Agent AI che vanno oltre semplici prompt progettati per applicazioni reali, automazione alimentata da LLM e integrazione backend senza soluzione di continuità.
Cosa consegno:
- Agent AI autonomi usando LangChain, DSPy o API OpenAI raw
- Loop di ragionamento ReAct (Thought Action Observation)
- Agent che chiamano strumenti che interagiscono con API, motori di ricerca, database
- Pipeline RAG usando Pinecone, Chroma o Weaviate per il recupero delle conoscenze
- Memoria + agent con stato (chat, workflow, logica a più passaggi)
- Esempi di casi d'uso:
- Scheduler di appuntamenti EHR: agente integrato con slot-finder, verifica utente, API del calendario e fallback
- Assistente di ricerca AI: agente retriever multi-sorgente che prende dati da documenti interni e dal web
- Bot Slack: esecuzione di comandi interni tramite API cloud e pubblicazione dei risultati
️ Pronto per Cloud & Integrazione:
- Progettato per collegarsi a applicazioni reali (FastAPI, Next.js, React, Streamlit)
- Può essere distribuito con worker, code (ad esempio Celery, SQS), task asincroni e architetture scalabili
- Codice modulare, distribuibile su AWS/GCP/Vercel con configurazione ambientale