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Durata 21 ore
Struttura del corso
Introduzione agli ambienti Python per lo sviluppo agentico
- Configurazione 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 su SDK e framework per agenti
- LangChain, AutoGen e altri SDK emergenti
- Struttura e ciclo di vita dell'agente: percezione, ragionamento e azione
- Confronto tra le capacità degli SDK e gli stili architetturali
Creazione di agenti funzionanti in Python
- Creazione di un agente semplice con LangChain
- Collegamento degli agenti a strumenti e API esterni
- 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 fonti di dati esterne e chiamate a funzioni personalizzate
Orchestrazione degli agenti e modelli di comunicazione
- Collaborazione multi-agente con AutoGen
- Delega dei task e logica di pianificazione
- Orchestrazione guidata da eventi e asincrona
Test, debug e osservabilità
- Test degli agenti con input simulati e ambienti controllati
- Debug del flusso di messaggi e delle invocazioni di strumenti
- Implementazione di logging strutturato e metriche di prestazioni
Deployment e considerazioni per la produzione
- Packaging e containerizzazione dei servizi agentici in Python
- Integrazione con pipeline CI/CD
- Scalabilità, monitoraggio e manutenzione di agenti a lunga durata
Sintesi 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 target
- Ingegneri backend
- Ingegneri di piattaforma
- Ingegneri ML
