Gli agenti di intelligenza artificiale sono sistemi che ricevono un obiettivo, lo scompongono in passaggi, utilizzano strumenti per eseguire tali passaggi e producono un risultato, il tutto entro limiti definiti e con un'adeguata supervisione. Questo articolo spiega ogni fase di tale processo.
Riassunto chiave: L'esecuzione di un agente IA segue una pipeline strutturata: Intento → Piano → Strumenti → Guardrail → Memoria → Approvazione → Esegui → Controllo. Ogni fase ha uno scopo e comprenderli ti aiuta a valutare se un sistema di agenti è affidabile.
La pipeline di esecuzione
Ogni agente AI ben progettato segue una sequenza prevedibile. I dettagli variano in base all'implementazione, ma le fasi fondamentali sono coerenti.
1. Intento
Tutto inizia con l'intento: cosa vuole realizzare l'utente? Può trattarsi di un'istruzione diretta ("Invia il report mensile al team finanziario"), di un trigger da un altro sistema (un nuovo ticket di supporto in arrivo) o di un evento pianificato (elaborazione di fine giornata lavorativa).
L'agente deve interpretare questo intento correttamente e completamente. Questo non è banale: il linguaggio naturale è ambiguo, gli eventi del sistema possono mancare di contesto e la stessa istruzione può significare cose diverse in situazioni diverse.
Malinteso comune: molte persone presumono che la fase dell'intento consista semplicemente nel "comprendere la domanda". In realtà, l’interpretazione dell’intento include la determinazione dell’ambito, l’identificazione del contesto rilevante e il riconoscimento quando l’intento è sufficientemente poco chiaro da richiedere un chiarimento piuttosto che un’ipotesi.
2. Pianifica
Una volta compreso l'intento, l'agente crea un piano di esecuzione. Questo è lo step che distingue gli agenti dai sistemi più semplici:
- Scomposizione: suddividere l'obiettivo in sotto-attività concrete
- Ordinamento: determinare quali passaggi dipendono dagli altri
- Identificazione delle risorse: identificazione degli strumenti, dei dati e delle autorizzazioni necessari
- Contingenza: Anticipare possibili punti di fallimento e percorsi alternativi
Un semplice esempio: “Invia il resoconto mensile alla finanza” diventa:
- Recupera il modello di rapporto
- Interrogare i dati di questo mese dai sistemi pertinenti
- Compilare il rapporto
- Formato secondo il modello
- Presentare per la revisione (punto di approvazione umana)
- Invia alla lista di distribuzione finanziaria
- Registra l'azione
Il piano non è fisso. La ripianificazione degli agenti quando riscontrano risultati imprevisti è una funzionalità, non un bug, purché la ripianificazione rimanga entro i guardrail definiti.
3. Strumenti
Gli agenti eseguono le fasi del piano richiamando gli strumenti. Uno strumento è qualsiasi funzionalità esterna che l'agente può utilizzare: leggere un database, chiamare un'API, inviare un'e-mail, interrogare un motore di ricerca, generare un documento o interagire con un altro sistema.
L’uso degli strumenti è ciò che rende pratici gli agenti. Senza strumenti, un agente è solo un modello linguistico che pensa ad alta voce. Con gli strumenti, può influenzare il mondo reale, il che rappresenta sia il valore che il rischio.
Principi chiave dell'integrazione degli strumenti:
- Privilegio minimo: un agente deve accedere solo agli strumenti necessari per il suo compito
- Associazione esplicita: gli strumenti devono essere registrati esplicitamente, non rilevati in fase di esecuzione
- Convalida dell'input: gli input dello strumento vengono convalidati prima dell'esecuzione
- Gestione dell'output: i risultati dello strumento vengono interpretati e convalidati, non attendibili ciecamente
Per ulteriori dettagli, consulta spiegazione di strumenti e integrazioni.
4. Guardrail
Prima, durante e dopo l'esecuzione, i guardrail definiscono cosa è consentito fare all'agente. I guardrail sono vincoli, non suggerimenti:
- Vincoli di ambito: l'agente non può operare al di fuori del dominio definito
- Vincoli di azione: alcune azioni sono vietate indipendentemente dalla pianificazione
- Vincoli sui dati: l'accesso ai dati sensibili è controllato e registrato
- Vincoli di volume: limiti di velocità, limiti di costo e limiti di dimensioni dei batch impediscono l'esecuzione incontrollata
- Vincoli di qualità: l'output deve soddisfare gli standard definiti prima della consegna
I guardrail operano a più livelli: a livello di piattaforma (cosa può fare qualsiasi agente), a livello di flusso di lavoro (cosa consente questo specifico flusso di lavoro) e a livello di passaggio (cosa consente questa particolare azione).
