Corso Agenti AI ed MCP

Corso Agenti AI ed MCP. Un agente AI è un sistema software autonomo che percepisce l’ambiente, prende decisioni e agisce per raggiungere obiettivi specifici, evolutosi da semplici bot anni ’50 a complessi modelli agentici basati su LLM. Questi agenti servono a svolgere compiti come assistenza utente, automazione di processi, analisi dati e interazione con sistemi esterni senza bisogno di continue istruzioni umane.

Il concetto di agente AI nasce già negli anni ’50 con programmi come il Logic Theorist (1956), e si è sviluppato passando da chatbot basici a sofisticati agenti LLM capaci di apprendere e adattarsi dinamicamente.

Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto lanciato da Anthropic nel novembre 2024 per connettere i modelli di linguaggio (LLM) a fonti dati e strumenti esterni in modo unificato e sicuro. MCP funge da “porta USB-C” per applicazioni AI, standardizzando il modo in cui si scambiano contesto e comandi tra agenti e sistemi, riducendo la complessità delle integrazioni personalizzate. Nato per risolvere il problema delle connessioni punto-punto tra AI e dati, MCP è stato adottato da OpenAI, Google DeepMind e numerosi tool provider entro i primi mesi del 2025, dimostrando la sua capacità di favorire architetture agentiche scalabili e interoperabili.

Agenti AI: Definizione e funzionalità
Un agente AI è “un’entità che percepisce l’ambiente, elabora informazioni, prende decisioni autonome e compie azioni per raggiungere determinati obiettivi”. A differenza dei modelli generativi classici, gli agenti possono pianificare, mantenere memoria delle interazioni e adattarsi a scenari complessi con poca supervisione umana.

A cosa servono

• Automazione di processi: gestiscono flussi di lavoro ripetitivi in azienda (es. approvazioni, reportistica).
• Assistenti virtuali: rispondono a domande, prenotano servizi o svolgono operazioni (es. booking viaggi, gestione email).
• Analisi e raccomandazioni: elaborano grandi volumi di dati per supportare decisioni (es. finanza, sanità).

Origini storiche
Le prime forme di agenti erano chatbot testuali rudimentali degli anni ’60-’70, mentre il Logic Theorist (1956) è considerato uno dei primi programmi agentici per la risoluzione autonoma di problemi matematici. Negli anni 2000 le innovazioni in machine learning e deep learning hanno portato agenti via via più autonomi, fino ai moderni agenti basati su LLM che integrano ragionamento, memoria e pianificazione iterativa.

Protocollo MCP: Cosa è MCP
Il Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto rilasciato da Anthropic il 25 novembre 2024, pensato per uniformare il modo in cui le applicazioni AI accedono a dati, eseguono funzioni e interagiscono con strumenti esterni. MCP definisce un’interfaccia JSON-RPC che permette ai client AI (agent) di richiedere contesto e azioni a server MCP hostati su diverse piattaforme.

A cosa serve

• Interoperabilità: consente a qualsiasi agent AI di connettersi a molteplici fonti dati (database, API, filesystem) con un’unica integrazione.
• Sicurezza e isolamento: separa il modello AI dal backend dati, controllando permessi e flussi di accesso in modo centralizzato.
• Scalabilità: semplifica l’aggiunta di nuovi strumenti o fonti al framework agentico senza modifiche al core del modello.

Nascita e adozione
Anthropic ha annunciato MCP nel novembre 2024, affiancato da SDK in Python, TypeScript, Java e C# per favorire l’adozione rapida da parte degli sviluppatori. Entro i primi mesi del 2025 OpenAI e Google DeepMind hanno integrato MCP nei loro agent SDK, mentre piattaforme come Replit, Sourcegraph e Zed hanno già rilasciato server MCP per i propri tool di sviluppo.

Obiettivi del Corso Agenti AI ed MCP:

Utilizzare Python per creare server e client MCP, creare applicazioni basate su agenti utilizzando LLM remoti o locali.

Requisiti per i discenti:

Conoscenza Python. Non servono conoscenze pregresse di Machine Learning.

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Corso Agenti AI ed MCP: attivabile solo per le aziende e su richiesta.

Modalità virtual classroom online in diretta (o frontale in-house).