Come posso garantire il successo del mio progetto basato su un agente di intelligenza artificiale?

Per garantire il successo del tuo progetto di agente AI, definisci chiaramente il compito in una sola frase e decidi il livello di autonomia con cui ti senti a tuo agio. Inoltre, implementa schemi rigorosi per gli strumenti, la registrazione dei log e strategie di validazione per prevenire gli errori più comuni e consentire una migliore risoluzione dei problemi.

Quali aspetti devo considerare nella progettazione degli strumenti per il mio agente di intelligenza artificiale?

Quando si progettano strumenti per l'agente di intelligenza artificiale, è fondamentale che siano specifici, tipizzati e con permessi limitati. Evitate strumenti generici in grado di eseguire qualsiasi azione. Create invece chiamate di funzione specifiche che l'agente possa utilizzare per garantire sicurezza e affidabilità.

Come posso impostare delle condizioni di arresto precise per il mio agente di intelligenza artificiale?

Per impostare condizioni di arresto chiare per il tuo agente IA, definisci un numero massimo di passaggi che può eseguire, insieme a timeout e controlli di completamento. Questo aiuterà a evitare che l'agente rimanga bloccato in cicli infiniti e garantirà che possa segnalare i problemi quando necessario.

Qual è il modo migliore per gestire la memoria in un agente di intelligenza artificiale?

Gestisci la memoria del tuo agente IA suddividendola in componenti a breve e a lungo termine. Mantieni la memoria a breve termine compatta, concentrandoti sulle fasi e sui piani correnti, mentre utilizza la memoria a lungo termine per informazioni stabili come le preferenze dell'utente e le regole organizzative.

Esistono schemi specifici per la pianificazione delle attività all'interno di un agente di intelligenza artificiale?

Sì, è possibile utilizzare diversi modelli di pianificazione, come ad esempio le checklist per le attività prevedibili, i cicli ReAct per le risposte adattive ai risultati degli strumenti e i modelli supervisore-operatore che consentono la separazione dei ruoli per i progetti complessi. Scegliete un metodo di pianificazione in base alle esigenze specifiche del vostro agente.

Come posso valutare efficacemente le prestazioni del mio agente di intelligenza artificiale?

Per valutare le prestazioni del tuo agente IA, crea una suite di scenari che includa percorsi ottimali, casi limite e richieste ambigue. Assegna un punteggio ai risultati in base a metriche quali il tasso di successo delle attività, il tempo di risposta e il recupero dagli errori, al fine di migliorarne continuamente le capacità.

Come costruire un agente AI

In breve: per costruire un agente di intelligenza artificiale che funzioni nella pratica, trattatelo come un ciclo controllato: acquisite l'input, decidete l'azione successiva, richiamate uno strumento con un ambito ristretto, osservate il risultato e ripetete finché non viene superato un chiaro controllo di "completamento". È utile quando il compito è composto da più fasi e richiede l'utilizzo di strumenti; se un singolo comando risolve il problema, si può saltare l'agente. Aggiungete schemi rigorosi per gli strumenti, limiti di passaggi, registrazione dei log e un validatore/critico in modo che, quando gli strumenti falliscono o gli input sono ambigui, l'agente passi a un livello superiore invece di rimanere in un ciclo infinito.

Punti chiave:

Ciclo di controllo: implementare la ripetizione input→azione→osservazione con condizioni di arresto esplicite e numero massimo di passi.

Progettazione degli strumenti: mantenete gli strumenti specifici, tipizzati, con permessi e validati per evitare il caos generato da funzionalità "fai qualsiasi cosa".

Igiene della memoria: utilizzare uno stato compatto a breve termine più un recupero a lungo termine; evitare di scaricare trascrizioni complete.

Resistenza agli abusi: aggiungere liste di elementi consentiti, limiti di frequenza, idempotenza e "simulazione" per le azioni rischiose.

Testabilità: mantenere una serie di scenari (errori, ambiguità, iniezioni) e rieseguirli a ogni modifica.

Come costruire un agente di intelligenza artificiale? Infografica

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1) Cos'è un agente AI, in termini di persone normali 🧠

Un agente di intelligenza artificiale è un ciclo. Documentazione "Agents" di LangChain

Ecco fatto. Un loop con un cervello al centro.

Input → pensare → agire → osservare → ripetere. Carta ReAct (ragionamento + azione)

Dove:

L'input è una richiesta dell'utente o un evento (nuova e-mail, ticket di supporto, ping del sensore).
Think è un modello linguistico che ragiona sul passo successivo.
Act sta chiamando uno strumento (cerca documenti interni, esegui codice, crea un ticket, redige una risposta). Guida alla chiamata della funzione OpenAI
Observe sta leggendo l'output dello strumento.
La ripetizione è ciò che lo fa sembrare "agente" invece che "chiacchierone". Documentazione "Agents" di LangChain

Alcuni agenti sono fondamentalmente macro intelligenti. Altri agiscono più come operatori junior in grado di destreggiarsi tra le varie attività e di recuperare dagli errori. Entrambe le funzioni sono importanti.

