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 OpenAI sulla costruzione di agenti IA efficaci.1 2
Esplora i componenti principali degli agenti IA, come scegliere i componenti e gli strumenti giusti, oltre a costruire flussi di lavoro per agenti basati sui pattern semplici e componibili di Anthropic come il prompt chaining, il routing, la parallelizzazione, gli orchestrator workers e un evaluator-optimizer:
Comprendere i componenti degli agenti IA
Costruire agenti implica collegare componenti in diversi domini come modelli, strumenti, conoscenza e memoria, guardrail. OpenAI fornisce primitive componibili per ciascuno:
Fonte: OpenAI3
Ovviamente, OpenAI elenca prima le proprie cose, 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 grandi modelli linguistici che sono l'intelligenza centrale in grado di ragionare, prendere decisioni ed elaborare diverse modalità. Gli esempi di OpenAI indicano i 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 l'attuale modello di punta di OpenAI. Pianifica compiti in più fasi, utilizza strumenti, controlla il proprio lavoro e continua fino al completamento di un'attività. Per le domande di tutti i giorni, 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 di codifica pesante, ragionamento e STEM. Gemini 3.1 Pro di Google compete da vicino, con una finestra di contesto di 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, utilizzo di strumenti ed esecuzione, e puoi guidarlo mentre lavora. È in testa ai benchmark come SWE-Bench Pro e Terminal-Bench 2.0, che testano il lavoro reale di ingegneria del software e da riga di comando.
Abbiamo confrontato e testato i migliori modelli IA per aiutarti a capire come si comporta ciascuno in termini di ragionamento, velocità e costo, in modo che tu possa scegliere quello che meglio si adatta ai tuoi obiettivi.
Strumenti
Il prossimo sono gli strumenti che estendono le capacità del modello, come consentirgli di cercare sul web o interagire con altri sistemi.
Quasi tutte le app possono diventare uno strumento per la tua IA. Puoi collegarla 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 utilizzare quelli integrati come ricerca web, ricerca file e utilizzo del computer.4
MCP (Model Context Protocol) di Anthropic semplifica anche 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 amante della codifica, le piattaforme no-code come n8n ti permettono di trascinare e rilasciare strumenti per collegarli al tuo modello.
Conoscenza e memoria
Esistono due tipi principali di memoria: base di conoscenza (memoria statica) e memoria persistente.
- La base di conoscenza dà alla tua IA accesso a fatti statici, politiche e documenti che rimangono relativamente invariati. Questo è essenziale per gli agenti che eseguono compiti guidati da politiche o specifici dell'azienda, dove i materiali di riferimento devono rimanere coerenti.
- La memoria persistente consente all'IA di ricordare le interazioni passate tra le sessioni. Questo è cruciale per chatbot o assistenti personali che hanno bisogno di ricordare le conversazioni precedenti.
OpenAI fornisce servizi ospitati 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, non divagare su altri non correlati.
Al di fuori dell'ecosistema di OpenAI, gli strumenti più 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.
Skill
Gli strumenti permettono a un agente di agire sul mondo esterno. Le skill insegnano all'agente come svolgere bene un compito specifico.
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 una guida di stile aziendale. 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 2026.5 Le Skill 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.
Come le Skill differiscono dagli altri componenti:
- Strumenti collegano l'agente a sistemi esterni (email, database, ricerca).
- Conoscenza e memoria forniscono all'agente fatti da leggere.
- Skill forniscono all'agente un metodo ripetibile per un compito.
Orchestrazione
Il componente finale è l'orchestrazione. Questo implica gestire come più sotto-agenti lavorano insieme, distribuirli in produzione e monitorare le loro prestazioni.
Una volta distribuiti, gli agenti necessitano di una 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
- Agent Builder di Microsoft Copilot Studio
- Relevance IA, ecc.
- Framework open source:
- LangGraph (parte di LangChain): modella un agente come un grafo di passaggi, con controllo esplicito su ramificazioni, nuovi tentativi e check-in umani.
- CrewAI: organizza gli agenti come una "squadra" di ruoli, come ricercatore, scrittore e revisore. È veloce da prototipare quando il lavoro si divide in ruoli chiari.
- LlamaIndex: più forte per gli agenti che cercano documenti e basi di conoscenza interne.
