Costruire cicli agentici stateful con Foundry Agent Service

Le moderne applicazioni AI richiedono più di semplici interazioni di prompt-e-risposta; necessitano di agenti in grado di pianificare, riflettere e ricordare il contesto nel tempo. Questo corso ti guida nella progettazione di cicli agentici stateful che mantengono la continuità della sessione ed eseguono flussi di lavoro complessi. Passerete dalla creazione di chiamate AI di base e stateless alla costruzione di architetture di agenti robuste e stateful utilizzando il Foundry Agent Service. Attraverso spiegazioni testuali dettagliate e modelli di codice strutturati, comprenderai come gestire lo stato dell'agente, gestire gli stati di esecuzione e implementare cicli di pianificazione multi-turno. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali della progettazione agentica stateful e della persistenza della sessione. - Configurare la riflessione dell'agente, i cicli di pianificazione e la gestione dello stato di esecuzione per un'esecuzione affidabile. - Implementare l'accumulo del contesto e i modelli di sessione basati su fork per gestire interazioni utente complesse. - Architettare una robusta persistenza dello stato della sessione per mantenere la continuità tra le esecuzioni dell'agente. - Migrare i carichi di lavoro degli agenti legacy alla moderna API Agents v2 Responses. - Applicare moderni modelli di prompt engineering e generazione aumentata dal recupero all'interno dei cicli agentici. Il corso inizia con definizioni fondamentali degli stati agentici e dei cicli di vita delle sessioni prima di guidarti attraverso modelli architettonici pratici e strategie di migrazione. Leggerai chiare scomposizioni concettuali e analizzerai implementazioni di codice pratiche. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, appassionati di AI e architetti di sistemi che sono nuovi ai flussi di lavoro agentici e desiderano costruire sistemi AI strutturati e stateful. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con i framework di agenti. Inizia a leggere oggi per costruire agenti AI più intelligenti e resilienti che ricordano e si adattano.