Sviluppo nei sistemi di intelligenza artificiale agentica - Parte 1 di 2

  • Percorso di apprendimento
  • 3 Moduli

Riepilogo

Informazioni su come progettare, distribuire e gestire sistemi di intelligenza artificiale agenti all'interno del ciclo di vita dello sviluppo software.

In questo percorso di apprendimento:

  • Integrare gli agenti di intelligenza artificiale nel ciclo di vita dello sviluppo software (SDLC) definendo le attività dell'agente, gli input/output e i limiti di esecuzione
  • Progettare e configurare architetture degli agenti che separano pianificazione, ragionamento ed esecuzione per migliorare l'affidabilità e il controllo
  • Implementare l'uso degli strumenti e le interazioni con l'ambiente configurando strumenti degli agenti, autorizzazioni e server MCP all'interno di ambienti di sviluppo.

Prerequisiti

  • Un account GitHub
  • Conoscenza di base dei concetti fondamentali dell'intelligenza artificiale
  • Conoscenza di base di repository, branch e pull request
  • Conoscenza generale dei concetti relativi a CI e CD

Moduli in questo percorso di apprendimento

Concetti fondamentali sull'intelligenza artificiale agentica in GitHub

Informazioni su come gli agenti di codifica per intelligenza artificiale stanno trasformando lo sviluppo di software pianificando, agiscendo e migliorando all'interno dei flussi di lavoro GitHub.

Progettazione dell'architettura dell'agente e integrazione SDLC

Informazioni su come i sistemi agenti usano flussi di lavoro GitHub per creare software in modo sicuro.

Strumenti, MCP e ambienti di esecuzione degli agenti

Informazioni su come gli agenti usano strumenti, MCP e flussi di lavoro GitHub per eseguire attività in modo sicuro, con limiti chiari, controlli di sicurezza e automazione scalabile.

Avvio