Fondamenti degli AI Agent

Descrizione del corso

• Cos’è un AI Agent
• Definizione, anatomia e differenze rispetto ad un semplice LLM Call
• Il Loop ReAct
• Reason, Act, Observe ed i Pattern derivati come CoT, Tree of Thoughts e Reflection
• Architetture a confronto
• Single-agent
• Multi-agent
• Hierarchical
• Supervisor
• Function Calling, il meccanismo nativo in Claude, OpenAI e Gemini
• Il Model Context Protocol e lo Standard Anthropic per connettere Tool agli LLM
• Esempio di uno Stack con LLM, LangGraph, pgvector/Pinecone, Redis, PostgreSQL
• Setup ambiente di sviluppo
• Esercizio #56.01 : Scrittura di un primo Agente funzionante end-to-end ( LLM call, Tool Call e risposta strutturata )