- Vendor SDK: Agents SDK di OpenAI e Claude Agent SDK di Anthropic sono toolkit ufficiali per costruire agenti sui modelli di ciascun fornitore. Il Claude Agent SDK è la stessa architettura che alimenta Claude Code.
Elementi costitutivi dell'automazione: Flussi di lavoro vs agenti
Un agente IA è un sistema che percepisce il suo ambiente, elabora informazioni e intraprende autonomamente azioni per raggiungere obiettivi specifici, come gli agenti di codifica come Cursor o Windsurf, editor di codice potenziati dall'IA con "modalità agente" che possono eseguire autonomamente compiti di codifica utilizzando modelli come Claude Opus 4.7. Un altro esempio comune sono gli agenti del 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 un insieme di sotto-agenti, ciascuno dei quali esegue compiti specifici. Together, questi sotto-agenti si coordinano all'interno di sistemi multi-agente per fornire ciò che percepiamo come un singolo agente IA.
Questi sono fondamentalmente diversi dai flussi di lavoro. I flussi di lavoro sono sequenze orchestrate di passaggi predefiniti, come una ricetta che segue sempre lo stesso ordine:
Quando usare gli agenti IA
Prima degli esempi di flusso di lavoro, ecco un rapido controllo della realtà. Gli agenti non sono sempre la risposta. Molti team ottengono ancora buoni risultati con semplici flussi di lavoro, anche in compiti in cui un agente potrebbe, in teoria, funzionare. Molti team scoprono ancora che i flussi di lavoro tradizionali funzionano bene, anche in scenari in cui gli agenti potrebbero, in teoria, essere applicati.
Uno dei modi più chiari per pensarci, descritto nel blog di Anthropic, è il seguente:
Detto questo, ci sono situazioni reali in cui gli agenti superano i flussi di lavoro tradizionali in compiti che richiedono flessibilità, ragionamento e adattabilità:
Conversazioni dinamiche che richiedono adattamenti:
Alcune interazioni, come le richieste di rimborso di base o di reimpostazione della password, si adattano perfettamente ai flussi di lavoro. Ma altre richiedono un giudizio sfumato o decisioni sensibili al contesto, come raccomandazioni personalizzate, che dipendono fortemente dal contesto e dal ragionamento bidirezionale.
Processo decisionale ad alto valore e basso volume:
Gli agenti possono essere costosi da gestire, 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 basato su GenAI per automatizzare le revisioni dei pagamenti.6
Se stai pianificando infrastrutture su larga scala, come l'ottimizzazione della progettazione ingegneristica, il costo del calcolo è trascurabile. In questi casi ad alto rischio, gli agenti aggiungono valore perché il costo di un errore supera di gran lunga il costo di esecuzione del modello.
Flussi di lavoro multi-step e imprevedibili:
Alcuni flussi di lavoro 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 in base al contesto e al ragionamento in tempo reale.
Questo approccio funziona bene per i sistemi diagnostici o gli strumenti che gestiscono dozzine di variabili mutevoli.
Quando i flussi di lavoro 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 in stile FAQ
Un flusso di lavoro potrebbe elaborare migliaia di queste richieste, con costi e latenza più prevedibili rispetto a un agente.
Introduzione ai flussi di lavoro e alle implementazioni degli agenti IA
Gli agenti IA non sono in genere un'unica entità. Sono invece composti da vari sotto-agenti che interagiscono tra loro. Una delle migliori risorse che ho trovato sui flussi di lavoro e i sistemi di agenti comuni è la guida Building Effective Agents di Anthropic.7
Al centro dei sistemi agentici c'è ciò che Anthropic chiama LLM aumentato. Questa struttura è composta da tre elementi chiave:
- l'input,
- il large language model (LLM),
- e l'output.
Fonte: Anthropic8
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 descritto di seguito). Tuttavia, questa versione è più semplificata e manca di elementi come guardrail e orchestrazione, ma la struttura di base rimane la stessa. Questo è perfettamente accettabile. Per compiti come il test e la distribuzione, è meglio fare riferimento ai componenti di OpenAI.
