Agenti AI in Python
Costruire agenti che reggono la produzione: strumentati, con un insieme di casi di prova che gira a ogni modifica, un limite di spesa configurato e le azioni irreversibili sotto controllo.
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- Moduli a disposizione
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- Articoli pubblicati
Su cosa si lavora
Ogni esercizio è costruito attorno a un guasto: si consegna al team qualcosa che sembra funzionare, si fa scoprire che non funziona, e solo dopo si introduce lo strumento che risolve. Il caso d'uso guida si riscrive sul vostro dominio.
I moduli
Sono a disposizione, non un programma da completare: si configurano secondo le esigenze del team in fase di discovery call.
Quattro punti di partenza
- 01 Alfabetizzazione AI Tutto il personale, per l'obbligo dell'art. 4 AI Act · 2 h
- 02 Briefing per decisori Chi valuta e finanzia, senza codice · 2 h
- 03 Costruire agenti in Python Chi implementa · 2 h
- 04 Delegare agli agenti di sviluppo Chi programma · 2 h
Quattro direzioni
- 05 Dare accesso ai dati 2 h Collegare l'agente ai sistemi che avete: database, API interne, documenti, progettazione del contesto.
- 06 Rendere affidabile 2 h Osservabilità, valutazione sistematica, controllo delle azioni irreversibili, gestione dei costi.
- 07 Mettere in sicurezza 2 h Input non fidato, sottrazione di dati attraverso gli strumenti, permessi, tracciabilità delle decisioni automatiche.
- 08 Sviluppare con gli agenti 2 h Delega dei compiti, contesto di progetto, revisione del codice generato, misura dell'adozione.
Cosa resta al team
- ✓ Il repository. Dataset, esercizi e soluzioni funzionanti.
- ✓ La lista di controllo. Sette criteri di accettazione che il responsabile tecnico usa il lunedì dopo.
Cosa non copre
Fine-tuning, addestramento di modelli, infrastruttura di deployment e scaling, ricerca semantica sui documenti e sistemi multi-agente. Vengono nominati con l'indicazione di dove approfondirli.
Articoli e talk di riferimento
Quello che è già pubblicato su questo tema, leggibile prima di qualsiasi conversazione.
Mutation testing e AI
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