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Corso

Agenti AI con Hugging Face smolagents

AvanzatoLivello di competenza
Aggiornato 09/2025
Impara a creare agenti intelligenti che ragionano, agiscono e risolvono problemi del mondo reale usando Python.
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PythonArtificial Intelligence
3 h
10 video
30 Esercizi
2,300 XP
2,343
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Descrizione del corso

Gli agenti AI stanno cambiando il modo in cui lavoriamo con dati e software. Dall’automazione dei flussi di lavoro all’aiuto per svolgere attività complesse, gli agenti possono cercare, ragionare e agire al tuo posto. In questo corso imparerai a creare agenti usando smolagents, un framework Python leggero sviluppato da Hugging Face.Metti le mani in pasta con Code Agent e strumentiInizierai capendo cosa rende speciali i code agent e perché sono così potenti. Poi costruirai il tuo primo agente da zero, usando smolagents per generare ed eseguire codice Python. Imparerai anche a collegare strumenti integrati e a creare strumenti personalizzati per estendere le capacità dei tuoi agenti.Rendi gli agenti più intelligenti con RAG e memoriaSuccessivamente userai la retrieval-augmented generation (RAG) per aiutare gli agenti a recuperare informazioni da grandi raccolte di documenti. Farai un passo oltre costruendo sistemi di agentic RAG—agenti che ragionano su più passaggi per ottenere risposte migliori. Imparerai anche ad aggiungere memoria, così gli agenti gestiscono in modo naturale le domande di follow-up e tengono traccia di ciò che è già stato fatto.Coordina sistemi multi-agente e valida i risultatiNel capitolo finale creerai sistemi multi-agente che coordinano agenti specialisti tramite un manager. Aggiungerai intervalli di pianificazione, userai callback per approfondire il comportamento degli agenti e validerai le risposte finali, in modo che i tuoi agenti restino affidabili e facili da usare.Alla fine del corso saprai creare agenti che pensano in anticipo, collaborano e portano a termine i compiti.

Prerequisiti

Working with Hugging FaceRetrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain
1

Introduzione a Hugging Face smolagents

Scopri cosa rende speciali i code agent e come usano Python per ragionare e agire. Crea il tuo primo agente con smolagents, aggiungi strumenti integrati e della community per l’accesso al web e crea strumenti personalizzati per collegare gli agenti ai dati.
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2

Agentic RAG e agenti multi-passaggio

Trasforma la tua pipeline RAG tradizionale in un sistema agentic che recupera le informazioni in modo iterativo e ragiona su più passaggi. Crea strumenti con stato per supportare il recupero avanzato, guida gli agenti con intervalli di pianificazione per migliorare i risultati e usa i callback per tracciare e personalizzare il comportamento degli agenti a runtime.
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3

Sistemi multi-agente, memoria e validazione

Affronta flussi di lavoro complessi orchestrando team di agenti specializzati sotto la guida di un manager coordinatore. Aggiungi memoria per mantenere il contesto tra le interazioni, esegui il debug del comportamento degli agenti usando execution trace e passaggi di ragionamento e implementa strategie di validazione robuste per garantire risposte affidabili e di alta qualità.
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