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Struttura del corso

Fondamenti di OpenClaw e modello di sicurezza

  • Cos'è OpenClaw, cosa non è e quando rappresenta una buona scelta.
  • Concetti fondamentali: agente, strumenti, competenze, memoria, connettori, approvazioni.
  • Realtà aziendali: sensibilità dei dati, separazione degli ambienti e configurazioni predefinite sicure.

Setup, configurazione ed esecuzione del primo agente

  • Verifica dei prerequisiti: Node.js, Git, chiavi API, cartelle di workspace.
  • Installazione di OpenClaw, verifica dell'installazione e comprensione della struttura del progetto.
  • Connessione a un provider LLM, impostazione delle configurazioni principali e validazione della connettività.
  • Esecuzione di un agente starter con azioni solo lettura inizialmente, per poi aggiungere azioni di scrittura controllate.

Utilizzo degli strumenti integrati e prompt efficaci

  • Lavorare con strumenti comuni: file, comandi shell e compiti web semplici.
  • Pattern di prompting per un'esecuzione prevedibile: vincoli, piani di passaggio e conferme.
  • Revisione degli output dell'agente, chiamate agli strumenti e trace per identificare precocemente eventuali problemi.

Competenze e memoria in pratica

  • Aggiunta e configurazione di competenze per flussi di lavoro ripetibili.
  • Fondamenti della memoria: cosa dovrebbe essere memorizzato, cosa no, e come resettare in modo sicuro.
  • Esercitazione pratica: creare un piccolo flusso di lavoro che utilizzi la memoria con cura (con una condizione di stop chiara).

Costruire e testare una competenza personalizzata

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

Integrazioni, operazioni e prossimi passi

  • Pattern di integrazione: flussi di chat e ticket in un ambiente sandbox sicuro.
  • Progettazione di un flusso di automazione ripetibile: trigger, azione, revisione, approvazioni e passaggio di consegne.
  • Fondamenti operativi: logging, tracciabilità, gestione della configurazione e checklist di prontezza per il progetto pilota.

Requisiti

  • Confidenza con l'uso base della riga di comando (cartelle, percorsi, variabili d'ambiente)
  • Capacità di installare ed eseguire strumenti di sviluppo sulla propria workstation (Git, Node.js)
  • Esperienza di base con JavaScript o scripting (lettura e piccole modifiche)

Pubblico

  • Sviluppatori e ingegneri dell'automazione che desiderano costruire assistenti abilitati all'AI e strumenti interni.
  • Professionisti IT e operations che vogliono automatizzare compiti ricorrenti di supporto e amministrazione.
  • Possessori di prodotti tecnici e team leader che valutano opzioni per agenti AI self-hosted.
 7 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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