Struttura del corso

Fondamenti di OpenClaw e Modello di Sicurezza

  • Cos'è OpenClaw, cosa non è e quando è una scelta appropriata
  • Concetti fondamentali: agente, strumenti, competenze, memoria, connettori, approvazioni
  • Realità aziendali: sensibilità dei dati, separazione degli ambienti e impostazioni predefinite sicure

Configurazione Iniziale e Prima Esecuzione dell'Agente

  • Controllo dei prerequisiti: Node.js, Git, chiavi API, cartelle di lavoro
  • Installazione di OpenClaw, verifica dell'installazione e comprensione della struttura del progetto
  • Connessione a un fornitore LLM, impostazione della configurazione principale e validazione della connettività
  • Esecuzione di un agente iniziale con azioni di sola lettura, poi aggiunta di azioni di scrittura controllate

Utilizzo degli Strumenti Integrati e del Prompting Affidabile

  • Lavoro con strumenti comuni: file, comandi shell e compiti web semplici
  • Pattern di prompting per un'esecuzione prevedibile: vincoli, piani di passaggi e conferme
  • Revisione degli output dell'agente, chiamate di strumenti e tracce per rilevare problemi precocemente

Competenze e Memoria in Pratica

  • Aggiunta e configurazione di competenze per flussi di lavoro ripetibili
  • Nozioni di base sulla memoria: cosa dovrebbe essere memorizzato, cosa non dovrebbe esserlo e come resettarla in modo sicuro
  • Esercizio pratico: costruire un piccolo flusso di lavoro che utilizza la memoria con cura (con una condizione di arresto chiara)

Creazione e Test di una Competenza Personalizzata

  • Struttura delle competenze, input e output, e come OpenClaw individua ed esegue le competenze
  • Implementazione di una piccola competenza orientata al business (esempio: riassumere una cartella di report e produrre un breve riepilogo)
  • Approccio al test: input campione, output atteso, gestione degli errori e documentazione

Integrazioni, Operazioni e Passi Successivi

  • Pattern di integrazione: flussi di lavoro chat e ticket in un ambiente sandbox sicuro
  • Progettazione di un flusso di automazione ripetibile: trigger, azione, revisione, approvazioni e consegna
  • Nozioni di base operative: logging, tracciabilità, gestione della configurazione e checklist per la prontezza del pilota

Requisiti

  • Confort con l'uso di base della riga di comando (cartelle, percorsi, variabili d'ambiente)
  • Capacità di installare ed eseguire strumenti per sviluppatori sul proprio workstation (Git, Node.js)
  • Esperienza di base con JavaScript o scripting (lettura e apportazione di piccole modifiche)

Pubblico Obiettivo

  • Sviluppatori e ingegneri di automazione che desiderano costruire assistenti AI potenziati e strumenti interni
  • Professionisti IT e operativi che desiderano automatizzare compiti di supporto e amministrazione ricorrenti
  • Proprietari tecnici del prodotto e responsabili dei team che valutano opzioni per agenti AI self-hosted
 7 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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