5. Memoria
Memoria fornisce agli agenti l'accesso al contesto oltre la richiesta corrente. Ne esistono diversi tipi:
- Memoria a breve termine: la conversazione attuale o il contesto del flusso di lavoro: cosa è successo finora in questa esecuzione
- Memoria a lungo termine: informazioni persistenti su preferenze, decisioni precedenti, conoscenze organizzative e modelli
- Memoria episodica: registrazioni delle esecuzioni passate del flusso di lavoro che informano le decisioni attuali
La memoria è ciò che consente agli agenti di gestire flussi di lavoro complessi in più fasi senza perdere il contesto. È anche ciò che consente agli agenti di migliorare nel tempo, imparando dalle esecuzioni precedenti cosa funziona e cosa no.
Vedi spiegazione della memoria e del contesto per uno sguardo più approfondito.
6. Approvazione
In punti definiti dell'esecuzione, l'agente fa una pausa per l'approvazione umana. Questo non è un fallimento dell’automazione, è una caratteristica di progettazione:
- Azioni ad alto rischio: transazioni finanziarie, comunicazioni esterne, modifiche dei dati
- Interpretazioni incerte: Quando l'agente non è sicuro del suo piano
- Requisiti politici: quando le normative o la politica organizzativa richiedono l'approvazione umana
- Situazioni nuove: quando l'agente incontra qualcosa al di fuori della sua formazione
L'approvazione può essere sincrona (l'agente attende) o asincrona (l'agente continua con altre attività durante l'attesa). L'interfaccia di approvazione dovrebbe mostrare all'approvatore esattamente cosa intende fare l'agente e perché.
7. Corri
L'esecuzione avviene passo dopo passo. Ogni passaggio segue lo stesso microschema: convalidare gli input → eseguire → convalidare gli output → registrare il risultato → procedere o gestire l'errore.
La caratteristica chiave di un'esecuzione ben progettata è l'osservabilità: in qualsiasi momento, un operatore dovrebbe essere in grado di vedere esattamente cosa sta facendo l'agente, cosa ha fatto e cosa intende fare dopo. Vedi osservabilità e la pagina di spiegazione dell'osservabilità.
L'esecuzione è anche il luogo in cui è importante la gestione degli errori. Quando una chiamata allo strumento fallisce, un'origine dati non è disponibile o un risultato è inaspettato, l'agente deve gestire l'errore con garbo: riprovare, ripianificare, intensificare o interrompere, a seconda della situazione e dei guardrail.
8. Controllo
Ogni fase di esecuzione produce un traccia di controllo:
- Quale intento è stato ricevuto
- Quale piano è stato generato
- Quali strumenti sono stati chiamati e con quali input
- Quali guardrail sono stati valutati
- A quale memoria è stato effettuato l'accesso
- Quali approvazioni sono state richieste e concesse
- Cosa è stato eseguito e quali risultati sono stati prodotti
- Quanto tempo è durato ogni passaggio
- Quali errori si sono verificati e come sono stati gestiti
Questo traccia di controllo ha molteplici scopi: debug, conformità, ottimizzazione e affidabilità. Quando qualcuno chiede "cosa ha fatto l'agente?" la traccia di controllo fornisce una risposta completa e verificabile.
Cosa rende un sistema agente
Non tutti i sistemi che utilizzano l’intelligenza artificiale sono un agente. Le principali caratteristiche distintive sono:
- Pianificazione autonoma: il sistema crea il proprio piano di esecuzione anziché seguire uno script
- Utilizzo degli strumenti: il sistema interagisce con strumenti e servizi esterni
- Esecuzione adattiva: il sistema adatta il proprio approccio in base ai risultati
- Autonomia limitata: il sistema opera entro limiti definiti
- Operazione osservabile: il comportamento del sistema può essere monitorato e controllato
Un sistema che possiede tutte e cinque le caratteristiche è detto agentico. Un sistema in cui manca uno di essi è qualcos'altro: potenzialmente utile, ma di tipo diverso.
Idea sbagliata comune: gli agenti sono scatole nere
L’idea sbagliata più persistente sugli agenti IA è che siano “scatole nere” opache e imprevedibili. Questo è vero solo per gli agenti mal progettati. Gli agenti ben progettati sono più osservabili di molti sistemi automatizzati tradizionali perché ogni decisione viene registrata e ogni azione è tracciabile.
La chiave è integrare l’osservabilità nell’architettura fin dall’inizio, non fissarla in un secondo momento. Quando l’intento, la pianificazione, l’esecuzione e l’audit sono tutte preoccupazioni di prima classe, il sistema risultante è straordinariamente trasparente.
Dalla teoria alla pratica
Comprendere come funzionano gli agenti aiuta a prendere diverse decisioni pratiche:
- Valutazione: quando si valuta una piattaforma agente, verificare se ogni fase della pipeline viene gestita in modo esplicito. Se la pianificazione, i guardrail o l’audit vengono ripensati, il sistema è immaturo.
- Distribuzione: conoscere le fasi della pipeline ti aiuta a configurare i guardrail e i punti di approvazione appropriati per il tuo caso d'uso specifico.
- Risoluzione dei problemi: quando un agente produce risultati inaspettati, le fasi della pipeline ti dicono dove cercare: l'intento è stato interpretato male? Il piano era sbagliato? Uno strumento ha fallito?
Per l'implementazione di questa pipeline da parte di Aigent, consulta come funziona Aigent e la panoramica delle funzionalità.
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