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Harness Engineering

Un modello linguistico da solo risponde, un agente invece agisce. A fare la differenza è l’harness: l’insieme di loop, istruzioni, tool, memoria e gestione del contesto che trasforma un LLM in un agente capace di portare a termine compiti complessi. In questo corso impari a progettarlo, dall’agent loop fino all’orchestrazione di più agenti.

Cosa imparerai

  • Cos’è un harness
  • Agent loop
  • Istruzioni, skill e memoria
  • Tool e MCP
  • Hook e gestione del contesto
  • Sub-agenti e orchestrazione

Data Masters Prime

L’abbonamento di Data Masters che include questo corso e molti altri del catalogo su AI e Data.

  • Oltre 2000 lezioni su AI e Data
  • Nuovi corsi ogni mese e aggiornamenti futuri inclusi
  • Accedi a tutte le certificazioni senza costi aggiuntivi
  • Supporto diretto con docenti esperti
  • Approfondimenti in diretta con professionisti AI
  • Accedi a un catalogo dal valore di oltre 10.000€

DURATA TOTALE

4 ore di formazione pratica

ACCESSO

Incluso in Data Masters Prime

SUPPORTO DOCENTI

H24 incluso

CERTIFICAZIONE

Da aggiungere al CV e al profilo Linkedin

Lo usano i professionisti delle aziende leader in Italia

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Non basta un modello potente per avere un buon agente

Due agenti basati sullo stesso modello possono dare risultati molto diversi. Quello che cambia è tutto ciò che sta intorno: come il modello riceve istruzioni, quali strumenti può usare, cosa ricorda e come gestisce le informazioni durante il lavoro.

L’harness engineering è la disciplina che si occupa di progettare questo “contorno”. È proprio lì che si decide se un agente è affidabile, efficiente e utile.

Non solo teoria: durante il corso analizzi uno per uno i componenti di un harness, con esempi concreti di come si combinano in un agente funzionante.

Inizia ora gratis

  • Passare dal modello all’agente

    Scopri cos’è un harness, come è diventato una disciplina e cosa dice il dibattito big model vs big harness.

  • Capire come lavora un agente

    Impara il funzionamento dell’agent loop, il ciclo con cui un agente ragiona, agisce e osserva i risultati.

  • Guidare il comportamento dell’agente

    Usa istruzioni, skill e memoria per dare all’agente il contesto e le competenze giuste.

  • Dare all’agente strumenti per agire

    Progetta tool efficaci e collega servizi esterni in modo standard con il Model Context Protocol (MCP).

  • Controllare e scalare il sistema

    Usa gli hook per intervenire nel ciclo dell’agente, gestisci il contesto e coordina più agenti con sub-agenti e orchestrazione.

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Certificazioni emesse
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Aziende trasformate

Programma

Introduzione all’Harness Engineering

  • Introduzione
  • Dal modello all’agente
  • La definizione di harness
  • Da pratica a disciplina
  • Il dibattito big model vs big harness

L’agent loop

  • L’agent loop – Parte 1
  • L’agent loop – Parte 2

Istruzioni, skill e memoria

  • Istruzioni, skill e memoria – Parte 1
  • Istruzioni, skill e memoria – Parte 2
  • Istruzioni, skill e memoria – Parte 3

I tool

  • I tool – Parte 1
  • I tool – Parte 2

Model Context Protocol (MCP)

  • MCP – Parte 1
  • MCP – Parte 2
  • MCP – Parte 3

Gli hook

  • Gli hook – Parte 1
  • Gli hook – Parte 2
  • Gli hook – Parte 3

La gestione del contesto

  • La gestione del contesto – Parte 1
  • La gestione del contesto – Parte 2
  • La gestione del contesto – Parte 3

Sub-agenti e orchestrazione

  • I sub-agenti
  • L’orchestrazione – Parte 1
  • L’orchestrazione – Parte 2
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Cosa saprai fare
al termine del corso

  • 1
    Progettare l’architettura di un agente

    Saprai riconoscere i componenti di un harness e come si combinano per trasformare un LLM in un agente.

  • 2
    Configurare istruzioni, skill e memoria

    Saprai strutturare le informazioni che guidano l’agente perché lavori in modo coerente e affidabile.

  • 3
    Integrare tool e server MCP

    Saprai definire i tool di un agente e collegarlo a servizi esterni tramite il Model Context Protocol.

  • 4
    Gestire il contesto e il ciclo dell’agente

    Saprai usare hook e tecniche di gestione del contesto per mantenere l’agente efficiente anche su compiti lunghi.

  • 5
    Orchestrare più agenti

    Saprai capire quando dividere il lavoro tra sub-agenti e come coordinarli in un sistema multi-agente.

"I migliori percorsi formativi disponibili oggi sul mercato. Ogni aspetto è curato nei minimi dettagli, dall’organizzazione alla qualità dei contenuti."

"Notevole professionalità e qualità di contenuti ed insegnamento. Lo consiglio per chi vuole accrescere il proprio curriculum o semplicemente il proprio bagaglio culturale."

I nostri studenti dicono di noi

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Simone Truglia

Simone Truglia

AI Engineer

Simone è un Ingegnere Informatico con specializzazione nei sistemi automatici e con una grande passione per la matematica, la programmazione e l’intelligenza artificiale. Ha lavorato con diverse aziende europee, aiutandole ad acquisire e ad estrarre il massimo valore dai principali dati a loro disposizione.

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