4 Pattern di Progettazione di Agentic IA & Esempi Reali
I pattern di progettazione di Agentic IA migliorano l'autonomia dei grandi modelli linguistici (LLMs) come Llama, Claude o GPT sfruttando l'uso degli strumenti, il processo decisionale e la risoluzione dei problemi. Ciò porta a un approccio strutturato per la creazione e la gestione di agenti autonomi in diversi casi d'uso.
Cosa sono i flussi di lavoro agentic?
Un agente è considerato più intelligente se sceglie costantemente azioni che portano a risultati più 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 attraverso sistemi come la robotic process automation (RPA), dove è richiesta poca o nessuna decisione.
Flussi di lavoro IA (non‑agentic)
Sistemi in cui LLM e strumenti vengono orchestrati attraverso percorsi di codice predefiniti, con un pensiero minimo coinvolto. In un flusso di lavoro non‑agentic, un LLM genera un output a partire da un prompt, come generare un elenco di raccomandazioni basate sull'input.
Flussi di lavoro agentic
Processi basati sull'IA in cui agenti autonomi prendono decisioni, intraprendono azioni e coordinano compiti con un intervento umano minimo. Questi flussi di lavoro utilizzano componenti chiave come il ragionamento, la pianificazione e l'uso degli strumenti per gestire attività complesse.
Rispetto all'automazione tradizionale, come la RPA, che segue regole e progettazioni fisse, i flussi di lavoro agentic sono più “dinamici e flessibili”, adattandosi ai dati in tempo reale e alle condizioni impreviste.
In questo flusso di lavoro, l'agente IA sta rispondendo alla domanda dell'utente (Esempio: “Chi ha vinto gli Euro 2024?”)
- Richiesta dell'utente: L'utente pone una domanda.
- LLM analisi: L'LLM lo interpreta e determina se sono necessari dati esterni.
- Attivazione di strumenti esterni: Uno strumento di ricerca recupera informazioni in tempo reale.
- Creazione della risposta: L'LLM combina i dati e risponde:
“La Spagna ha vinto gli Europei 2024 contro l'Inghilterra con il punteggio di 2-1 nella finale a Berlino nel luglio 2024.”
5 tipi di pattern di progettazione dell'IA agentic
Pattern di riflessione
Il pattern di riflessione migliora i flussi di lavoro agentic 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 affinare il proprio approccio, ottenendo risultati migliori. Questo processo non è limitato a una singola iterazione, gli agenti possono modificare le proprie 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 durante l'esecuzione, ad esempio:
- Risposta iniziale: GitHub Copilot genera uno snippet di codice basato su un prompt.
- Processo di riflessione: Rivede 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 bug.
- Auto-iterazione: Valuta se il codice generato funziona come previsto, perfeziona la sua logica e suggerisce ottimizzazioni.
Pattern di utilizzo degli strumenti
Il pattern di utilizzo degli strumenti nell'agentic IA migliora le capacità dei grandi modelli linguistici (LLMs) 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'uso degli strumenti tramite MCP sposta la progettazione agentic dalle integrazioni API personalizzate a un livello di contesto unificato. Invece di 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 agentic, gli agenti possono:
- accedere a informazioni in tempo reale (tramite API), cercare sul web
- interagire con le 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
Abbiamo testato le capacità di utilizzo degli strumenti dei più diffusi agenti IA.
Esempio 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
Pattern di pianificazione
Il pattern di pianificazione consente agli LLM di suddividere i compiti di grandi dimensioni in sotto-attività.
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 di grandi dimensioni.
L'approccio è stato chiamato HuggingGPT, un agente basato su LLM che sfrutta gli LLM (ad esempio ChatGPT) per connettere vari modelli di intelligenza artificiale nelle comunità di machine learning (ad esempio, Hugging Face) per risolvere compiti di intelligenza artificiale.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 di 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 un'ingegneria dei prompt a più fasi
- 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 sollecitando un singolo LLM (o più LLM) per gestire responsabilità distinte.