Inoltre, non hai bisogno di una completa autonomia. Anzi... probabilmente non la vuoi 🙃

2) Quando dovresti creare un agente (e quando no) 🚦

Crea un agente quando:

Il lavoro è articolato in più fasi e cambia a seconda di ciò che accade a metà strada.
Il lavoro richiede l'utilizzo di strumenti (database, CRM, esecuzione di codice, generazione di file, browser, API interne). Documentazione "Strumenti" di LangChain
Si vogliono risultati ripetibili con limiti, non solo risposte una tantum.
È possibile definire "fatto" in modo che un computer possa verificarlo, anche in modo approssimativo.

Non creare un agente quando:

Un semplice prompt + risposta risolve il problema (non esagerare con l'ingegneria, altrimenti ti odierai).
È necessario un determinismo perfetto (gli agenti possono essere piuttosto coerenti, ma non robotici).
Non hai strumenti o dati per connetterti, quindi si tratta per lo più solo di vibrazioni.

Siamo onesti: metà dei "progetti di agenti di intelligenza artificiale" potrebbe essere un flusso di lavoro con poche regole di ramificazione. Ma ehi, a volte anche l'atmosfera conta 🤷♂️

3) Cosa rende una buona versione di un agente AI ✅

Ecco la sezione "Cosa rende una buona versione di" che hai richiesto, solo che sarò un po' schietto:

Una buona versione di un agente di intelligenza artificiale non quella che pensa di più. È quella che:

Sa cosa gli è consentito fare (limiti di competenza)
Utilizza gli strumenti in modo affidabile (chiamate strutturate, tentativi, timeout) Guida alla chiamata di funzioni OpenAI AWS "Timeout, tentativi e backoff con jitter"
Mantiene lo stato pulito (memoria che non si deteriora) LangChain "Panoramica della memoria"
Spiega le proprie azioni (tracce di audit, non dump di ragionamenti segreti) NIST AI RMF 1.0 (affidabilità e trasparenza)
Si arresta in modo appropriato (controlli di completamento, numero massimo di passaggi, escalation) Documentazione "Agenti" di LangChain
Fallisce in modo sicuro (chiede aiuto, non ha allucinazioni di autorità) NIST AI RMF 1.0
È testabile (puoi eseguirlo su scenari predefiniti e valutare i risultati)

Se il tuo agente non può essere testato, è fondamentalmente una slot machine molto affidabile. Divertente alle feste, terrificante in produzione 😬

4) Gli elementi costitutivi fondamentali di un agente (l'”anatomia” 🧩)

La maggior parte degli agenti solidi è composta da questi pezzi:

A) Il ciclo del controller 🔁

Questo è l'orchestratore:

prendere un gol
chiedi al modello la prossima azione
strumento di esecuzione
aggiungere osservazione
ripetere fino al completamento Documentazione "Agenti" di LangChain

B) Strumenti (ovvero capacità) 🧰

Gli strumenti sono ciò che rende efficace un agente: la documentazione "Strumenti" di LangChain

query di database
invio di e-mail
estrazione di file
codice in esecuzione
chiamata di API interne
scrivere su fogli di calcolo o CRM

C) Memoria 🗃️

Due tipi di questioni sono importanti:

memoria a breve termine: contesto di esecuzione corrente, passaggi recenti, piano attuale
memoria a lungo termine: preferenze dell'utente, contesto del progetto, conoscenza recuperata (spesso tramite incorporamenti + un archivio vettoriale) documento RAG

D) Pianificazione e politica decisionale 🧭

Anche se non lo chiami "pianificazione", hai bisogno di un metodo:

liste di controllo
Strumento "pensa poi" in stile ReAct Carta ReAct
grafici delle attività
modelli supervisore-lavoratore
modelli supervisore-lavoratore Microsoft AutoGen (framework multi-agente)

E) Guardrail e valutazione 🧯

permessi
schemi di strumenti sicuri OpenAI Structured Outputs
convalida dell'output
limiti di passo
registrazione
testa NIST AI RMF 1.0

Sì, è più un'operazione ingegneristica che di sollecitazione. Il che è... più o meno il punto.

