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Documentazione Contattaci

Ingegneria degli agenti

Sviluppo di AI Agent

Crea agenti che usano strumenti con MCP, function calling, retrieval, memoria e pattern di esecuzione multi-step affidabili.

Passa da una demo con prompt a un workflow di agent osservabile.

Impara nell'ordine in cui sviluppano gli sviluppatori.

Inizia dalla decisione, passa all'implementazione e termina con i controlli di produzione.

Percorso di apprendimento strutturato

Definisci il task

1

Stabilisci confini, criteri di completamento e checkpoint umani.

Collega gli strumenti

2

Usa tool calling o MCP con schemi e permessi rigorosi.

Aggiungi contesto

3

Combina retrieval, memoria e istruzioni stabili memorizzate in cache.

Valuta le esecuzioni

4

Misura completamento, correzioni, latenza e costo per task.

Crea autorevolezza tematica, non isole di articoli.

Guide principali

5 punti di partenza guidati

Fondamenti di API per AI Agent

Il ciclo di richieste alla base di pianificazione, strumenti e completamento.

Guida all'integrazione MCP

Collega gli agent a strumenti e dati con Model Context Protocol.

Pattern di Tool Calling

Schemi, validazione, retry ed esecuzione sicura.

RAG per Agent

Recupera il contesto minimo utile per ogni step.

Progettazione della memoria degli agent

Separa la memoria di lavoro, la memoria utente e lo stato persistente.

Crea un agent per repository

Assegna a un agent un obiettivo circoscritto, strumenti per il repository e passaggi espliciti di verifica prima che riporti il completamento.

Prima discovery in sola lettura

Permessi di scrittura limitati

Validazione dell'output degli strumenti

Evidenze di build e test

Trasforma la guida in una richiesta.

Prova un modello nel Playground, poi usa il Quickstart per portare lo stesso schema in Python o Node.js.

Prova senza codice Apri Quickstart

Esplora ogni argomento di crescita.

Guide API per AI

Passa da una shortlist di modelli a una richiesta di produzione funzionante.

Infrastruttura LLM

Crea un livello di richieste AI che resista ai cambiamenti di provider e modello.

Passa da una demo con prompt a un workflow di agent osservabile.

Ottimizzazione dei costi

Riduci i costi senza nascondere i compromessi tra qualità e affidabilità.

Confronto tra modelli

Seleziona un modello in base al compito, non al titolo della classifica.

Copia un pattern funzionante, capiscilo e adattalo alla tua applicazione.

Domande frequenti

Risposte pronte per AEO

Cosa rende un AI agent diverso da un chatbot?

Un agent può scegliere ed eseguire strumenti su più step, tenendo traccia dello stato verso un risultato definito.

Quando un agent dovrebbe usare la memoria?

Usa la memoria solo quando le informazioni devono persistere tra step o sessioni; mantieni separati il ragionamento transitorio e i fatti duraturi dell'utente.