5 modelli di progettazione di IA agentica ed esempi reali
IA agentica modelli di progettazione migliorano l'autonomia dei grandi modelli linguistici (LLMs) come Llama, Claude, o GPT sfruttando l'uso di strumenti, il processo decisionale e la risoluzione dei problemi. Questo offre un approccio strutturato per creare e gestire agenti autonomi in diversi casi d'uso.
Cosa sono i flussi di lavoro agentici?
Un agente è considerato più intelligente se sceglie costantemente azioni che portano a risultati più strettamente allineati con la sua funzione obiettivo.
Flussi di lavoro automatizzati (basati su regole, non-IA)
Seguono regole e processi predefiniti, in genere basati su istruzioni fisse. Sono progettati per gestire attività ripetitive in modo efficiente, spesso tramite sistemi come l'automazione robotica dei processi (RPA), dove è richiesto un processo decisionale minimo o nullo.
Flussi di lavoro IA (non agentici)
Sistemi in cui gli LLM e gli strumenti sono orchestrati tramite percorsi di codice predefiniti, con un coinvolgimento minimo del ragionamento. In un flusso di lavoro non agentico, un LLM genera un output da un prompt, come generare un elenco di raccomandazioni basato sull'input.
Flussi di lavoro agentici
Processi guidati dall’IA in cui agenti autonomi prendono decisioni, compiono azioni e coordinano compiti con un input umano minimo. Questi flussi di lavoro utilizzano componenti chiave come ragionamento, pianificazione e utilizzo di strumenti per gestire compiti complessi.
Rispetto all’automazione tradizionale, come la RPA, che segue regole e progetti fissi, i flussi di lavoro agentici sono più “dinamici e flessibili”, adattandosi ai dati in tempo reale e alle condizioni impreviste.
In questo flusso di lavoro, l'agente IA risponde alla richiesta dell'utente (esempio: “Chi ha vinto gli Europei nel 2024?”)
- Richiesta dell'utente: L'utente pone una domanda.
- LLM analisi: Il LLM la interpreta e determina se sono necessari dati esterni.
- Attivazione di strumenti esterni: Uno strumento di ricerca recupera informazioni in tempo reale.
- Creazione della risposta: Il LLM combina i dati e risponde:
“La Spagna ha vinto gli Europei 2024 contro l'Inghilterra con un punteggio di 2–1 nella finale di Berlino a luglio 2024.”
5 tipi di modelli di progettazione di IA agentica
Reflection pattern
Il pattern di riflessione migliora i flussi di lavoro agentici con un continuo auto-miglioramento.
→ Questo pattern prevede un meccanismo di auto-feedback in cui un agente IA valuta i propri output o decisioni prima di finalizzare la risposta o intraprendere ulteriori azioni.
→ Consente all'agente di analizzare il proprio lavoro, identificare errori o lacune e perfezionare il proprio approccio, portando a risultati migliori. Questo processo non è limitato a una singola iterazione: gli agenti possono adattare le risposte nelle interazioni successive.
Esempio reale:
Agenti IA come GitHub Copilot possono perfezionare il codice attraverso l'auto-riflessione esaminando e modificando la propria struttura e il proprio comportamento in fase di esecuzione, ad esempio:
- Risposta iniziale: GitHub Copilot genera un frammento di codice in base a un prompt.
- Reflection processo: Esamina il codice generato per errori, inefficienze o miglioramenti. Può utilizzare un ciclo di feedback, come l'esecuzione del codice in un ambiente sandbox, per identificare i bug.
- Auto-iterazione: Valuta se il codice generato funziona come previsto, perfeziona la logica e suggerisce ottimizzazioni.
Pattern di utilizzo degli strumenti
Il pattern di utilizzo degli strumenti nell'IA agentica migliora le capacità dei grandi modelli linguistici (LLMs) consentendo loro di interagire dinamicamente con strumenti e risorse esterne.
Protocolli come il Model Context Protocol (MCP) aiutano a standardizzare il processo di utilizzo degli strumenti.2
La standardizzazione dell'uso degli strumenti tramite MCP sposta la progettazione agentica da integrazioni API personalizzate a un livello contestuale unificato. Piuttosto che gestire singoli connettori, gli agenti utilizzano MCP per mantenere un flusso di dati sicuro tra il modello e l'ambiente locale o aziendale. Con i protocolli di utilizzo degli strumenti e i modelli agentici, gli agenti possono:
- accedere a informazioni in tempo reale (tramite API), cercare sul web
- interagire con API per elaborare e generare risposte
- interagire con sistemi di recupero delle informazioni
- recuperare dataset specifici
- eseguire script per l'analisi dei dati
- sfruttare modelli di apprendimento automatico per eseguire algoritmi specializzati
Abbiamo testato le popolari capacità di utilizzo degli strumenti degli agenti IA.