5) Tabella comparativa: metodi popolari per creare un agente 🧾

Di seguito è riportata una "Tabella di confronto" realistica, con qualche particolarità, perché le squadre vere sono particolari 😄

Strumento/Framework	Pubblico	Prezzo	Perché funziona	Note (piccolo caos)
Catena Lan	costruttori a cui piacciono i componenti in stile Lego	abbastanza gratuito + infra	grande ecosistema per strumenti, memoria, catene	puoi diventare veloce come uno spaghetto se non nomini le cose in modo chiaro
Indice dei lama	Squadre con un'elevata presenza di RAG	abbastanza gratuito + infra	forti modelli di recupero, indicizzazione, connettori	ottimo quando il tuo agente è fondamentalmente "cerca + agisci"... il che è comune
Approccio in stile OpenAI Assistants	team che desiderano una configurazione più rapida	basato sull'utilizzo	modelli di chiamata degli strumenti incorporati e stato di esecuzione	meno flessibile in alcuni angoli, ma pulito per molte app	OpenAI esegue l'API OpenAI Assistants, chiamata di funzione
Kernel semantico	sviluppatori che desiderano un'orchestrazione strutturata	abbastanza gratuito	astrazione ordinata per competenze/funzioni	sembra "un'azienda ordinata" - a volte è un complimento 😉
AutoGen	sperimentatori multi-agente	abbastanza gratuito	modelli di collaborazione agente-agente	può parlare troppo; stabilire regole di terminazione rigide
CrewAI	tifosi delle “squadre di agenti”	abbastanza gratuito	ruoli + compiti + passaggi di consegne sono facili da esprimere	funziona meglio quando i compiti sono chiari e non confusi
Pagliaio	ricerca + persone di pipeline	abbastanza gratuito	condotte solide, recupero, componenti	meno “teatro agente”, più “fabbrica pratica”
Crea il tuo loop personalizzato	maniaci del controllo (affettuosi)	il tuo tempo	magia minima, massima chiarezza	di solito è la cosa migliore a lungo termine... finché non reinventi tutto 😅

Non esiste un unico vincitore. La scelta migliore dipende dal fatto che il compito principale del tuo agente sia il recupero di informazioni, l'esecuzione di strumenti, il coordinamento multi-agenteo l'automazione del flusso di lavoro.

6) Come costruire un agente AI passo dopo passo (la ricetta vera e propria) 🍳🤖

Questa è la parte che la maggior parte delle persone salta, chiedendosi poi perché l'agente si comporti come un procione in una dispensa.

Fase 1: Definisci il lavoro in una frase 🎯

Esempi:

"Scrivi una bozza di risposta al cliente utilizzando il contesto della policy e del ticket, quindi chiedi l'approvazione."
“Esamina una segnalazione di bug, riproducila e proponi una correzione.”
“Trasforma gli appunti imperfetti delle riunioni in compiti, responsabili e scadenze.”

Se non riesci a definirlo in modo semplice, non ci riuscirà nemmeno il tuo agente. Voglio dire, potrebbe farlo, ma improvviserà, e l'improvvisazione è il modo in cui i budget vanno a morire.

Fase 2: Decidi il livello di autonomia (basso, medio, piccante) 🌶️

Bassa autonomia: suggerisce i passaggi, l'utente clicca su "approva".
Medio: esegue strumenti, elabora bozze di output, intensifica l'incertezza
Alto: esegue end-to-end, invia ping agli umani solo in caso di eccezioni

Inizia con un livello più basso di quello che desideri. Puoi sempre aumentarlo più avanti.

Fase 3: Scegli la tua strategia modello 🧠

Di solito si sceglie:

un modello forte per tutto (semplice)
un modello potente + modello più piccolo per passaggi economici (classificazione, routing)
modelli specializzati (visione, codice, discorso) se necessario

Decidere inoltre:

token massimi
temperatura
se consentire lunghe tracce di ragionamento internamente (è possibile, ma non esporre la catena di pensiero grezza agli utenti finali)

Fase 4: definire gli strumenti con schemi rigorosi 🔩

Gli strumenti dovrebbero essere:

stretto
digitato
autorizzato
output strutturati OpenAI convalidati

Invece di uno strumento chiamato do_anything(input: string), crea:

search_kb(query: stringa) -> risultati[]
create_ticket(titolo: stringa, corpo: stringa, priorità: enum) -> ticket_id
send_email(to: stringa, oggetto: stringa, corpo: stringa) -> stato Guida alla chiamata di funzioni OpenAI

Se date all'agente una motosega, non sorprendetevi se poterà una siepe e rimuoverà anche la recinzione.

Passaggio 5: Costruisci il loop del controller 🔁

Ciclo minimo:

Inizia con l'obiettivo + contesto iniziale
Chiedi al modello: "Prossima azione?"
Se lo strumento chiama - esegue lo strumento
Aggiungi osservazione
Controllare le condizioni di arresto
Ripeti (con il numero massimo di passaggi) la documentazione "Agents" di LangChain.

