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Struttura del corso
Introduzione agli Ambienti Python per lo Sviluppo Agentico
- Setup di Python, ambienti virtuali e gestione delle dipendenze
- Utilizzo di Git e Docker per il versioning e l'isolamento
- Migliori pratiche per ambienti riproducibili
Panoramica sugli SDK e Framework per Agenti
- LangChain, AutoGen e altri SDK emergenti
- Struttura e ciclo di vita dell'agente: percezione, ragionamento e azione
- Confronto tra capacità degli SDK e stili architetturali
Costruzione di Agenti Funzionali in Python
- Creazione di un agente semplice con LangChain
- Collegamento degli agenti a strumenti esterni e API
- Gestione di input/output, memoria e persistenza
Integrazione di Strumenti e API
- Definizione e registrazione di strumenti per l'uso da parte degli agenti
- Integrazione sicura delle API e gestione delle chiavi
- Utilizzo di sorgenti dati esterne e chiamate a funzioni personalizzate
Orchestrazione e Modelli di Comunicazione degli Agenti
- Collaborazione multi-agente con AutoGen
- Delega delle attività e logica di pianificazione
- Orchestrazione basata su eventi e asincrona
Testing, Debug e Osservabilità
- Test degli agenti con input mockati e ambienti controllati
- Debug del flusso di messaggi e dell'invocazione degli strumenti
- Implementazione di logging strutturato e metriche di prestazione
Distribuzione e Considerazioni per la Produzione
- Packaging e containerizzazione dei servizi di agenti in Python
- Integrazione con pipeline CI/CD
- Scalabilità, monitoraggio e manutenzione di agenti a lunga durata
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza della programmazione in Python e della gestione dei pacchetti
- Esperienza con API REST e strutture dati JSON
- Familiarità di base con l'I/O asincrono in Python
Pubblico di Riferimento
- Backend engineer
- Platform engineer
- ML engineer
21 ore
