Agente IA Framework di intelligenza artificiale agentiva

4 modelli di progettazione di IA agentiva ed esempi concreti

aggiornato il Apr 2, 2026

I modelli di progettazione dell'IA agentica migliorano l'autonomia di grandi modelli linguistici (LLM) come Llama, Claude o GPT, sfruttando l'uso di strumenti, il processo decisionale e la risoluzione dei problemi. Ciò fornisce un approccio strutturato per la creazione e la gestione di agenti autonomi in diversi casi d'uso .

Che cosa sono i flussi di lavoro agentici?

Un agente è considerato più intelligente se sceglie sistematicamente azioni che portano a risultati più in linea con la sua funzione obiettivo.

Flussi di lavoro agentici

Flussi di lavoro automatizzati (basati su regole, non sull'intelligenza artificiale)

Si basano su regole e processi predefiniti , generalmente guidati da istruzioni fisse. Sono progettati per gestire in modo efficiente attività ripetitive, spesso tramite sistemi come l'automazione robotica dei processi (RPA), dove è richiesto un minimo o nessun intervento decisionale.

Flussi di lavoro di intelligenza artificiale (non agenti)

Sistemi in cui LLM e strumenti sono orchestrati attraverso percorsi di codice predefiniti, con un minimo sforzo cognitivo. In un flusso di lavoro non agentivo, un LLM genera un output a partire da un prompt, come ad esempio la generazione di un elenco di raccomandazioni basate sull'input.

Flussi di lavoro agentici

Processi basati sull'intelligenza artificiale in cui agenti autonomi prendono decisioni, intraprendono azioni e coordinano le attività con un intervento umano minimo. Questi flussi di lavoro utilizzano componenti chiave come il ragionamento, la pianificazione e l'utilizzo di strumenti per gestire attività complesse.

Rispetto all'automazione tradizionale, come la RPA , che segue regole e schemi fissi, i flussi di lavoro agentici sono più " dinamici e flessibili ", adattandosi ai dati in tempo reale e alle condizioni impreviste.

Esempio di flusso di lavoro Agentic ¹

In questo flusso di lavoro, l' agente di intelligenza artificiale risponde alla domanda dell'utente (Esempio: "Chi ha vinto gli Europei nel 2024?").

Richiesta dell'utente: l'utente pone una domanda.
Analisi LLM : LLM interpreta i dati e determina se sono necessari dati esterni.
Attivazione di strumenti esterni: uno strumento di ricerca recupera informazioni in tempo reale.
Creazione della risposta: LLM combina i dati e le risposte:
"La Spagna ha vinto il Campionato Europeo 2024 contro l'Inghilterra con il punteggio di 2-1 nella finale di Berlino nel luglio 2024."

5 tipologie di modelli di progettazione di IA agentica

Schema di riflessione

Il modello di riflessione migliora i flussi di lavoro degli agenti attraverso un continuo auto-miglioramento.

→ Questo schema prevede un meccanismo di auto-feedback in cui un agente di intelligenza artificiale valuta i propri risultati o le proprie 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, ottenendo risultati migliori nel tempo. Questo processo non si limita a una singola iterazione: gli agenti possono modificare le proprie risposte nelle interazioni successive.

Esempio concreto:

Gli agenti di intelligenza artificiale come GitHub Copilot possono perfezionare il codice attraverso l'autoriflessione, 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 una richiesta.
Processo di riflessione : esamina il codice generato per individuare errori, inefficienze o possibili 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, ne affina la logica e suggerisce ottimizzazioni.

Modello di utilizzo degli strumenti

Il modello di utilizzo degli strumenti nell'IA agentiva migliora le capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) consentendo loro di interagire dinamicamente con strumenti e risorse esterni.

Protocolli come il Model Context Protocol (MCP) contribuiscono a standardizzare il processo di utilizzo degli strumenti. ²

La standardizzazione dell'utilizzo degli strumenti tramite MCP sposta la progettazione degli agenti dalle integrazioni API personalizzate a un livello di contesto unificato. Anziché gestire singoli connettori, gli agenti utilizzano MCP per mantenere un flusso di dati sicuro tra il modello e l'ambiente locale o aziendale. Grazie ai protocolli di utilizzo degli strumenti e ai modelli agenti, 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 i sistemi di recupero delle informazioni
recuperare set di dati specifici
eseguire script per l'analisi dei dati
sfruttare i modelli di apprendimento automatico per eseguire algoritmi specializzati

Abbiamo utilizzato agenti di intelligenza artificiale molto diffusi per testare le loro capacità di utilizzo degli strumenti:

Esempio concreto:

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) sia con risorse esterne (ad esempio, strumenti di progettazione, piattaforme di e-commerce) per completare attività complesse. ³

Schema di pianificazione

Il modello di pianificazione consente ai LLM di suddividere i compiti di grandi dimensioni in sottocompiti.

Un modello LLM che utilizza il pattern di pianificazione organizzerà i sotto-obiettivi in una sequenza logica. A seconda della complessità, l'agente può pianificare le azioni in ordine lineare o creare ramificazioni per l'esecuzione parallela.

