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🎤 Sessione con Lorenzo Barbieri

🤖 Realizzare agenti per il mondo Microsoft 365: da Agent Builder a Agent 365

Agent Builder, Copilot Studio, Microsoft Foundry, Microsoft Agent Framework, Agent 365… e sì: “What the Fork!!!” 🍴

Se ti senti sommerso da sigle e buzzword, questa è LA sessione che ti rimette in carreggiata: faremo luce su cosa sono davvero gli agenti e come portarli in produzione nel mondo Microsoft 365.

🧩 Cosa vedrai:
Scenario reali su Teams, Copilot, SharePoint & Co.
Demo pratiche (niente teoria infinita)
Come scegliere lo strumento giusto senza impazzire
Idee concrete per automatizzare processi e aumentare produttività

🔥 Se lavori con M365 e vuoi costruire agenti che fanno sul serio, non puoi perdertela.

📌 Scrivi nei commenti: in quale area li useresti subito? (Teams 🟣 / SharePoint 📁 / Copilot / altro 👇)

https://globalai.community/chapters/rome/events/agentcon-rome/

#Microsoft365 #Copilot #Teams #SharePoint #AI
🎤 Sessione con Corrado De Bari: "Next-Gen AI Assistants: Open, Interoperable, Extensible con WayFlow"

🌍 La Generative AI sta cambiando (davvero) il modo in cui progettiamo e integriamo sistemi intelligenti nei flussi di lavoro reali.

🧩 WayFlow è un framework Open Source in Python, costruito sull’Open Agent Specification: un nuovo paradigma per creare assistenti AI modulari, interoperabili ed estendibili.

Cosa lo rende potente?
Unisce modelli “agent-style” + capacità workflow-oriented
Componenti riusabili e adattabili
Integrazioni più pulite, meno lock-in, più velocità

🔧 Se fai ricerca, sviluppi prodotti o costruisci automazioni: questa è la direzione giusta per creare AI assistant robusti e pronti per il mondo reale.

📌 Ti interessa vedere come progettare agenti che parlano tra loro e si inseriscono nei processi senza frizioni? Scrivi nei commenti: “WAYFLOW” e ti mando i punti chiave della sessione. 👇

https://social.dotnetcode.it/l/09ff3eac

#WayFlow #GenerativeAI #OpenSource #Python #AI...
🎙️ Sessione con Sepehr Samadi: “Designing Deterministic Agents Around Non-Deterministic LLMs”

⚠️ Le LLM sono probabilistiche. Il software in produzione no. E quando qualcosa “va storto in silenzio”… è già troppo tardi.

🚀 Approccio engineering-first, con pattern davvero testati su sistemi agentici reali (LangChain/LangGraph, AutoGen, CrewAI, Azure OpenAI) — niente demo da laboratorio.

Cosa vedremo:
🧩 Contratti strutturati & validazione
• Schema JSON + vincoli di tool-calling
• Guard rail semantici tra gli step
• Confidence scoring: quando fidarsi (e quando NO)

🧨 Failure mode taxonomy
• Tool misuse & loop incontrollati
• Allucinazioni “sicure” in catene multi-step
• Context drift su run lunghi
• Spirali ricorsive in grafi multi-agent

🛡️ Resilience patterns
• Retry vs escalation: riprovo, re-instrado o fermo?
• Tool execution idempotente in LangGraph
• Gestione token budget su pipeline multi-step
• Riduzione blast radius: sandbox + permessi minimi

🔍 Observability
• Tracing turn-by-turn (LangGrap...