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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