Costruire Agenti IA con Pattern Componibili
Abbiamo trascorso 3 giorni sperimentando flussi di lavoro e pipeline di agenti in n8n, seguendo le guide di Anthropic e di OpenAI per costruire agenti IA efficaci.
Esplora i componenti principali degli agenti IA, come scegliere i componenti e gli strumenti giusti, oltre a costruire flussi di lavoro agentici basati sui pattern semplici e componibili di Anthropic, come il concatenamento di prompt, il routing, la parallelizzazione, i lavoratori orchestrator e un valutatore-ottimizzatore:
Comprendere i componenti degli agenti IA
Costruire agenti implica connettere componenti in diversi domini come modelli, strumenti, conoscenza e memoria, guardrail. OpenAI fornisce primitive componibili per ciascuno:
Fonte: OpenAI1
Ovviamente, OpenAI elenca le sue cose per prime, ma c'è un ampio ecosistema di alternative. A seconda del tuo caso d'uso, puoi costruire agenti utilizzando framework come LangChain, LlamaIndex, CrewAI o persino livelli di orchestrazione personalizzati.
Approfondirò ciascuno di questi componenti:
Modelli
Innanzitutto, c'è il componente dei modelli. Questi sono i tuoi modelli IA, i tuoi modelli linguistici di grandi dimensioni che rappresentano l'intelligenza centrale capace di ragionare, prendere decisioni ed elaborare diverse modalità. Gli esempi di OpenAI rimandano ai modelli della serie GPT-5.
A seconda del tipo specifico di agente che stai costruendo, vorrai scegliere un diverso tipo di modello all'interno dell'ecosistema OpenAI. GPT-5.5 è il modello di punta attuale di OpenAI. Pianifica compiti multi-step, utilizza strumenti, verifica il proprio lavoro e continua finché un compito non è completato. Per domande quotidiane, le modalità più leggere di GPT-5.5 rispondono più velocemente e costano meno.
Al di fuori dell'ecosistema OpenAI, Claude Opus 4.7 è una scelta comune per lavori pesanti di codifica, ragionamento e STEM. Google Gemini 3.1 Pro compete da vicino, con una finestra di contesto da 1 milione di token per codebase di grandi dimensioni e documenti lunghi.
Per gli agenti di codifica nello specifico, GPT-5.3-Codex di OpenAI è il suo modello di codifica più capace. Esegue compiti lunghi che mescolano ricerca, uso di strumenti ed esecuzione, e puoi guidarlo mentre lavora. Guida i benchmark come SWE-Bench Pro e Terminal-Bench 2.0, che testano il lavoro reale di ingegneria del software e a riga di comando.
Abbiamo sottoposto a benchmark e confrontato i migliori modelli IA per aiutarti a capire come ciascuno performa in termini di ragionamento, velocità e costo, in modo da poter scegliere quello più adatto ai tuoi obiettivi.
Strumenti
Poi ci sono gli strumenti che estendono le capacità del modello, come la possibilità di cercare sul web o interagire con altri sistemi.
Quasi qualsiasi app può diventare uno strumento per la tua IA. Puoi connetterla a Gmail, Calendar, il tuo drive, o app come Slack, Discord, YouTube, Salesforce e Zapier. Puoi persino creare i tuoi strumenti personalizzati.
Con l'Agents SDK di OpenAI (che richiede un po' di codifica), puoi definire strumenti o usare quelli integrati come ricerca web, ricerca file e uso del computer.2
MCP (Model Context Protocol) di Anthropic semplifica inoltre l'integrazione degli strumenti standardizzando il modo in cui i modelli vi accedono. Nel 2026, il valore aziendale deriva sempre più da "catene di montaggio digitali", flussi di lavoro multi-step guidati dall'uomo in cui più agenti eseguono processi end-to-end, resi possibili dal Model Context Protocol (MCP).
Se non sei un programmatore, piattaforme no-code come n8n ti permettono di trascinare e rilasciare strumenti per collegarli al tuo modello.
Conoscenza e memoria
Ci sono due tipi principali di memoria: base di conoscenza (memoria statica) e memoria persistente.
- La base di conoscenza dà alla tua IA accesso a fatti, politiche e documenti statici che rimangono relativamente invariati. È essenziale per agenti che svolgono compiti guidati da policy o specifici dell'azienda, dove i materiali di riferimento devono rimanere coerenti.
