# Atto 1: Incontra il tuo Assistente di Ricerca AI 🤖 ![lab1](../../../../translated_images/it/lab1.1dd5210a7d114e2e.webp) ## La Sfida Stai lanciando "Future Bytes," il tuo nuovo podcast tecnologico. Il primo episodio parla delle ultime scoperte nell'IA, ma hai 24 ore per: 1. Ricercare l'argomento 2. Trovare fonti credibili 3. Scrivere un copione coinvolgente 4. Farlo suonare naturale **Colpo di scena**: Non devi farlo da solo. Stai per costruire il tuo primo assistente AI che può aiutarti in tutto questo. Lo chiameremo Alex — il tuo instancabile partner di ricerca che non ha mai bisogno di dormire. ## Perché Small Language Models? (Spoiler: Sono Fantastici) Pensa ai Small Language Models (SLM) come alla tua AI personale che vive *sul tuo* computer. Niente cloud, niente costi mensili, niente condivisione dubbia dei dati. **Perché gli SLM sono 🔥:** - **🏠 Funziona sul tuo dispositivo**: Laptop, desktop, anche un Raspberry Pi potente - **💸 Costi zero continuativi**: Niente tariffe API che ti mangiano i soldi del pranzo - **🔒 Privacy al primo posto**: I tuoi dati non lasciano mai il tuo dispositivo - **⚡ Fulmineo**: Nessun ritardo internet, risposte immediate - **🪦 Leggero**: 1B-10B parametri contro 100B+ dei grandi modelli **SLM popolari**: Qwen 3, Phi-4, Gemma 3 (in questo workshop usiamo Qwen) ## Il Tuo Kit di Strumenti ### Ollama: Il Tuo Gestore di Modelli AI [Ollama](https://ollama.com/) è come Steam per i modelli AI. Scarica, esegui e gestisci modelli con comandi semplici. **Cosa lo rende fantastico:** - Un comando per scaricare ed eseguire qualsiasi modello - Funziona su Mac, Windows, Linux - Usa automaticamente la tua GPU se ne hai una - Super efficiente in termini di memoria ### Microsoft Agent Framework: Dove Succede la Magia [Microsoft Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) è il tuo parco giochi per costruire agenti AI che possono: - 💬 Chattare e ricordare cosa hai detto - 🛠️ Usare strumenti personalizzati (come cercare sul web o controllare il meteo) - 🧠 Ragionare attraverso problemi complessi passo dopo passo - 🤝 Lavorare con altri agenti in squadra - 🔌 Connettersi a diversi provider AI (OpenAI, Ollama, Azure) **I Componenti Base:** - **Agenti**: I tuoi assistenti AI con compiti specifici - **Strumenti**: Capacità speciali che gli dai - **Memoria**: Per non dimenticare la conversazione - **Ragionamento**: Insegnare loro a pensare, non solo rispondere ## Il Tuo Montaggio di Addestramento: 4 Missioni ### Missione 1: Crea il Tuo Primo Agente 📓 [Apri il Notebook](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) **La Sfida**: Costruisci Alex, il tuo AI scrittore di copioni per podcast. Alex deve generare dialoghi tra due conduttori che discutono di tecnologia. **Cosa Imparerai**: - Come svegliare un agente AI (è più facile che svegliarsi il lunedì) - Dargli personalità e istruzioni - Far generare copioni veri per un podcast - Capire cosa ti risponde **Condizione di Vittoria**: Alex crea un copione per il pilota di "Future Bytes" sull'IA! 🎯 ### Missione 2: Dai a Alex Superpoteri (Strumenti!) 📓 [Apri il Notebook](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) **La Sfida**: Alex è intelligente, ma non sa che tempo fa oggi né che ore sono. Risolviamo dando degli strumenti! **Cosa Imparerai**: - Creare funzioni Python personalizzate come "strumenti" - Lasciare che Alex decida *quando* usare quale strumento - Osservarlo risolvere problemi in autonomia - Combinare più strumenti per compiti complessi **Condizione di Vittoria**: Chiedi "Che tempo fa a Tokyo?" e Alex lo scopre da solo! ☁️ ### Missione 3: Insegna a Alex a Pensare 📓 [Apri il Notebook](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) **La Sfida**: Fai vedere ad Alex come ragiona. Quando risolve problemi, vuoi vedere *come* pensa, non solo la risposta. **Cosa Imparerai**: - Attivare la "modalità ragionamento" (come mostrare il processo in matematica) - Vedere il processo di pensiero passo dopo passo di Alex - Capire il prompting a catena di pensieri - Fare debug quando Alex si confonde **Condizione di Vittoria**: Poni un problema matematico difficile e guarda Alex ragionare! 