4 Modelli di Progettazione di AI Agente ed Esempi del Mondo Reale
AI Agente i modelli di progettazione migliorano l'autonomia dei grandi modelli linguistici (LLM) come Llama, Claude o GPT sfruttando l'uso degli strumenti, il processo decisionale e la risoluzione dei problemi. Questo porta a un approccio strutturato per creare e gestire agenti autonomi in diversi casi d'uso.
Cosa sono i flussi di lavoro agenziali?
Un agente è considerato più intelligente se sceglie coerentemente azioni che portano a risultati più strettamente allineati con la sua funzione obiettivo.
Flussi di lavoro automatizzati (basati su regole, non-AI)
Seguono regole e processi predefiniti, tipicamente basati su istruzioni fisse. Sono progettati per gestire compiti ripetitivi in modo efficiente, spesso attraverso sistemi come l'automazione robotica dei processi (RPA), dove è richiesto poco o nessun processo decisionale.
Flussi di lavoro AI (non agenziali)
Sistemi in cui i LLM e gli strumenti sono orchestrati attraverso percorsi di codice predefiniti, con un pensiero minimo coinvolto. In un flusso di lavoro non agenziale, un LLM genera un output da un prompt, come generare un elenco di raccomandazioni in base all'input.
Flussi di lavoro agenziali
Processi guidati dall'AI in cui agenti autonomi prendono decisioni, compiono azioni e coordinano compiti con un input umano minimo. Questi flussi di lavoro utilizzano componenti chiave come il ragionamento, la pianificazione e l'utilizzo degli strumenti per gestire compiti complessi.
Confrontati con l'automazione tradizionale, come RPA, che segue regole e design fissi, i flussi di lavoro agenziali sono più "dinamici e flessibili", adattandosi ai dati in tempo reale e alle condizioni impreviste.
In questo flusso di lavoro, l'agente AI risponde alla query dell'utente (Esempio: "Chi ha vinto l'Euro nel 2024?")
- Query dell'utente: L'utente pone una domanda.
- LLM analisi: Il LLM lo interpreta e determina se sono necessari dati esterni.
- Attivazione dello strumento esterno: Uno strumento di ricerca recupera informazioni in tempo reale.
- Creazione della risposta: Il LLM combina i dati e risponde:
"L'España ha vinto l'Euro 2024 contro l'Inghilterra con un punteggio di 2-1 nella Finale a Berlino nel luglio 2024."
5 tipi di modelli di progettazione di AI agenziale
Modello di riflessione
Il modello di riflessione migliora i flussi di lavoro agenziali con il miglioramento continuo di sé.
→ Questo modello coinvolge un meccanismo di auto-feedback in cui un agente AI valuta i suoi output o decisioni prima di finalizzare la sua risposta o intraprendere ulteriori azioni.
→ Permette all'agente di analizzare il proprio lavoro, identificare errori o lacune e affinare il proprio approccio, portando a risultati migliori nel tempo. Questo processo non è limitato a una singola iterazione; gli agenti possono regolare le loro risposte nelle interazioni successive.
Esempio del mondo reale:
Agenti AI come GitHub Copilot possono affinare il codice attraverso l'autoriflessione esaminando e modificando la propria struttura e comportamento a runtime, ad esempio:
- Risposta iniziale: GitHub Copilot genera un frammento di codice in base a un prompt.
- Processo di riflessione: Esamina il codice generato per errori, inefficienze o miglioramenti. Può utilizzare un ciclo di feedback, come eseguire il codice in un ambiente sandbox, per identificare i bug.
- Auto-iterazione: Valuta se il codice generato funziona come previsto, affina la sua logica e suggerisce ottimizzazioni.
Modello di utilizzo degli strumenti
Il modello di utilizzo degli strumenti nell'AI agenziale migliora le capacità dei grandi modelli linguistici (LLM) consentendo loro di interagire dinamicamente con strumenti e risorse esterni.
Protocolli come il Model Context Protocol (MCP) aiutano a standardizzare il processo di utilizzo degli strumenti.2
Standardizzare l'utilizzo degli strumenti attraverso MCP sposta la progettazione agenziale dalle integrazioni API personalizzate a un livello di contesto unificato. Piuttosto che gestire connettori individuali, 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 agenziali, 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 machine learning per eseguire algoritmi specializzati
Hanno utilizzato agenti AI popolari per testare le loro capacità di utilizzo degli strumenti:
Esempio del mondo reale:
Il progetto di sintesi visivo-testuale utilizza GPT-4 per interagire dinamicamente sia con strumenti esterni (come CLIP per l'analisi delle immagini e GPT-4 per il ragionamento) che con risorse esterne (ad esempio, strumenti di progettazione, piattaforme di e-commerce) per completare compiti complessi.3
Modello di pianificazione
Il modello di pianificazione consente ai LLM di suddividere grandi compiti in sottocompiti.
Un LLM che utilizza il modello di pianificazione organizzerà i sottobiettivi 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 del mondo reale:
Un gruppo di ricercatori ha dimostrato come gli agenti LLM collaborino con modelli di piattaforme come Hugging Face per gestire compiti complessi e più grandi.
