Assistente AI Multi-Agente: corso avanzato pratico

In sintesi

Outcome concreti, non teoria

Per chi è

Questo corso è pensato per ingegneri e professionisti tecnici che hanno già una conoscenza di base dell'AI generativa, del prompting e degli agenti LLM. Conosci i concetti, hai sperimentato con qualche modello, ma sei ancora bloccato tra la teoria e un sistema che funziona davvero nel tuo lavoro quotidiano. Il problema non è la competenza di base: è che nessuno ti ha mai guidato attraverso il processo completo — dalla definizione del caso d'uso reale fino alla documentazione finale che rende il sistema mantenibile, presentabile e difendibile. Questo corso copre esattamente quel percorso, modulo per modulo, deliverable per deliverable.

Cosa esci sapendo fare

Al termine del corso saprai: identificare e formalizzare un problema professionale reale risolvibile con un assistente AI, distinguendo task automatizzabili da quelli che richiedono supervisione umana; progettare l'architettura funzionale del sistema definendo ruoli, input, output e flusso di lavoro; costruire system prompt ingegnerizzati con tecniche avanzate (multi-shot, chain-of-thought) calibrati sul tuo dominio; orchestrare agenti specializzati che collaborano in pipeline; generare output strutturati (JSON, Markdown, CSV) conformi a schemi predefiniti e validabili programmaticamente; applicare una pipeline di quality assurance per sapere quando e come fidarsi dell'output del sistema; mappare il tuo workflow quotidiano e integrare il sistema AI in almeno 5 punti concreti con protocolli operativi scritti; costruire un piano di rollout a 30 giorni con milestone, metriche di successo e criteri di decisione; assemblare un portfolio professionale completo con executive summary, documentazione tecnica, guida utente, analisi dei risultati e demo presentabile.

Direzione scientifica

Francesco Marinuzzi, Ph.D.

Centinaia di colleghi hanno seguito corsi tenuti e/o organizzati direttamente da Francesco Marinuzzi sull'Intelligenza Artificiale negli ultimi tre anni, con ampie referenze disponibili.

Ph.D. — IngegnereResponsabile Scientifico dei corsi di IA dell'Ordine degli Ingegneri di Roma (3 anni, con CFP)Consigliere dell'Ordine degli Ingegneri di RomaDocenza AI per il procurement difesa & aerospazio

Il programma completo

12 moduli — la sostanza, per esteso

Nessuna promessa generica: ecco esattamente cosa contiene il corso.

01Il tuo caso d'uso — identifica il problema professionale e progetta la soluzione AI›

Identificare e formalizzare un problema professionale reale risolvibile con un assistente AI, distinguendo task automatizzabili da task che richiedono supervisione umana
Progettare l'architettura funzionale dell'assistente AI definendo ruoli, input, output e flusso di lavoro atteso
Stabilire criteri di successo misurabili per valutare l'efficacia dell'assistente una volta costruito

02Modulo 2 — Parte 1: Anatomia di un system prompt professionale›

Scomporre un system prompt nelle sue componenti strutturali (identità, contesto, vincoli, formato, fallback) applicando un framework ripetibile
Redigere system prompt che specificano il comportamento atteso dell'AI in modo deterministico, riducendo ambiguità e output fuori scope
Implementare tecniche di bounded behavior: regole negative, guardrail semantici e istruzioni di fallback per gestire input imprevisti

03Modulo 2 — Parte 2: Testing, iterazione e versioning dei system prompt›

Testare ogni system prompt su almeno 5 scenari reali documentando input, output atteso, output ottenuto e delta
Iterare i prompt sulla base dei risultati di test applicando un ciclo strutturato di raffinamento
Implementare un sistema di versioning con changelog che renda tracciabile ogni modifica e il suo impatto

04Modulo 3 — Parte 1: Multi-shot prompting — calibrare l'AI con esempi strategici›

Costruire librerie di esempi (few-shot) calibrati per qualità, diversità e rappresentatività rispetto al dominio professionale
Applicare tecniche di selezione e ordinamento degli esempi per massimizzare la coerenza dell'output
Misurare l'impatto del multi-shot rispetto al zero-shot sugli stessi task con test comparativo documentato

05Modulo 3 — Parte 2: Chain-of-thought e tecniche ibride di ragionamento guidato›

Implementare prompt chain-of-thought che guidano l'AI attraverso passaggi logici espliciti per task complessi del proprio dominio
Combinare multi-shot e chain-of-thought in prompt ibridi che uniscono calibrazione per esempi e ragionamento strutturato
Valutare quale tecnica (o combinazione) produce i risultati migliori per ciascun tipo di task nel proprio caso d'uso

06Modulo 4 — Parte 1: Architettura multi-agente — specializzazione e ruoli›

Scomporre il proprio caso d'uso in sotto-task assegnabili a agenti AI specializzati con scope definito e non sovrapposto
Redigere system prompt dedicati per ciascun agente, derivandoli dalla libreria del Modulo 2 e adattandoli al ruolo specifico
Definire i confini di responsabilità di ogni agente con contratti input/output espliciti

07Modulo 4 — Parte 2: Orchestrazione, handoff e test del sistema›

Implementare il flusso di orchestrazione tra agenti con protocolli di handoff che specificano quando, come e cosa passa da un agente all'altro
Costruire il diagramma di orchestrazione completo del sistema multi-agente con punti di decisione e gestione errori
Testare il sistema end-to-end su uno scenario reale, documentando il flusso completo dall'input iniziale all'output finale

08Output strutturati — JSON, report professionali, documenti formattati automaticamente›