Aggiungere:

timeout
tentativi (attenzione: i tentativi possono ripetersi) AWS "Timeout, tentativi e backoff con jitter"
formattazione degli errori dello strumento (chiara, strutturata)

Fase 6: aggiungi la memoria con attenzione 🗃️

A breve termine: mantenere un "riepilogo dello stato" compatto e aggiornato a ogni passaggio. LangChain "Panoramica della memoria"
A lungo termine: memorizzare informazioni durevoli (preferenze utente, regole dell'organizzazione, documentazione stabile).

Regola pratica:

se cambia spesso, mantienilo a breve termine
se è stabile, conservare a lungo termine
se è sensibile, conservarlo il meno possibile (o per niente)

Passaggio 7: aggiungere la convalida e un passaggio "critico" 🧪

Un modello pratico ed economico:

l'agente genera il risultato
il validatore controlla la struttura e i vincoli
revisioni facoltative del modello critico per passaggi mancanti o violazioni delle policy NIST AI RMF 1.0

Non è perfetto, ma coglie una quantità impressionante di assurdità.

Passaggio 8: registra tutto ciò che ti pentirai di non aver registrato 📜

Tronco d'albero:

chiamate strumento + input + output
decisioni prese
errori
risultati finali
token e latenza Introduzione all'osservabilità di OpenTelemetry

Futuro: ti ringrazierai. Presente: dimenticherai. Questa è la vita 😵💫

7) Chiamata di strumenti che non ti spezza l'anima 🧰😵

La chiamata degli strumenti è il momento in cui "Come costruire un agente di intelligenza artificiale" diventa vera e propria ingegneria del software.

Rendere gli strumenti affidabili (affidabile è un bene)

Gli strumenti affidabili sono:

deterministico
di portata limitata
facile da testare
è sicuro rieseguire le "Richieste idempotenti" di Stripe

Aggiungere protezioni al livello degli strumenti, non solo prompt

I prompt sono suggerimenti cortesi. La convalida degli strumenti è una porta chiusa a chiave. Output strutturati di OpenAI

Fare:

liste consentite (quali strumenti possono essere eseguiti)
convalida dell'input
limiti di velocità Guida ai limiti di velocità OpenAI
controlli dei permessi per utente/organizzazione
“modalità di prova” per azioni rischiose

Progettazione per guasti parziali

Gli strumenti falliscono. Le reti traballano. L'autorizzazione scade. Un agente deve:

interpretare gli errori
riprova con backoff quando appropriato Strategia di ripetizione di Google Cloud (backoff + jitter)
scegli strumenti alternativi
intensificare quando si è bloccati

Un trucco efficace ma discreto: restituire errori strutturati come:

tipo: auth_error
tipo: non trovato
tipo: rate_limited
In questo modo il modello può rispondere in modo intelligente anziché farsi prendere dal panico.

8) Un ricordo che ti aiuta invece di tormentarti 👻🗂️

La memoria è potente, ma può anche trasformarsi in un cassetto pieno di cianfrusaglie.

Memoria a breve termine: mantienila compatta

Utilizzo:

ultimi N passi
un riepilogo in esecuzione (aggiornato a ogni ciclo)
piano attuale
vincoli attuali (budget, tempo, politiche)

Se si inserisce tutto nel contesto, si ottiene:

costo più elevato
latenza più lenta
più confusione (sì, anche allora)

Memoria a lungo termine: recupero anziché “riempimento”

La maggior parte della “memoria a lungo termine” è più simile a:

incorporamenti
negozio vettoriale
generazione aumentata del recupero (RAG) documento RAG

L'agente non memorizza. Recupera i frammenti più rilevanti in fase di esecuzione. LlamaIndex "Introduzione a RAG"

Regole pratiche di memoria

Memorizza le "preferenze" come fatti espliciti: "All'utente piacciono i riepiloghi puntati e odia le emoji" (lol, non qui però 😄)
Memorizzare le “decisioni” con timestamp o versioni (altrimenti si accumulano le contraddizioni)
Non conservare mai segreti a meno che tu non ne abbia veramente bisogno

Ed ecco la mia metafora imperfetta: la memoria è come un frigorifero. Se non lo pulisci mai, alla fine il tuo panino avrà il sapore di cipolle e rimpianti.

9) Modelli di pianificazione (da semplici a fantasiosi) 🧭✨

La pianificazione è solo una decomposizione controllata. Non renderla mistica.

Modello A: Planner di checklist ✅

Il modello produce un elenco di passaggi
Esegue passo dopo passo
Aggiorna lo stato della checklist

Ottimo per l'onboarding. Semplice e testabile.

Schema B: ciclo ReAct (ragione + atto) 🧠→🧰

il modello decide la prossima chiamata dello strumento
osserva l'output
ripete il documento ReAct

Questa è la classica sensazione dell'agente.