- La memoria persistente permette all'IA di ricordare interazioni passate tra una sessione e l'altra. È cruciale per chatbot o assistenti personali che devono ricordare conversazioni precedenti.
OpenAI fornisce servizi hosted come vector store, ricerca file e embedding per gestire la memoria.
Se preferisci soluzioni open-source, Pinecone (cloud-native e ottimizzato per la ricerca vettoriale) e Weaviate sono opzioni popolari.
Per chi utilizza strumenti no-code, la gestione della memoria è solitamente integrata in piattaforme come n8n e Creatio.
Guardrail
I guardrail assicurano che il tuo agente si comporti come previsto, evitando risposte irrilevanti, dannose o inappropriate. Ad esempio, un bot del servizio clienti dovrebbe rimanere concentrato su argomenti relativi al servizio, senza divagare su altri.
Al di fuori dell'ecosistema OpenAI, strumenti popolari includono Guardrails IA e LangChain Guardrails. Molte piattaforme no-code hanno funzionalità di guardrail integrate, ma è comunque importante capire come funzionano per mantenere il controllo e la conformità nei tuoi agenti.
Competenze (Skills)
Gli strumenti permettono a un agente di agire sul mondo esterno. Le competenze insegnano all'agente come svolgere un compito specifico nel modo corretto.
Una Skill è una piccola cartella di istruzioni e file. Contiene i passaggi, le regole e gli esempi per un compito, come compilare un modello di report o seguire la guida di stile di un'azienda. L'agente carica una Skill quando il compito lo richiede, in modo da non affollare la finestra di contesto.
Anthropic ha introdotto le Agent Skills alla fine del 2025 e ha aperto il formato come standard condiviso a marzo 2026.3 Le Skills funzionano su Claude.ai, Claude Code e l'API. Il vantaggio principale è la coerenza: invece di riscrivere ogni volta lo stesso lungo prompt, un team definisce una Skill una volta e la riutilizza. Questo è importante in produzione, dove il prompting ad hoc tende a deviare.
Differenze tra Skills e gli altri componenti:
- Gli strumenti collegano l'agente ai sistemi esterni (email, database, ricerca).
- Conoscenza e memoria forniscono all'agente fatti da leggere.
- Le Skills danno all'agente un metodo ripetibile per un compito.
Orchestrazione
Il componente finale è l'orchestrazione. Coinvolge la gestione di come più sotto-agenti lavorano insieme, il loro deployment in produzione e il monitoraggio delle loro prestazioni.
Una volta deployati, gli agenti hanno bisogno di supervisione continua. Modelli, dati e comportamenti cambiano, quindi gli agenti necessitano di aggiornamenti regolari.
Diverse piattaforme e framework supportano l'orchestrazione, come:
- Piattaforme low-code/no-code:
- Stack AI
- Microsoft Copilot Studio Agent Builder
- Relevance IA, ecc.
- Framework open source:
- LangGraph (parte di LangChain): modella un agente come un grafo di passi, con controllo esplicito su ramificazioni, tentativi ripetuti e interventi umani.
- CrewAI: organizza gli agenti come un "equipaggio" di ruoli, tipo ricercatore, scrittore e revisore. È veloce da prototipare quando il lavoro si divide in ruoli chiari.
- LlamaIndex: più forte per agenti che cercano documenti e basi di conoscenza interne.
- SDK dei vendor: l'Agents SDK di OpenAI e il Claude Agent SDK di Anthropic sono toolkit ufficiali per costruire agenti sui modelli di ciascun provider. Il Claude Agent SDK è la stessa architettura che alimenta Claude Code.
Blocchi fondamentali dell'automazione: workflow vs agenti
Un agente IA è un sistema che percepisce il suo ambiente, elabora informazioni e intraprende azioni in modo autonomo per raggiungere obiettivi specifici, come ad esempio gli agenti di codifica come Cursor o Windsurf, editor di codice potenziati dall'IA con "modalità agente" che possono svolgere compiti di codifica in modo autonomo utilizzando modelli come Claude Opus 4.7. Un altro esempio comune sono gli agenti di servizio clienti, che molte aziende utilizzano per gestire le richieste.
Esistono molti modi diversi per progettare e distribuire questi agenti, a seconda della complessità del flusso di lavoro e del grado di autonomia richiesto.