Costruire prompt che producono output in formati strutturati (JSON, Markdown, CSV) conformi a schemi predefiniti e parsabili programmaticamente
Implementare regole di validazione per ogni formato di output che verifichino completezza, correttezza strutturale e aderenza ai vincoli
Integrare i template di output strutturato nel sistema multi-agente del Modulo 4, assegnando a ciascun agente il formato di output appropriato

09Modulo 6 — Parte 1: Rischi, checklist e l'agente QA reviewer›

Costruire una matrice dei rischi specifica per il proprio sistema AI che mappi allucinazioni, bias, drift e output malformati con probabilità, impatto e strategia di mitigazione
Redigere checklist di validazione operative per ogni tipo di output del sistema (JSON, report, documenti, tabelle)
Implementare un agente 'QA reviewer' con system prompt dedicato che verifichi automaticamente gli output degli altri agenti contro le checklist definite

10Modulo 6 — Parte 2: Test suite, soglie di accettazione e processo di miglioramento continuo›

Costruire una test suite di almeno 8 scenari che copra casi normali, edge case, input ambigui e input malevoli per il proprio sistema
Definire soglie di accettazione quantitative per ogni metrica di qualità e implementare un processo di decisione go/no-go
Stabilire un processo di miglioramento continuo: come aggiornare prompt, esempi e checklist sulla base dei risultati dei test nel tempo

11Integrazione nel workflow quotidiano — automazione e produttività reale›

Mappare il proprio workflow professionale quotidiano e identificare almeno 5 punti concreti di inserzione del sistema AI con criteri di priorità
Redigere protocolli di attivazione operativi per ogni punto di inserzione che specifichino trigger, flusso completo e azione post-output
Costruire un piano di rollout a 30 giorni realistico con milestone settimanali, metriche di successo e criteri di decisione per espandere o ridurre l'uso dell'AI

12Progetto finale — presentazione, documentazione e portfolio professionale›

Assemblare tutti i deliverable dei moduli precedenti in un portfolio professionale organico e coerente, colmando eventuali gap tra i componenti
Redigere documentazione tecnica e operativa del sistema AI che permetta a un collega di comprendere, utilizzare e manutenere il sistema
Produrre una presentazione del progetto (demo o walkthrough documentato) che dimostri il valore concreto del sistema rispetto ai criteri di successo definiti nel Modulo 1

Il Modulo 1 è gratuito: provalo prima di acquistare.

Come funziona

Fruizione e attestato

Il corso si articola in 8 moduli video per un totale di 180 minuti. Ogni modulo è progettato per produrre un deliverable concreto: al termine di ciascuno hai qualcosa di reale da aggiungere al tuo sistema. I moduli si costruiscono l'uno sull'altro — il Modulo 1 definisce il caso d'uso, i moduli centrali costruiscono il sistema, gli ultimi due lo integrano nel workflow e lo documentano in un portfolio. Il corso include quiz di verifica per ogni modulo e si conclude con un progetto finale che assembla tutti i deliverable in un portfolio professionale organico. Al completamento ricevi un attestato di completamento. L'accesso è illimitato: puoi tornare sui moduli quando aggiorni il sistema o quando devi presentarlo a nuovi stakeholder.

Referenze

Cosa dicono i colleghi

Feedback reali raccolti tra i partecipanti ai percorsi di Francesco Marinuzzi.

“Just wrapped up an eye-opening AI course! The biggest takeaway? AI isn't a "nice-to-have" hobby anymore; it's a vital tool every professional needs. It's about boosting our capabilities and future-proofing our careers. Huge thanks to Eng. Francesco Marinuzzi for clarifying how AI can become an indispensable part of our toolkit.”

Valerio Agnello · European Rail Standards Leader (NB-Rail/ERA) — Certification & Safety Assessment

Domande frequenti

Dubbi prima di iniziare

Serve esperienza tecnica avanzata per seguire il corso?

Il corso è classificato livello avanzato e presuppone una conoscenza di base dell'AI generativa, del prompting e degli agenti LLM. Se hai già sperimentato con modelli generativi e conosci i concetti fondamentali, sei nel target giusto. Non è richiesta esperienza di sviluppo software professionale, ma una certa familiarità con strumenti tecnici è necessaria per ottenere il massimo dal percorso.

Quanto tempo ho per completare il corso?

L'accesso al corso è illimitato. Puoi completarlo al tuo ritmo, tornare sui moduli precedenti quando costruisci parti nuove del sistema, o rivedere la documentazione quando devi presentare il progetto a nuovi stakeholder.

C'è un attestato al termine del corso?

Sì. Al completamento di tutti i moduli ricevi un attestato di completamento del corso. Si tratta di un attestato che certifica il completamento del percorso formativo, non una certificazione professionale, non crediti formativi riconosciuti da ordini professionali e non un titolo accademico.

In quanto tempo posso completare il corso?

Il contenuto video totale è di 180 minuti. Il tempo effettivo per completare il percorso — inclusa la costruzione dei deliverable e del progetto finale — dipende dalla complessità del caso d'uso che scegli e dalla tua velocità di lavoro. Molti professionisti distribuiscono il percorso su più sessioni.

Il portfolio che costruisco è realmente utilizzabile nel mio lavoro?

Sì, ed è uno degli obiettivi espliciti del corso. Il Modulo 8 è dedicato alla costruzione di un portfolio con executive summary, documentazione tecnica, guida utente operativa e analisi dei risultati — progettati per essere presentati a manager, clienti o team. Il sistema che costruisci è calibrato sul tuo caso d'uso professionale reale, non su uno scenario didattico generico.

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