🧠 ### Missione 4: Connetti Alex a Internet 📓 [Apri il Notebook](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) **La Sfida**: La conoscenza di Alex ha una data di scadenza. Connettiamolo al web per info in tempo reale! **Cosa Imparerai**: - Costruire uno strumento personalizzato di ricerca web - Integrare API esterne - Gestire elegantemente gli errori di rete - Ottenere info oltre i dati di addestramento di Alex **Condizione di Vittoria**: Chiedi le notizie tech di oggi e ottieni risultati freschi! 📰 ## Prima di Iniziare 🚀 **Equipaggiamento Necessario**: - Python 3.10+ installato - Ollama in esecuzione (verifica con `ollama --version`) - VS Code con estensione Python - Almeno 8GB di RAM (16GB per un’esperienza più fluida) ## Ordine delle Missioni Segui i notebook in sequenza per la storia completa: 1. [00.BasicAgent-agent.ipynb](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) — Incontra Alex (il tuo primo agente) 2. [01.BasicAgent-tools.ipynb](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) — È ora del potenziamento! 3. [02.BasicAgent-reasoning.ipynb](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) — Insegna a Alex a pensare 4. [03.BasicAgent-websearch.ipynb](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) — Accesso a Internet abilitato! ## Cosa Imparerai Dopo l’Atto 1, sarai in grado di: - ✅ Eseguire modelli AI sul tuo hardware (niente cloud necessario!) - ✅ Costruire agenti con personalità e competenze personalizzate - ✅ Dare strumenti agli agenti per risolvere problemi reali - ✅ Far mostrare agli agenti il loro processo di ragionamento - ✅ Connettere agenti a fonti di dati esterni - ✅ Fare debug quando qualcosa va storto ## Quando le Cose Si Rompono (E Come Aggiustarle) 🔧 ### "Alex non si carica! Memoria esaurita!" **La Soluzione**: Il tuo computer sta faticando. Prova a chiudere altre app o passa a un modello più piccolo. 8GB di RAM è il minimo indispensabile. ### "Alex è lentissimo" **La Soluzione**: Abilita l’accelerazione GPU nelle impostazioni di Ollama. Oppure riduci la dimensione della finestra di contesto. Modalità fulmine attivata! 🏎️ ### "Gli strumenti non funzionano!" **La Soluzione**: Ricontrolla le firme delle tue funzioni. Alex ha bisogno di suggerimenti di tipo corretti per capire cosa fa lo strumento. Pensalo come dare istruzioni chiare. ## Link Utili 🔗 - [Documentazione Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) — Guide ufficiali ed esempi - [Libreria Modelli Ollama](https://ollama.com/library) — Sfoglia tutti i modelli disponibili - [Modello Qwen](https://ollama.com/library/qwen3) — Incontra il cervello della tua AI - [Esempi di Codice](https://github.com/microsoft/agent-framework/tree/main/python/samples) — Prendi ispirazione da qui ## Prossimo Step: Atto 2 🎬 Hai un agente. Ma se avessi una *squadra* di agenti che lavorano insieme? Nell’Atto 2 costruirai la tua crew di produzione podcast completa: - **Agente Ricercatore**: Trova le migliori fonti - **Agente Scrittore**: Crea il copione perfetto - **Editor (Tu!)**: Approva o richiede modifiche Mettiamo in scena un po’ di magia AI! → [Atto 2: Assembla la tua Squadra di Produzione](02.AIAgentOrchestrationAndWorkflows.md) --- **Bloccato?** Fai domande durante il workshop. Impariamo tutti insieme! 🙌 --- **Avvertenza**: Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Pur impegnandoci per l’accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un essere umano. 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