Per dare una rapida anteprima, un agente IA è spesso una collezione di sotto-agenti, ognuno dei quali svolge compiti specifici. Together, questi sotto-agenti si coordinano all'interno di sistemi multi-agente per fornire ciò che percepiamo come un singolo agente IA.
Sono fondamentalmente diversi dai workflow. I workflow sono sequenze orchestrate di passi predefiniti, come una ricetta che segue sempre lo stesso ordine:
Quando usare gli agenti IA
Prima degli esempi di workflow, ecco un rapido controllo di realtà. Gli agenti non sono sempre la risposta. Molti team ottengono ancora buoni risultati con semplici workflow, anche in compiti dove un agente potrebbe, in teoria, funzionare. Molti team trovano ancora che i workflow tradizionali performino bene, anche in scenari in cui gli agenti potrebbero, in teoria, essere applicati.
Uno dei modi più chiari per pensare a questo, descritto nel blog di Anthropic, è il seguente:
Detto questo, ci sono situazioni reali in cui gli agenti superano i workflow tradizionali in compiti che richiedono flessibilità, ragionamento e adattabilità:
Conversazioni dinamiche che richiedono adattamenti:
Alcune interazioni, come le richieste di rimborso o di reset della password, si adattano bene ai workflow. Ma altre richiedono un giudizio sfumato o decisioni sensibili al contesto, come raccomandazioni personalizzate, che dipendono fortemente dal contesto e dal ragionamento avanti e indietro.
Processi decisionali ad alto valore e basso volume:
Gli agenti possono essere costosi da eseguire, ma in alcuni casi le decisioni che supportano sono molto più costose se prese in modo errato.
Ad esempio, BCG ha riferito che un importante fornitore di energia in Germania ha utilizzato uno strumento agentico guidato da GenAI per automatizzare le revisioni dei pagamenti.4
Se stai pianificando un'infrastruttura su larga scala, come l'ottimizzazione di progetti ingegneristici, il costo del calcolo è trascurabile. In questi casi ad alta posta in gioco, gli agenti aggiungono valore perché il costo di un errore supera di gran lunga il costo di esecuzione del modello.
Workflow multi-step e imprevedibili:
Alcuni workflow sono troppo complessi, dove scrivere infinite regole "se questo, allora quello" diventa un progetto a sé stante.
In questi casi, i cicli agentici semplificano il caos. Invece di codificare rigidamente ogni possibile percorso, il modello decide dinamicamente il passo successivo basandosi sul contesto in tempo reale e sul ragionamento.
Questo approccio funziona bene per sistemi diagnostici o strumenti che gestiscono dozzine di variabili mutevoli.
Quando i workflow sono migliori
Scenari ad alta frequenza e bassa complessità:
Alcuni compiti dipendono più dalla velocità e dalla scala che dal ragionamento, come:
- Recuperare informazioni da un database
- Analizzare messaggi o email strutturati
- Rispondere a domande di tipo FAQ
Un workflow potrebbe elaborare migliaia di queste richieste, con costi e latenza più prevedibili di quanto farebbe un agente.
Introduzione ai workflow e alle implementazioni degli agenti IA
Gli agenti IA non sono tipicamente un'entità singola. Invece, sono composti da vari sotto-agenti che interagiscono tra loro. Una delle migliori risorse che ho trovato sui workflow comuni e sui sistemi agentici è la guida Building Effective Agents di Anthropic.5
Al cuore dei sistemi agentici c'è ciò che Anthropic chiama l'augmented LLM. Questa struttura consiste in tre elementi chiave:
- l'input,
- il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM),
- e l'output.
Fonte: Anthropic5
L'LLM aumentato è in grado di generare le proprie query di ricerca, selezionare gli strumenti pertinenti e decidere quali informazioni memorizzare.
Potresti notare alcune somiglianze con i componenti di OpenAI (come delineato di seguito). Tuttavia, questa versione è più semplificata e manca di elementi come guardrail e orchestrazione, ma la struttura centrale rimane la stessa. Questo è perfettamente accettabile. Per compiti come test e deployment, è meglio fare riferimento ai componenti di OpenAI.
Elenco di OpenAI dei componenti degli agenti IA1
Per capire come questi sotto-agenti si incastrino e interagiscano per formare un agente IA più grande, inizio con i workflow più semplici e passo gradualmente a sistemi più complessi e completamente autonomi:
1. Workflow agentici semplici (concatenamento di prompt)
Il workflow agentico più semplice è chiamato concatenamento di prompt. In questo processo, un compito viene suddiviso in una serie di passi, in cui ogni sotto-agente elabora l'output del precedente.
