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Quello che però si può fare per avere un impatto ancora maggiore sulla propria produttività, è trasformare questi strumenti in qualcosa di molto più vicino a un \u003Cstrong>assistente personale AI\u003C/strong>, capace di conoscere il nostro modo di lavorare, utilizzare documenti o applicazioni esterne e portare avanti attività seguendo procedure definite in precedenza.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Le possibilità, naturalmente, cambiano parecchio in base al livello di autonomia che vogliamo concedere al sistema. Per questo, prima di scegliere Claude, ChatGPT, Gemini, \u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/come-creare-agenti-ai-con-n8n/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>n8n\u003C/strong>\u003C/a> o un framework dedicato agli AI agent, meglio capire \u003Cstrong>che tipo di assistente vogliamo costruire e quali azioni dovrà essere realmente in grado di svolgere\u003C/strong>.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Vediamo allora come creare un assistente AI personalizzato e quali aspetti tecnici bisogna considerare quando si passa a un sistema agentico complesso.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>Cos’è un assistente personale AI e come funziona\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Un \u003Cstrong>assistente AI\u003C/strong> è un sistema basato su un modello di intelligenza artificiale configurato per svolgere determinate attività seguendo le istruzioni dell’utente. Può conoscere un insieme di documenti, rispettare uno specifico processo operativo e utilizzare strumenti esterni per recuperare informazioni o produrre un risultato.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">La forma più semplice è quella \u003Cstrong>conversazionale\u003C/strong>, in cui utente invia una richiesta e l’assistente la interpreta utilizzando il contesto disponibile, quindi genera una risposta. Un assistente personalizzato per uno sviluppatore, per esempio, potrebbe conoscere la documentazione interna di un progetto e utilizzare quelle informazioni per spiegare il funzionamento del codice o proporre modifiche coerenti con le convenzioni adottate dal team.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Se al sistema aggiungiamo tool, memoria e capacità di eseguire azioni, ci avviciniamo invece al concetto di \u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/agentic-ai-cosa-sono-e-a-cosa-servono/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>agente AI\u003C/strong>\u003C/a>. In questo caso il modello può ricevere in input un obiettivo, subito dopo stabilisce quali passaggi seguire, sceglie gli strumenti necessari e verifica il risultato prima di concludere il task.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Possiamo rappresentare questo funzionamento attraverso una sequenza abbastanza intuitiva: \u003Cstrong>obiettivo → trigger → input → ragionamento → azione → verifica → output\u003C/strong>. L’agente riceve quindi un task, raccoglie le informazioni necessarie e decide come procedere. Se dispone delle autorizzazioni richieste, può anche utilizzare API, database, file locali o servizi esterni.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">È proprio la capacità di interagire con altri sistemi a rendere gli agenti particolarmente interessanti. Il \u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/cose-il-model-context-protocol-di-anthropic-e-perche-e-importante/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>Model Context Protocol (MCP)\u003C/strong>\u003C/a>, nato nell’ecosistema \u003Cem>Anthropic\u003C/em> e oggi utilizzato per collegare applicazioni AI a dati e strumenti esterni attraverso uno standard comune, va esattamente in questa direzione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>Come progettare un assistente AI personalizzato\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Prima ancora di aprire un framework o scrivere codice, dobbiamo progettare la\u003Cstrong> logica del workflow\u003C/strong>. Non possiamo dire semplicemente a un modello di comportarsi da assistente personale, un prompt del genere lascerebbe inevitabilmente troppe decisioni e informazioni implicite, rendendo difficile (se non impossibile) ottenere risultati validi nel tempo.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Un sistema ben progettato deve sapere quali informazioni può utilizzare e la tipologia di output da produrre, oltre alle operazioni che può eseguire autonomamente. Deve inoltre conoscere nel dettaglio tutte le casistiche in cui chiedere conferma all’utente.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>Definire obiettivi, attività e livello di autonomia dell’assistente\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Il primo passaggio consiste nel trasformare un’esigenza generica in un processo sufficientemente preciso.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Supponiamo di voler \u003Cstrong>creare un assistente AI per lavoro\u003C/strong> che ogni mattina analizzi le principali informazioni legate a un progetto software. Potremmo chiedergli di controllare determinati repository, recuperare gli aggiornamenti ricevuti dal team, sintetizzare eventuali problemi e preparare un briefing.