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Struttura del corso
Introduzione a Hermes Agent
- Cos'è Hermes Agent e come si differenzia dai coding copilot per IDE
- Il concetto di agente auto-migliorante e il ciclo di apprendimento chiuso
- Panoramica dell'architettura: backend, piattaforme e strumenti
Installazione e configurazione
- Installazione locale di Hermes Agent
- Deployment su container Docker
- Deployment remoto tramite SSH, Daytona, Singularity e Modal
- Configurazione delle chiavi API per OpenAI, Anthropic, OpenRouter e Nous Portal
Interazione con l'agente
- Interfaccia CLI e comandi di base
- Configurazione e utilizzo del bot Telegram
- Integrazione con Discord e Slack
- Connessione a WhatsApp
Strumenti integrati
- Ricerca web ed estrazione di contenuti
- Operazioni sui file: lettura, scrittura, modifica e ricerca
- Esecuzione di comandi del terminale e scripting bash
- Generazione di immagini e analisi visiva
- Funzionalità text-to-speech
Memoria persistente
- Memoria cross-sessione con recupero tramite FTS5
- Sintesi LLM per il contesto a lungo termine
- Ricerca e recupero dalla memoria
Il sistema di competenze (Skills)
- Cos'è una competenza e come viene creata
- Persistenza delle competenze tra le sessioni
- Competenze della community e agentskills.io
Integrazione MCP
- Connessione ai server MCP
- Estensione programmatica delle capacità degli strumenti
Automazioni programmate
- Scheduler cron integrato
- Impostazione di attività e report ricorrenti
- Rilascio dei risultati delle automazioni su piattaforme diverse
Casi d'uso per l'automazione degli sviluppatori
- Esecuzione autonoma di comandi del terminale
- Avvio di subagent isolati
- Flussi di lavoro paralleli e elaborazione batch
Sicurezza e best practices
- Modalità di approvazione per comandi e modifiche
- Privacy dei dati su infrastrutture self-hosted
- Isolamento dell'ambiente
Deployment in produzione
- Esecuzione su un VPS da $5
- Pattern di deployment serverless
- Monitoraggio della salute e dei log dell'agente
Troubleshooting
- Problemi comuni di installazione
- Debugging di fallimenti degli strumenti
- Ottimizzazione della memoria e delle prestazioni
Riepilogo e prossimi passi
- Ricapitolazione delle funzionalità chiave
- Risorse per l'apprendimento continuativo
- Transizione verso argomenti avanzati su Hermes
Requisiti
- Conoscenza di base dei terminali a riga di comando e dei comandi Linux
- Comprensione dei flussi di sviluppo software
- Conoscenza generale dell'IA e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
Audience
- Sviluppatori software che desiderano integrare agenti AI nel proprio flusso di lavoro
- Ingegneri DevOps che esplorano strumentazione autonoma
- Responsabili di team tecnici che valutano piattaforme per agenti AI
14 ore