L'approccio è stato chiamato HuggingGPT, un agente basato su LLM che sfrutta i LLM (ad esempio, ChatGPT) per collegare vari modelli AI nelle comunità di machine learning (ad esempio, Hugging Face) per risolvere compiti AI.4
Nei flussi di lavoro attuali, il modello di pianificazione è sempre più integrato con il ragionamento a livello di modello. Mentre i framework gestiscono la delega dei compiti di alto livello, i modelli di ragionamento eseguono l'elaborazione interna per validare i piani prima dell'esecuzione. Questa deliberazione interna:
- riduce gli errori logici durante la scomposizione del compito
- minimizza la necessità di ingegneria dei prompt multi-step
- permette all'agente di auto-correggersi prima di avviare un'azione
Aggiungi come fonte preferitaModello multi-agente
I modelli multi-agente si concentrano sulla delega dei compiti, che comporta l'assegnazione di diversi agenti a diversi compiti che possono essere creati sollecitando un singolo LLM (o più LLM) per gestire responsabilità distinte.
Ad esempio, per creare un agente sviluppatore di software, si potrebbe sollecitare il LLM: "Sei un esperto nella scrittura di codice efficiente e chiaro. Si prega di scrivere il codice per completare [specific task]."
Nei sistemi multi-agente, gli agenti comunicano utilizzando protocolli Agente-a-Agente (A2A) che definiscono il flusso di informazioni tra di loro. Ad esempio, il protocollo A2A di Google è un framework open che equipaggia gli agenti con contesto strutturato e strumenti.5
Framework multi-agente attuali:
- LangGraph: Facilita flussi di lavoro ciclici e gestione dello stato per agenti che richiedono cicli di feedback.
- PydanticAI: Un framework focalizzato sull'orchestrazione di agenti sicura per i tipi 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 tra modelli specializzati.
Per ulteriori informazioni: Costruttori di AI agenziale open source & framework.
Modello Uomo-nel-Loop (HITL)
Il modello HITL incorpora l'intervento umano in punti decisionali specifici per garantire accuratezza e sicurezza. Le implementazioni chiave 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 cancellazioni di dati.
- Cicli di revisione: Un umano o un modello supervisore secondario valuta l'output dell'agente per fornire un livello di controllo di qualità prima che il processo termini.
Casi d'uso dei flussi di lavoro agenziali
1. Generazione aumentata dal recupero (RAG)
I modelli di progettazione agenziali possono essere utilizzati nei sistemi RAG per incorporare agenti nella pipeline RAG.
Per ulteriori informazioni, vedi:
→ Scopri i migliori sistemi RAG agenziali
→ Confronta i migliori strumenti di generazione aumentata dal 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 un minimo controllo umano, utilizzando un browser o un'interfaccia a riga di comando.
- Test software automatizzato:
- Diffblue: Scrive automaticamente test unitari per codice Java, garantendo copertura e correttezza del codice.
- Snyk rileva e corregge le vulnerabilità di sicurezza nelle dipendenze senza input umano.
- Diffblue: Scrive automaticamente test unitari per codice Java, garantendo copertura e correttezza del codice.
3. Gaming
- PNP autonomi:
- AI Dungeon: Utilizza un LLM per generare PNP testuali completamente autonomi, reagendo alle azioni dei giocatori e creando eventi narrativi.
- AgentRefine: Consente ad agenti AI e modelli di identificare errori e correggerli autonomamente, migliorando le loro prestazioni per compiti generali.
- Esplorazione autonoma:
- Spore (evoluzione controllata dall'AI): Gli agenti AI si riproducono, mutano ed evolvono senza intervento umano, diventando sempre più intelligenti e diversificati con ogni generazione.
- Ricerca del percorso:
- NavMesh AI: Sistema di ricerca del percorso autonomo nei giochi, dove gli agenti possono navigare in ambienti dinamici.
4. Creazione multimediale
- Trasformazione dei risultati di ricerca GenAI in pagine Wikipedia
- Perplexity Pages: Quando un utente inserisce una query di ricerca, Perplexity Pages aggrega informazioni pertinenti da più fonti per trasformare i risultati di ricerca in pagine Wikipedia.
- Produzione video automatizzata
- Pictory trasforma automaticamente contenuti basati su testo in video.
5. Ricerca e analisi dei dati
- ChemCrow: Esecuzione di simulazioni e formulazione di raccomandazioni autonome.
per la scoperta di farmaci. - AI2: Offre gestione del data warehouse attraverso sistemi autonomi.
6. Utilizzo del computer
Gli agenti moderni possono interagire con le interfacce utente grafiche (GUI) in modo simile agli utenti umani. Attraverso le capacità di utilizzo del computer, gli agenti interpretano i pixel dello schermo, muovono i cursori e inseriscono testo in varie applicazioni. Questi agenti possono:
- cerca sul web e interagisci con le interfacce del software desktop
- naviga nei sistemi ERP interni che mancano di API strutturate
- esegui flussi di lavoro amministrativi cross-platform
- compila moduli online e prenota viaggi.
7. Servizio clienti
Agenti AI per il servizio clienti rispondono alle query 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 AI
- Fim di Intercom
- Agente Kore.AI
8. Automazione sanitaria
AI agenziale per la sanità mira a sfruttare i sistemi sanitari per automatizzare i flussi di lavoro nelle operazioni cliniche. Esempi di strumenti includono:
Automazione sanitaria a scopo generale:
- Sully.ai
- Hippocratic AI
- Innovacer
- Beam Agente AI Healthcare
- Notable Health
Supporto ai pazienti:
- Amelia AI
- 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},
title = {{4 Modelli di Progettazione di AI Agente ed Esempi del Mondo Reale}},
year = {2026},
month = apr,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-design-patterns}},
note = {AIMultiple. Consultato il 2 Aprile 2026}
}Collegamenti di riferimento
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.