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">A questo punto bisogna stabilire fin dove può arrivare. Può limitarsi a segnalare un’anomalia oppure deve poter aprire automaticamente un ticket? Può modificare un file oppure deve preparare una proposta da approvare? Può inviare un messaggio al team o deve mostrarlo prima all’utente?\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Sono domande importanti perché \u003Cstrong>autonomia e permessi devono crescere insieme all’affidabilità del sistema\u003C/strong>. E ovviamente, più strumenti mettiamo a disposizione dell’agente\u003Cstrong>, maggiori diventano le conseguenze di un errore\u003C/strong>.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Proprio per queste motivazioni, ti consigliamo di \u003Cstrong>iniziare con workflow semplici\u003C/strong>, dal perimetro ben circoscritto, così che tu possa osservare il comportamento del sistema e introdurre gradualmente nuove azioni. Nel momento in cui l’agente ha la possibilità di accedere a file, servizi online o applicazioni aziendali, diventa infatti essenziale \u003Cstrong>definire con precisione permessi e limiti operativi\u003C/strong>.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>Scegliere il modello AI e gli strumenti più adatti al proprio caso d’uso\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Una volta definito il workflow, possiamo\u003Cstrong> scegliere il modello e l’ambiente in cui farlo funzionare\u003C/strong>.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Per attività principalmente conversazionali può essere sufficiente configurare un assistente direttamente all’interno di una piattaforma AI. Chi utilizza l’ecosistema Google, per esempio, può \u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/gemini-gems/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">creare agenti personalizzati con Gemini Gem\u003C/a>, impostando istruzioni e comportamenti specifici senza dover sviluppare in autonomia un’applicazione completa. Allo stesso modo, potresti \u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/creare-agenti-chatgpt/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">creare agenti AI con ChatGPT\u003C/a> dedicati a specifiche attività.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Quando però il progetto richiede l’interazione con diversi tool, API, database o processi molto articolati, potrebbe rendersi necessario sviluppare direttamente la logica dell’agente. La scelta dipende, in sostanza, dal caso d’uso, dal livello di controllo richiesto e dalle competenze tecniche disponibili.\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":882,"gutter_top":883,"gutter_bottom":883,"list":884,"h_align":904,"v_align":904},"cta_list","xl",[885],{"link":886,"config":888,"modal":892},{"title":887,"url":143,"target":54},"ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER",{"variant":155,"theme":889,"size":890,"class":891},"theme-primary","size-default","iscritto-nl qs-link",{"api_url":893,"title":894,"text":895,"name_label":896,"name_placeholder":897,"surname_label":898,"surname_placeholder":899,"email_label":900,"email_placeholder":901,"privacy_text":902,"submit_text":903},"/wp-json/dm/v1/modal-form/26876","Iscriviti alla Newletter","\u003Cp>Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n","Nome","Inserisci il tuo nome","Cognome","Inserisci il tuo cognome","E-mail","Inserisci la tua e-mail","Dichiaro di aver letto l’informativa \u003Ca href=\"https://datamasters.it/privacy-policy/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">privacy\u003C/a> e di prestare espresso consenso al \u003Ca href=\"https://datamasters.it/trattamento-dati/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">trattamento dei dati\u003C/a> personali","ISCRIVITI ORA","center",{"block_layout":878,"text":906},"\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>Strumenti e piattaforme per creare un assistente personale AI\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Nel 2026 le strade per costruire un assistente AI sono ormai numerose e permettono di partire da livelli di complessità molto diversi.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Una delle soluzioni più interessanti nell’ecosistema Anthropic è \u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/claude-cowork-guida/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>Claude Cowork\u003C/strong>\u003C/a>, pensato per delegare a Claude attività articolate direttamente attraverso l’app desktop. Il punto di partenza può essere una cartella di lavoro, all’interno della quale mettere a disposizione dell’assistente documenti e informazioni utili. Da qui è possibile definire le istruzioni da seguire e gli strumenti da utilizzare, aggiungendo anche le \u003Cem>Skills\u003C/em>, che descrivono procedure specifiche e aiutano Claude a comportarsi in modo più coerente con il workflow che vogliamo automatizzare. Cowork permette inoltre di programmare attività ricorrenti, una funzione particolarmente utile quando lo stesso processo deve essere eseguito con regolarità.