Corso
Creare sistemi agentici scalabili
BasicLivello di competenza
Aggiornato 12/2025
TheoryArtificial Intelligence1 h 30 min10 video29 Esercizi1,750 XP15,467Attestato di conseguimento
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Progettare e sviluppare agenti per il ridimensionamento
Impara a progettare e sviluppare agenti AI pensando alla scalabilità, seguendo i tre punti chiave della scalabilità degli agenti: modularità, robustezza e adattabilità. Scopri cosa rende un agente di successo nella produzione e perché tanti fanno fatica a diventarlo.Scopri la potenza di MCP e A2A
Il Model Context Protocol (MCP) creato da Anthropic ha cambiato il modo in cui gli agenti interagiscono, mettendo a punto un modo unico per collegare gli agenti alle fonti di dati. Il protocollo Agent-to-Agent (A2A) creato da Google va di pari passo con MCP. Scopri come questi due framework possono essere combinati per garantire che le integrazioni del tuo agente siano scalabili.Metti in pratica le migliori pratiche per testare e distribuire gli agenti
Prima di premere il grande pulsante rosso e far partire il tuo agente in produzione, devi ridurre i rischi che vengono con il ridimensionamento. Scopri come creare un solido framework di test per individuare eventuali problemi relativi a componenti, integrazioni, prestazioni e sicurezza. Decidi quale tipo di distribuzione è più adatto al tuo agente valutando le esigenze del caso d'uso.Prerequisiti
Introduction to AI Agents1
Progettare agenti scalabili
Scopri cosa rende efficace un agente di AI in produzione (e perché molti falliscono lungo la strada!). Esplora i principi chiave di progettazione agentica per preparare i tuoi agenti alla scalabilità: infrastruttura e strumenti robusti, architettura modulare e cicli continui di valutazione e feedback.
2
Sviluppare agenti per la scalabilità
Scopri le strategie fondamentali per assicurarti che il tuo agente venga sviluppato con la scalabilità in mente. Comprendi come il Model Context Protocol (MCP) e l’Agent-to-Agent protocol (A2A) abilitano la scalabilità attraverso la standardizzazione.
3
Distribuire agenti in produzione su larga scala
È il momento della produzione, ma con cautela! Crea un solido framework di test per avere la certezza che l’agente di AI continui a performare in produzione. Scegli la migliore strategia di distribuzione per il tuo caso d’uso e impara a integrare sorgenti di dati in tempo reale con il tuo sistema agentico.
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