Modello C: Supervisore-lavoratore 👥

il supervisore suddivide l'obiettivo in attività
i lavoratori eseguono compiti specializzati
il supervisore unisce i risultati Microsoft AutoGen (framework multi-agente)

Ciò è utile quando le attività sono parallelizzabili o quando si desiderano "ruoli" diversi, come:

ricercatore
programmatore
editore
Controllore QA

Modello D: Pianifica e poi esegui con ripianificazione 🔄

creare un piano
eseguire
se i risultati dello strumento cambiano la realtà, riprogrammare

Questo impedisce all'agente di seguire ostinatamente un piano sbagliato. Anche gli umani lo fanno, a meno che non siano stanchi, nel qual caso seguono anche loro piani sbagliati.

10) Sicurezza, affidabilità e non essere licenziati 🔐😅

Se il tuo agente può intraprendere azioni, hai bisogno di una progettazione di sicurezza. Non è un optional, ma una necessità. NIST AI RMF 1.0

Limiti rigidi

numero massimo di passi per corsa
numero massimo di chiamate di utensili al minuto
spesa massima per sessione (budget token)
strumenti limitati dietro l'approvazione

Trattamento dei dati

oscurare gli input sensibili prima di effettuare la registrazione
ambienti separati (sviluppo vs produzione)
permessi dello strumento con privilegi minimi

vincoli comportamentali

costringere l'agente a citare frammenti di prove interne (non link esterni, solo riferimenti interni)
richiedono indicatori di incertezza quando la fiducia è bassa
richiedere di "porre una domanda chiarificatrice" se gli input sono ambigui

Un agente affidabile non è quello più sicuro di sé. È quello che sa quando tirare a indovinare... e lo dice.

11) Test e valutazione (la parte che tutti evitano) 🧪📏

Non puoi migliorare ciò che non puoi misurare. Sì, questa frase è banale, ma è fastidiosamente vera.

Costruisci un set di scenari

Crea 30-100 casi di test:

percorsi felici
casi limite
casi di "fallimento dello strumento"
richieste ambigue
prompt avversari (tentativi di iniezione di prompt) OWASP Top 10 per le app LLM OWASP LLM01 Iniezione di prompt

Risultati del punteggio

Utilizza parametri come:

tasso di successo del compito
tempo di completamento
tasso di recupero degli errori degli strumenti
tasso di allucinazioni (affermazioni senza prove)
tasso di approvazione umana (se in modalità supervisionata)

Test di regressione per prompt e strumenti

Ogni volta che cambi:

schema dello strumento
istruzioni di sistema
logica di recupero
formato della memoria
Eseguire nuovamente la suite.

Gli agenti patogeni sono animali sensibili. Come le piante d'appartamento, ma più costosi.

12) Modelli di distribuzione che non prosciugano il tuo budget 💸🔥

Inizia con un singolo servizio

API del controller dell'agente
servizi di strumenti dietro di esso
registrazione + monitoraggio Primer sull'osservabilità di OpenTelemetry

Aggiungere controlli sui costi in anticipo

memorizzazione nella cache dei risultati del recupero
compressione dello stato della conversazione con riepiloghi
utilizzando modelli più piccoli per il routing e l'estrazione
limitare la “modalità di pensiero profondo” ai passaggi più difficili

Scelta architettonica comune

controller stateless + archivio di stato esterno (DB/redis)
Le chiamate agli strumenti sono idempotenti ove possibile Stripe "Richieste idempotenti"
coda per attività lunghe (in modo da non tenere aperta una richiesta web per sempre)

Inoltre: costruisci un "kill switch". Non ne avrai bisogno finché non ne avrai davvero, davvero bisogno 😬

13) Note conclusive: la versione breve su come costruire un agente AI 🎁🤖

Se non ricordi altro, ricorda questo:

Come costruire un agente AI riguarda principalmente la creazione di un ciclo sicuro attorno a un modello. Documentazione "Agents" di LangChain
Inizia con un obiettivo chiaro, poca autonomia e strumenti rigorosi. Output strutturati di OpenAI
Aggiungere memoria tramite il recupero, non con un riempimento infinito del contesto. Articolo RAG
La pianificazione può essere semplice: le checklist e la ripianificazione possono fare la differenza.
La registrazione e i test trasformano il caos degli agenti in qualcosa che puoi spedire. Introduzione all'osservabilità di OpenTelemetry
I guardrail appartengono al codice, non solo ai prompt. La Top 10 OWASP per le app LLM

Un agente non è magico. È un sistema che prende decisioni giuste abbastanza spesso da essere prezioso... e ammette la sconfitta prima che causi danni. In un certo senso, è silenziosamente confortante 😌

E sì, se lo si costruisce bene, è come assumere un piccolo stagista digitale che non dorme mai, a volte va nel panico e ama la burocrazia. Quindi, in pratica, uno stagista.

