Costruisci agenti AI che lavorano davvero.

Un agente non è una chat più furba: è un modello che ha un obiettivo, degli strumenti per agire (leggere una casella email, consultare un database, prenotare un appuntamento) e un ciclo che decide cosa fare dopo. Costruirne uno che funzioni in una demo è facile. Costruirne uno che funzioni tutti i giorni, che non spenda troppo, che non faccia danni e che sappia quando chiedere a una persona, è un mestiere.

È il mestiere che facciamo ogni giorno in Enjinia, l'officina agentica: Cuncè, la chat di questo sito, e gli agenti che scrivono gli articoli del Bar dell'Officina li abbiamo costruiti così. Nel corso ti mostriamo come, con il codice vero e gli errori che ci sono costati.

E lavori come lavoriamo noi: non serve saper programmare. Il codice lo scrivi insieme a un agente di programmazione, come Claude Code. Tu decidi cosa costruire, lo spieghi, guardi il risultato e correggi la rotta; il corso ti insegna a guidarlo bene, a leggere il codice quanto basta per capirlo e a non accettare niente a scatola chiusa.

Alla prima lezione scegli il lavoro del tuo agente: smistare le richieste dei clienti, preparare un preventivo da una email, tenere aggiornato un catalogo, sorvegliare delle fonti e scrivere un riassunto. Ogni lezione aggiunge un pezzo, e alla fine del corso hai:

• ✅ Un agente funzionante, con i suoi strumenti, la sua memoria e un'interfaccia web
• ✅ Un server MCP che collega l'agente ai tuoi dati, riusabile anche da altri assistenti
• ✅ Una batteria di valutazioni che dice se una modifica lo ha migliorato o peggiorato
• ✅ Il tutto online e in un repository Git tuo, con la documentazione per rimetterci mano

• Capire quando serve un agente e quando basta un flusso di passi fissi
• Costruire software insieme a un agente di programmazione: spiegare, verificare, chiedere i test
• Usare le API dei modelli: istruzioni, risposte strutturate, costi e cache
• Dare strumenti a un modello e governare il ciclo dell'agente
• Collegare dati e servizi con MCP, lo standard aperto
• Mettere le persone nel giro: approvazioni, controlli, passaggi di mano
• Misurare la qualità, difendersi dalla prompt injection, andare in produzione

Modulo 1 — Cos'è davvero un agente
Modello, strumenti, ciclo, obiettivo. Flussi fissi contro agenti autonomi: come scegliere. Esempi veri, compresi quelli che non hanno funzionato.

🔬 Progetto, passo 1 — Il lavoro del tuo agente: cosa riceve, cosa deve produrre, cosa non deve mai fare.

Modulo 2 — Lavorare con un agente di programmazione
Il metodo dell'officina: spiegare cosa vuoi, far proporre un piano, provare, chiedere i test. Leggere il codice quanto basta per capirlo, Git per tornare indietro, le decisioni che restano tue (sicurezza, permessi, costi).

🔬 Progetto, passo 2 — Il tuo ambiente pronto e il primo pezzo del progetto, scritto insieme all'agente.

Modulo 3 — Le API dei modelli
Messaggi e istruzioni di sistema, risposte strutturate con schemi validati, streaming, scelta del modello, costi, cache dei prompt. Modelli via API e modelli open in locale.

🔬 Progetto, passo 3 — La prima chiamata: il tuo agente legge un input vero e restituisce dati strutturati.

Modulo 4 — Strumenti e ciclo dell'agente
Definire gli strumenti, il ciclo decisione → azione → risultato, gestione degli errori, limiti di passi e di spesa.

🔬 Progetto, passo 4 — Il tuo agente usa i suoi primi strumenti.

Modulo 5 — MCP, lo standard aperto
Cos'è il Model Context Protocol, come scrivere un server MCP, come usarlo dal tuo agente e dagli assistenti che usi già.

🔬 Progetto, passo 5 — Il server MCP dei tuoi dati.

Modulo 6 — Conoscenza e memoria
Quando serve la ricerca nei documenti (RAG) e quando basta il contesto, memoria tra una sessione e l'altra, riassumere senza perdere i pezzi.

Modulo 7 — Orchestrazione e persone nel giro
Sotto-agenti e flussi, gli SDK per agenti, approvazioni umane, cosa fa l'agente da solo e cosa chiede.

🔬 Progetto, passo 6 — Il tuo agente chiede l'approvazione prima delle azioni importanti.

Modulo 8 — Qualità: valutazioni e test
Costruire un insieme di casi di prova, valutazioni automatiche e con un modello giudice, test che girano a ogni modifica, osservare cosa fa l'agente.

🔬 Progetto, passo 7 — Le valutazioni del tuo agente: un numero che sale o scende a ogni cambio.

Modulo 9 — Sicurezza
Prompt injection, permessi minimi, dati personali, contenuti non affidabili, strumenti pericolosi e come confinarli.

Modulo 10 — In produzione
Messa online, lavori in background, monitoraggio, costi reali per conversazione, aggiornare il modello senza sorprese.

🎤 Demo finale — Il tuo agente online, davanti al gruppo: cosa fa, quanto costa, come lo hai reso affidabile.

• Agente di programmazione: Claude Code (scrive il codice con te)
• Linguaggio: Python, scritto dall'agente e spiegato in aula
• Modelli: Claude e gli altri principali via API; modelli open in locale per le prove
• Agenti: tool use, SDK per agenti, Model Context Protocol (MCP)
• Dati: PostgreSQL, ricerca nei documenti
• Produzione: Flask, Docker, Git, un server cloud Linux

• Imprenditori, product manager e chi fa startup che vogliono costruire il proprio agente
• Sviluppatori che vogliono portare agenti AI in prodotti veri
• Sistemisti e DevOps che dovranno metterli in produzione e tenerli d'occhio
• Team di aziende che vogliono automatizzare un processo con l'AI
• Non serve saper programmare, ma serve dimestichezza con il computer: aprire un terminale, installare un programma seguendo le istruzioni, avere un account GitHub. Se usi già l'AI ogni giorno, ancora meglio (vedi il corso AI al lavoro)

• ✅ 10 lezioni live con chi costruisce agenti in produzione
• ✅ Revisione del tuo progetto a ogni passo
• ✅ Registrazioni, codice d'esempio e materiali sempre disponibili
• ✅ Attestato finale di partecipazione

• Modalità: live online
• Durata: 10 settimane × 2 ore a settimana
• Prossima edizione: in programmazione, chiedi a Cuncè per essere avvisato

• Devo saper programmare? No: il codice lo scrive con te un agente di programmazione. Impari a guidarlo e a capire cosa ha fatto, che è la parte che conta.
• E se sono già uno sviluppatore? Meglio: vai più veloce e approfondisci le parti di architettura, valutazioni e sicurezza.
• Quanto costano le API dei modelli? Per il progetto bastano pochi euro; ti mostriamo come mettere un tetto di spesa.
• Sono legato a un solo fornitore? No: lavoriamo con standard aperti (MCP) e provi anche modelli open in locale.
• E se perdo una lezione? Ogni lezione è registrata e resta a tua disposizione.
• Lo fate anche per la mia azienda? Sì, con l'agente costruito su un vostro processo. Chiedi a Cuncè.