Comprendere gli agenti AI e gli LLM
Esplori cosa sono gli agenti AI, in cosa differiscono dal software tradizionale e quale ruolo svolgono i Large Language Models nel loro funzionamento.
Comprendere gli agenti AI e gli LLM è una lezione AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 1 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
Welcome to AI Agents!
Welcome! You're about to meet AI agents — how they differ from ordinary software, and the LLMs that power their reasoning.
What Exactly is an AI Agent?
An AI agent is a smart assistant that perceives, reasons, acts, and learns toward a goal. Unlike a rigid script, it adapts as the situation changes.
Agents vs. Traditional Software
A calculator follows fixed rules: input, rule, output. An AI agent asked to find the best flight to Paris will search, compare, and decide along the way.
The Powerhouse: Large Language Models (LLMs)
At the core of most agents sits a Large Language Model (LLM) — trained on huge text corpora to understand language and generate it: answering, summarizing, translating, creating.
How LLMs 'Think' (Simply)
An LLM is a super-smart predictor: given a prompt, it picks the most probable next word, then the next, guided by patterns from billions of training examples.
def simple_llm_response(prompt):
if "hello" in prompt.lower():
return "Hello! How can I assist you?"
elif "weather" in prompt.lower():
return "I can't check the weather, but I can chat about other things!"
else:
return "That's an interesting thought!"
if __name__ == "__main__":
print(simple_llm_response("Say hello to me."))
print(simple_llm_response("What's the weather like?"))LLMs as the Agent's Brain
Inside an agent, the LLM is the reasoning engine. It interprets the goal, breaks tasks into steps, picks which tools to use, and shapes the response.
Key Agent Capabilities with LLMs
Pairing LLMs with other parts unlocks real power: remembering context, planning dynamically, calling external tools, and solving open-ended problems.
Real-World Agent Examples
You'll find agents in customer support (search a knowledge base, file a ticket), personal assistants (book, manage email), and data analysis (query, code, explain).
Agent vs. Chatbot: A Quick Distinction
All agents can chat, but not all chatbots are agents. An agent adds autonomy — it reasons about a goal and takes real actions, not just scripted replies.
Quick Check: Agent or Not?
Based on what we've learned, which of the following best describes a key characteristic that distinguishes an AI agent from a traditional software program?
Recap: Agents & LLMs
Recap: AI agents perceive, reason, and act, adapting where rule-based software can't. The LLM is the brain that lets them understand, plan, and decide. Up next: LangChain.
Impara AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows con un tutor IA — gratis
Scrivi ed esegui vero codice nel tuo browser, ricevi aiuto istantaneo da un tutor IA disponibile 24/7, e riprendi da dove hai lasciato sul web o nell'app.
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Domande Frequenti
La lezione «Comprendere gli agenti AI e gli LLM» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Comprendere gli agenti AI e gli LLM» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, passa a CoddyKit PRO. Il corso AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Comprendere gli agenti AI e gli LLM»?
Esplori cosa sono gli agenti AI, in cosa differiscono dal software tradizionale e quale ruolo svolgono i Large Language Models nel loro funzionamento. Eserciti AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 1 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Comprendere gli agenti AI e gli LLM»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?
Sì. Ogni lezione AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Comprendere gli agenti AI e gli LLM
- Spiegazione dei componenti fondamentali di LangChain
- Costruire il primo agente semplice
- Aggiungere memoria e stato della conversazione agli agenti