Esempio concreto: Creazione di un agente AI per la gestione del triage dell'assistenza clienti 🎫🤖

Scenario

Immaginate un piccolo team di assistenza clienti che riceve dalle 120 alle 180 richieste di supporto a settimana. La maggior parte delle richieste non è complessa, ma richiede comunque tempo: reimpostazione della password, domande sulla fatturazione, segnalazioni di bug, richieste di nuove funzionalità e messaggi del tipo "è questo il comportamento previsto?".

Un semplice chatbot può preparare delle risposte, ma non è in grado di verificare in modo affidabile lo stato dell'account, effettuare ricerche nella knowledge base, classificare l'urgenza o decidere quando è necessario l'intervento di un operatore umano. È qui che l'intervento di un operatore umano diventa fondamentale.

L'obiettivo non è sostituire completamente l'assistenza clienti. L'obiettivo è creare un agente con un basso livello di autonomia che legga un nuovo ticket, ne raccolga il contesto, rediga una bozza di risposta e instradi il ticket alla coda appropriata. Qualsiasi comunicazione diretta con il cliente deve comunque essere approvata da un operatore umano.

Di cosa ha bisogno l'assistente

Per operare in sicurezza, l'agente necessita di un insieme ridotto e controllato di input e strumenti:

Il testo del ticket in arrivo
Tipo di piano tariffario del cliente, anzianità dell'account e stato di fatturazione recente
Registro delle modifiche recenti del prodotto o incidenti noti
Articoli del centro assistenza interno
Uno strumento di aggiornamento dei ticket con campi limitati
Uno strumento per la bozza di risposta, non per l'invio di email
Una chiara politica di escalation

L'elenco degli strumenti dovrebbe rimanere volutamente ristretto:

centro_assistenza_ricerca(query)
ottenere_stato_cliente(ID_cliente)
verifica_incidenti_noti(area_prodotto)
aggiorna_categoria_ticket(ticket_id, categoria, priorità)
bozza_risposta(ticket_id, testo_risposta)
escalate_to_human(ticket_id, motivo)

Notate cosa manca: non sono presenti strumenti per "rimborsare il cliente", "chiudere l'account" o "inviare una risposta definitiva". Queste azioni sono troppo rischiose per una prima versione.

Esempio di istruzione

Sei un addetto al triage dell'assistenza clienti per un prodotto SaaS.

Il tuo compito è classificare i ticket in arrivo, raccogliere solo il contesto necessario, redigere una bozza di risposta e decidere se il ticket debba essere inoltrato a un livello superiore.

Regole:

Non inviare risposte direttamente ai clienti.

Prima di rispondere a domande sui prodotti, consulta il centro assistenza.

Prima di rispondere a domande relative a fatturazione, piano tariffario o accesso, verifica lo stato del cliente.

Se il cliente menziona minacce legali, perdita di dati, problemi di sicurezza, mancato pagamento, cancellazione dell'account o utilizza un linguaggio aggressivo, è necessario rivolgersi a un operatore umano.

Se la risposta non è supportata dai contenuti del centro assistenza o dai dati dell'account recuperati, specifica cosa manca e inoltra la richiesta a un livello superiore.

Interrompere dopo un massimo di 6 chiamate all'utensile.

Un ticket è considerato "completato" solo quando include una categoria, una priorità, un riepilogo delle prove, una bozza di risposta e indica se è necessaria l'approvazione umana o se è stato inoltrato a un livello superiore.

Come testarlo

Inizia con 30 ticket di prova prima di collegarlo agli utenti reali:

10 ticket standard, come il ripristino della password, i limiti del piano e domande di base del tipo "come faccio?"
5 scontrini di fatturazione
5 segnalazioni di bug
5 biglietti ambigui con informazioni mancanti
5 tipologie di biglietti rischiosi, come problemi di sicurezza, richieste di rimborso e reclami arrabbiati

Per ogni biglietto, punteggio:

Ha scelto la categoria giusta?
Ha utilizzato lo strumento corretto prima di rispondere?
Ha evitato affermazioni infondate?
Ha fatto aumentare i biglietti a rischio?
La bozza necessitava di una revisione approfondita?

Un semplice foglio di calcolo con indicazione "superato/non superato" è sufficiente all'inizio. Non complicate eccessivamente il sistema di valutazione prima di aver verificato se l'agente sta effettivamente apportando valore.

