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Agent Development Kit (ADK) in Node.js e TypeScript

Costruisci sistemi multi-agente AI con il framework Agent Development Kit di Google in Node.js e TypeScript: tool, memoria, orchestrazione e workflow. Esempi anche in NextJS e Angular

Durata
6h
Sessioni
2 da 3h
Livello
Intermedio
In arrivo

Questo corso sarà presto disponibile.

Stiamo finalizzando contenuti e materiali. Puoi comunque aggiungerlo al carrello per pianificarlo con il tuo team: ne discutiamo insieme nella call di consulenza gratuita e ti aggiorno appena è pronto.

[ descrizione ]

Di cosa parla
questo corso.

Contesto, obiettivi e taglio del corso. Tutto è personalizzabile in base a stack e team — questa è la base di partenza.

§01

INTRODUZIONE

Il prossimo passo evolutivo dell'AI generativa non sono più i singoli prompt o chatbot, ma sistemi multi-agente capaci di ragionare, pianificare, utilizzare tool esterni e collaborare tra loro per portare a termine task complessi.

Agent Development Kit (ADK) è il framework open source di Google pensato proprio per questo: costruire agenti autonomi e orchestrare squadre di agenti specializzati che lavorano insieme.

In questo corso imparerai a utilizzare ADK in Node.js e TypeScript per realizzare applicazioni agentiche complete: dal primo agente con accesso a Google Search fino a workflow complessi con orchestrazione sequenziale, parallela e iterativa.

§02

COS'È ADK

Agent Development Kit non è una libreria che si limita a chiamare un LLM: è un'infrastruttura completa per progettare agenti autonomi.

Mette a disposizione astrazioni concrete per definire tool personalizzati, gestire la memoria conversazionale, applicare pattern di delegation ("Agent-as-a-Tool") e comporre agenti in pipeline più articolate.

A differenza di soluzioni "tutto in un prompt", con ADK ogni componente è ispezionabile, testabile e riutilizzabile.
Questo significa codice più solido, scalabile e adatto a finire in produzione.
§03

COSA PUOI COSTRUIRE

Alcuni esempi pratici di applicazioni che imparerai a sviluppare:
• Assistenti di viaggio capaci di pianificare itinerari con budget, prenotazioni e suggerimenti personalizzati
• Team di agenti specializzati che si scambiano il controllo a seconda della richiesta dell'utente
• Router intelligenti che instradano le domande agli agenti più adatti
• Workflow sequenziali con step ordinati e stato condiviso (es. ricerca → analisi → sintesi)
• Loop di refinement che migliorano iterativamente un output finché non soddisfa criteri di validazione
• Esecuzioni parallele di sotto-task con aggregazione finale dei risultati

Tutto in TypeScript, con un'architettura modulare facilmente integrabile in backend Node.js, Next.js, NestJS o microservizi esistenti.

§04

OBIETTIVO DEL CORSO

Al termine del corso sarai in grado di progettare e implementare sistemi multi-agente reali, non più solo prototipi.

Imparerai a scegliere il pattern di orchestrazione giusto per ogni problema (router, sequence, loop, parallel), a costruire tool che si interfacciano con API e database, a gestire memoria e contesto in modo strutturato, e a debuggare il flusso di esecuzione di un agente complesso.

Se hai già esperienza con l'SDK di Gemini e vuoi salire di un livello, ADK è lo strumento che ti permette di passare da "chiamate a un LLM" a "applicazioni agentiche enterprise-grade".

I concetti appresi sono trasferibili anche ad altri framework agentici (LangGraph, LlamaIndex, CrewAI), rendendo questo corso un investimento solido a prescindere dal provider scelto.
§05

REQUISITI

È richiesta una buona conoscenza di JavaScript (ES6+) e TypeScript, in particolare la gestione di codice asincrono (async/await) e tipizzazione di funzioni e oggetti complessi.

È fortemente consigliato aver già seguito il corso Applicazioni Agentiche con Gemini SDK, NodeS & TypeScript, o avere comunque familiarità con concetti base degli LLM (system instructions, structured output, function calling).

Non è richiesta nessuna conoscenza pregressa di machine learning.
[ programma ]

Cosa vediamo,
in dettaglio.

Il programma viene rifinito con il team prima del corso, in base a stack, obiettivi e livello. Quella che vedi è la base: possiamo accelerare o approfondire dove serve e, se necessario, modificare il programma.
La maggior parte del corso è live-coding, con esempi pratici.

7 moduli · 27 argomenti
  1. M01

    Fondamenti e Setup

    • Cos'è ADK e quando ha senso usarlo rispetto al solo SDK Gemini
    • Architettura: Agent, Runner, Session, Tool
    • Setup Node.js + TypeScript + ADK
    • Configurazione Google AI Studio / Vertex AI
    • Primo agente con accesso a Google Search
  2. M02

    Tool e Function Calling

    • Creare Custom Tool tipizzati in TypeScript
    • Integrare API REST, database e servizi esterni
    • Validazione input/output e gestione degli errori nei tool
    • Best practice per nomi, descrizioni e schemi dei tool
  3. M03

    Agent-as-a-Tool e Specializzazione

    • Il pattern Agent-as-a-Tool: agenti che invocano altri agenti
    • Costruire un team di agenti specializzati (es. ricerca, prenotazioni, calcoli)
    • Delega multi-livello e separazione delle responsabilità
  4. M04

    Memoria e Sessione

    • Memoria conversazionale e multi-turn
    • Stato di sessione condiviso tra agenti
    • Persistenza del contesto e strategie di compaction
  5. M05

    Orchestrazione e Workflow

    • Router Agent: dispatching intelligente verso lo specialista corretto
    • SequentialAgent: workflow ordinati con stato condiviso
    • LoopAgent: refinement iterativo con criteri di uscita
    • ParallelAgent: esecuzione concorrente e sintesi dei risultati
  6. M06

    Produzione e Best Practice

    • Logging, tracing e debug del flusso di esecuzione
    • Test e mock di tool e agenti
    • Deploy: integrazione in backend Node.js / Next.js / API serverless
    • Costi, latenza e ottimizzazione dei modelli per agente
  7. M07

    Progetto End-to-End: UI + Servizi Node con ADK

    • Esporre un agente ADK come servizio Node tramite API REST (Express o Next.js API Routes)
    • Realizzare una semplice UI in Angular SSR o Next.js (a vostra discrezione) per consumare i servizi agentici
    • Gestione di request/response, streaming delle risposte e stato della conversazione lato client
    • Pattern di integrazione frontend-backend, gestione errori e UX per applicazioni agentiche
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