This chapter introduces the core concepts and setup needed to build agentic workflows using LlamaIndex. Get hands-on practice with tools like Tavily and OpenAI models, define your first tool function, and create an intelligent agent capable of interacting with the web. By the end, you'll have a fully functional AI agent built with LlamaIndex, ready to tackle real-world tasks.

Welcome!

Getting started with LlamaIndex

What are agents?

Creating an agent

Do agents remember?

Maintaining state across agent runs

Streaming output and events

Building an Agent

Why stop at one agent when you can build a team? In this chapter, you'll unlock the power of multi-agent systems, where specialized agents work together like a research squad, each with a unique role. You'll build your own collaborative agent workflow that searches, writes, and reviews, showing how teamwork makes your AI smarter and more scalable.

Che cosa sono i sistemi multi‑agent?

Sistema multi-agent con AgentWorkflow

Creare workflow agentici da zero

Progettare workflow multi-step con eventi personalizzati

Concorrenza e raccolta degli eventi

Mettere insieme un sistema multi-agent

Aggiungere l'auto-riflessione al workflow

Riepilogo

Creating a Deep Research Workflow

Pronto a creare il tuo team di agent AI? In questo corso partirai da un singolo assistente intelligente e arriverai a workflow agentici completi che pianificano, cercano, ricordano e collaborano. Con LlamaIndex realizzerai sistemi potenti in grado di affrontare compiti complessi come ricerche approfondite e reportistica. Lungo il percorso imparerai a orchestrare strumenti, memoria e collaborazione multi-agent per dare vita ai tuoi workflow di AI.

<h2>Crea agenti AI intelligenti e capaci partendo da zero</h2>

Scopri come creare flussi di lavoro intelligenti da zero usando LlamaIndex, un framework super potente per gestire il comportamento dell'intelligenza artificiale. Partendo da una configurazione con un solo agente e passando alla collaborazione multi-agente, creerai un sistema in grado di fare ricerche, generare report e riflettere sui propri risultati.
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<h2>Crea e gestisci flussi di lavoro con agenti</h2>

Inizierai creando un semplice agente AI usando la classe AgentWorkflow e collegandolo a funzioni come la ricerca sul web. Imparerai come dare ai tuoi agenti una sorta di "memoria" usando il contesto e rendere le loro risposte più vivaci con output in streaming. Man mano che il corso va avanti, scoprirai cose avanzate come gestire gli eventi, l'esecuzione in parallelo e creare flussi di lavoro personalizzati usando la logica basata sui passaggi. Implementerai anche dei cicli di auto-riflessione per permettere agli agenti di migliorare i propri risultati.
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<h2>Progettare sistemi multi-agente con LlamaIndex</h2>

Nell'ultima fase, andrai oltre i sistemi a agente singolo creando team di agenti AI che lavorano insieme. Creerai flussi di lavoro in cui ogni agente avrà un ruolo specifico, come fare ricerche, scrivere e rivedere, e condividerà le informazioni attraverso un contesto comune. Proverai flussi di lavoro sequenziali, ciclici e ramificati, imparando come gestire attività complesse con più agenti.

Intermediate Python

Crea flussi di lavoro AI agentici che pianificano, cercano, memorizzano e collaborano con LlamaIndex.

Creare workflow agentici con LlamaIndex

Crea flussi di lavoro con agenti AI che possono pianificare, cercare, ricordare e collaborare usando LlamaIndex.

Aggiungere l'auto-riflessione al workflow

Creare workflow agentici con LlamaIndex

Istruzioni dell'esercizio

Esercizio pratico interattivo