In sostanza, funziona come una catena di montaggio, ma è possibile introdurre punti decisionali per reindirizzare il flusso se necessario. Lo schema generale rimane lo stesso: un input viene elaborato da un sotto-agente, che passa il risultato a un altro sotto-agente per un'ulteriore elaborazione, e così via, fino alla produzione dell'output finale. Questo metodo è particolarmente utile per compiti che possono essere facilmente suddivisi in sotto-compiti sequenziali più piccoli.
Il workflow di concatenamento di prompt5
Esempio reale:6
Concatenamento di prompt in n8n (schema, valuta e pubblica su fogli)
Nell'esempio sopra, l'utente inserisce un argomento nella finestra di chat di n8n. Ogni nodo LLM utilizza il modello Azure OpenAI.
Il primo LLM genera una struttura strutturata per un post del blog. Il prompt per lo Scrittore di struttura è il seguente:
Screenshot del prompt per il generatore di struttura LLM
Dove {{ $json.chatInput }} si riferisce all'argomento inserito dall'utente nella finestra di chat.
La variabile {{ $json.chatInput }} è grigia perché il workflow non è ancora stato eseguito. Se avessimo eseguito o testato il nodo, sarebbe verde o rossa, a seconda della validità della variabile.
Successivamente, il LLM seguente valuterà la struttura in base a criteri chiave nella sezione del messaggio di sistema. Il prompt si trova qui sotto:
Il LLM finale, lo Scrittore del Blog, aggiungerà una riga in un foglio sull'argomento basandosi sulla struttura creata dal precedente LLM.
Screenshot del prompt per il LLM Scrittore del Blog
Quando usare il concatenamento di prompt:
- I compiti possono essere decomposti naturalmente in sotto-compiti sequenziali fissi
- Ogni passo contribuisce in modo significativo all'output finale
- Il ragionamento passo-passo migliora l'accuratezza rispetto all'elaborazione diretta
- Sono necessari punti di controllo della qualità durante il processo
2. Workflow di routing
Il routing è un altro tipo di workflow in cui viene ricevuto un input e un sotto-agente è responsabile di indirizzare quell'input al compito successivo appropriato. Ogni compito viene poi gestito da un sotto-agente specializzato in quell'area e, una volta completati i compiti, viene generato l'output finale.
Un classico esempio di routing si vede nei bot del servizio clienti. Il bot può ricevere vari tipi di richieste, come domande generali, richieste di rimborso o problemi di supporto tecnico. Il primo sotto-agente identifica la natura della richiesta e la indirizza al sotto-agente specializzato nella gestione di quel particolare problema.
Ad esempio, se la richiesta riguarda un rimborso, verrebbe indirizzata al sotto-agente specialista in rimborsi, mentre una domanda di supporto tecnico verrebbe indirizzata al sotto-agente di supporto tecnico.
Un altro esempio è l'instradamento delle domande a modelli diversi in base ai loro punti di forza. Per domande STEM più complesse, puoi instradare l'input a un modello di ragionamento forte come Claude Opus 4.7. Per domande semplici e veloci, puoi instradarlo a un modello più leggero come Gemini 3.5 Flash, costruito per la velocità.
Esempio reale:7
Nell'esempio sopra, l'agente instrada l'input dell'utente ad agenti specializzati (come un Agente Promemoria, Agente Email, ecc.) utilizzando un output strutturato da un modello linguistico.
Il router è collegato a GPT 4o mini. Il prompt e le categorie sono i seguenti:
Screenshot dei parametri del nodo agente IA
Esempi di casi d'uso:
Puoi inserire una richiesta nella finestra di chat di n8n. Ad esempio:
- L'utente dice: "Ricordami di chiamare mia mamma domani."
→ Instradato all'Agente Promemoria - L'utente dice: "Invia un'email al team HR."
→ Instradato all'Agente Email - L'utente dice: "Pianifica una riunione con John la prossima settimana."