Risultato

Risultato esemplificativo: cronometrando 30 ticket campione prima e dopo l'utilizzo di questo flusso di lavoro, un responsabile dell'assistenza clienti potrebbe misurare quanto segue:

Il tempo medio di primo triage si è ridotto da 6 minuti per ticket a 90 secondi
30 ticket smistati in 45 minuti anziché in 3 ore
27 biglietti su 30 sono stati inseriti nella categoria corretta
5 su 5 ticket rischiosi sono stati gestiti correttamente
0 risposte dei clienti inviate senza approvazione umana

Questi numeri rappresentano una stima esemplificativa, non un parametro di riferimento comprovato. La misurazione è facile da replicare: cronometra manualmente lo stesso gruppo di ticket di prova, quindi elaborali tramite l'agente e confronta l'accuratezza della categoria, l'accuratezza dell'escalation e il tempo di modifica.

Cosa può andare storto?

L'agente può comunque fallire in modi del tutto normali.

Potrebbe classificare come "urgente" un cliente frustrato ma semplice perché il linguaggio utilizzato suona aggressivo. Potrebbe redigere una risposta sicura di sé basandosi su un articolo di aiuto obsoleto. Potrebbe continuare a cercare quando la soluzione corretta sarebbe quella di inoltrare la richiesta a un livello superiore. Potrebbe rivelare troppi dettagli dell'account in una bozza di risposta.

La soluzione non è "scrivere un prompt migliore" e sperare. Bisogna imporre dei limiti precisi:

Segnalare tempestivamente eventuali clausole di fatturazione, sicurezza, legali o di cancellazione
Richiedere citazioni dagli articoli della guida interna nel riepilogo delle prove
Mantenere l'invio della risposta soggetto ad approvazione umana
Registra ogni chiamata di strumento e la bozza finale
Rieseguire la suite di test da 30 ticket dopo ogni richiesta, strumento o modifica delle policy

Da portare via in modo pratico

Un agente valido non ha bisogno di un'autonomia eccessiva. In questo esempio, il valore deriva da un ciclo controllato: leggere il ticket, recuperare il contesto corretto, classificarlo, redigere una risposta e fermarsi per la revisione. Questo approccio è molto più affidabile, testabile e migliorabile rispetto a un agente che cerca di "gestire l'assistenza" con un unico, lungo prompt.

Domande frequenti

Cos'è un agente AI, in parole semplici?

Un agente di intelligenza artificiale è fondamentalmente un ciclo che si ripete: riceve input, decide il passo successivo, utilizza uno strumento, legge il risultato e ripete finché non è completato. La componente "agente" deriva dall'agire e dall'osservare, non solo dal chiacchierare. Molti agenti sono semplicemente automazioni intelligenti con accesso agli strumenti, mentre altri si comportano più come operatori junior in grado di recuperare gli errori.

Quando dovrei creare un agente AI invece di usare semplicemente un prompt?

Costruisci un agente quando il lavoro è articolato in più fasi, cambia in base ai risultati intermedi e richiede l'utilizzo di strumenti affidabili (API, database, ticketing, esecuzione di codice). Gli agenti sono utili anche quando si desiderano risultati ripetibili con guardrail e un modo per contrassegnare il processo come "fatto". Se una semplice risposta rapida funziona, un agente di solito non genera overhead e modalità di errore aggiuntive.

Come posso creare un agente di intelligenza artificiale che non resti bloccato nei loop?

Utilizza condizioni di arresto forzato: numero massimo di passaggi, numero massimo di chiamate agli strumenti e controlli di completamento chiari. Aggiungi schemi di strumenti strutturati, timeout e tentativi che non verranno ripetuti all'infinito. Registra le decisioni e gli output degli strumenti in modo da poter individuare eventuali errori. Una valvola di sicurezza comune è l'escalation: se l'agente è incerto o ripete gli errori, dovrebbe chiedere aiuto anziché improvvisare.

Qual è l'architettura minima per Come creare un agente AI?

Come minimo, è necessario un ciclo di controllo che fornisca al modello un obiettivo e un contesto, richieda l'azione successiva, esegua uno strumento se richiesto, aggiunga l'osservazione e ripeta. Sono inoltre necessari strumenti con forme di input/output rigorose e un controllo "fatto". Anche un ciclo personalizzabile può funzionare bene se si mantiene pulito lo stato e si applicano limiti di passo.

Come dovrei progettare la chiamata degli strumenti in modo che sia affidabile in produzione?

Mantieni gli strumenti ristretti, tipizzati, autorizzati e convalidati: evita uno strumento generico "fai_qualsiasi_cosa". Preferisci schemi rigorosi (come output strutturati/chiamate di funzioni) in modo che l'agente non possa gestire manualmente gli input. Aggiungi liste consentite, limiti di velocità e controlli delle autorizzazioni utente/organizzazione a livello di strumento. Progetta gli strumenti in modo che siano sicuri da rieseguire quando possibile, utilizzando modelli di idempotenza.

