Agenti Intelligenti 2026/2027

Il corso ha l’obiettivo di fornire agli studenti una solida comprensione degli agenti intelligenti e dei sistemi multi-agente (MAS), concentrandosi sia sui fondamenti teorici sia sulle applicazioni pratiche. Si esploreranno concetti chiave come l’autonomia, le architetture basate su agenti, il ragionamento automatico, e le reti Bayesiane. Gli studenti analizzeranno inoltre paradigmi emergenti, tra cui agentic AI e gli agenti neuro-simbolici, e acquisiranno esperienza pratica con tecnologie e piattaforme per la creazione e l’implementazione di agenti intelligenti, programmazione logica inclusa. Infine, i principi, le tecnologie, e i metodi basati sugli agenti verranno utilizzati quali fondamenti per l'ingegneria dei sistemi intelligenti.

Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale

• Intelligenza e verità
• Tecniche simboliche, subsimboliche e non simboliche

Intelligenza Artificiale simbolica

• Logica e programmazione logica / Prolog
• Programmazione a vincoli / MiniZinc
• Ragionamento automatico
• Pianificazione automatica / STRIPS

Fondamenti dell’agenzia

• Intelligenza e autonomia
• Logiche e architetture BDI / Jason
• Ragionamento in condizioni di incertezza: ragionamento probabilistico, logica fuzzy, ragionamento bayesiano

Sistemi multi-agente

• Agreement technologies: comunicazione, cooperazione, coordinamento
  Agenti neuro-simbolici
• Tecniche neuro-simboliche / SKI/SKE
• XAI, agenti autoesplicativi

Agenti AI

• Agenti e sistemi multi-agente subsimbolici
• Agenti basati sulla GenAI
• Apprendimento distribuito nei sistemi multi-agente
• LangGraph / AutoGen / CrewAI

• Lezioni teoriche in aula con uso di lucidi
• Esempi discussi e costruiti in aula al computer dal docente e da esperti
• Laboratorio

• Esame scritto in aula
• Progetto (opzionale)