Il “Agentic Cookbook for Generative AI Agent usage” di Microsoft è una guida pratica e dettagliata progettata per sviluppatori, architetti e innovatori tecnologici che desiderano implementare sistemi di agenti intelligenti nei loro flussi di lavoro. Questo repository GitHub, disponibile gratuitamente, offre oltre 110 pagine di contenuti, suddivisi in moduli teorici e progetti pratici, per esplorare e costruire applicazioni basate su agenti AI. (lo trvate su GitHub)
Il cuore del progetto è il framework AutoGen, che consente la creazione di applicazioni basate su conversazioni tra più agenti. AutoGen permette di comporre e orchestrare flussi di lavoro complessi utilizzando una varietà di modelli di conversazione, facilitando lo sviluppo di sistemi intelligenti collaborativi.
Il repository è strutturato in diverse sezioni, ognuna focalizzata su un aspetto specifico dello sviluppo di agenti intelligenti:
- 01_agents_and_conversation: Introduzione ai concetti di base degli agenti e alle interazioni conversazionali.
- 02_agents_with_tools: Esplorazione dell’integrazione di strumenti esterni e API negli agenti.
- 03_agents_that_learn: Sviluppo di agenti in grado di apprendere e adattarsi attraverso l’interazione.
- 04_travel_agency_front_office: Implementazione di un agente per la gestione delle interazioni con i clienti in un’agenzia di viaggi.
- 05_travel_agency_with_front_and_back_office: Estensione del sistema precedente con funzionalità di back-office.
- 06_travel_agency_with_solver: Introduzione di algoritmi di risoluzione per ottimizzare le operazioni dell’agenzia.
Questi moduli offrono una combinazione di teoria e pratica, guidando gli utenti attraverso la costruzione di agenti intelligenti in scenari reali. I progetti pratici includono:
- Agentic RAG
- Voice RAG Agent
- Multi-agent Flight Finder
- Financial Analyst
- Brand Monitoring System
- Multi-agent Hotel Finder
- Multi-agent Deep Researcher
- Human-like Memory for Agents
- Multi-agent Book Writer
- Multi-agent Content Creation System
- Documentation Writer Flow
- News Generator
Questi progetti offrono esempi concreti di come gli agenti AI possano essere applicati in vari contesti, dalla ricerca alla creazione di contenuti, fino all’analisi finanziaria.
Per iniziare, è possibile clonare il repository e seguire le istruzioni fornite nel file README.md. Il progetto è rilasciato sotto la licenza MIT, garantendo libertà di utilizzo e modifica.
Vi segnaliamo anche il cookbook in allegato di Daily Dose of Data Science:
𝗙𝗼𝗻𝗱𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗹𝗶 — Cos’è un agente? LLM vs RAG vs Agente
𝗕𝘂𝗶𝗹𝗱𝗶𝗻𝗴 𝗕𝗹𝗼𝗰𝗸𝘀— gioco di ruoli, compiti, strumenti (incluso MCP), cooperazione, linee guida, memoria
𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗹𝗶 𝗱𝗶 𝗣𝗿𝗼𝗴𝗲𝘁𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 — Riflesso, Uso degli strumenti, ReAct, Pianificazione, Multi-agente
𝗟𝗶𝘃𝗲𝗹𝗹𝗶 𝗱𝗲𝗶 𝗦𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗶 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰𝗶 — dai risponditori base all’autonomia completa
𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁𝘀 :
– Agentic RAG
– Voice RAG Agent
– Multi-agent Flight Finder
– Financial Analyst
– Brand Monitoring System
– Multi-agent Hotel Finder
– Multi-agent Deep Researcher
– Human-like Memory for Agents
– Multi-agent Book Writer
– Multi-agent Content Creation System
– Documentation Writer Flow
– News Generator
Buona Lettura.