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Per uno sviluppatore che vuole \u003Cstrong>creare un agente AI con Claude\u003C/strong>, però, le possibilità vanno molto oltre l’interfaccia desktop. Attraverso le API di Anthropic è possibile mettere a disposizione del modello \u003Cstrong>funzioni e tool esterni e costruire così un vero ciclo agentico\u003C/strong>. In pratica, Claude può stabilire quale strumento utilizzare, elaborarne il risultato e decidere se il task è concluso oppure se servono ulteriori passaggi. Gli SDK aiutano proprio a gestire questa logica, dando allo sviluppatore un controllo molto più granulare sul comportamento dell’agente.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Un agente destinato a operare \u003Cstrong>in cloud\u003C/strong> deve infatti poter rimanere attivo indipendentemente dal computer dell’utente e gestire in modo affidabile esecuzione, permessi e connessioni con i servizi esterni. Per queste casistiche esistono piattaforme che permettono di definire modello, istruzioni e strumenti dell’agente affidando al provider una parte della gestione dell’ambiente di esecuzione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Non è però necessario partire subito dal codice. Per collegare un modello AI a database, CRM, webhook e applicazioni varie ci si può affidare a piattaforme visuali come \u003Cstrong>n8n\u003C/strong>. Se ti interessa questo tipo di approccio, nel nostro catalogo troverai proprio uno specifico \u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/ai-automation-con-n8n/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>corso per creare agenti AI con n8n\u003C/strong>\u003C/a>.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cdiv style=\"width: 510px\" class=\"wp-caption aligncenter\">\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/ai-automation-con-n8n/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cimg fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https://datamasters.it/cdn-cgi/image/w=2048,h=2048,f=webp,fit=cover/https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2025/11/n8n-agent-blogger.png\" alt=\"Corso AI Automation con n8n\" width=\"500\" height=\"500\" />\u003C/a>\u003Cp class=\"wp-caption-text\">Corso AI Automation con n8n di Data Masters\u003C/p>\u003C/div>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Quando invece il progetto richiede una logica più articolata, esistono framework pensati appositamente per lo\u003Cstrong> sviluppo agentico\u003C/strong>. \u003Cstrong>LangGraph \u003C/strong>è un framework open source pensato per costruire workflow agentici complessi attraverso un’architettura a grafo. In pratica, permette di definire i diversi passaggi del processo e le relazioni tra loro, mantenendo lo stato dell’agente e facendogli seguire percorsi diversi in base alle informazioni raccolte e ai risultati ottenuti. \u003Cstrong>CrewAI \u003C/strong>te lo consigliamo invece se hai bisogno di coordinare più agenti specializzati, assegnando a ciascuno un ruolo all’interno dello stesso processo.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Accanto alle piattaforme di sviluppo esistono anche \u003Cstrong>assistenti agentici già pronti\u003C/strong> che ti permettono di sperimentare diverse automazioni senza dover costruire l’intera architettura da zero. È il caso di \u003Cstrong>OpenClaw,\u003C/strong> un assistente personale agentico che può interagire con strumenti e servizi esterni per portare avanti attività in autonomia. Se vuoi capire più nel concreto come funziona, nel nostro blog troverai una guida perfetta per \u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/openclaw-cose-come-installare-e-utilizzare-lassistente-personale-agentico/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">imparare a utilizzare Open Claw\u003C/a> partendo dalla configurazione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>Come creare un assistente AI per il lavoro\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Per capire come tradurre questi concetti in un progetto reale, immaginiamo di voler costruire un \u003Cstrong>assistente AI personalizzato per un team di sviluppo\u003C/strong>. Il suo compito potrebbe essere quello di preparare ogni mattina un riepilogo sullo stato di un progetto, evitando allo sviluppatore di controllare manualmente diverse fonti prima di iniziare la giornata.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Il workflow potrebbe partire quindi da un \u003Cstrong>trigger temporale\u003C/strong>, per esempio un orario prestabilito. A quel punto l’assistente recupera le informazioni dai servizi a cui ha accesso, analizza gli aggiornamenti e applica le istruzioni che abbiamo definito in fase di progettazione. Potrebbe verificare lo stato delle attività aperte, individuare eventuali problemi e organizzare le informazioni più importanti in un report facilmente consultabile.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Se gli mettiamo a disposizione gli strumenti necessari, il sistema può utilizzare ciò che ha appena scoperto per decidere come proseguire. In questo modo, un problema già classificato come critico potrebbe essere trasformato automaticamente in un nuovo task. Nei casi in cui la situazione sia poco chiara, l’agente può invece fermarsi e richiedere la verifica umana prima di procedere.