Corso di formazione Creazione di agenti AI con le API di OpenAI

Fondamenti sugli agenti AI e sulle API di OpenAI

• Cos’è un agente AI e come si differenzia da un semplice chatbot
• I principali casi d’uso aziendali per assistenti e agenti operativi
• Concetti base, richieste e risposte delle API di OpenAI
• Pianificazione di un semplice flusso operativo per l’agente in un contesto aziendale

Configurazione dell’ambiente di sviluppo

• Preparazione degli accessi alle API, delle credenziali e dell’ambiente locale
• Scelta tra Python e JavaScript per lo sviluppo pratico
• Esecuzione della prima richiesta API e analisi del risultato ottenuto
• Comprensione dei parametri fondamentali delle richieste e degli output strutturati

Progettazione di prompt e istruzioni efficaci

• Scrittura di indicazioni chiare per guidare il comportamento dell’agente AI
• Organizzazione dei prompt in modo da ottenere risposte utili e coerenti
• Uso di esempi, limitazioni e formati prestabiliti nei prompt
• Evitare errori comuni nella redazione dei prompt

Utilizzo degli strumenti e gestione di flussi operativi articolati

• Introduzione all’impiego degli strumenti e alle modalità di richiamo delle funzioni da parte dell’agente AI
• Definizione di strumenti adatti a compiti d’azienda e alla ricerca di informazioni specifiche
• Scambio di dati strutturati tra il modello principale e i diversi strumenti previsti
• Organizzazione di un flusso operativo base che coinvolga più fasi logiche

Gestione del contesto, affidabilità e sicurezza dell’agente AI

• Gestione delle conversazioni a più scambi e dello stato della sessione in corso
• Garantire che le risposte siano pertinenti, omogenee e aderenti agli obiettivi prefissati
• Implementazione di misure protettive di base, regolamentazioni predefinite e meccanismi di ricorso in caso di anomalie
• Monitoraggio del consumo di token, dei costi generati e delle cause più comuni di malfunzionamento

Sviluppo ed esame finale di un agente AI per contesti aziendali

• Creazione di un prototipo completo di agente AI in grado di risolvere una situazione reale aziendale
• Integrazione sinergica tra prompt, strumenti e logiche operative previste
• Verifica operativa del prodotto finale tramite esempi pratici e miglioramento delle caratteristiche dell’agente AI
• Sintesi dei concetti affrontati e definizione di azioni future per una produzione su larga scala