4Livello 4
Il salto agli agenti: dai concetti di tool use, memoria e pianificazione fino a costruire il tuo primo agente con LangChain e sistemi multi-agente coordinati.
Architettura degli agenti
Cosa distingue un agente da un semplice chatbot: tool use, pianificazione, memoria a breve e lungo termine, il pattern ReAct, e quando un agente è davvero la scelta giusta.
Lezioni (10)
- —Chatbot vs Agente
- —Cos'è il tool use
- —Cos'è la pianificazione
- —Cos'è la memoria
- —Short-term Memory
- —Long-term Memory
- —Pattern ReAct
- —Quando un agente è utile davvero
- —Quando un agente è eccessivo
- —Errori di progettazione comuni
Primo agente con LangChain + Ollama
La costruzione pratica del primo agente: architettura minima con LangChain, collegamento a un modello locale via Ollama, aggiunta di tool e memoria, e debug del prototipo.
Lezioni (10)
- —Cos'è LangChain
- —Architettura minima di un agente
- —Collegare un LLM locale
- —Aggiungere tool
- —Aggiungere memoria
- —Gestire input utente
- —Gestire output strutturati
- —Debug del primo agente
- —Limiti del primo prototipo
- —Base riutilizzabile
Agenti avanzati e multi-agent
Dal singolo agente ai sistemi multi-agente: LangGraph e CrewAI, flussi a stati, ruoli tra agenti supervisore/worker, coordinamento e conflitti, e quando il multi-agent aggiunge complessità inutile.
Lezioni (10)
- —Cos'è LangGraph
- —Cos'è CrewAI
- —Agente singolo vs Multi-agent
- —Flussi a stati
- —Ruoli tra agenti
- —Supervisore e worker
- —Passaggio di contesto
- —Coordinamento e conflitti
- —Vantaggi reali del multi-agent
- —Quando il multi-agent complica troppo
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