Struttura del corso

LangGraph e Pattern degli Agenti: Un Primo Approccio Pratico

  • Grafi vs. catene lineari: quando e perché
  • Agenti, strumenti e loop di pianificatore-esecutore
  • Hello workflow: un grafo agente minimo

Stato, Memoria e Trasmissione del Contesto

  • Progettazione dello stato del grafo e delle interfacce dei nodi
  • Memoria a breve termine vs. memoria persistente
  • Fenestra di contesto, riassuntistica e reidratazione

Logica Branching e Flusso di Controllo

  • Routing condizionale e decisioni multi-percorso
  • Tentativi, timeout e circuit breaker
  • Punti di fallback, impasse e nodi di recupero

Utilizzo degli Strumenti e Integrazioni Esterne

  • Chiamata funzione/strumento da nodi e agenti
  • Consumo di REST APIs e database dal grafo
  • Parsing e validazione dell'output strutturato

Workflow degli Agenti Augmentati con la Recupero

  • Strategie di ingestione e frantumazione dei documenti
  • Inserimenti e archivi vettoriali con ChromaDB
  • Risposte basate su fatti con citazioni e contromisure

Valutazione, Debugging ed Observability

  • Tracciamento dei percorsi e ispezione delle interazioni nodali
  • Set di riferimento, valutazioni e test di regressione
  • Monitoraggio qualità, sicurezza e costo/latenza

Packaging e Delivery

  • Servizio FastAPI e gestione delle dipendenze
  • Versionamento dei grafi e strategie di rollback
  • Playbook operativi e risposta agli incidenti

Riepilogo e Prossimi Passaggi

Requisiti

  • Conoscenza pratica di Python
  • Esperienza nell'implementazione di applicazioni LLM o catene di prompt
  • Familiarità con REST APIs e JSON

Pubblico

  • Ingegneri AI
  • Responsabili prodotto
  • Sviluppatori di sistemi interattivi guidati da LLM
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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