ai-agents-for-beginners

Configurazione del Corso

Introduzione

Questa lezione coprirà come eseguire gli esempi di codice di questo corso.

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Clona o Fai un Fork di Questo Repository

Per iniziare, clona o fai un fork del repository GitHub. Questo ti permetterà di avere una tua versione del materiale del corso per eseguire, testare e modificare il codice!

Puoi farlo cliccando sul link per fare il fork del repository.

Ora dovresti avere la tua versione forkata di questo corso al seguente link:

Forked Repo

Clone Superficiale (consigliato per workshop / Codespaces)

Il repository completo può essere grande (~3 GB) quando scarichi tutta la cronologia e tutti i file. Se stai partecipando solo al workshop o hai bisogno solo di alcune cartelle delle lezioni, un clone superficiale (o un clone sparso) evita la maggior parte di quel download troncando la cronologia e/o saltando i blob.

Clone superficiale rapido — cronologia minima, tutti i file

Sostituisci <your-username> nei comandi qui sotto con l’URL del tuo fork (o l’URL upstream se preferisci).

Per clonare solo la cronologia dell’ultimo commit (download ridotto):

git clone --depth 1 https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

Per clonare un ramo specifico:

git clone --depth 1 --branch <branch-name> https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

Clone parziale (sparso) — blob minimi + solo cartelle selezionate

Questo utilizza il clone parziale e il checkout sparso (richiede Git 2.25+ ed è consigliato un Git moderno con supporto per il clone parziale):

git clone --depth 1 --filter=blob:none --sparse https://github.com/<your-username>/ai-agents-for-beginners.git

Accedi alla cartella del repository:

Per bash:

cd ai-agents-for-beginners

Per Powershell:

Set-Location ai-agents-for-beginners

Specifica quindi quali cartelle desideri (l’esempio sotto mostra due cartelle):

git sparse-checkout set 00-course-setup 01-intro-to-ai-agents

Dopo aver clonato e verificato i file, se hai bisogno solo dei file e vuoi liberare spazio (senza cronologia git), elimina i metadati del repository (💀irreversibile — perderai tutte le funzionalità Git: nessun commit, pull, push o accesso alla cronologia).

Per Linux/macOS:

rm -rf .git

Per Windows:

Remove-Item -Recurse -Force .git

Utilizzo di GitHub Codespaces (consigliato per evitare grandi download locali)

Consigli

Esecuzione del Codice

Questo corso offre una serie di Jupyter Notebook che puoi eseguire per ottenere esperienza pratica nella costruzione di AI Agents.

Gli esempi di codice utilizzano:

Richiede un Account GitHub - Gratuito:

1) Semantic Kernel Agent Framework + GitHub Models Marketplace. Etichettato come (semantic-kernel.ipynb) 2) AutoGen Framework + GitHub Models Marketplace. Etichettato come (autogen.ipynb)

Richiede un Abbonamento Azure: 3) Azure AI Foundry + Azure AI Agent Service. Etichettato come (azureaiagent.ipynb)

Ti incoraggiamo a provare tutti e tre i tipi di esempi per vedere quale funziona meglio per te.

Qualunque opzione tu scelga, determinerà quali passaggi di configurazione dovrai seguire di seguito:

Requisiti

Abbiamo incluso un file requirements.txt nella radice di questo repository che contiene tutti i pacchetti Python richiesti per eseguire gli esempi di codice.

Puoi installarli eseguendo il seguente comando nel terminale alla radice del repository:

pip install -r requirements.txt

Consigliamo di creare un ambiente virtuale Python per evitare conflitti e problemi.

Configurazione di VSCode

Assicurati di utilizzare la versione corretta di Python in VSCode.

image

Configurazione per Esempi con Modelli GitHub

Passaggio 1: Recupera il tuo GitHub Personal Access Token (PAT)

Questo corso utilizza il GitHub Models Marketplace, fornendo accesso gratuito a Large Language Models (LLMs) che utilizzerai per costruire AI Agents.

Per utilizzare i modelli GitHub, dovrai creare un GitHub Personal Access Token.

Puoi farlo andando alle impostazioni dei Personal Access Token nel tuo account GitHub.

Segui il Principio del Minimo Privilegio quando crei il tuo token. Questo significa che dovresti dare al token solo i permessi necessari per eseguire gli esempi di codice in questo corso.