Esempio concreto:

Un gruppo di ricercatori ha dimostrato come gli agenti LLM collaborino con modelli provenienti da 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 apprendimento automatico (ad esempio, Hugging Face) per risolvere compiti di intelligenza artificiale. 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 di attività 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 del compito
riduce al minimo la necessità di un'ingegneria rapida in più fasi
consente all'agente di autocorregersi prima di avviare un'azione

Modello multi-agente

I modelli multi-agente si concentrano sulla delega dei compiti, che prevede l'assegnazione di agenti diversi a compiti diversi, i quali possono essere creati sollecitando un singolo LLM (o più LLM) a gestire responsabilità distinte.

Ad esempio, per creare un agente sviluppatore di software, potresti chiedere all'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 Agente-Agente (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 i flussi di lavoro ciclici e la gestione dello stato per gli agenti che richiedono cicli di feedback.
PydanticAI: un framework incentrato sull'orchestrazione di agenti con tipizzazione sicura e pronti per la produzione.
CrewAI: orchestra gli agenti assegnando ruoli specifici e sequenze di attività collaborative.
OpenAI Swarm: Un protocollo leggero per la gestione dei passaggi di consegne tra modelli specializzati.

Per saperne di più: Strumenti e framework open source per la creazione di IA agentica .

Modello Human-in-the-Loop (HITL)

Il modello HITL prevede l'intervento umano in punti decisionali specifici per garantire accuratezza e sicurezza. Le implementazioni chiave includono:

Punti di controllo per l'approvazione: l'agente attende la conferma umana prima di eseguire azioni di grande impatto, come transazioni finanziarie o cancellazioni di dati.
Cicli di revisione: un supervisore umano o secondario valuta l'output dell'agente per fornire un livello di controllo qualità prima della conclusione del processo.

Casi d'uso del flusso di lavoro agentico

1. Generazione potenziata dal recupero (RAG)

I modelli di progettazione agentica possono essere utilizzati nei sistemi RAG per incorporare gli agenti nella pipeline RAG.

Per ulteriori informazioni, consultare:

→ Scopri i migliori sistemi RAG per agenti

→ Confronta i migliori strumenti di generazione aumentata per il recupero delle informazioni

2. Sviluppo software

Generazione e completamento del codice :
- Cursor : Genera automaticamente frammenti di codice e intere funzioni basandosi su descrizioni in linguaggio naturale.
- Devin: Crea applicazioni da zero con una supervisione umana minima, utilizzando un browser o un'interfaccia a riga di comando.
Test automatizzati del software :
- Diffblue : Scrive automaticamente test unitari per il codice Java, garantendo la copertura e la correttezza del codice.
- Snyk : rileva e corregge le vulnerabilità di sicurezza nelle dipendenze senza intervento umano.

3. Giochi

PNG autonomi:
- AI Dungeon : Utilizza un LLM per generare PNG completamente autonomi basati su testo, che reagiscono alle azioni del giocatore e creano eventi narrativi.
- AgentRefine: Consente agli agenti e ai modelli di intelligenza artificiale di identificare gli errori e correggerli autonomamente, migliorando le loro prestazioni per le attività generiche.
Esplorazione autonoma:
- Spore (evoluzione controllata dall'IA) : gli agenti di IA si riproducono, mutano ed evolvono senza intervento umano, diventando sempre più intelligenti e diversificati a ogni generazione.
Ricerca del percorso:
- NavMesh AI : sistema di ricerca del percorso autonomo nei videogiochi, in cui gli agenti possono navigare in ambienti dinamici.

4. Creazione multimediale

Trasformare i risultati della ricerca GenAI in pagine Wikipedia
- Perplexity Pagine: Quando un utente inserisce una query di ricerca, Perplexity Pagine aggrega informazioni pertinenti da più fonti per trasformare i risultati della ricerca in pagine di Wikipedia.
Produzione video automatizzata
- Pictory trasforma autonomamente i contenuti testuali in video.

5. Ricerca e analisi dei dati

ChemCrow : Esecuzione di simulazioni e formulazione di raccomandazioni autonome.
per la scoperta di farmaci.
AI2: Fornisce la gestione del data warehouse tramite sistemi autonomi.

6. Uso del computer

Gli agenti moderni possono interagire con le interfacce grafiche utente (GUI) in modo simile agli utenti umani. Grazie alle loro capacità di utilizzo del computer, gli agenti interpretano i pixel dello schermo, spostano i cursori e inseriscono testo in diverse applicazioni. Questi agenti possono:

cercare sul web e interagire con le interfacce dei software desktop
navigare nei sistemi ERP interni privi di API strutturate
eseguire flussi di lavoro amministrativi multipiattaforma
Compila i moduli online e prenota i servizi di viaggio.

7. Servizio clienti

Gli agenti di intelligenza artificiale 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 AI
Film di Intercom
Agente Kore.AI

8. Automazione sanitaria

L'IA agentica per il settore sanitario mira a sfruttare i sistemi sanitari per automatizzare i flussi di lavoro nelle operazioni cliniche. Esempi di strumenti includono:

Automazione sanitaria di uso generale:

Sully.ai
Intelligenza artificiale ippocratica
Innovatore
Agente sanitario Beam AI
Salute notevole

Supporto ai pazienti:

Amelia AI
Cognizione

Per approfondire

Collegamenti di riferimento

There is a lot of hype on AI Agents recently. | Dipanjan S. | 17 comments

What is the Model Context Protocol (MCP)? - Model Context Protocol

[2307.11661] Enhancing CLIP with GPT-4: Harnessing Visual Descriptions as Prompts

[2303.17580] HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in Hugging Face

Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A) - Google Developers Blog

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre 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 zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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