Introduzione a LangGraph: Costruisci un Deep Research Agent — WalkSelf
4.7 (12) ⏱ 2 h 54 min 📚 29 lezioni 🎧 Versione audio

Introduzione a LangGraph: Costruisci un Deep Research Agent

Impara le basi dell'Agentic AI costruendo un sistema planner-executor multi-agente per automatizzare compiti di ricerca complessi.

  • 💬 Istruttore IA
    Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
  • 🕐 Inizia quando vuoi
    Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • 🌐 In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

Mentre l'intelligenza artificiale si evolve dal rispondere a semplici query all'esecuzione di workflow complessi, l'Agentic AI sta diventando una competenza essenziale per gli sviluppatori moderni. Comprendere come costruire sistemi autonomi che pianificano ed eseguono compiti apre possibilità completamente nuove per l'automazione e la sintesi dei dati. In questo corso testuale, imparerai i concetti fondamentali dei sistemi multi-agente e costruirai il tuo Deep Research Agent. Partendo dalla terminologia di base e dalle definizioni fondamentali dell'IA, esplorerai l'architettura planner-executor e imparerai a usare LangGraph per orchestrare workflow intelligenti in grado di raccogliere, analizzare e sintetizzare informazioni in modo autonomo. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia e i concetti fondamentali alla base dell'Agentic AI e dei sistemi multi-agente. - Progettare un'architettura planner-executor per suddividere obiettivi di ricerca complessi in passaggi gestibili. - Applicare LangGraph per orchestrare applicazioni multi-attore stateful e agenti autonomi. - Integrare pattern di base di retrieval-augmented generation (RAG) e database vettoriali per una gestione efficiente dei dati. - Praticare tecniche di prompt engineering per guidare il ragionamento dell'agente e migliorare l'affidabilità dell'output. - Costruire un workflow di Deep Research completo e testuale che sintetizza le informazioni in modo autonomo. Il percorso del corso inizia con definizioni essenziali e concetti fondamentali di IA prima di passare a esercizi scritti pratici e passo dopo passo. Costruirai progressivamente la logica del tuo agente, imparando a gestire lo stato, strutturare i workflow e gestire gli errori lungo il percorso. Questo corso fondamentale è progettato per principianti e sviluppatori che si avvicinano per la prima volta agli agenti IA; non è richiesta alcuna esperienza precedente con LangGraph o l'orchestrazione multi-agente. Inizia a leggere oggi stesso per costruire il tuo primo agente di ricerca autonomo ed espandere le tue competenze di sviluppo IA.

Cosa otterrai

  • 📜 Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • 💬 Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • 🎧 Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • ♾️ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • 📱 Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • 💸 Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • Breve e mirato
    2 h 54 min di contenuto pratico

Recensioni (12)

Alexandros Kouris GR
★ 4 · 30 luglio 2026

Clear LangGraph intro, multi-agent parts move fast.

Sebastián Rodríguez MX Studente verificato
★ 5 · 23 luglio 2026

Construir el agente planner-executor con LangGraph paso a paso me ayudó a entender por fin cómo se coordinan varios agentes en una sola tarea de investigación. El ejemplo final, donde el agente busca, sintetiza y refina su respuesta, quedó sorprendentemente sólido.

Hatice Şahin TR Studente verificato
★ 5 · 14 luglio 2026

LangGraph ile planlayıcı-yürütücü yapısını sıfırdan kurmak, çok ajanlı sistemlerin nasıl çalıştığını sonunda anlamamı sağladı.

Alessandro Romano IT
★ 4 · 13 luglio 2026

Il modo in cui il corso spiega il flusso planner-executor con LangGraph è chiarissimo e passo dopo passo si arriva a un agente di ricerca funzionante. L'unica pecca è che la parte sui grafi ciclici avrebbe meritato qualche esempio in più.

Alejandro Valverde CR Studente verificato
★ 5 · 10 luglio 2026

Por fin entendí cómo encadenar varios agentes para automatizar una investigación completa.

Trần Thị Quỳnh VN
★ 4 · 29 giugno 2026

Phần xây dựng agent lập kế hoạch và thực thi bằng LangGraph rất dễ hiểu, chỉ tiếc là đoạn về xử lý lỗi giữa các node hơi sơ sài.

Sofia Costa PT Studente verificato
★ 5 · 21 giugno 2026

Explicação ótima do fluxo planner-executor.

박하은 KR Studente verificato
★ 5 · 19 giugno 2026

LangGraph로 플래너-이그제큐터 구조를 처음부터 끝까지 만들어보는 과정이 정말 체계적이었습니다. 그동안 멀티 에이전트라는 개념이 막연했는데, 리서치 에이전트를 직접 조립하면서 각 노드가 어떤 역할을 하는지 명확하게 이해됐어요. 특히 상태 관리 부분을 그래프로 시각화해서 설명해준 덕분에 코드를 볼 때 헷갈리지 않았습니다. 마지막 프로젝트에서 제가 만든 에이전트가 스스로 검색하고 요약하는 걸 보고 꽤 뿌듯했습니다. 에이전트 오케스트레이션을 제대로 배우고 싶은 단계에서 딱 필요한 강의였어요.

Oliver Vidal CL Studente verificato
★ 4 · 19 giugno 2026

Construir un agente de investigación con el patrón planificador-ejecutor me dejó las ideas mucho más claras, sobre todo cómo se reparten las tareas entre varios agentes. Me hubiera gustado un poco más de profundidad en el manejo de errores cuando un paso falla, pero aun así lo recomiendo sin dudar para entrar en LangGraph.

Léo Martin LU
★ 5 · 16 giugno 2026

La construction pas à pas de l'agent planner-executor avec LangGraph m'a enfin fait comprendre comment structurer un agent de recherche multi-étapes.

Léa Richard FR Studente verificato
★ 5 · 6 giugno 2026

Le système planificateur-exécuteur est expliqué de façon limpide, j'ai monté mon premier agent de recherche sans galérer.

Paweł Grabowski PL Studente verificato
★ 5 · 28 maggio 2026

Kurs bardzo dobrze tłumaczy architekturę planner-executor w LangGraph, krok po kroku, bez zbędnego lania wody. Zbudowałem własnego agenta do głębokich researchów i faktycznie działa lepiej niż wszystko, co pisałem wcześniej sam.

Scrivi una recensione

Ti chiederemo di accedere dopo l'invio — la bozza viene salvata.

Altri hanno seguito anche

Domande frequenti

Cosa serve per seguire questo corso? +

Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.

Come si paga? +

Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.

Posso ottenere un rimborso? +

Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.

Per quanto tempo avrò accesso? +

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

Riceverò un certificato? +

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

Pensato per chi lavora in
Tech Design Finanza Marketing Sanità Istruzione Ospitalità Produzione