Alessandro Romano jest bardzo doświadczonym naukowcem zajmującym się danymi, z tytułem licencjata informatyki oraz magistra nauki o danych. Współpracował z wieloma różnymi firmami i organizacjami, a obecnie pełni funkcję starszego naukowca danych w gigancie logistycznym Kuehne+Nagel. Alessandro jest przede wszystkim pasjonatem statystyki i eksperymentów cyfrowych, ma także spore doświadczenie w stosowaniu tych umiejętności do rozwiązywania złożonych problemów. Regularnie dzieli się swoją wiedzą, przemawiając na wydarzeniach takich jak PyCon i ODSC.

[su_expand more_text="English" less_text="Less" height="0" text_color="#000000" link_color="#0088FF" link_align="left"]

The evolution of AI has seen a remarkable transition from standalone language models (LLMs) to compound systems integrating diverse functionalities, culminating in the rise of agentic AI. This talk traces the journey of AI systems, exploring how agentic AI enables autonomous reasoning, planning, and action, making it a pivotal development in solving complex, dynamic problems.

We will dive into the principles of agentic AI, discussing how it works and why it is essential for creating adaptive, task-oriented solutions. The session will then introduce **CrewAI**, an open-source Python package that simplifies the development of intelligent agents. Through a practical use case, participants will learn how to implement their first agent with CrewAI, gaining hands-on insights into leveraging this powerful tool to unlock new possibilities in AI-driven applications.

[/su_expand]