Percorsi di apprendimento per Professionisti tecnici
Agentic AI
Questo percorso di apprendimento introduttivo presenta le basi e le tecniche avanzate per costruire agenti AI autonomi. Gli studenti esploreranno framework chiave come LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI e Semantic Kernel SDK, imparando a padroneggiare pattern di design agentici, sistemi multi-agente, architetture di memoria, RAG, database vettoriali e distribuzione in produzione. Il programma mette l’accento su progetti pratici, casi d’uso reali e l’integrazione di strumenti AI open-source e basati sul cloud.
Obiettivi di apprendimento
- Sviluppare agenti AI autonomi: costruire, configurare e distribuire agenti AI utilizzando framework come LangChain, LangGraph, CrewAI e Semantic Kernel SDK.
- Implementare sistemi multi-agente: progettare e orchestrare flussi di lavoro collaborativi tra agenti con AutoGen e pattern conversazionali avanzati per applicazioni reali.
- Integrare memoria e recupero: dotare gli agenti di memoria e generazione aumentata dal recupero (RAG) utilizzando database vettoriali, embedding e tecniche di gestione della memoria.
- Applicare pattern di design agentici: utilizzare riflessione, uso di strumenti, pianificazione e collaborazione per progettare soluzioni agentiche robuste, scalabili e adattive.
- Integrare plugin AI-driven nelle applicazioni aziendali utilizzando il Semantic Kernel SDK.
Pubblico target:
Questo percorso è pensato per ingegneri software, sviluppatori AI, data scientist e professionisti tecnici che desiderano costruire, distribuire e scalare agenti AI autonomi. È adatto a chi possiede competenze base di programmazione e vuole un’esperienza pratica con i framework agentici più avanzati e soluzioni AI reali.