Al giorno d'oggi la maggior parte dei contenuti di apprendimento sull'AI si ferma alla spiegazione dei concetti di base, si comprende solo la teoria senza saperla mettere in pratica, e gli AI Agent costruiti presentano generalmente molti problemi come risposte non pertinenti al business, promesse azzardate, frequenti allucinazioni, flussi disordinati, overflow del contesto, crash degli strumenti con errori e così via, rendendo impossibile una messa in produzione commerciale. Per creare un sistema di agenti intelligenti stabile, sicuro e adatto agli scenari di business, è necessario passare attraverso un completo apprendimento di ingegnerizzazione e una rifinitura iterativa su progetti reali.

Questo corso pratico di progetto AI Agent da 0 a 1, incentrato sulla pratica, sulla realizzazione di casi concreti e sul rifiuto delle chiacchiere vuote, è un completo sistema di implementazione ingegneristica di agenti intelligenti AI. Il corso bilancia teoria di fondo e pratica sul campo: prima consolida sistematicamente le conoscenze di base fondamentali sugli AI Agent, analizzando la logica di funzionamento dei modelli, i meccanismi dei messaggi, il ciclo di esecuzione degli agenti e l'architettura degli scenari di business e-commerce, aiutando gli studenti a costruire un pensiero ingegneristico AI standardizzato.

L'intero corso non contiene teoria ridondante, ma solo tecniche di ingegnerizzazione AI concretamente applicabili e riutilizzabili, coprendo completamente principi di base, sviluppo tecnico, debug dei problemi, ottimizzazione della sicurezza, messa in produzione del progetto e iterazione degli scenari, aiutando gli studenti a possedere realmente la capacità completa di sviluppare, distribuire e gestire in modo autonomo AI Agent di livello commerciale.

Lo sviluppo di AI Agent veramente di valore non consiste nel comprendere la teoria, ma nel saperla mettere in pratica, commercializzare e sostenere la pressione di scenari di business reali. La maggior parte dei tutorial sugli agenti sul mercato tratta solo la costruzione di base, evitando i problemi centrali come errori, allucinazioni, costi, sicurezza e adattamento al business. Questo corso, usando come supporto un progetto e-commerce reale, collega completamente principi di fondo, tecniche di sviluppo, ottimizzazione ingegneristica, iterazione del progetto e gestione della messa in produzione, guidandoti a creare da zero un sistema di agenti intelligenti AI stabile, conforme, a basso costo e commercializzabile, liberandoti definitivamente dalla difficoltà di conoscere solo la teoria senza riuscire ad applicarla, e facendoti padroneggiare le attuali rare capacità pratiche di ingegnerizzazione AI. Che tu sia un programmatore che vuole convertirsi allo sviluppo AI o un operatore e-commerce che desidera usare l'AI per migliorare l'efficienza del business, questo corso può aiutarti a costruire un sistema completo di conoscenze sugli AI Agent, attraverso 34 casi reali di scenari di assistenza clienti e-commerce, dall'analisi dei requisiti, alla progettazione dell'architettura, all'implementazione del codice fino alla gestione della messa in produzione, per padroneggiare davvero i metodi di sviluppo di AI Agent di livello commerciale.

• 1.Che cos'è un AI Agent
• 2.Modelli e meccanismi dei messaggi
• 3.Principi del ciclo di esecuzione dell'Agent
• 4.Mappa degli scenari Agent nel business e-commerce
• 5.Come il Prompt vincola i ruoli di business
• 6.Fondamenti di ingegneria del contesto
• 7.Tecniche di output strutturato
• 8.Streaming e ottimizzazione dell'esperienza utente

• 9.Principi di base del Tool Calling
• 10.Valori di ritorno dei parametri degli strumenti e gestione degli errori
• 11.ToolRuntime e nodi degli strumenti in LangGraph
• 12.Prima pratica di sviluppo con create_agent

• 13.Perché è necessario il potenziamento del retrieval RAG
• 14.Suddivisione dei documenti e progettazione dei metadati
• 15.Recupero delle citazioni e gestione anti-allucinazione
• 16.Pratica introduttiva ad AgenticRAG

• 17.Progettazione del meccanismo di memoria a breve termine
• 18.Memoria a lungo termine e gestione dei confini della privacy
• 19.Runtime e gestione del contesto di esecuzione
• 20.Perché è necessario il framework LangGraph