Elenco dei componenti degli agenti IA di OpenAI9
Per capire come questi sotto-agenti si incastrano e interagiscono per formare un agente IA più grande, inizio con i flussi di lavoro più semplici e passo gradualmente a sistemi completamente autonomi più complessi:
1. Flussi di lavoro agentici semplici (prompt chaining)
Il flusso di lavoro agentico più semplice è chiamato prompt chaining. In questo processo, un compito viene scomposto in una serie di passaggi, in cui ogni sotto-agente gestisce l'output del precedente.
Al suo interno, funziona come una catena di montaggio, ma puoi 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-attività sequenziali più piccole.
Il flusso di lavoro di prompt chaining10
Esempio reale:11
Prompt chaining 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 OpenAI di Azure.
Il primo LLM genera uno schema strutturato per un post di blog. Il prompt per l'Outline Writer è il seguente:
Screenshot del prompt per il generatore di schemi LLM
Dove {{ $json.chatInput }} si riferisce all'argomento inserito dall'utente nella finestra di chat.
La variabile {{ $json.chatInput }} è grigia perché il flusso di lavoro non è stato ancora eseguito. Se avessimo eseguito o testato il nodo, sarebbe verde o rossa, a seconda della validità della variabile.
Quindi, il seguente LLM valuterà lo schema in base ai criteri chiave nella sezione del messaggio di sistema. Il prompt si trova qui sotto:
L'LLM Blog Writer finale aggiungerà una riga in un foglio sull'argomento in base allo schema creato dall'LLM precedente.
Screenshot del prompt per il Blog Writer LLM
Quando usare il prompt chaining:
- I compiti possono essere naturalmente scomposti in sotto-attività fisse e sequenziali
- Ogni passaggio contribuisce in modo significativo all'output finale
- Il ragionamento passo-passo migliora l'accuratezza rispetto all'elaborazione diretta
- Sono necessari punti di controllo qualità durante tutto il processo
2. Flusso di lavoro di routing
Il routing è un altro tipo di flusso di lavoro in cui viene ricevuto un input e un sotto-agente è responsabile di indirizzare tale input al compito successivo appropriato. Ogni compito viene quindi 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 richieste generiche, richieste di rimborso o problemi di supporto tecnico. Il primo sotto-agente identifica la natura della richiesta e la instrada al sotto-agente specializzato nella gestione di quel particolare problema.
Ad esempio, se la richiesta riguarda un rimborso, verrebbe instradata 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 query semplici e veloci, puoi instradarlo a un modello più leggero come Gemini 3.5 Flash, che è costruito per la velocità.
Esempio reale:12
Nell'esempio sopra, l'agente instrada l'input dell'utente ad agenti specializzati (come un Reminder Agent, Email Agent, 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 query nella finestra di chat di n8n. Ad esempio:
- L'utente dice: "Ricordami di chiamare mia mamma domani."
→ Instradato al Reminder Agent - L'utente dice: "Invia un'email al team HR."
→ Instradato all'Email Agent - L'utente dice: "Programma una riunione con John la prossima settimana."
→ Instradato al Meeting Agent
Quando usare il routing:
- Tipi di input diversificati: Il tuo sistema riceve vari tipi di query che beneficiano di una gestione specializzata
- Ottimizzazione delle risorse: Vuoi assegnare query semplici a processori economici instradando richieste complesse a sistemi avanzati
- Specializzazione del dominio: Diverse categorie di input richiedono competenze specifiche del dominio o logica di elaborazione
- Ottimizzazione delle prestazioni: Devi bilanciare il carico e garantire tempi di risposta ottimali per diversi tipi di query
3. Flusso di lavoro di parallelizzazione
Il prossimo flusso di lavoro è la parallelizzazione. Questo specifico flusso di lavoro agentico ha in genere due varianti principali. Nella parallelizzazione, più sotto-agenti lavorano simultaneamente su un compito e i loro output vengono poi combinati.
- La prima variante è chiamata sezionamento, in cui un compito viene scomposto in sotto-attività indipendenti che vengono eseguite in parallelo.
- La seconda variante è il voto, in cui lo stesso compito viene eseguito più volte da diversi sotto-agenti per produrre output diversi, che vengono poi aggregati.
Questo accelera i flussi di lavoro di grandi dimensioni eseguendo compiti indipendenti contemporaneamente.
