4 Pattern di Progettazione dell'IA Agentica & Esempi Reali

IA agentica I pattern di progettazione migliorano l'autonomia di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) 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 allineati con la sua funzione obiettivo.

Flussi di lavoro automatizzati (basati su regole, non IA)

Seguono regole e processi predefiniti, tipicamente 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 poco o nessun processo decisionale.

Flussi di lavoro IA (non agentici)

Sistemi in cui LLM e 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 la generazione di un elenco di raccomandazioni basato sugli input.

Flussi di lavoro agentici

Processi guidati dall'IA in cui agenti autonomi prendono decisioni, intraprendono azioni e coordinano attività con un input umano minimo. Questi flussi di lavoro utilizzano componenti chiave come ragionamento, pianificazione e utilizzo di strumenti per gestire attività complesse.

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 sta rispondendo alla domanda dell'utente (Esempio: “Chi ha vinto Euro 2024?”)

1. Domanda dell'utente: L'utente fa una domanda.
   
2. LLM analisi: L'LLM la interpreta e determina se sono necessari dati esterni.
   
3. Attivazione di strumenti esterni: Uno strumento di ricerca recupera informazioni in tempo reale.
   
4. Creazione della risposta: L'LLM combina i dati e risponde:
   “La Spagna ha vinto Euro 2024 contro l'Inghilterra con un punteggio di 2–1 nella finale a Berlino nel luglio 2024.”

5 tipi di pattern di progettazione dell'IA agentica

Pattern di riflessione

Il pattern di riflessione migliora i flussi di lavoro agentici con un auto-miglioramento continuo.

→ 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 modificare le proprie risposte nelle interazioni successive.

Esempio reale:

Gli agenti IA come GitHub Copilot possono perfezionare il codice tramite l'autoriflessione, esaminando e modificando la propria struttura e il proprio comportamento in fase di esecuzione, ad esempio:

• Risposta iniziale: GitHub Copilot genera uno snippet di codice basato su un prompt.
  
• Processo di riflessione: Esamina il codice generato per errori, inefficienze o miglioramenti. Può utilizzare un ciclo di feedback, ad esempio eseguendo il codice in un ambiente sandbox, per identificare bug.
  
• Auto-iterazione: Valuta se il codice generato funziona come previsto, perfeziona la logica e suggerisce ottimizzazioni.

Pattern di uso degli strumenti

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

I protocolli come il Model Context Protocol (MCP) aiutano a standardizzare il processo di uso degli strumenti.²

Standardizzare l'uso degli strumenti tramite MCP sposta la progettazione agentica da integrazioni API personalizzate a un livello di contesto 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 uso 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 machine learning per eseguire algoritmi specializzati

Abbiamo testato le capacità di uso degli strumenti di agenti IA popolari.

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

Pattern di pianificazione

Il pattern di pianificazione consente agli LLM di suddividere grandi attività in sottoattività.

Un 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 rami per l'esecuzione parallela.

Esempio 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 ampi.

L'approccio è stato chiamato HuggingGPT, un agente basato su LLM che sfrutta gli LLM (ad esempio ChatGPT) per collegare 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 di attività 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 delle attività
• riduce al minimo la necessità di prompt engineering a più fasi
• consente all'agente di autocorreggersi prima di avviare un'azione

Pattern multi-agente

I pattern multi-agente si concentrano sulla delega delle attività, che prevede l'assegnazione di agenti diversi a compiti diversi che possono essere creati fornendo un prompt a un singolo LLM (o a più LLM) per gestire responsabilità distinte.

Ad esempio, per creare un agente sviluppatore di software, potresti fornire un prompt al LLM: “Sei un esperto nello scrivere codice efficiente e chiaro. Per favore 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 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 attività collaborative.
• OpenAI Swarm: Un protocollo leggero per gestire i passaggi di consegne tra modelli specializzati.

Per saperne di più: Builder open source di IA agentica e framework.

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Pattern Human-in-the-Loop (HITL)

Il pattern HITL integra l'intervento umano in specifici punti decisionali per garantire accuratezza e sicurezza. Le implementazioni principali includono:

• Punti di controllo di approvazione: L'agente si mette in pausa per la conferma umana prima di eseguire azioni ad alto impatto, come transazioni finanziarie o cancellazioni 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 pattern di progettazione agentica possono essere utilizzati nei sistemi RAG per incorporare gli agenti nella pipeline RAG.

Per saperne di più, vedi:

→ 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 snippet 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 automatico del software:
  
  • Diffblue: Scrive automaticamente unit test per il codice Java, garantendo copertura e correttezza del codice.
    
  • Snyk: Rileva e corregge le vulnerabilità di sicurezza nelle dipendenze senza input umano.

3. Gaming

• NPC autonomi:
  • IA Dungeon: Utilizza un LLM per generare NPC testuali completamente autonomi, che reagiscono alle azioni del giocatore e creano eventi narrativi.
  • AgentRefine: Consente ad agenti e modelli di IA di identificare gli errori e correggerli autonomamente, migliorando le loro prestazioni nelle attività 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 nel gaming, 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 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 tramite sistemi autonomi.

6. Uso del computer

Gli agenti moderni possono interagire con le interfacce utente grafiche (GUI) in modo simile agli utenti umani. Grazie alle 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 del software desktop
• navigare nei sistemi ERP interni privi 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 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. Esempi di strumenti includono:

Automazione sanitaria generica:

• Sully.ai
• Hippocratic IA
• Innovacer
• Beam agente sanitario IA
• Notable Health

Supporto ai pazienti:

• Amelia IA
• Cognigy

Ulteriori letture

• I migliori strumenti per agenti IA
• Le migliori aziende di IA agentica

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Registro delle modifiche

1 aggiornamenti

1. 20262 Apr

   Aggiunta una sezione sul pattern Human-in-the-Loop (HITL) con punti di approvazione e cicli di revisione.

Collegamenti di riferimento

1.

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

2.

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

Model Context Protocol

3.

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

4.

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

5.

Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A) - Google Developers Blog

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

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.

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Ricercato da

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è analista di settore presso AIMultiple e si occupa di process intelligence (incluso il process mining) e automazione aziendale (inclusa l'automazione IT e l'automazione low-code/no-code).

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