Il corso è rivolto a sviluppatori, ingegneri software e tecnici che desiderano acquisire competenze pratiche nello sviluppo di applicazioni basate su Crew AI e agenti autonomi. Attraverso un approccio hands-on, i partecipanti impareranno a progettare, implementare e ottimizzare un sistema AI autonomo, sfruttando i Large Language Models (LLM) e le architetture multi-agente per l’automazione dei processi.
Il corso combina teoria e pratica, guidando i partecipanti nello sviluppo di un’applicazione AI completa e fornendo strumenti per il debugging, il monitoraggio e la scalabilità delle soluzioni.
CONTENUTI
Modulo 1: Introduzione a Crew AI e Agenti Autonomi
Cosa sono gli Agenti Autonomi?
• Introduzione alle architetture AI multi-agente.
• Differenze tra AI tradizionale e agenti autonomi.
• Applicazioni pratiche nel business e nell’industria.
Componenti principali di Crew AI:
• Struttura e architettura di un sistema AI multi-agente.
• Panoramica sugli strumenti e framework disponibili.
• Workflow tipico di sviluppo.
Modulo 2: Costruire un Agente Autonomo con Crew AI
Progettazione di un Agente AI:
• Definizione degli obiettivi e dei task.
• Configurazione di un agente con Crew AI.
• Integrazione con LLM tramite API.
Esercitazione Pratica: Creazione di un Agente AI Base:
• Installazione e setup dell’ambiente di sviluppo.
• Creazione di un agente che esegue task autonomamente.
Modulo 3: Automazione e Interazione tra Agenti AI
Strutturare un Sistema AI Multi-Agente con Crew AI:
• Comunicazione e coordinazione tra agenti.
• Strategie di suddivisione dei compiti.
• Implementazione di workflow AI autonomi.
Esercitazione Pratica: Creare una Squadra di Agenti AI
• Configurazione di più agenti specializzati.
• Implementazione della collaborazione tra agenti.
Modulo 4: Ottimizzazione e Debugging di Agenti AI
Migliorare l’efficienza degli Agenti AI:
• Strategie per ottimizzare le performance.
• Riduzione dei costi computazionali e gestione delle risorse.
• Prevenzione di loop infiniti e errori comuni.
Esercitazione Pratica: Debugging e Ottimizzazione di Agenti AI
• Identificazione e risoluzione dei problemi più comuni.
• Implementazione di meccanismi di logging e monitoraggio.
Modulo 5: Deploy e Integrazione in Ambienti Aziendali
Deployment di un’Applicazione AI Multi-Agente:
• Opzioni di deployment: cloud, on-premises, API.
• Sicurezza e gestione degli access.
• Strategie per il miglioramento continuo.