Implementazione di Agenti AI con LangGraph e API di Produzione

Trasformare i prototipi di AI da uno script locale a un ambiente di produzione affidabile è una delle sfide più grandi nello sviluppo software moderno. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali e i passaggi pratici necessari per costruire, proteggere e ospitare agenti AI robusti. Passerete dalla scrittura di semplici prompt all'implementazione di flussi di lavoro multi-agente e stateful. Comprendendo l'architettura sottostante dei Large Language Models (LLM) e l'orchestrazione di agenti basata su grafi, acquisirai le competenze per esporre i tuoi sistemi AI come API sicure e ad alte prestazioni. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia fondamentale degli agenti AI, delle macchine a stati e dell'orchestrazione LLM. - Costruire flussi di lavoro multi-agente e stateful usando LangGraph e Python. - Configurare API pronte per la produzione usando FastAPI con moderni pattern async/await. - Gestire dipendenze e ambienti virtuali in modo sicuro usando moderni standard di packaging. - Implementare monitoraggio e osservabilità di base per tracciare le decisioni degli agenti e le prestazioni delle API. - Implementare le tue applicazioni agentiche in ambienti cloud usando configurazioni pronte per container. Il corso inizia con definizioni fondamentali di sistemi agentici e architetture a grafo prima di passare all'implementazione passo-passo. Leggerai esempi di codice dettagliati, analisi concettuali e configurazioni di implementazione progettate per rendere la tua transizione alla produzione senza interruzioni. Questo corso è progettato per principianti e sviluppatori software che desiderano implementare la loro prima applicazione agentica, senza alcuna esperienza precedente con LangGraph richiesta. Inizia a leggere oggi per colmare il divario tra i concetti di AI e la realtà della produzione.