Esercitazione di Agentic AI

Questa repository contiene una serie di esempi e pattern per costruire agenti in Python con Langchain, insieme a un progetto dimostrativo (pizzaAgent).
La struttura è organizzata come segue:

├── AgenticPatterns
│   ├── 01_tool-use.py
│   ├── 02_routing.py
│   ├── 03_reflection.py
│   └── 04_planning.py
├── README.md
├── pizzaAgent
│   ├── main.py
│   └── menu.py
└── pyproject.toml
...

---

Requisiti e setup con uv

Il progetto utilizza uv, un package manager e runner Python estremamente veloce.
Puoi trovare maggiori informazioni qui: https://docs.astral.sh/uv/

1. Inizializzare l’ambiente

Se vuoi creare un nuovo ambiente nella cartella del progetto:

uv init

2. Installare le dipendenze

Il file pyproject.toml contiene tutte le dipendenze necessarie. Per sincronizzare l’ambiente:

uv sync

3. Eseguire gli script

Puoi lanciare qualsiasi file Python tramite:

uv run <percorso_script>

Ad esempio:

uv run AgenticPatterns/01_tool-use.py
uv run pizzaAgent/main.py

---

Contenuto della repository

AgenticPatterns/

Contiene esempi di pattern per agenti:

• 01_tool-use.py — esempio di uso strumenti/azioni esterne
• 02_routing.py — routing delle richieste verso comportamenti diversi
• 03_reflection.py — riflessione e autocorrezione
• 04_planning.py — pianificazione multi-step

Ogni file è eseguibile singolarmente tramite uv run.

---

Gestione delle variabili d’ambiente (.env)

Gli script utilizzano variabili d’ambiente per configurare il modello e il provider. Crea un file .env nella root del progetto con il seguente contenuto:

CHAT_MODEL=gemini-3-flash-preview
MODEL_PROVIDER=google_genai
GOOGLE_API_KEY=TYPE-IT-HERE

Assicurati di inserire la tua Google API Key al posto di TYPE-IT-HERE.

Gli script sono predisposti per caricare automaticamente il file .env tramite la libreria dotenv. Non devi fare altro: se il file è presente nella root, le variabili saranno disponibili all’esecuzione.

---

Come iniziare

1. Clona la repository (o esegui il download da GitHub)
2. Inizializza l’ambiente con uv init
3. Installa le dipendenze con uv sync
4. Esegui uno degli script di esempio con uv run <SCRIPT.py>