Sviluppare Agenti AI con LangGraph, RAG e FastAPI

Andare oltre i semplici prompt LLM è essenziale per costruire software in grado di risolvere autonomamente compiti complessi. Questo corso basato su testo ti guida attraverso la progettazione, il test e la distribuzione di agenti AI pronti per la produzione e flussi di lavoro multi-agente. Passerete dalla scrittura di script di base all'ingegneria di sofisticati sistemi AI che gestiscono lo stato, coordinano più agenti specializzati e recuperano la conoscenza contestuale in modo efficiente. Attraverso spiegazioni scritte e frammenti di codice pratici, acquisirai le competenze per costruire servizi AI resilienti in grado di gestire carichi di lavoro reali. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dei flussi di lavoro agentici, delle macchine a stati e della Generazione Aumentata dal Recupero (RAG). - Costruire sistemi multi-agente stateful con routing condizionale e pattern human-in-the-loop usando LangGraph. - Implementare pipeline RAG avanzate usando database vettoriali come Chroma, ricerca ibrida e compressione contestuale. - Sviluppare API sicure e asincrone usando FastAPI per servire i tuoi agenti AI ad applicazioni esterne. - Applicare pratiche Python moderne, inclusi type hints, validazione dei dati Pydantic e test automatizzati con pytest. - Configurare il monitoraggio delle applicazioni con il tracing LangSmith e containerizzare la tua configurazione usando Docker. Il corso inizia con concetti fondamentali sugli agenti AI, type hints di Python e costruzione di catene di base. Progredirai poi verso l'orchestrazione complessa di multi-agenti, pattern di recupero avanzati e flussi di lavoro di distribuzione robusti. Questo corso è progettato per sviluppatori Python e aspiranti ingegneri AI che desiderano costruire sistemi AI reali. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con LangChain o LangGraph, sebbene sia raccomandata una conoscenza di base di Python. Inizia a leggere oggi per costruire e distribuire i tuoi agenti AI di livello produttivo.