Flusso di lavoro sequenziale vs. flusso di lavoro parallelo: un confronto temporale13
Esempio reale:14
Screenshot dell'esempio di flusso di lavoro di parallelizzazione in n8n
L'esempio di esecuzione parallela in n8n dimostra un compito in cui il flusso di lavoro interroga la ricerca Google utilizzando l'API SERP per recuperare gli URL di LinkedIn e memorizzarli in un Google Sheet. Nella configurazione iniziale, il flusso di lavoro elabora ogni compito in sequenza, un sito web alla volta:
- Il flusso di lavoro viene attivato.
- Lo strumento Get recupera il sito web dal Google Sheet.
- L'agente IA utilizza l'API SERP per cercare su Google e recuperare l'URL di LinkedIn.
- L'URL di LinkedIn viene quindi aggiornato nel Google Sheet.
A questo punto, i compiti vengono elaborati uno dopo l'altro, il che può essere lento quando si ha a che fare con grandi set di dati.
n8n ha questa caratteristica per cui puoi selezionare i nodi, cliccare e poi dire voglio convertire questi nodi selezionati in un sotto-flusso di lavoro.
E quello che succede è che quando clicchi su questo pulsante, darà un nome al mio flusso di lavoro. Quando premi conferma, trasforma tutto questo in un sotto-flusso di lavoro ed è collegato proprio qui e viene chiamato da questo.
Il sotto-flusso di lavoro creato
Quindi n8n l'ha trasformato in un sotto-flusso di lavoro, ma non hai ancora la parallelizzazione perché verrebbe comunque eseguito tutto qui.
Per farlo effettivamente funzionare in parallelo, tutti gli elementi dovrebbero essere eseguiti come esecuzioni individuali. Quindi, quando clicchi sul nodo puoi scegliere esegui una volta per ogni elemento, il che significa che chiamerà il sotto-flusso di lavoro individualmente per ogni elemento.
E poi una volta cambiato, puoi andare nel sotto-flusso di lavoro e cliccare su esecuzioni. E vedrai che tutti e tre gli elementi sono in esecuzione esattamente nello stesso momento.
Quando usare la parallelizzazione: La parallelizzazione è più efficace quando i compiti possono essere suddivisi in sotto-attività più piccole e indipendenti che possono essere eseguite simultaneamente, migliorando sia la velocità che l'efficienza.
È anche preziosa quando sono necessarie prospettive multiple o tentativi ripetuti per acquisire fiducia nei risultati. Per problemi con diverse parti o criteri di punteggio, i modelli spesso fanno meglio quando ogni parte riceve la propria chiamata. Questo mantiene ogni chiamata focalizzata, quindi il ragionamento è più accurato.
4. Flusso di lavoro orchestrator workers
Il prossimo flusso di lavoro, che diventa più complesso, è il pattern orchestrator–worker.
L'architettura orchestrator–worker rende i tuoi flussi di lavoro n8n modulari, scalabili e adattivi, 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-attività. Invece, l'orchestratore decide dinamicamente quali compiti devono essere eseguiti, li assegna agli agenti worker e gestisce il loro coordinamento durante tutto il processo.
Esempio reale:15
Screenshot dell'esempio di flusso di lavoro orchestrator-workers in n8n
Nell'esempio sopra, il brief viene raccolto una volta e un orchestratore instrada il lavoro a più agenti specializzati.
Il CEO Agent funge da orchestratore LLM. Elabora il brief di input, lo perfeziona per ogni dipartimento, seleziona quali agenti worker attivare e determina come saranno integrati i loro output. Può decidere di chiamare uno, due o tutti i worker a seconda del contesto e dei vincoli.
Screenshot del nodo CEO Agent
Di seguito, tre agenti worker, Marketing, Operations e Finance, eseguono ciascuno il proprio OpenAI Chat Model con configurazioni di memoria e strumenti separate. Ciò consente prompt specifici per dipartimento e schemi JSON per output strutturato.
Screenshot dei tre nodi agente worker
Una volta che l'orchestratore ha preparato le istruzioni specifiche per dipartimento, invoca ogni worker come strumento per generare output basati sugli input.
Ad esempio, il Marketing Agent crea campagne (nome, canale, KPI).
Nodo strumento IA (Marketing Agent)
Dopo che gli output dei worker sono stati generati, il CEO Agent compila e unisce le risposte dei dipartimenti in un unico piano coeso. Il flusso di lavoro scrive quindi il piano in un Google Doc, aggiunge metadati, lo converte in PDF e lo carica automaticamente per la condivisione o la revisione.