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Per ottenere un comportamento affidabile, però, dobbiamo spiegargli in modo dettagliato \u003Cstrong>come prendere queste decisioni\u003C/strong>. Al bando, dunque, tutte le istruzioni generiche che lasciano troppo spazio all’interpretazione. Meglio specificare subito le fonti da controllare, le condizioni per cui una situazione debba essere considerata anomala e in che modo organizzare il risultato finale.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">La\u003Cstrong> progettazione del contesto\u003C/strong> diventa, in pratica, una parte fondamentale del lavoro: documentazione tecnica, convenzioni interne, esempi di output e procedure operative possono essere messi a disposizione dell’assistente affinché abbia dei riferimenti chiari da seguire.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Una volta costruita questa base, lo stesso modello può essere adattato a molti altri ambiti lavorativi.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>Applicazioni pratiche degli assistenti AI nei processi aziendali\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Portiamo qualche altro esempio per chiarire meglio tutti i passaggi. Pensiamo a un \u003Cstrong>team marketing\u003C/strong> che deve controllare periodicamente l’andamento delle campagne di un cliente. L’assistente può recuperare i dati dalle piattaforme utilizzate, interpretarli secondo criteri definiti in partenza dal team e preparare un report che evidenzi gli elementi su cui concentrare l’attenzione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Lo stesso principio può essere applicato alle \u003Cstrong>attività commerciali\u003C/strong>. Collegando l’assistente al CRM, possiamo chiedergli di raccogliere le informazioni disponibili su un cliente prima di una riunione, ricostruire le interazioni precedenti e organizzare il materiale che servirà alla persona incaricata del meeting.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Per uno \u003Cstrong>sviluppatore\u003C/strong> le possibilità aumentano ulteriormente, perché l’assistente può lavorare direttamente sui processi tecnici, può consultare la documentazione di un progetto, analizzare codice e log, supportare il debugging oppure coordinare diversi strumenti coinvolti nel workflow di sviluppo.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>Assistenti AI personalizzati: vantaggi e limiti da conoscere\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Uno dei motivi principali per cui può avere senso creare un assistente AI personalizzato è la possibilità di \u003Cstrong>ridurre il tempo dedicato alle attività ripetitive\u003C/strong>. Se ogni giorno dobbiamo raccogliere informazioni dalle stesse fonti, applicare gli stessi controlli e produrre un risultato simile, una parte consistente di questo processo può essere affidata all’AI.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">La \u003Cstrong>personalizzazione\u003C/strong> permette inoltre di rendere il comportamento dell’assistente coerente nel tempo. Come abbiamo visto, possiamo indicargli quali fonti consultare, quali criteri utilizzare e come organizzare l’output, in modo da definire un processo valido in più occasioni possibili.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Ci sono però alcuni \u003Cstrong>limiti\u003C/strong> pratici da considerare. Il primo riguarda la\u003Cstrong> qualità delle informazioni disponibili\u003C/strong>: se i documenti di partenza sono incompleti o poco aggiornati, anche l’assistente finirà per lavorare su una base poco affidabile. Un problema simile può riguardare le integrazioni con servizi esterni, che nel tempo possono cambiare e richiedere vari interventi di manutenzione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Un assistente con un’architettura semplice può essere relativamente economico, ma un workflow che deve gestire molto contesto può diventare piuttosto impegnativo da mantenere, soprattutto se rimane attivo in modo continuativo. Bisogna valutare dunque anche la \u003Cstrong>sostenibilità del sistema nel tempo\u003C/strong>, analizzandone i costi diretti e indiretti e il\u003Cstrong> ritorno sull’investimento\u003C/strong>.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>Come creare agenti AI personalizzati: i consigli di Data Masters\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Se vuoi iniziare a creare agenti AI, parti \u003Cstrong>da un’attività che conosci molto bene\u003C/strong>. Prima ancora di pensare alla piattaforma, prova a ricostruire il processo che segui normalmente e a capire quali passaggi richiedono davvero una decisione e quali, invece, vengono ripetuti ogni volta nello stesso modo.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Una volta fatto questo esercizio, diventa molto più semplice trasformare il workflow nelle istruzioni dell’assistente. Puoi definire quali informazioni deve utilizzare, quali controlli deve effettuare e quali risultati deve produrre, costruendo una \u003Cstrong>prima versione volutamente circoscritta\u003C/strong>.