LIVELLO
Avanzato

DURATA
8 ore

TRAINER
CIM4.0

PREZZO
1,500€

Risorse a valere su fondi PNRR, Missione 4 – Componente 2 – Investimento 2.3:

MICRO-PICCOLE IMPRESE: 80%
MEDIE IMPRESE: 70%
GRANDI IMPRESE: 40%

Richiedi informazioni:

learninghub@cim40.com

Descrizione

Sviluppo di Agenti Autonomi: dalla teoria alla pratica

Questo corso intensivo di 8 ore 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.

Macro Argomenti

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

Profilo Partecipante

Il corso è rivolto a sviluppatori, ingegneri software e tecnici

Pre-requisiti

• Esperienza base in programmazione Python
• Conoscenza di API e database (facoltativo, ma consigliato)
• Familiarità con il concetto di modelli di linguaggio (LLM)

Obiettivi

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di comprendere il funzionamento e le potenzialità di Crew AI per la creazione di agenti autonomi. Implementare un sistema AI multi-agente con gestione e orchestrazione di task. Scrivere un codice per la creazione, interazione e automazione di agenti autonomi.

Altro

Lingua inglese disponibile su richiesta
Le iscrizioni devono essere effettuate entro il quinto giorno lavorativo precedente la data di inizio del corso

Condizioni di partecipazione

Leggi le Modalità di partecipazione