Qual è il modo migliore per aggiungere memoria senza peggiorare le prestazioni dell'agente?

Considerate la memoria come due parti: stato di esecuzione a breve termine (passaggi recenti, piano attuale, vincoli) e recupero a lungo termine (preferenze, regole stabili, documentazione pertinente). Mantenete la memoria a breve termine compatta, con riepiloghi in esecuzione, non trascrizioni complete. Per la memoria a lungo termine, il recupero (incorporamenti + archivio vettoriale/pattern RAG) di solito è meglio che "inserire" tutto nel contesto e confondere il modello.

Quale modello di pianificazione dovrei utilizzare: checklist, ReAct o supervisore-lavoratore?

Un pianificatore di checklist è ottimo quando le attività sono prevedibili e si desidera qualcosa di facile da testare. I cicli in stile ReAct sono efficaci quando i risultati degli strumenti cambiano le azioni successive. I modelli supervisore-lavoratore (come la separazione dei ruoli in stile AutoGen) sono utili quando le attività possono essere parallelizzate o trarre vantaggio da ruoli distinti (ricercatore, programmatore, QA). Pianificare e poi eseguire con ripianificazione è una pratica via di mezzo per evitare piani ostinati e sbagliati.

Come posso rendere sicuro un agente se può intraprendere azioni reali?

Utilizza autorizzazioni con privilegi minimi e limita gli strumenti rischiosi dietro modalità di approvazione o "dry-run". Aggiungi budget e limiti: numero massimo di passaggi, spesa massima e limiti di chiamata strumento al minuto. Edulcora i dati sensibili prima della registrazione e separa gli ambienti di sviluppo da quelli di produzione. Richiedi flag di incertezza o domande di chiarimento quando gli input sono ambigui, invece di lasciare che la sicurezza sostituisca le prove.

Come posso testare e valutare un agente di intelligenza artificiale in modo che migliori nel tempo?

Crea una suite di scenari con percorsi ottimali, casi limite, guasti degli strumenti, richieste ambigue e tentativi di iniezione di prompt (in stile OWASP). Valuta i risultati come il successo dell'attività, il tempo di completamento, il ripristino da errori degli strumenti e le richieste senza prove. Ogni volta che modifichi gli schemi degli strumenti, i prompt, il recupero o la formattazione della memoria, esegui nuovamente la suite. Se non puoi testarla, non puoi distribuirla in modo affidabile.

Come posso distribuire un agente senza aumentare la latenza e i costi?

Uno schema comune è un controller stateless con un archivio di stato esterno (DB/Redis), servizi di strumenti a supporto e un potente sistema di logging/monitoraggio (spesso OpenTelemetry). Controlla i costi con il retrieval caching, riepiloghi di stato compatti, modelli più piccoli per routing/estrazione e limitando il "deep thinking" ai passaggi più complessi. Utilizza code per le attività lunghe in modo da non tenere aperte le richieste web. Includi sempre un kill switch.

Riferimenti

Istituto Nazionale di Standard e Tecnologia (NIST) - NIST AI RMF 1.0 (affidabilità e trasparenza) - nvlpubs.nist.gov
OpenAI - Output strutturati - platform.openai.com
OpenAI - Guida alla chiamata delle funzioni - platform.openai.com
OpenAI - Guida ai limiti di velocità - platform.openai.com
OpenAI - Esegue l'API - platform.openai.com
OpenAI - Chiamata di funzioni degli assistenti - platform.openai.com
LangChain - Documentazione sugli agenti (JavaScript) - docs.langchain.com
LangChain - Documentazione degli strumenti (Python) - docs.langchain.com
LangChain - Panoramica della memoria - docs.langchain.com
arXiv - Articolo ReAct (ragione + atto) - arxiv.org
arXiv - Articolo RAG - arxiv.org
Libreria per sviluppatori di Amazon Web Services (AWS) - Timeout, tentativi e backoff con jitter - aws.amazon.com
OpenTelemetry - Introduzione all'osservabilità - opentelemetry.io
Stripe - Richieste idempotenti - docs.stripe.com
Google Cloud - Strategia di ripetizione (backoff + jitter) - docs.cloud.google.com
OWASP - Top 10 per applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni - owasp.org
OWASP - LLM01 Iniezione rapida - genai.owasp.org
LlamaIndex - Introduzione a RAG - developers.llamaindex.ai
Microsoft - Kernel semantico - learn.microsoft.com
Microsoft AutoGen - Framework multi-agente (documentazione) - microsoft.github.io
CrewAI - Concetti di agenti - docs.crewai.com
Haystack (deepset) - Documentazione sui retriever - docs.haystack.deepset.ai

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