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Struttura del corso

LangGraph e i modelli di agente: una introduzione pratica

  • Grafi contro catene lineari: quando e perché utilizzarli
  • Agenti, strumenti e cicli di pianificazione ed esecuzione
  • Il flusso di lavoro base: un grafo agentico minimale

Stato, memoria e trasferimento del contesto

  • Progettazione dello stato del grafo e delle interfacce tra i nodi
  • Memoria temporanea versus memorizzazione persistente
  • Gestione della finestra di contesto, sintesi informativa e ripristino dei dati

Logica di ramificazione e controllo del flusso

  • Routing condizionale e decisioni su più percorsi possibili
  • Tentativi ripetuti, gestione dei timeout e meccanismi di protezione
  • Procedure di fallback, nodi terminali e strategie di recupero da errori

Utilizzo di strumenti ed integrazioni esterne

  • Chiamata a funzioni o strumenti da parte dei nodi e degli agenti
  • Integrazione con API REST e database all’interno del grafo
  • Parsing e validazione di output strutturati

Flussi di lavoro agentici potenziati dal recupero dati

  • Strategie per l’assorbimento e la suddivisione dei documenti
  • Utilizzo di vettori semantici e archivi vetoriali come ChromaDB
  • Generazione di risposte supportate da fonti precise, con adeguate protezioni di sicurezza

Valutazione, debug e osservabilità

  • Tracciamento dei percorsi seguiti e analisi delle interazioni tra i nodi
  • Creazione di insiemi di dati di riferimento, valutazioni quantitative e test di regressione
  • Monitoraggio della qualità, sicurezza, costi e tempi di risposta dei sistemi

Imballaggio e distribuzione delle applicazioni

  • Configurazione dell’interfaccia tramite FastAPI e gestione delle dipendenze
  • Gestione delle versioni dei grafi e strategie di rollback in caso di problemi
  • Manuali operativi e procedure per la risposta agli incidenti

Sintesi finale e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza pratica del linguaggio Python
  • Esperienza nella realizzazione di applicazioni basate su modelli linguistici o nel collegamento tra prompt
  • Familiarità con le API REST e il formato JSON

Destinatari del corso

  • Ingegneri specializzati in intelligenza artificiale
  • Product manager
  • Sviluppatori impegnati nella creazione di sistemi interattivi basati su modelli linguistici
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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