Introduzione agli Strumenti per Agenti AI, MCP e Ambienti di Esecuzione

Gli agenti AI sono potenti solo quanto gli strumenti che possono utilizzare e gli ambienti in cui operano. Per costruire sistemi agentici affidabili, è fondamentale comprendere come i modelli interagiscono in modo sicuro con API, database e piattaforme di esecuzione. Questo corso basato su testo ti guida dai concetti fondamentali alle implementazioni pratiche di flussi di lavoro agentici sicuri. Imparerai come strutturare le chiamate agli strumenti, implementare il Model Context Protocol (MCP) per standardizzare la comunicazione agente-strumento e eseguire gli agenti in modo sicuro all'interno di ambienti controllati come GitHub Actions. Attraverso questo corso, potrai: 1. Comprendere l'architettura centrale dei flussi di lavoro agentici e i modelli di utilizzo degli strumenti. 2. Configurare il Model Context Protocol per stabilire connessioni client-server standard per i modelli AI. 3. Costruire confini di esecuzione sicuri per proteggere le risorse di sistema durante l'esecuzione dell'agente. 4. Distribuire flussi di lavoro agentici utilizzando GitHub Actions per un'esecuzione automatizzata e basata su eventi. 5. Applicare le migliori pratiche di governance e sicurezza per prevenire l'accesso non autorizzato agli strumenti e gli exploit di prompt injection. Il corso inizia con definizioni essenziali di strumenti, schemi e sandbox di esecuzione prima di passare a walkthrough scritti passo-passo della configurazione di MCP e della configurazione del flusso di lavoro di GitHub. Leggerai spiegazioni dettagliate del codice e completerai esercizi pratici scritti per consolidare la tua comprensione delle operazioni sicure degli agenti. Progettato per sviluppatori di software, architetti di sistema e appassionati di AI nuovi all'ingegneria agentica, questo corso richiede solo conoscenze di programmazione di base. Inizia a leggere oggi per padroneggiare l'infrastruttura dietro gli agenti AI moderni e sicuri.