenti agli attacchi

Pretrasformazioni degli input, mascheratura dei gradienti e regolarizzazione

Misure di privacy differenziale, iniezione controllata di rumore e gestione del budget privacy

Apprendimento federato e aggregazione sicura dei dati per il training distribuito

Esercitazioni pratiche con l’Adversarial Robustness Toolbox

Simulazione di attacchi sull’agente multimodale sviluppato nel secondo giorno

Misurazione della capacità difensiva del sistema di fronte a perturbazioni, con quantificazione del degrado delle prestazioni

Applicazione progressiva di strategie difensive e rivalutazione dei tassi di successo degli attacchi

Test stressanti su percorsi relativi alle chiamate agli strumenti e canali di iniezione prompt

Giorno 4

Quadri gestionali dei rischi legati all’IA

NIST AI Risk Management Framework: fasi di governo, mappatura, misurazione e gestione

ISO/IEC 42001 e altri standard settoriali dedicati specificamente all’IA

Integrazione dei rischi legati agli agenti IA nei framework GRC aziendali già esistenti

Requisiti di trasparenza, tracciabilità e documentazione indispensabili per la responsabilizzazione sull’IA

Conformità normativa dei sistemi agentici

Regolamento UE sull’IA: classificazione secondo i livelli di rischio, impieghi vietati e obblighi per le soluzioni ad alto rischio

Implicazioni del GDPR e della CCPA sui flussi dati gestiti dagli agenti IA

Disposizioni previste dall’Ordinanza esecutiva statunitense sull’IA sicura, protetta e affidabile

Direttive settoriali rivolte a ambiti quali finanza, sanità e servizi pubblici

Gestione dei rischi derivanti da terze parti ed utilizzo di strumenti IA forniti da fornitori esterni

Etica, riduzione del bias e spiegabilità degli agenti

Rilevamento e attenuazione dei pregiudizi presenti sia nella percezione che nel ragionamento degli agenti

Spiegabilità e trasparenza come aspetti fondamentali anche per la sicurezza informatica

Ideali di equità, prevenzione di effetti negativi collaterali e promozione di un utilizzo responsabile degli agenti IA

Design finalizzato a garantire che i comportamenti degli agenti siano inclusive, tracciabili e auditabili

Implementazione produttiva, monitoraggio continuo e gestione degli incidenti

Modelli di rilascio sicuro sia per sistemi con un singolo agente che per quelli multi-agente

Sorveglianza costante finalizzata a rilevare deviazioni, anomalie e attività abusive

Registrazione sistematica degli eventi, tracciamento delle attività in modo conforme all’auditability richiesta

Procedure operative per la risposta agli incidenti di sicurezza IA e strategie di recupero conseguente

Casi studio riguardanti violazioni informatiche realmente accadute, con relative riflessioni sugli errori commessi

Fase conclusiva e sintesi generale

Riveduta complessiva del sistema multimodale multi-agente sviluppato nel corso delle giornate precedenti

Analisi dettagliata di ciascuna fase del ciclo operativo: design, implementazione, tutela della sicurezza, governance e distribuzione in ambiente produttivo

Autovalutazione del sistema sulla base dei requisiti previsti dal NIST AI RMF

Sguardo alle tendenze future riguardanti l’evoluzione degli agenti IA e della cybersecurity applicata ad essi

Riepilogo conclusivo e passi futuri da compiere