→ Instradato all'Agente Riunioni
Quando usare il routing:
- Tipi di input diversi: Il tuo sistema riceve vari tipi di richieste che beneficiano di una gestione specializzata
- Ottimizzazione delle risorse: Vuoi assegnare richieste semplici a processori economici, instradando quelle complesse a sistemi avanzati
- Specializzazione di dominio: Diverse categorie di input richiedono competenze specifiche del dominio o logiche di elaborazione
- Ottimizzazione delle prestazioni: Devi bilanciare il carico e garantire tempi di risposta ottimali tra diversi tipi di richiesta
3. Workflow di parallelizzazione
Il workflow successivo è la parallelizzazione. Questo specifico workflow agentico ha tipicamente due varianti principali. Nella parallelizzazione, più sotto-agenti lavorano su un compito simultaneamente e i loro output vengono poi combinati.
- La prima variante è chiamata sezionamento, in cui un compito viene suddiviso in sotto-compiti indipendenti che vengono eseguiti in parallelo.
- La seconda variante è la votazione, in cui lo stesso compito viene eseguito più volte da diversi sotto-agenti per produrre output diversificati, che vengono poi aggregati.
Questo accelera i workflow di grandi dimensioni eseguendo compiti indipendenti contemporaneamente.
Workflow sequenziale vs workflow parallelo: un confronto temporale8
Esempio reale:8
Screenshot dell'esempio di workflow di parallelizzazione in n8n
L'esempio di esecuzione parallela in n8n mostra un compito in cui il workflow interroga la ricerca Google utilizzando l'SERP API per recuperare URL di LinkedIn e memorizzarli in un foglio Google. Nella configurazione iniziale, il workflow elabora ogni compito in modo sequenziale, un sito web alla volta:
- Il workflow viene attivato.
- Lo strumento Get recupera il sito web dal foglio Google.
- L'agente IA utilizza l'SERP API per cercare su Google e recuperare l'URL di LinkedIn.
- L'URL di LinkedIn viene quindi aggiornato nel foglio Google.
A questo punto, i compiti vengono elaborati uno dopo l'altro, il che può essere lento quando si gestiscono grandi dataset.
n8n ha una funzione che permette di selezionare i nodi, fare clic e poi dire "Voglio convertire questi nodi selezionati in un sotto-workflow".
E ciò che accade è che quando fai clic su questo pulsante, darà un nome al mio workflow. Quando confermi, trasforma tutto ciò in un sotto-workflow ed è collegato proprio qui e viene chiamato da quest'ultimo.
Il sotto-workflow creato
Quindi n8n ha trasformato questo in un sotto-workflow, ma non hai ancora la parallelizzazione perché verrebbe comunque eseguito tutto in sequenza.
Per farlo eseguire effettivamente in parallelo, tutti gli elementi dovrebbero essere eseguiti come esecuzioni individuali. Quindi, quando fai clic sul nodo, puoi scegliere "esegui una volta per ogni elemento", il che significa che chiamerà il sotto-workflow individualmente per ogni elemento.
E una volta modificato questo, puoi andare nel sotto-workflow e fare clic su esecuzioni. E vedrai che tutti e tre gli elementi vengono eseguiti esattamente nello stesso momento.
Quando usare la parallelizzazione: La parallelizzazione è più efficace quando i compiti possono essere suddivisi in sotto-compiti più piccoli e indipendenti che possono essere eseguiti simultaneamente, migliorando sia la velocità che l'efficienza.
È anche utile quando sono necessarie prospettive multiple o tentativi ripetuti per aumentare la fiducia nei risultati. Per problemi con più parti o criteri di punteggio, i modelli spesso fanno meglio quando ogni parte riceve la propria chiamata. Questo mantiene ogni chiamata focalizzata, rendendo il ragionamento più accurato.
4. Workflow orchestrator-workers
Il workflow successivo, che diventa più complesso, è il pattern orchestrator–worker.
L'architettura orchestrator–worker rende i tuoi workflow di n8n modulari, scalabili e adattativi, trasformando una singola automazione rigida in un sistema componibile di agenti cooperanti.
A prima vista, potrebbe sembrare simile alla parallelizzazione poiché più sotto-agenti possono essere attivi, ma la distinzione fondamentale è la flessibilità. A differenza della parallelizzazione, la configurazione orchestrator–worker non si basa su un elenco fisso di sotto-compiti. Invece, l'orchestrator decide dinamicamente quali compiti devono essere eseguiti, li assegna agli agenti worker e gestisce il loro coordinamento durante tutto il processo.
