Il laboratorio dove trasformi idee in prototipi di AI agents pronti da testare.
Starter kit · Template · Demo end-to-end · Best practice — dal concept alla prima release.
"Dalla scintilla di un'idea a un agente AI funzionante — nel minor tempo possibile."
Agent Engineering Studio è uno spazio open-source pensato per chi vuole progettare, costruire e testare AI agents senza partire da zero. Tutto ciò che trovi qui ha un unico obiettivo: ridurre la distanza tra il concept e la prima release.
| Risorsa | Descrizione | |
|---|---|---|
| 🧩 | Starter Kit | Boilerplate pronti all'uso per avviare un progetto di AI agent in pochi minuti — struttura, dipendenze e configurazione già al loro posto. |
| 📐 | Template | Architetture di riferimento e pattern collaudati (ReAct, Plan-and-Execute, Tool-Use, Multi-Agent) con codice documentato e pronto da personalizzare. |
| 🎬 | Demo End-to-End | Progetti completi che mostrano un agent in azione dalla prima chiamata API al deploy, con dati e scenari reali. |
| 📖 | Best Practice | Guide, checklist e lezioni apprese sul campo per gestire prompt engineering, memory, tool integration, testing e osservabilità. |
| 📚 | Books & Risorse | Approfondimenti, reference architecture e materiali di studio per padroneggiare l'agent engineering. |
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│ 1. PROTOTIPA VELOCE → Fail fast, learn faster │
│ 2. CODICE REALE → Niente slide-ware, solo codice │
│ 3. RIPRODUCIBILE → Chiunque può clonare ed eseguire │
│ 4. COMPONIBILE → Moduli riutilizzabili tra progetti │
│ 5. OPEN → Contribuisci, forka, migliora │
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- Setup dell'organizzazione e struttura dei repository
- Primo starter kit — Single Agent con tool-use
- Template Multi-Agent (orchestrator + specialist agents)
- Demo end-to-end: RAG Agent con Azure Cosmos DB e vector search
- Guida completa: dall'idea al deploy su Azure
- Collection di prompt pattern per agents
- Framework di testing e valutazione agenti
Le contribuzioni sono benvenute! Che si tratti di un bug fix, un nuovo template o una best practice da condividere:
- Forka il repository che ti interessa
- Crea un branch per la tua feature (
feat/nome-feature) - Apri una Pull Request con una descrizione chiara
Ogni idea conta. Se hai un pattern che funziona, condividilo con la community.
 Giuseppe Zileni Fondatore & Maintainer 
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