Agentic AI - Agenti AI - Creazione di Agenti Intelligenti con AI Generativa
Obiettivi del corso Questo corso di tre giorni fornisce una panoramica completa sulla creazione e gestione di agenti intelligenti basati su AI generativa. I partecipanti impareranno a sviluppare e personalizzare agenti AI utilizzando modelli linguistici avanzati, sistemi multi-agente e tecniche di memoria e ragionamento per ottimizzare le loro prestazioni.
Requisiti per i partecipanti
Conoscenze di base di programmazione (preferibilmente Python)
Familiarità con API e concetti di AI generativa
Esperienza pregressa con LLM e prompt engineering (consigliata ma non obbligatoria)
Giorno 1: Introduzione agli Agenti AI e LLM
Definizione di Agente AI
Caratteristiche principali
Componenti di un sistema agente
L’era degli agenti: perché ora?
Evoluzione degli agenti AI
Differenze tra chatbot e agenti AI
Interfacce AI e panoramica del landscape degli agenti
Utilizzo di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM)
API OpenAI: Connessione e utilizzo
Open source LLM con LM Studio
Tecniche di prompt engineering avanzato
Esercitazione pratica: Creazione di un primo agente AI con OpenAI API
Giorno 2: Creazione e Personalizzazione di Agenti AI
Esplorazione degli Assistenti GPT
Utilizzo di GPT Assistants
Costruzione di un assistente AI per data science
Personalizzazione e aggiunta di azioni custom
Estensione delle capacità dell’assistente
Upload di file per arricchire la conoscenza
Integrazione di knowledge base personalizzate
Sistemi multi-agente
Introduzione ad AutoGen Studio e CrewAI
Creazione di agenti collaborativi
Esercitazione pratica: Costruzione di un team di agenti AI con compiti differenziati
Giorno 3: Ottimizzazione e Deploy di Agenti AI
Azioni e Funzionalità Avanzate
Definizione e utilizzo di azioni custom
Introduzione a Semantic Kernel per funzioni avanzate
Memoria e ragionamento negli agenti AI
Implementazione di Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Vector database e indexing
Creazione di memorie semantiche
Pianificazione e feedback negli agenti AI
Creazione di flussi di prompt ottimizzati
Strategie di reasoning avanzato (Chain-of-Thought, Self-Consistency)
Esercitazione pratica: Deploy di un agente AI in un ambiente reale
Conclusioni e Prospettive Future
Discussione sui trend emergenti negli agenti AI
Integrazione con sistemi enterprise e applicazioni business
Sessione Q&A e valutazione finale