Starter Kit
Template pronti per partire: agenti, tool, orchestrazioni. Fork e inizia.
Agent Engineering Studio
Il laboratorio dove le idee diventano AI agents.
Starter kit, template, demo end-to-end e best practice — dal concept alla prima release.
Le aree dello studio
Progetti End-to-End
Demo complete dal concept al deploy. Stack reali, codice funzionante.
Best Practice
Pattern, architetture e convenzioni testate. Impara dai nostri errori.
Community Lab
Contribuisci, testa, migliora. Ogni progetto è aperto e documentato.
Pubblicazioni
Libri tecnici per sviluppatori, architect e decision maker
Amazon's trademark is used under license from Amazon.com, Inc. or its affiliates.
Supporta il Progetto
Se questo progetto open-source ti è utile, considera di offrire un caffè per aiutare a mantenerlo attivo e in crescita.
🤖 Help the projectProgetti
Progetti open-source per sistemi multi-agente e AI engineering
In Development
Knowledge Graph
Sistema completo con pipeline di ingestion, vector store, graph database, hybrid RAG, interfaccia web e orchestrazione multi-agent basata su LangGraph. Progetto companion del libro "Knowledge Graph: dalla Teoria alla Pratica".
Architettura
Client / LLM Host
MCP Server :8080
Agent API :8002
FastAPI :8000
Neo4j :7474
Redis :6379
Ollama :11434
Next.js UI :3000
Moduli
knowledge-graph-api FastAPI backend — ingestion, RAG, graph Python · FastAPI · Pydantic v2
knowledge-graph-ui Next.js 15 web frontend Next.js 15 · React 19 · Tailwind CSS 4
knowledge-graph-mcp MCP server — espone le API come tool LLM Python · FastMCP · SSE transport
knowledge-graph-agents Multi-agent orchestration (LangGraph) Python · LangGraph · StateGraph
Multi-Agent System (Supervisor + Specialists)
Orchestrator Classifica intent, crea il piano — mai tool diretti
Ingestion Health check, dedup, ingest documenti
Analyst Vector search / graph traversal / hybrid (3 strategie)
Validator 4 Cypher query, KGQualityReport con overall_health
KGC Graph Completion — relazioni mancanti
Synthesis RAG context + LLM, report Markdown
Monitor Health check + quality check, alert summary
Pipeline
Ingestion Document → Chunking → Embedding → Dedup → Entity Extraction → Redis + Neo4j
RAG Query Question → Intent Classification → Vector Search → Graph Traversal → LLM Generation
Multi-Agent Request → Orchestrator (LangGraph) → Specialist Agent → HTTP Tools → Response
Stack
Modelli LLM
Servizi Docker Compose
UI
localhost:3000 Next.js frontend API
localhost:8000 FastAPI REST + Swagger Agent API
localhost:8002 Multi-Agent Orchestration MCP Server
localhost:8080 MCP tool layer (SSE) Neo4j
localhost:7474 Graph DB Browser RedisInsight
localhost:8001 Redis web UI