Tutorial:

• Richiamo sicuro degli strumenti (Arcade)
• Ingestione di RAG resistente (Ingesto)
• Memoria agente: doppia memoria e ricerca semantica (Redis)
• Containerizzazione degli agenti con Docker
• Implementazione di LLM on-premise con Ollama
• Comunicazione multi-agente con protocollo A2A
• Implementazione scalabile di GPU per agenti di intelligenza artificiale (Runpod)
• Sicurezza completa tramite agente (LlamaFirewall)

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https://github.com/NirDiamant/agents-towards-production

Agente AI^?

in produzione richiede di superare il divario tra prototipi instabili e sistemi robusti. Questo manuale open-source fornisce le linee guida per scalare i flussi di lavoro, gestire i costi di inferenza e monitorare le prestazioni in tempo reale.

1.Valutazione e Test dei Prompt:Prima fase di stabilizzazione.

Crea una suite di test rigorosa con dataset di riferimento per misurare la regressione del modello a ogni modifica dei prompt o dei flussi.

2.Integrazione dei Tool e Sicurezza:Gestione delle chiamate esterne.

Isola l’esecuzione degli strumenti usando container leggeri e implementa validazioni strette sui parametri passati dall’agente per prevenire iniezioni o azioni non autorizzate.

3.Monitoraggio e Tracing:Osservabilità in tempo reale.

Utilizza strumenti di tracciamento per analizzare i singoli passaggi decisionali dell’agente, identificare i colli di bottiglia e ottimizzare la latenza complessiva.

Aspetto	Sviluppo Locale	Produzione
Gestione Errori	Log in console e debug manuale	Tentativi automatici (retry), fallback e circuit breaker
Latenza	Accettabile se inferiore a 10 secondi	Ottimizzata con streaming e caching semantico
Costi	Monitoraggio opzionale	Controllo dei token e budget per utente