Esempio reale:
MM-REACT, un sistema Microsoft Azure AI, abbina ChatGPT a un insieme di modelli esperti di visione, come la generazione di didascalie per immagini, il rilevamento di oggetti e l'OCR. ChatGPT lavora attraverso un ciclo pensiero-azione-osservazione: ragiona sulla richiesta, chiama l'esperto di visione di cui ha bisogno, legge il risultato e ripete finché non è in grado di rispondere.
Ad esempio, dati diversi scontrini caricati, può extract gli importi da ciascuno e calcolare il costo totale del viaggio, senza alcun addestramento multimodale aggiuntivo.3
Pattern di pianificazione
Il pattern di pianificazione consente agli LLM di suddividere compiti grandi in sottoattività.
Un LLM che utilizza il pattern di pianificazione organizza i sotto-obiettivi in una sequenza logica. A seconda della complessità, l'agente può pianificare le azioni in ordine lineare o creare rami per l'esecuzione parallela.
Esempio reale:
Un gruppo di ricercatori ha dimostrato come gli agenti LLM collaborano con modelli di piattaforme come Hugging Face per gestire compiti complessi e più ampi.
L'approccio è stato chiamato HuggingGPT, un agente basato su LLM che sfrutta gli LLM (ad esempio ChatGPT) per collegare vari modelli di IA nelle comunità di machine learning (ad esempio Hugging Face) per risolvere compiti di IA.4
Nei flussi di lavoro attuali, il pattern di pianificazione è sempre più integrato con il ragionamento a livello di modello. Mentre i framework gestiscono la delega dei compiti ad alto livello, i modelli di ragionamento eseguono un'elaborazione interna per convalidare i piani prima dell'esecuzione. Questa deliberazione interna:
- riduce gli errori logici durante la scomposizione dei compiti
- riduce al minimo la necessità di ingegneria dei prompt multi-fase
- consente all'agente di auto-correggersi prima di avviare un'azione
Pattern multi-agente
I pattern multi-agente si concentrano sulla delega dei compiti, che comporta l'assegnazione di agenti diversi a compiti diversi che possono essere creati richiedendo a un singolo LLM (o a più LLM) di gestire responsabilità distinte.
Ad esempio, per creare un agente sviluppatore di software, si potrebbe richiedere al LLM: “Sei un esperto nello scrivere codice efficiente e chiaro. Scrivi il codice per realizzare [specific task].“
Nei sistemi multi-agente, gli agenti comunicano utilizzando i protocolli Agent-to-Agent (A2A) che definiscono il flusso di informazioni tra di loro. Ad esempio, il protocollo A2A di Google è un framework aperto che fornisce agli agenti contesto strutturato e strumenti.5
Attuali framework multi-agente:
- LangGraph: Facilita flussi di lavoro ciclici e la gestione dello stato per agenti che richiedono cicli di feedback.
- PydanticAI: Un framework incentrato su un'orchestrazione di agenti type-safe e pronta per la produzione.
- CrewAI: Orchestra gli agenti assegnando ruoli specifici e sequenze di compiti collaborativi.
- OpenAI Swarm: Un protocollo leggero per gestire i passaggi di consegna tra modelli specializzati.
Per saperne di più: Piattaforme open source per la creazione di IA agentica e framework.
Aggiungi come fonte preferitaHuman-in-the-Loop (HITL) pattern
Il pattern HITL incorpora l'intervento umano in specifici punti decisionali per garantire accuratezza e sicurezza. Le implementazioni principali includono:
- Punti di controllo di approvazione: L'agente si ferma per la conferma umana prima di eseguire azioni ad alto impatto, come transazioni finanziarie o eliminazioni di dati.
- Cicli di revisione: Un essere umano o un modello supervisore secondario valuta l'output dell'agente per fornire un livello di controllo qualità prima che il processo si concluda.
Casi d'uso dei flussi di lavoro agentici
1. Generazione aumentata da recupero (RAG)
I modelli di progettazione agentica possono essere utilizzati nei sistemi RAG per incorporare agenti nella pipeline RAG.