Esempio reale:9
Screenshot dell'esempio di workflow orchestrator-workers in n8n
Nell'esempio sopra, il brief viene raccolto una volta e un orchestrator instrada il lavoro a più agenti specialisti.
L'agente CEO funge da orchestrator LLM. Elabora il brief di input, lo perfeziona per ciascun dipartimento, seleziona quali agenti worker attivare e determina come i loro output verranno integrati. Può decidere di chiamare uno, due o tutti i worker a seconda del contesto e dei vincoli.
Screenshot del nodo Agente CEO
Di seguito, tre agenti worker, Marketing, Operations e Finance, eseguono ciascuno il proprio modello Chat OpenAI con configurazioni di memoria e strumenti separate. Ciò consente prompt specifici per dipartimento e schemi JSON per output strutturati.
Screenshot dei tre nodi degli agenti worker
Una volta che l'orchestrator ha preparato le istruzioni specifiche per dipartimento, invoca ogni worker come uno strumento per generare output basati sugli input.
Ad esempio, l'Agente Marketing crea campagne (nome, canale, KPI).
Nodo strumento IA (Agente Marketing)
Dopo che gli output dei worker sono stati generati, l'Agente CEO compila e unisce le risposte dei dipartimenti in un unico piano coeso. Il workflow scrive quindi il piano in un documento Google, aggiunge metadati, lo converte in PDF e lo carica automaticamente per la condivisione o la revisione.
Screenshot dei nodi di creazione, conversione e caricamento del documento
Quando eseguito, l'orchestrator determina quali agenti attivare, coordina la loro collaborazione e combina i loro output in un unico report completo, dimostrando come i workflow orchestrator–worker abilitino sistemi IA flessibili, modulari e componibili.
Quando usare il workflow orchestrator-workers: Questo approccio è particolarmente utile per risolvere problemi aperti o in evoluzione in cui i passi necessari non possono essere conosciuti in anticipo.
Esempi in cui il workflow orchestrator–worker è utile:
- Compiti di codifica: Quando si sviluppano o si esegue il debug di prodotti software complessi che richiedono modifiche coordinate su più file, dove i file esatti e le modifiche possono essere determinati durante l'esecuzione.
- Ricerca e raccolta di informazioni: In compiti che coinvolgono la ricerca, la raccolta e l'analisi di dati da più fonti, dove le informazioni rilevanti non possono essere completamente identificate in anticipo e devono essere scoperte dinamicamente.
5. Workflow valutatore-ottimizzatore
Ancora più complesso è il workflow valutatore–ottimizzatore. Questa configurazione si muove verso un comportamento più autonomo, dando al sotto-agente o all'agente IA maggiore libertà di decidere quali azioni intraprendere e come migliorare i propri output.
Si inizia con un input e il primo sotto-agente genera una soluzione proposta. Quell'output viene poi passato a un sotto-agente valutatore, che esamina il risultato. Se il valutatore lo trova soddisfacente, l'output viene finalizzato. Ma se determina che il risultato non è abbastanza buono, lo rimanda al primo sotto-agente con un feedback specifico per il miglioramento.
Questo crea un ciclo di feedback continuo in cui l'ottimizzatore raffina iterativamente il suo output fino a quando il valutatore determina che soddisfa gli standard di qualità richiesti.
Esempio reale:10
Per questo esempio ho percorso una simulazione in Python, invece di uno strumento no-code, per mostrare direttamente schemi di valutazione, logica personalizzata e cicli iterativi.
Questa non è una configurazione completa. Per eseguire il workflow valutatore–ottimizzatore end-to-end, avrai bisogno di una corretta configurazione dell'ambiente, inizializzazione del modello, configurazione dello schema, ecc.
Puoi anche implementare un ciclo valutatore–ottimizzatore utilizzando strumenti di automazione dei workflow che supportano nodi di valutazione.
Workflow valutatore–ottimizzatore con Python:
Un esempio di ciclo Valutatore–Ottimizzatore, un pattern comune nei sistemi IA auto-riflessivi o nei workflow agentici
Questo workflow rappresenta un ciclo automatizzato di generazione e valutazione di contenuti in cui due componenti collaborano: uno crea e l'altro rivede. Assicura che gli output soddisfino gli standard di qualità prima della finalizzazione.
Spiegazione passo-passo:
- Inizializza input: Crea initial_state = {“content_topic”: topic}.
