Agentic AI Engineering

A chi si rivolge

• Sviluppatori Python che vogliono orientarsi verso la progettazione di agenti e sistemi multi-agente; questa è una deduzione basata sul percorso tecnico e sui numerosi moduli di programmazione.
• Professionisti tecnici o di prodotto interessati a portare sistemi agentici in contesti applicativi, soprattutto se hanno già familiarità con codice, ambienti di sviluppo e architetture software.
• Chi cerca un percorso ampio che colleghi basi di Python, tecniche avanzate, framework per agenti, deployment, osservabilità e sicurezza.
• Learner con interesse specifico per LangChain, LangGraph, CrewAI, Google ADK, OpenAI Agents SDK, protocolli di interoperabilità e protezione degli agenti.

Cosa puoi imparare

• Il programma prevede di sviluppare basi operative in Python, dalla sintassi alle collezioni, funzioni, oggetti, eccezioni, file, moduli, pacchetti e ambienti virtuali.
• Le sezioni di coding avanzato affrontano concorrenza, programmazione asincrona, metaprogramming, test automatici, sviluppo guidato dai test, validazione con Pydantic, gestione dei pacchetti e logging.
• La parte Agentic AI tratta agentic loop, workflow, orchestrazione, planning, memoria, output strutturato, paradigmi come ReAct, framework come LangChain e LangGraph e architetture RAG.
• Il blocco sui sistemi multi-agente include handoff, guardrail, progettazione dell'architettura, pattern centralizzati e distribuiti, comunicazione tra agenti, CrewAI, LangGraph, Google ADK, OpenAI Agents SDK e MCP.
• Le sezioni finali prevedono temi di sicurezza e messa in produzione: prompt injection, data exfiltration, red teaming, filtri di input e output, permission model, sandboxing, sicurezza dei sistemi RAG, tracing, osservabilità e API con FastAPI.

Come è strutturato il programma

Il percorso è articolato in 49 sezioni e 452 unità terminali di contenuto; risultano 442 unità con video e 452 con contenuto testuale associato, conteggi che possono sovrapporsi. La progressione dichiarata è coerente con un percorso tecnico verticale: comincia da Google Colab e dai fondamenti di Python, passa per programmazione a oggetti, gestione delle eccezioni, modularizzazione, pip e virtualenv, quindi introduce strumenti avanzati come threading, multiprocessing, async, unittest, TDD, Pydantic, Poetry e logging. Il passaggio successivo è concettuale e architetturale: le sezioni su Agentic AI presentano agenti, building block, memoria breve e lunga, embedding, similarity metrics, RAG e deployment. Il modulo Multi-Agent Systems amplia il focus verso handoff, progettazione, orchestrazione, comunicazione, CrewAI, LangGraph, framework enterprise e protocolli di interoperabilità. Infine, Agentic AI: Security & Deployment collega minacce, attacchi, red teaming, difese, guardrail, sandboxing, sicurezza RAG, observability e deploy. Tra gli elementi strutturali più utili ci sono la distinzione tra agente singolo e sistema multi-agente, il collegamento tra progettazione e messa in produzione e la presenza di argomenti tecnici spesso separati in percorsi diversi. La descrizione parla inoltre di project work al termine dei corsi, ma dai dati disponibili non è possibile valutarne tracce, criteri o livello di complessità. I titoli del curriculum sono evidenza degli argomenti previsti, non della loro completezza o qualità didattica.

Il programma è mostrato in estratto, con un massimo di 30 sezioni e 20 contenuti per sezione. I conteggi nella scheda si riferiscono all’intero catalogo del corso.

Durata, livello e prerequisiti

Il livello ufficiale non è indicato. La struttura suggerisce un ingresso graduale: il programma comprende variabili, collezioni, condizioni, cicli, funzioni, programmazione a oggetti, file, moduli, pacchetti e ambienti virtuali. In seguito affronta programmazione funzionale, concorrenza, asincronia, metaprogramming, unit testing, TDD, Pydantic, Poetry e logging. La parte specialistica richiede poi di seguire concetti come agentic loop, planning, memoria, RAG, orchestrazione, handoff, shared state, deployment, sandboxing e red teaming. Per questo il corso può essere leggibile anche da chi è all'inizio, ma il percorso completo appare più adatto a chi intende sostenere un impegno tecnico consistente. La scheda non dichiara un livello di difficoltà, una distribuzione del tempo tra moduli o competenze iniziali obbligatorie.

Prima di iniziare

• Non sono specificati prerequisiti formali dal catalogo.
• Come suggerimento di preparazione, una familiarità iniziale con programmazione e strumenti Python potrebbe rendere più agevole la parte dedicata a deployment, framework agentici e sicurezza.

Punti forti e aspetti da verificare

Acquisto, noleggio o abbonamento?

La scheda del corso riporta un prezzo di 154 euro e un prezzo originale indicato nel catalogo di 1.570 euro. Non specifica però la formula associata al prezzo, le condizioni di accesso, la durata dell'accesso o cosa includa esattamente l'acquisto. Non è documentato un prezzo di noleggio. Di conseguenza il confronto tra acquisto, noleggio e abbonamento non è verificabile: l'importo indicato può essere valutato solo insieme alle condizioni effettive mostrate nella scheda. Prima di scegliere conviene verificare se il prezzo riguarda l'intero percorso, quali contenuti sono inclusi e per quanto tempo restano disponibili. La lingua indicata è l'italiano.

Come confrontare le formule

Le domande da farsi