Costruire AI Agenti con LangChain e LangGraph

L'intelligenza artificiale sta passando da semplici interfacce di chat ad agenti autonomi capaci di pianificare, ragionare ed eseguire compiti a più fasi. Comprendere come costruire questi sistemi agentici è essenziale per chiunque voglia rimanere all'avanguardia nello sviluppo dell'IA. Questo corso fornisce un'introduzione completa alla creazione di sistemi autonomi che possono iterare sulla propria performance e gestire flussi di lavoro sofisticati. Trasformerai la tua comprensione dei Large Language Models nella capacità di costruire agenti funzionali che ricordano le interazioni passate e affinano la propria logica. Concentrandoti sulla progettazione stateful e sulle architetture di ragionamento, imparerai come andare oltre il prompting di base nel mondo delle applicazioni AI persistenti e auto-miglioranti. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'AI agentica e dei modelli di ragionamento autonomo. - Configurare flussi di lavoro stateful utilizzando LangGraph per gestire compiti complessi e iterativi. - Implementare le architetture ReAct, Reflection e Reflexion per agenti auto-correttivi. - Applicare modelli di memoria e persistenza per mantenere il contesto attraverso interazioni a lungo termine. - Integrare la generazione aumentata dal recupero (RAG) e i database vettoriali nei flussi agentici. - Esercitarsi a scrivere codice Python pulito e moderno con type hints per uno sviluppo AI robusto. Il corso inizia con definizioni fondamentali e la logica centrale della progettazione agentica prima di passare a flussi di lavoro basati su grafi e strategie di ragionamento avanzate. È progettato per principianti con una conoscenza di base della programmazione che sono pronti a costruire i loro primi agenti intelligenti attraverso spiegazioni scritte ed esercizi basati sul codice. Inizia oggi il tuo viaggio nella prossima generazione di AI autonoma.