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">All’inizio, prima ancora di concedergli accesso ai sistemi esterni, lascia all’agente il compito di leggere, analizzare e proporre. In questo modo puoi osservare come interpreta le istruzioni e corregge gli errori. Quando il comportamento diventa sufficientemente stabile, puoi ampliare il workflow aggiungendo nuovi strumenti e automazioni.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Devi poi capire come fornire al modello informazioni proprietarie o aggiornate che non sono presenti \u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">nei dati con cui è stato addestrato\u003C/span>. Qui ti possono venire in supporto tecniche come la \u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/come-creare-e-implementare-un-sistema-rag-da-zero/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>Retrieval-Augmented Generation (RAG)\u003C/strong>\u003C/a> e framework come \u003Cem>LangChain\u003C/em>, che permettono di recuperare il contesto necessario da basi di conoscenza esterne prima di generare la risposta.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cdiv style=\"width: 510px\" class=\"wp-caption aligncenter\">\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/rag-large-language-models-langchain/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cimg decoding=\"async\" class=\"\" src=\"https://datamasters.it/cdn-cgi/image/w=2048,h=2048,f=webp,fit=cover/https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2024/08/Data-Masters-Agentic-Applications-Masterclass.png\" alt=\"Corso AI Agents avanzati\" width=\"500\" height=\"500\" />\u003C/a>\u003Cp class=\"wp-caption-text\">Corso AI Agents avanzati\u003C/p>\u003C/div>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">È proprio su questi aspetti che lavoriamo nell’\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/rag-large-language-models-langchain/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cstrong>AI Agentic Application Masterclass\u003C/strong>\u003C/a>\u003Cstrong> di Data Masters\u003C/strong>, pensata per chi vuole approfondire lo sviluppo di applicazioni basate su LLM e imparare a costruire sistemi AI che lavorano su dati e conoscenze specifiche.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Se invece vuoi costruire competenze più ampie e strutturate sullo sviluppo di sistemi intelligenti, tra i nostri percorsi di carriera trovi anche quello per diventare \u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/percorsi-di-carriera/ai-engineer/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI Engineer\u003C/a>. Il percorso approfondisce le competenze necessarie per progettare e sviluppare soluzioni AI, fino ad arrivare alla realizzazione di applicazioni e agenti capaci di integrarsi in modo efficace nei processi di lavoro.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Ciframe title=\"YouTube video player\" src=\"https://www.youtube-nocookie.com/embed/Wi7nO1mEFb4?si=rcTet0GjqrcGryUI\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\">\u003C/iframe>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">Gli assistenti personali AI rappresentano quindi un buon punto di ingresso nel mondo dei sistemi agentici, perché permettono di partire da problemi circoscritti e aumentare progressivamente la complessità.\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":908,"classes":909,"bg_color":910,"api_url":911,"text":912,"form":913},"newsletter_form","gutter-mt-xl","color-primary-50","/wp-json/dm/v1/newsletter","\u003Ch6>NEWSLETTER\u003C/h6>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n",{"name_label":896,"name_placeholder":897,"surname_label":898,"surname_placeholder":899,"email_label":900,"email_placeholder":901,"privacy_text":902,"submit_text":903,"confirm_message":914,"ac_list":915,"ac_tags":916},"Grazie per esserti iscritto alla nostra newsletter!\u003Cbr />\r\nOra riceverai direttamente nella tua casella di posta gli ultimi aggiornamenti dal mondo AI e Data Science per essere sempre al passo con le novità del settore.","01e75dd001a57ea9:ee18ca72b078811453e06b6a75c3f131eb5c740b:Ghz8UggwW9dX8yCflqZ+Xw==","53cecdeecb3e1976:83713615d40e09bd4bf13af6731fcebc1040dc5f:afNAVMUJDWcfaZfbDjYvvA==",{"first_name":918,"last_name":919,"avatar":920,"linkedin_url":936,"description":937},"Vincenzo","Maritati",{"ID":921,"id":921,"title":922,"filename":923,"filesize":924,"url":925,"alt":831,"author":926,"description":54,"caption":54,"name":927,"status":928,"uploaded_to":656,"date":929,"modified":930,"menu_order":931,"mime_type":932,"type":933,"subtype":934,"width":935,"height":935},24368,"Vincenzo-Maritati","vincenzo2.png",878268,"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2024/07/vincenzo2.png","7","vincenzo2","inherit","2024-07-05 10:11:16","2024-07-05 10:12:01",0,"image/png","image","png",1080,"https://www.linkedin.com/in/vincenzo-maritati/","\u003Cp>Vincenzo è Co-founder di Data Masters, AI Academy per la formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science. 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