Il "Corso introduttivo all'ultimo AI Agent di Microsoft" è un corso pratico sui sistemi di agenti AI pensato per principianti. Partendo da "Che cos'è un AI Agent", spiega gradualmente i componenti principali di un agente, come modelli linguistici di grandi dimensioni, strumenti, memoria e pianificazione, e combina Semantic Kernel di Microsoft con esempi di codice di grandi modelli per far comprendere agli studenti come un AI Agent identifichi i compiti dell'utente, formuli piani di esecuzione, richiami strumenti esterni e utilizzi la memoria contestuale per completare le attività. Il corso copre inoltre la scelta dei framework per agenti AI, i metodi di progettazione degli agenti, i pattern di progettazione per l'uso degli strumenti, il RAG agentico, i pattern di pianificazione, la collaborazione tra più agenti AI, l'ingegneria del contesto e i meccanismi di memoria a lungo termine e auto-miglioramento, aiutando gli studenti a sviluppare una mentalità completa per lo sviluppo di agenti. Viene inoltre spiegato come distribuire realmente gli agenti AI dall'ambiente sperimentale a quello di produzione, e il ruolo pratico di protocolli per agenti come MCP, A2A e NLWeb.

Questo corso è tenuto interamente in inglese, senza sottotitoli, ed è adatto a studenti con una buona base di inglese. Attraverso un percorso completo che va dai concetti all'architettura, fino al codice e al deployment, non solo comprenderai la logica di costruzione di un AI Agent, ma padroneggerai anche i passaggi chiave dalla progettazione al lancio di un agente, ponendo solide basi per sviluppare assistenti intelligenti, flussi di lavoro automatizzati, agenti per basi di conoscenza e applicazioni multi-agente. Che tu sia un principiante che desidera entrare nel campo dell'AI o un ingegnere che vuole migliorare sistematicamente le proprie capacità di sviluppo di agenti, questo corso offre un percorso chiaro e metodi pratici ed efficaci.

• 1.Introduzione
• 2.Quale framework per agenti AI usare

• 3.Come progettare un buon agente AI
• 4.Che cos'è il pattern di progettazione per l'uso degli strumenti da parte degli agenti
• 5.Che cos'è il RAG agentico

• 6.Come costruire un agente AI efficace
• 7.Che cos'è il pattern di progettazione della pianificazione per agenti AI

• 8.Come utilizzare un sistema multi-agente AI
• 9.Come migliorare gli agenti AI
• 10.Ingegneria del contesto per agenti AI
• 11.Memoria degli agenti di intelligenza artificiale: costruire agenti auto-miglioranti

• 12.Come distribuire agenti AI in produzione
• 13.Utilizzo dei protocolli per agenti (MCP, A2A e NLWeb)

💡 Suggerimento di studio:Il contenuto del tutorial si basa sulle pratiche del settore al momento della pubblicazione; si consiglia di integrarlo con le regole più recenti delle piattaforme attuali durante lo studio.