Per saperne di più, vedere:
→ Scopri i migliori sistemi RAG agentici
→ Confronta i migliori strumenti di generazione aumentata da recupero
2. Sviluppo software
- Generazione e completamento del codice:
- Cursor: Genera automaticamente frammenti di codice e intere funzioni in base a descrizioni in linguaggio naturale
- Devin: Crea app da zero con una supervisione umana minima, utilizzando un browser o un'interfaccia a riga di comando.
- Test automatici del software:
- Diffblue: Scrive automaticamente test unitari per codice Java, garantendo copertura e correttezza del codice.
- Snyk: Analizza le dipendenze per vulnerabilità note e apre automaticamente pull request che le aggiornano a versioni corrette, lasciando agli sviluppatori la revisione e il merge.6
3. Gaming
- NPC autonomi:
- Agenti generativi (Stanford e Google Research): 25 personaggi basati su LLM in una città in stile Sims ricordano, riflettono e pianificano le loro giornate. Da un solo prompt, hanno organizzato da soli una festa di San Valentino.7
- IA Dungeon (Latitude): Un LLM funge da master di gioco, narrando l'esito di qualsiasi azione del giocatore senza una sceneggiatura fissa.8
- Esplorazione autonoma:
- Voyager (NVIDIA, Caltech e altri): Un agente GPT-4 esplora Minecraft, scrive codice per apprendere nuove competenze e salva le competenze funzionanti in una libreria riutilizzabile senza intervento umano.9
- Addestramento di agenti ispirato ai giochi:
- AgentRefine: Addestra agenti LLM su scenari in stile Dungeons & Dragons affinché imparino a correggere i propri errori.10
- Pathfinding (IA classica dei giochi):
- NavMesh: I motori di gioco come Unity utilizzano le mesh di navigazione affinché i personaggi possano trovare percorsi attorno agli ostacoli in tempo reale.11
4. Creazione multimediale
- Trasformare i risultati di ricerca GenAI in pagine Wikipedia
- Perplexity Pages: Quando un utente inserisce una query di ricerca, Perplexity Pages aggrega informazioni rilevanti da più fonti per trasformare i risultati di ricerca in pagine Wikipedia.
- Produzione video automatizzata
- Pictory trasforma autonomamente contenuti testuali in video.
5. Ricerca e analisi dei dati
- ChemCrow: Esegue simulazioni e formula raccomandazioni autonome per la scoperta di farmaci.
- AI2: Fornisce la gestione del data warehouse attraverso sistemi autonomi.
6. Uso del computer
Gli agenti moderni possono interagire con le interfacce utente grafiche (GUI) in modo simile agli utenti umani. Attraverso le capacità di uso del computer, gli agenti interpretano i pixel dello schermo, muovono i cursori e inseriscono testo in varie applicazioni. Questi agenti possono:
- cercare sul web e interagire con le interfacce software desktop
- navigare nei sistemi ERP interni privi di API strutturate
- eseguire flussi di lavoro amministrativi multipiattaforma
- compilare moduli online e prenotare viaggi.
7. Assistenza clienti
Gli agenti IA per l'assistenza clienti rispondono alle richieste dei clienti in linguaggio naturale, interpretano il contesto e generano risposte simili a quelle umane. Questi agenti sono comunemente utilizzati per l'automazione dei contact center. Alcuni esempi includono:
- Zendesk IA
- Fim di Intercom
- Kore.IA Agent
8. Automazione sanitaria
L'IA agentica per la sanità mira a sfruttare i sistemi sanitari per automatizzare i flussi di lavoro nelle operazioni cliniche. Tra gli esempi di strumenti figurano:
Automazione sanitaria per uso generale:
- Sully.ai
- Hippocratic AI
- Innovacer
- Beam AI agente sanitario
- Notable Health
Supporto ai pazienti:
- Amelia IA
- Cognigy
Ulteriori letture
Cita questa ricerca
Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{5 modelli di progettazione di IA agentica ed esempi reali}},
year = {2026},
month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-design-patterns}},
note = {AIMultiple. Consultato il 4 agosto 2026}
}Registro delle modifiche
1 aggiornamentiAggiunta una sezione sul pattern Human-in-the-Loop (HITL) con punti di approvazione e cicli di revisione.
Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
Sii il primo a commentare
Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.