Progettazione di Flussi di Lavoro Guidati da Agenti in AI Foundry

Il software moderno sta passando da codice statico a sistemi dinamici e agentici in grado di ragionare, pianificare ed eseguire compiti complessi. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali dell'orchestrazione di agenti AI autonomi utilizzando la potente piattaforma Foundry. Lavorando attraverso chiare spiegazioni scritte ed esempi strutturati, passerai dalla scrittura di semplici prompt alla progettazione di flussi di lavoro sofisticati e multi-agente. Comprenderai come coordinare più agenti specializzati, integrare fonti di dati esterne e gestire lo stato attraverso percorsi di esecuzione complessi. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti agentici fondamentali, inclusi pianificazione, memoria e utilizzo degli strumenti - Configurare orchestrazioni multi-agente per risolvere problemi aziendali complessi e multi-step - Applicare le migliori pratiche di prompt engineering specificamente progettate per i comportamenti degli agenti autonomi - Integrare pattern di generazione aumentata dal recupero (RAG) per basare i tuoi agenti su conoscenze esterne - Gestire stato, cronologia e variabili attraverso complessi flussi di lavoro guidati da agenti - Implementare valutazioni di base per monitorare e perfezionare le prestazioni e l'affidabilità degli agenti Il corso inizia con la terminologia di base e l'architettura fondamentale dei flussi di lavoro agentici prima di passare a pattern di orchestrazione pratici e tecniche di integrazione. Imparerai interamente attraverso guide scritte chiare e passo-passo e analisi concettuali progettate per la lettura autonoma. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, product manager e appassionati di AI che sono nuovi ai flussi di lavoro agentici e desiderano costruire applicazioni intelligenti. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'orchestrazione AI o Foundry. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potenziale degli agenti AI collaborativi nei tuoi progetti software.