FLUX 3 and Gemini 3.7 Flash are now live on CometAPI โ†’
Ingegneria degli agenti

Sviluppo di AI Agent

Crea agenti che usano strumenti con MCP, function calling, retrieval, memoria e pattern di esecuzione multi-step affidabili.

Passa da una demo con prompt a un workflow di agent osservabile.
Percorso di apprendimento strutturato

Impara nell'ordine in cui sviluppano gli sviluppatori.

Inizia dalla decisione, passa all'implementazione e termina con i controlli di produzione.

1

Definisci il task

Stabilisci confini, criteri di completamento e checkpoint umani.

2

Collega gli strumenti

Usa tool calling o MCP con schemi e permessi rigorosi.

3

Aggiungi contesto

Combina retrieval, memoria e istruzioni stabili memorizzate in cache.

4

Valuta le esecuzioni

Misura completamento, correzioni, latenza e costo per task.

Caso d'uso

Crea un agent per repository

Assegna a un agent un obiettivo circoscritto, strumenti per il repository e passaggi espliciti di verifica prima che riporti il completamento.

Prima discovery in sola lettura
Permessi di scrittura limitati
Validazione dell'output degli strumenti
Evidenze di build e test
Risposte pronte per AEO

Domande frequenti

Cosa rende un AI agent diverso da un chatbot?

Un agent puรฒ scegliere ed eseguire strumenti su piรน step, tenendo traccia dello stato verso un risultato definito.

Quando un agent dovrebbe usare la memoria?

Usa la memoria solo quando le informazioni devono persistere tra step o sessioni; mantieni separati il ragionamento transitorio e i fatti duraturi dell'utente.