- Esegui il ciclo: Chiama evaluator_optimizer_workflow.invoke(initial_state) che iterativamente:
- genera/perfeziona il contenuto,
- valuta la qualità,
- ripete fino all'approvazione o al limite massimo di iterazioni.
- Registra l'esito: Stampa il messaggio di completamento e il generated_content approvato.
- Restituisce i risultati: final_state dict (es., content_topic, generated_content, quality_assessment).
Visualizzazione del workflow:
Ciclo Valutatore–Ottimizzatore con risultati Python: Ogni ciclo utilizza il feedback precedente per migliorare il contenuto. Il ciclo alla fine produce contenuti che soddisfano lo standard di qualità:
Quando usare il workflow valutatore-ottimizzatore: Questo workflow è particolarmente utile quando ci sono criteri di valutazione chiari e quando il perfezionamento iterativo può portare a miglioramenti significativi della qualità.
Esempi in cui il workflow valutatore–ottimizzatore è utile:
- Ad esempio, in un compito di traduzione letteraria, il primo tentativo potrebbe perdere alcune sfumature linguistiche o toni emotivi. Il valutatore fornirebbe feedback e chiederebbe revisioni fino a quando la traduzione non cattura completamente il significato inteso e le sottigliezze del testo originale.
- Un altro esempio è nella complessa aggregazione di ricerche, dove l'ottimizzatore raccoglie e riassume le informazioni mentre il valutatore verifica profondità, completezza e accuratezza. Se il valutatore trova la ricerca insufficiente, la rimanda per ulteriore lavoro fino a quando il report finale non soddisfa tutti i requisiti e sintetizza efficacemente le informazioni necessarie.
6. Implementazione di un agente veramente autonomo
E infine, c'è l'implementazione di un agente veramente autonomo. Questo tipo di sistema è concettualmente semplice ma può produrre comportamenti altamente diversificati e complessi nella pratica.
L'agente inizia il suo funzionamento con un input umano minimo; di solito una singola istruzione o obiettivo. Una volta definito il compito, funziona in modo indipendente, intraprendendo azioni e osservando i loro effetti sull'ambiente.
Una caratteristica chiave di questo approccio è l'autovalutazione: l'agente deve determinare, basandosi sul feedback dell'ambiente, se le sue azioni lo stanno avvicinando all'obiettivo. Ad esempio, se esegue codice o utilizza strumenti esterni, deve valutare se tali azioni contribuiscono al progresso o se sono necessari aggiustamenti. Questo ciclo guidato dal feedback continua fino a quando l'agente determina che l'obiettivo è stato raggiunto o che non è possibile fare ulteriori progressi.
Esempio reale:
Nel nostro benchmark degli strumenti di codifica IA, abbiamo osservato che Windsurf e Cursor hanno dimostrato capacità agentiche creando autonomamente strutture di file, modificando più file ed eseguendo comandi terminale per deployare API su Heroku.
Windsurf si è persino adattato ai recenti cambiamenti della piattaforma: quando ha scoperto che l'add-on PostgreSQL Hobby Dev era deprecato, ha riconfigurato correttamente il deployment per utilizzare PostgreSQL Essential 0.
Aggiungi come fonte preferitaRiepilogo
Costruire agenti IA non è tanto raggiungere la piena autonomia, ma creare sistemi che siano intenzionali, trasparenti e affidabili. Dalle nostre sperimentazioni in n8n e dalle intuizioni ottenute dalle guide di Anthropic e OpenAI, abbiamo scoperto che gli agenti efficaci derivano da scelte progettuali.
Quando implementiamo gli agenti, ci concentriamo su tre principi guida:
- Mantieni l'architettura semplice. Inizia in piccolo, costruisci in modo modulare e introduci complessità solo quando migliora chiaramente le prestazioni o la flessibilità.
- Rendi visibile il processo di ragionamento. Consenti a utenti e sviluppatori di vedere come l'agente pianifica e prende decisioni, migliorando interpretabilità e controllo.
- Assicura interazioni affidabili con gli strumenti. Progetta strumenti con un ambito chiaro, ben documentati e testati in modo che gli agenti possano agire in modo coerente negli ambienti reali.
Cita questa ricerca
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
title = {{Costruire Agenti IA con Pattern Componibili}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/building-ai-agents}},
note = {AIMultiple. Consultato il 29 Luglio 2026}
}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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