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PercorsiIscrizioni aperte
AI Agents
Come si progetta un team di agenti che lavora su compiti reali.
Otto settimane dall’architettura di un singolo agente fino a un team che si divide il lavoro su un caso reale.
- Livello
- Intermedio
- Durata
- 8 settimane
- Formato
- Live, tecnico e project-based
€ 499€ 990−50%
Prezzo di lancio riservato al primo gruppo. IVA inclusa.
Alla fine del percorso
Progetta un team AI che collabora su compiti complessi.
Team di agenti funzionante su un compito reale.
Il programma
8 lezioni in diretta. Ogni sera un pezzo in più del progetto.
Settimana 1
Cos’è davvero un agente AI
Partiamo dall’architettura.
Faremo
- chatbot vs agente
- ruolo
- obiettivo
- istruzioni
- context
- memoria
- tools
- structured output
- ciclo di esecuzione
OutputPrimo agente specializzato.
Settimana 2
Tools e capacità operative
Diamo agli agenti strumenti reali.
Faremo
- tool calling
- funzioni
- API
- database
- search
- task
- validazione input/output
- gestione errori
OutputAgente che può leggere dati e compiere azioni.
Settimana 3
Memoria e conoscenza
Costruiamo agenti che lavorano con informazioni esterne.
Faremo
- context window
- memoria breve e lunga
- documenti
- embeddings
- vector database
- RAG
- retrieval
- aggiornamento della knowledge base
OutputAgente che utilizza una knowledge base privata.
Settimana 4
Orchestrazione
Passiamo da un agente a più agenti.
Faremo
- router
- planner
- specialisti
- delegation
- workflow sequenziali
- workflow paralleli
- passaggio di contesto
- raccolta dei risultati
OutputPrimo workflow multi-agent.
Settimana 5
Costruiamo il Team AI
Diamo ruoli e responsabilità agli agenti: un Coordinator che smista verso Research, Marketing, Finance e Developer Agent.
Faremo
- handoff
- assegnazione task
- responsabilità
- condivisione dei dati
- risultati intermedi
- sintesi finale
OutputTeam AI che collabora su un obiettivo reale.
Settimana 6
Autonomia controllata
Rendiamo il team più autonomo senza perdere controllo.
Faremo
- planning
- loop
- retry
- stop condition
- human-in-the-loop
- approval
- limiti
- budget
- controllo dei costi
OutputWorkflow agentico con checkpoint umano.
Settimana 7
Affidabilità, sicurezza e qualità
Questa è la parte che distingue un demo da un sistema serio.
Faremo
- hallucinations
- validation
- guardrail
- evaluations
- logging
- observability
- fallback
- sicurezza
- controllo dei costi
- analisi degli errori
OutputSistema testabile e monitorabile.
Settimana 8
Progetto finale
Costruiamo un team AI su un caso reale: marketing, sales, research, recruiting o operations.
Faremo
- progettazione
- sviluppo
- integrazione tools
- workflow
- controllo umano
- test
- demo finale
Output finaleTeam di agenti funzionante su un compito reale.
Come si lavora
Lezioni live
In diretta, con le domande dentro la lezione.
Registrazioni
Ogni sera resta registrata, la ritrovi il giorno dopo.
Materiale
Repo di partenza, template e appunti di ogni lezione.
Piccoli gruppi
Pochi posti, così c’è spazio per le domande di tutti.
Le domande frequenti sono in fondo alla home.
Prossima edizione di AI Agents
I posti sono pochi per scelta: il gruppo si chiude quando è pieno.
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