• 21.Metodi di costruzione di stati, nodi e archi
• 22.Workflow funzionale con FunctionalAPI
• 23.Meccanismi di persistenza, ripristino e time travel
• 24.Human-in-the-loop e progettazione degli Interrupt

• 25.Progettazione della gestione degli errori e dei meccanismi di tolleranza ai guasti
• 26.Osservabilità e sistema di tracciamento Trace
• 27.Metodologie di valutazione e testing
• 28.Sicurezza MCP e progettazione dei confini di autorizzazione
• 29.Modello mentale di ingegnerizzazione di ClaudeCode
• 30.Context engineering e sistema di memoria di progetto
• 31.Sandbox dei permessi degli strumenti e implementazione dei confini di sicurezza
• 32.HooksSkillsMCP e architettura di estensione a livelli

• 33.Subagents: collaborazione multi-Agent e governance ingegneristica

• 34.Assistenza clienti tutta in fuga: analisi dei requisiti degli scenari di business
• 35.Costruire il servizio chat: far connettere prima la casella di chat
• 36.La prima versione dell'AI sapeva chiacchierare bene, ma non rispondeva con precisione a nessuna domanda di business
• 37.L'AI dice di occuparsi della pratica, ma l'assistenza post-vendita non ha ricevuto la richiesta di reso
• 38.L'AI promette rimborsi a caso: infilare tutte le regole nel Prompt
• 39.Il Prompt diventa sempre più simile a un muro: ottimizzazione con progettazione modulare
• 40.A fine mese arriva la bolletta: analisi e ottimizzazione del consumo di token per ogni turno
• 41.Scoprire che il problema non è che il modello è stupido: ottimizzazione del modo di fornire i dati
• 42.Le regole post-vendita vanno prima separate: elaborazione strutturata della knowledge base
• 43.Prima ricerca vettoriale: trovare la regola più simile a ciò che chiede l'utente
• 44.Il capo finalmente vede la fonte delle risposte: funzione di annotazione delle citazioni
• 45.Trovare un risultato non significa aver trovato quello giusto: valutazione della qualità della ricerca
• 46.L'utente chiede di quella promozione sulle cuffie: ottimizzazione del richiamo nella ricerca
• 47.Troppe regole simili: strategia di ottimizzazione top-k
• 48.Non basta affidarsi ai vettori: progettazione di parole chiave e routing delle regole
• 49.Prima dei grandi saldi le regole esplodono: ottimizzazione delle prestazioni di ricerca nella knowledge base
• 50.L'utente chiede della logistica dell'ordine: l'AI ricomincia a inventare lo stato della spedizione
• 51.Dare all'Agent un kit di strumenti: controllo dei parametri e dei permessi di identità
• 52.L'utente non ha indicato il numero d'ordine: l'AI non deve fare finta di capire, progettazione della verifica dell'identità
• 53.I risultati degli strumenti non possono essere reinseriti così come sono nel modello: ottimizzazione del contesto
• 54.Il servizio del modello fa i capricci: gestione della tolleranza ai timeout degli strumenti
• 55.Le raccomandazioni dei prodotti sono finalmente affidabili: integrazione tra conoscenza di scorte e prezzi
• 56.Sempre più strumenti: ottimizzazione del codice per la governance delle duplicazioni
• 57.Gli strumenti non dovrebbero servire solo questa versione del tuo Agent: progettazione dell'astrazione degli strumenti
• 58.Quale percorso segue davvero una frase dell'utente: progettazione delle decisioni di routing
• 59.L'utente dice dammi subito il rimborso: il rimborso non è una sola frase
• 60.Un Agent libero non è adatto a gestire i processi post-vendita: progettazione di flussi rigidamente definiti
• 61.Rimborso per ordine non spedito: prima controlla l'ordine poi le regole del processo
• 62.Reso di merce già ricevuta: valutazione complessiva di tempo, prodotto, motivo e politica
• 63.L'AI può solo inviare la richiesta: progettazione dei confini dei permessi di approvazione
• 64.Il ripristino dell'approvazione non può essere gestito a caso: progettazione della gestione dello stato
• 65.L'utente chiede di quell'ordine di prima: memorizzazione selettiva della memoria
• 66.L'utente si autodefinisce