Costruire Agenti AI Autonomi: Una Guida per Principianti all'AI Agentica โ€” WalkSelf
โ˜… 4.1 (10) โฑ 2 h 30 min ๐Ÿ“š 25 lezioni

Costruire Agenti AI Autonomi: Una Guida per Principianti all'AI Agentica

Impara a progettare, costruire e distribuire agenti AI autonomi e flussi di lavoro multi-agente utilizzando framework moderni, anche se sei completamente nuovo all'AI Agentica.

  • ๐Ÿ’ฌ Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • ๐Ÿ• Inizia quando vuoi
    Niente orari nรฉ scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • ๐ŸŒ In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

L'intelligenza artificiale sta passando da assistenti passivi ad agenti autonomi in grado di pianificare, utilizzare strumenti e collaborare per risolvere compiti complessi. Comprendere come progettare e orchestrare questi sistemi agentici sta diventando una competenza essenziale per gli sviluppatori moderni e gli appassionati di tecnologia. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali dell'Agentic AI, portandoti dalle definizioni di base alla progettazione di flussi di lavoro multi-agente. Attraverso chiare spiegazioni scritte, frammenti di codice pratici ed esercizi strutturati, acquisirai la fiducia necessaria per costruire sistemi autonomi in grado di prendere decisioni, utilizzare strumenti esterni e lavorare insieme per automatizzare processi complessi. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale degli agenti AI autonomi e come differiscono dai modelli tradizionali di prompt-risposta. - Progettare cicli decisionali sensibili al contesto che consentono agli agenti di pianificare, ragionare ed eseguire attivitร  multi-step. - Implementare capacitร  di utilizzo di strumenti e di chiamata di funzioni per connettere i tuoi agenti a fonti di dati esterne e API. - Configurare modelli di collaborazione multi-agente in cui agenti specializzati lavorano insieme per risolvere flussi di lavoro complessi. - Applicare modelli di generazione aumentata dal recupero (RAG) per basare le decisioni degli agenti su dati affidabili e specifici del dominio. - Esercitarsi a valutare e debuggare i comportamenti degli agenti attraverso esercizi scritti strutturati e analisi del codice. Inizierai esplorando la terminologia fondamentale dei sistemi autonomi, le strategie di pianificazione e la gestione della memoria. Da lรฌ, il materiale ti guiderร  attraverso la progettazione di strumenti individuali, l'orchestrazione di sistemi multi-agente e l'implementazione di robusti modelli di gestione degli errori. Questo corso รจ progettato per aspiranti sviluppatori, architetti di sistemi e professionisti esperti di tecnologia che sono nuovi all'Agentic AI. Non รจ richiesta alcuna conoscenza avanzata di machine learning, sebbene una familiaritร  di base con Python e i concetti generali di AI ti aiuterร  a trarre il massimo dagli esempi scritti. Inizia a leggere oggi per padroneggiare i fondamenti della progettazione di agenti AI autonomi.

Cosa otterrai

  • ๐Ÿ“œ Certificato di completamento
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  • ๐Ÿ’ฌ Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • โ™พ๏ธ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • ๐Ÿ“ฑ Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • ๐Ÿ’ธ Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • โšก Breve e mirato
    2 h 30 min di contenuto pratico

Recensioni (10)

Giorgos Antoniou GR Studente verificato
โ˜… 5 ยท 18 luglio 2026

Questa รจ stata una buona introduzione. La struttura รจ logica e copre le basi in modo efficace.Potrebbe essere troppo introduttivo per gli studenti avanzati.

ุฃู…ู„ DZ Studente verificato
โ˜… 5 ยท 6 luglio 2026

Mi รจ piaciuto molto. La struttura scorreva perfettamente e le applicazioni pratiche sono immediatamente utili.

Akua Agyemang GH
โ˜… 4 ยท 29 giugno 2026

Corso: Buona introduzione all'argomento.La struttura era logica e la maggior parte degli esempi erano rilevanti, anche se avrei voluto piรน profonditร  in alcune aree.

Adi Nugroho ID Studente verificato
โ˜… 4 ยท 29 giugno 2026

รˆ un buon corso se si hanno delle conoscenze precedenti. Per i principianti assoluti, alcuni concetti potrebbero essere un po 'difficili, ma la struttura รจ logica.

ุฎุงู„ุฏ ุนุจุฏ ุงู„ุนุฒูŠุฒ EG Studente verificato
โ˜… 4 ยท 27 giugno 2026

Corso: avrebbe potuto beneficiare di alcuni casi di studio piรน reali, ma comunque preziosi.

Leah Rosen IL
โ˜… 4 ยท 9 giugno 2026

Hmm, non sono sicuro che questo sia per principianti assoluti. Assume un po 'di conoscenza precedente che non รจ stata insegnata esplicitamente.

Emilia Fernรกndez UY
โ˜… 4 ยท 7 giugno 2026

Corso: Questa รจ stata una grande esperienza di apprendimento.Spiegazioni molto chiare e un flusso logico che ha reso le idee complesse facili da afferrare.

Isabella Rodrรญguez EC Studente verificato
โ˜… 4 ยท 1 giugno 2026

Corso: Nel complesso รจ stato un corso abbastanza buono. Alcune parti si sono mosse un po'velocemente per me, ma gli esempi erano generalmente utili.

ุนุงุฆุดุฉ ุจู†ุช ุณุงู„ู… BH Studente verificato
โ˜… 4 ยท 28 maggio 2026

Corso: Piuttosto buono nel complesso. La struttura era logica e molti degli esempi erano utili.Alcune aree avrebbero potuto usare un po 'piรน di profonditร , ma รจ solido.

Jean-Luc Dubois MC
โ˜… 3 ยท 26 maggio 2026

Questo ha fornito una buona panoramica. Le spiegazioni erano decenti, ma a volte avrei voluto scenari di applicazione piรน pratici.

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Per sempre. Una volta acquistato, il corso รจ tuo e puoi rivederlo quando vuoi.

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Sรฌ. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.

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