Screenshot dei nodi di creazione, conversione e caricamento dei documenti
Quando viene eseguito, l'orchestratore determina quali agenti attivare, coordina la loro collaborazione e combina i loro output in un unico rapporto completo, dimostrando come i flussi di lavoro orchestrator–worker consentano sistemi IA flessibili, modulari e componibili.
Quando usare il flusso di lavoro orchestrator workers: Questo approccio è particolarmente prezioso per risolvere problemi aperti o in evoluzione in cui i passaggi richiesti non possono essere conosciuti in anticipo.
Esempi in cui il flusso di lavoro 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 e le modifiche esatte possono essere determinati durante l'esecuzione.
- Ricerca e raccolta di informazioni: In compiti che implicano 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. Flusso di lavoro evaluator optimizer
Ancora più complesso è il flusso di lavoro evaluator–optimizer. 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. Tale output viene quindi 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 perfeziona iterativamente il suo output fino a quando il valutatore non determina che soddisfa gli standard di qualità richiesti.
Esempio reale:16
Per questo esempio ho percorso una simulazione Python, piuttosto che uno strumento no-code, per mostrare direttamente schemi di valutazione, logica personalizzata e cicli iterativi.
Questa non è una configurazione completa. Per eseguire il flusso di lavoro evaluator–optimizer end-to-end, avrai bisogno di una corretta configurazione dell'ambiente, inizializzazione del modello e configurazione dello schema, ecc.
Puoi anche implementare un ciclo evaluator–optimizer utilizzando strumenti di automazione del flusso di lavoro che supportano nodi di valutazione.
Flusso di lavoro evaluator–optimizer con Python:
Un esempio di ciclo Evaluator–Optimizer, un pattern comune nei sistemi IA auto-riflessivi o nei flussi di lavoro agentici
Questo flusso di lavoro rappresenta un ciclo automatizzato di generazione e valutazione dei contenuti in cui due componenti collaborano: uno crea e l'altro revisiona. Garantisce che gli output soddisfino gli standard di qualità prima della finalizzazione.
Spiegazione passo dopo passo:
- Inizializza input: Crea initial_state = {“content_topic”: topic}.
- Esegui il ciclo: Chiama evaluator_optimizer_workflow.invoke(initial_state) che iterativamente:
- genera/perfeziona contenuti,
- valuta la qualità,
- ripete fino all'approvazione o al limite massimo di iterazioni.
- Registra risultato: Stampa il messaggio di completamento e il generated_content approvato.
- Restituisci risultati: dizionario final_state (ad es., content_topic, generated_content, quality_assessment).
Visualizzazione del flusso di lavoro:
Ciclo Evaluator–Optimizer 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 flusso di lavoro evaluator optimizer: Questo flusso di lavoro 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 flusso di lavoro evaluator–optimizer è utile:
- Ad esempio, in un compito di traduzione letteraria, il primo tentativo potrebbe non cogliere 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 nell'aggregazione di ricerche complesse, dove l'ottimizzatore raccoglie e riassume le informazioni mentre il valutatore verifica profondità, completezza e accuratezza. Se il valutatore ritiene che la ricerca sia insufficiente, la rimanda per ulteriore lavoro fino a quando il rapporto 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 un obiettivo. Una volta definito il compito, funziona in modo indipendente, intraprendendo azioni e osservandone gli effetti sull'ambiente.
Una caratteristica chiave di questo approccio è l'autovalutazione: l'agente deve determinare, in base al feedback ambientale, 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 non determina che l'obiettivo è stato raggiunto o che non sono possibili 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 da terminale per distribuire 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 la distribuzione per utilizzare PostgreSQL Essential 0.
Aggiungi come fonte preferitaRiepilogo
Costruire agenti IA significa meno raggiungere la piena autonomia e più creare sistemi che siano mirati, trasparenti e affidabili. Dai nostri esperimenti 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 l'interpretabilità e il controllo.
- Garantisci interazioni affidabili con gli strumenti. Progetta strumenti che siano chiaramente definiti, ben documentati e testati in modo che gli agenti possano agire in modo coerente in ambienti reali.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Costruire Agenti IA con Pattern Componibili}},
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}Collegamenti di riferimento
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