  1. Seleziona l’opzione Fine-grained tokens sul lato sinistro dello schermo navigando verso le Impostazioni dello sviluppatore.

    Quindi seleziona Generate new token.

    Generate Token

  2. Inserisci un nome descrittivo per il tuo token che rifletta il suo scopo, rendendolo facile da identificare in seguito.

    🔐 Raccomandazione sulla Durata del Token

    Durata raccomandata: 30 giorni Per una postura più sicura, puoi optare per un periodo più breve—come 7 giorni 🛡️ È un ottimo modo per impostare un obiettivo personale e completare il corso mentre il tuo slancio di apprendimento è alto 🚀.

    Token Name and Expiration

  3. Limita l’ambito del token al tuo fork di questo repository.

    Limit scope to fork repository

  4. Restringi i permessi del token: Sotto Permissions, clicca sulla scheda Account, e clicca sul pulsante “+ Add permissions”. Apparirà un menu a tendina. Cerca Models e seleziona la casella corrispondente. Add Models Permission

  5. Verifica i permessi richiesti prima di generare il token. Verify Permissions

  6. Prima di generare il token, assicurati di essere pronto a memorizzarlo in un luogo sicuro come un gestore di password, poiché non sarà mostrato di nuovo dopo la sua creazione. Store Token Securely

Copia il tuo nuovo token appena creato. Ora lo aggiungerai al file .env incluso in questo corso.

Passaggio 2: Crea il tuo file .env

Per creare il tuo file .env, esegui il seguente comando nel terminale.

cp .env.example .env

Questo copierà il file di esempio e creerà un .env nella tua directory dove inserirai i valori per le variabili di ambiente.

Con il tuo token copiato, apri il file .env nel tuo editor di testo preferito e incolla il token nel campo GITHUB_TOKEN. GitHub Token Field

Ora dovresti essere in grado di eseguire gli esempi di codice di questo corso.

Configurazione per Esempi con Azure AI Foundry e Azure AI Agent Service

Passaggio 1: Recupera il tuo Endpoint del Progetto Azure

Segui i passaggi per creare un hub e un progetto in Azure AI Foundry qui: Panoramica delle risorse Hub

Una volta creato il tuo progetto, dovrai recuperare la stringa di connessione per il tuo progetto.

Puoi farlo andando alla pagina Panoramica del tuo progetto nel portale Azure AI Foundry.

Project Connection String

Passaggio 2: Crea il tuo file .env

Per creare il tuo file .env, esegui il seguente comando nel terminale.

cp .env.example .env

Questo copierà il file di esempio e creerà un .env nella tua directory dove inserirai i valori per le variabili di ambiente.

Con il tuo token copiato, apri il file .env nel tuo editor di testo preferito e incolla il token nel campo PROJECT_ENDPOINT.

Passaggio 3: Accedi ad Azure

Come buona pratica di sicurezza, utilizzeremo l’autenticazione senza chiavi per autenticarti ad Azure OpenAI con Microsoft Entra ID.

Successivamente, apri un terminale ed esegui az login --use-device-code per accedere al tuo account Azure.

Una volta effettuato l’accesso, seleziona il tuo abbonamento nel terminale.

Variabili di Ambiente Aggiuntive - Azure Search e Azure OpenAI

Per la lezione Agentic RAG - Lezione 5 - ci sono esempi che utilizzano Azure Search e Azure OpenAI.

Se desideri eseguire questi esempi, dovrai aggiungere le seguenti variabili di ambiente al tuo file .env:

Pagina Panoramica (Progetto)

Centro di Gestione

Pagina Modelli + Endpoint

Portale Azure

Pagina Esterna

Configurazione dell’autenticazione senza chiavi

Piuttosto che codificare le tue credenziali, utilizzeremo una connessione senza chiavi con Azure OpenAI. Per farlo, importeremo DefaultAzureCredential e successivamente chiameremo la funzione DefaultAzureCredential per ottenere la credenziale.

from azure.identity import DefaultAzureCredential, InteractiveBrowserCredential

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Prossima Lezione

Ora sei pronto per eseguire il codice di questo corso. Buon apprendimento sul mondo degli Agenti AI!

Introduzione agli Agenti AI e ai Casi d’Uso degli Agenti

Disclaimer:
Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione AI Co-op Translator. Sebbene ci impegniamo per garantire l’accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale umana. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall’uso di questa traduzione.

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