Cos’è un sistema di intelligenza artificiale ad agenti?
Un sistema ad agenti organizza decisioni, strumenti e stato verso un obiettivo.
Cosa imparerai
- Spiegare: un flusso di lavoro ha una struttura esplicita
- Applica l'idea in un esempio: cos'è un sistema di intelligenza artificiale ad agenti?
- Riconoscere i limiti e verificare il risultato dell'esercizio
Un sistema ad agenti organizza decisioni, strumenti e stato verso un obiettivo. Scegli il coordinamento in base alle dipendenze tra i passaggi.
Puoi seguire questo corso senza un account o una programmazione. Gli esempi utilizzano dati sintetici e i risultati dell’intelligenza artificiale devono essere verificati.
Come funziona, passo dopo passo
La mappa a sette modelli
ReAct sceglie l'azione successiva; La riflessione rivede una bozza; Il sequenziale applica fasi fisse. Il router seleziona un ramo, l'orchestrator delega e combina dinamicamente i risultati, Parallel distribuisce attività indipendenti e Plan-and-Execute mantiene e rivede un piano. Chiedi chi decide, dove ritornano i risultati e cosa interrompe l'esecuzione.
Lo schema esplicativo
Seguire le frecce continue per il flusso principale. Le frecce blu tratteggiate forniscono dati o contesto; le frecce rosa tratteggiate mostrano feedback o risultati restituiti. Colori e forme distinguono modelli, negozi, decisioni e risultati. Su schermi piccoli, scorri in orizzontale per seguire l’intero schema.
Un esempio completo
Una risposta di supporto potrebbe richiedere un semplice recupero, l'indirizzamento a uno specialista o a un team. Per le domande frequenti, un agente con RAG è un buon punto di partenza.
Provalo tu stesso
- Confronta un'attività fissa, un'attività esplorativa e sottoattività indipendenti.
- Registrare l'input, la fonte e il risultato atteso prima di eseguire l'esperimento. Utilizzare solo i dati fittizi nell'esempio.
- Seguire le fasi del diagramma. Ad ogni passaggio registrare quali informazioni vengono ricevute e prodotte; non confondere il risultato intermedio con il risultato finale.
- Ripetere dopo aver rimosso le informazioni necessarie o reso ambiguo l'input. Controlla se il sistema chiarisce, ferma o inventa una risposta.
- Confrontare con la soluzione spiegata. Conserva la configurazione, la data, il risultato e una spiegazione delle differenze. Cambia una cosa e riprova.
Una soluzione spiegata
Scegli un modello in base a ruoli e dipendenze anziché al numero massimo di agenti. Un esercizio riuscito ti consente di mostrare la connessione tra input, fasi e risultato. Quando mancano le informazioni, una risposta cauta è più utile dei dettagli inventati. Confrontare non solo stile: verificare anche condizioni, fonti e operazioni.
Quando è utile e quali sono i suoi limiti
Un grafico del flusso di lavoro e un grafico della conoscenza descrivono cose diverse. Scegli questo approccio quando migliora un bisogno misurato. Mantieni una linea di base semplice e confronta i risultati utilizzando input identici. Un esempio di successo non stabilisce l’affidabilità in ogni situazione.
Verifica ciò che hai imparato
Multi-agente è un ottavo modello?
No. È una categoria architettonica che può utilizzare diversi modelli esistenti.
Una maggiore autonomia dà sempre un risultato migliore?
No. Aumenta anche lo spazio per errori, costi e azioni non necessarie.
Quale risultato dovrebbe produrre questo esercizio?
Scegli un modello in base a ruoli e dipendenze anziché al numero massimo di agenti.
Termini da ricordare
- Cenno: Una fase in un grafico di esecuzione.
- Agente: un sistema in grado di scegliere passaggi e utilizzare strumenti per raggiungere un obiettivo.
- Regresia/Regressione: una modifica che interrompe un caso precedentemente corretto.
Fonti e il prossimo passo
Per preparare: A01 — Anatomia di un agente IA · P02 — Ingegneria del contesto: cosa arriva al modello?