Ad esempio, per creare un agente sviluppatore di software, si potrebbe sollecitare l'LLM: “Sei un esperto nella scrittura di codice efficiente e chiaro. Scrivi il codice per realizzare [specific task].”
Nei sistemi multi-agente, gli agenti comunicano utilizzando 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 e strumenti strutturati.5
Framework multi-agente attuali:
- LangGraph: Facilita flussi di lavoro ciclici e la gestione dello stato per agenti che necessitano di cicli di feedback.
- PydanticAI: Un framework incentrato sull'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 consegne tra modelli specializzati.
Per saperne di più: Strumenti open source per la creazione di IA agentic & framework.
Aggiungi come fonte preferitaPattern Human-in-the-Loop (HITL)
Il pattern HITL incorpora l'intervento umano in specifici punti decisionali 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 eliminazioni di dati.
- Cicli di revisione: Un essere umano o un modello di supervisione 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 agentic
1. Generazione aumentata dal recupero (RAG)
I pattern di progettazione agentic possono essere utilizzati nei sistemi RAG per incorporare agenti nella pipeline RAG.
Per saperne di più, vedi:
→ Scopri i migliori sistemi RAG agentic
→ Confronta i migliori strumenti di generazione aumentata dal recupero
2. Sviluppo software
- Generazione e completamento del codice:
- Cursor: Genera automaticamente snippet di codice e intere funzioni in base a descrizioni in linguaggio naturale
- Devin: Crea app da zero con una minima supervisione umana, utilizzando un browser o un'interfaccia a riga di comando.
- Test automatizzati del software:
- 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
- NPC autonomi:
- IA Dungeon: Utilizza un LLM per generare NPC testuali completamente autonomi, reagendo alle azioni del giocatore e creando eventi narrativi.
- AgentRefine: Consente agli agenti e ai modelli di intelligenza artificiale di identificare gli errori e di correggerli autonomamente, migliorando le loro prestazioni per compiti generali.
- Esplorazione autonoma:
- Spore (evoluzione controllata dall'IA): Gli agenti IA si riproducono, mutano ed evolvono senza intervento umano, diventando sempre più intelligenti e diversi a ogni generazione.
- Pathfinding:
- NavMesh IA: Sistema di pathfinding autonomo nei giochi, in cui gli agenti possono navigare in ambienti dinamici.
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 della ricerca in pagine Wikipedia.
- Produzione video automatizzata
- Pictory trasforma autonomamente contenuti testuali in video.
5. Ricerca & analisi dei dati
- ChemCrow: Esegue simulazioni e formula raccomandazioni autonome per la scoperta di farmaci.
for drug discovery. - AI2: Fornisce la gestione del data warehouse tramite sistemi autonomi.
6. Utilizzo del computer
Gli agenti moderni possono interagire con le interfacce utente grafiche (GUI) in modo simile agli utenti umani. Grazie alle capacità di utilizzo del computer, gli agenti interpretano i pixel dello schermo, spostano i cursori e inseriscono testo in varie applicazioni. Questi agenti possono:
- cercare sul web e interagire con le interfacce dei software desktop
- navigare nei sistemi ERP interni che non dispongono di API strutturate
- eseguire flussi di lavoro amministrativi multipiattaforma
- compilare moduli online e prenotare viaggi.
7. Servizio clienti
Gli agenti IA per il servizio clienti rispondono alle domande 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
- Intercom’s Fim
- Kore.IA Agent
8. Automazione sanitaria
L'IA agentic per la sanità mira a sfruttare i sistemi sanitari per automatizzare i flussi di lavoro nelle operazioni cliniche. Esempi di strumenti includono:
Automazione sanitaria generica:
- Sully.ai
- Hippocratic IA
- Innovacer
- Beam IA Healthcare agent
- Notable Health
Supporto pazienti:
- Amelia IA
- Cognigy
Ulteriori letture
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@misc{dilmegani2026,
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}Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.
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