Costruire sistemi AI multi-agente con LangGraph e AutoGen

Man mano che la tecnologia AI si evolve, le interazioni a singolo prompt stanno lasciando il posto a reti collaborative di agenti AI specializzati. Comprendere come orchestrare questi agenti per risolvere compiti complessi e multi-step è una delle competenze più preziose nello sviluppo software moderno. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali delle architetture multi-agente, insegnandoti come costruire sistemi autonomi e cooperanti. Imparerai a progettare applicazioni stateful e multi-attore che possono pianificare, eseguire e auto-correggersi per raggiungere obiettivi complessi. Cosa imparerai: 1. Comprendere i principi fondamentali della progettazione multi-agente, della gestione dello stato e della comunicazione tra agenti. 2. Costruire flussi di lavoro di agenti stateful utilizzando LangGraph per gestire processi ciclici e cicli decisionali. 3. Configurare team di agenti conversazionali utilizzando AutoGen per risolvere compiti in modo collaborativo. 4. Integrare moderni modelli di generazione aumentata dal recupero (RAG) per ancorare i tuoi agenti a dati esterni. 5. Implementare modelli human-in-the-loop per rivedere e guidare in sicurezza le azioni degli agenti. 6. Esercitarsi nel debug e nell'ottimizzazione delle interazioni tra agenti per affidabilità ed efficienza dei costi. Partendo da definizioni essenziali e concetti fondamentali di AI, il corso procede passo dopo passo attraverso modelli di implementazione pratici. Leggerai spiegazioni strutturate, analizzerai frammenti di codice reali e completerai esercizi scritti progettati per consolidare le tue competenze architettoniche. Questo corso è pensato per sviluppatori software, appassionati di dati e principianti dell'AI che vogliono andare oltre la semplice ingegneria dei prompt. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con framework multi-agente, sebbene una conoscenza di base di Python sia utile. Inizia oggi il tuo viaggio nel futuro dell'AI collaborativa.