Dovresti costruire un agente? Una guida pratica per chiunque sia curioso di costruire agenti AI efficaci

Avete sentito parlare di agenti AI e vi siete chiesti: “Devo creare un agente per il mio lavoro o è meglio attenersi a flussi di lavoro più semplici?”.”

Se siete come la maggior parte degli sviluppatori, dei team e degli utenti curiosi che si dilettano con l'intelligenza artificiale, probabilmente avete già visto strumenti per la creazione di agenti, avete letto un po' di documentazione e forse avete anche provato a creare il vostro primo agente AI. Ma il punto è questo: costruire agenti di IA non significa semplicemente inserire un modello linguistico di grandi dimensioni, aggiungere alcune definizioni di strumenti e chiudere la questione. La creazione di agenti implica un processo più ampio di progettazione, integrazione e distribuzione di componenti modulari di IA, spesso utilizzando il giusto framework per garantire un'integrazione e una scalabilità senza problemi in ambienti diversi.

You need to understand when it’s worth it to build agents, what core principles make them work well like how agents manage context to interact dynamically with tools and data and why so many fail in production. Let’s break it down casually and practically without the hype.

Perché gli agenti di intelligenza artificiale sono un grande affare (ma non sempre sono la risposta giusta)

Gli agenti di intelligenza artificiale sono essenzialmente sistemi alimentati da un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) che possono interagire con gli strumenti, I computer sono in grado di accedere ai dati, di eseguire passaggi intermedi e di rispondere in modo intelligente agli input. Il modo in cui seguono le istruzioni, gestiscono il flusso delle conversazioni e abilitano molte applicazioni è quasi umano. Questi agenti hanno la capacità di integrarsi con strumenti esterni, di accedere a dati specializzati e di eseguire compiti complessi che li distinguono dalle soluzioni di automazione più semplici.

Immaginate:

• Chiedere a un agente informazioni sul tempo attuale a Londra, e questo recupera i dati attraverso una chiave API, accede alle informazioni provenienti da fonti esterne, le formatta in modo ordinato e le scrive in un file di testo nella directory di lavoro.
• Creare un agente che aiuti i clienti leggendo i file locali, analizzando i dettagli e fornendo automaticamente risposte accurate.

Sounds brilliant, right? And indeed, it is for compiti complessi. Ma se si desidera automatizzare solo lavori semplici (come lo spostamento di un file o l'invio di messaggi standard), gli agenti AI possono essere eccessivi. I flussi di lavoro o altri strumenti sono in grado di farlo molto più rapidamente.

Quando si distribuiscono gli agenti, è importante definire i confini e i requisiti del sistema per garantire un funzionamento sicuro e affidabile.

La lista di controllo: Quando costruire gli agenti?

Quando sviluppatori e team mi chiedono come determinare se devono iniziare a costruire agenti di intelligenza artificiale, spesso condivido questa pratica lista di controllo. Consideratela come un insieme casuale di regole da applicare mentre sorseggiate il vostro tè mattutino. Tuttavia, è importante considerare ogni dettaglio del vostro caso d'uso e dei vostri requisiti per assicurarvi di prendere una decisione informata.

Note: Be careful not to overlook specific constraints or integration challenges missing these details is a common pitfall when deciding to build agents.

1. Il compito è sufficientemente complesso?

If you’re dealing with straightforward tasks (e.g., “send email X to team Y”), don’t over-engineer. But for multi-step processes that require reasoning like analysing customer feedback from multiple locations, where understanding and integrating location data is crucial for accurate insights, and automatically drafting reports an agent can shine.

2. Ha un valore sufficiente da giustificare?

Se si costruisce un agente per qualcosa di banale, si sprecano gettoni e sforzi. Concentrarsi su compiti legati al valore reale, come l'automazione di parti dei processi di vendita, la risposta alle domande dei clienti o l'integrazione di strumenti di sviluppo locale nei sistemi aziendali. Considerate l'integrazione con piattaforme o servizi basati su cloud per migliorare la scalabilità e l'accessibilità.

3. È possibile automatizzare tutte le parti del compito?

Verificare se gli strumenti, le API o i file necessari sono accessibili. Gli agenti vengono creati all'interno del sistema e la piattaforma crea automaticamente le risorse necessarie, come gli archivi di dati e le configurazioni degli strumenti, per consentire l'automazione. Gli agenti non fanno magie. Se non avete accesso a dati o sistemi chiave, riducete l'ambito di applicazione o utilizzate approcci ibridi (ad esempio, human-in-the-loop).

4. Qual è il costo degli errori?

Gli scenari ad alto rischio (ad esempio, i sistemi medici o finanziari) richiedono un'adeguata protezione. All'inizio si potrebbero tenere gli agenti in sola lettura, testando il loro comportamento in modo controllato prima di consegnare loro le chiavi di esecuzione degli strumenti.

Il vostro primo agente AI: Cosa aspettarsi

Supponiamo che siate pronti a creare il vostro primo agente AI. Ecco un semplice esempio che utilizza Python e una libreria per la creazione di agenti:

da my_agent_library import Agent, Tools
importare os

api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

tools = Tools([
    {"nome": "weather_tool", "description": "Recupera le informazioni meteo attuali. Il campo descrizione fornisce descrizioni dettagliate per guidare l'agente nell'uso dello strumento.", "execute": fetch_weather}
])

agente = Agente(
    model="gpt-4",
    api_key=api_key,
    tools=tools,
    working_directory="./agents",
    default="rispondi chiaramente con i dettagli"
)

agent.create("Ottieni il meteo attuale di Londra e salvalo in un file di testo").

Questo frammento di codice configura un agente con l'esecuzione dello strumento abilitata e definisce le istruzioni per recuperare le informazioni meteo e salvarle localmente. Il campo di descrizione nella definizione dello strumento offre descrizioni dettagliate per aiutare l'agente a comprendere e utilizzare correttamente lo strumento. È possibile impartire il seguente comando all'agente per eseguire un'attività specifica, come la creazione di un file o l'esecuzione di uno script.

E' minimale, ma cattura l'immagine del principi fondamentali: definire gli strumenti, importare le librerie, aggiungere istruzioni e lasciare che l'agente interagisca con i sistemi. L'agente elabora ogni messaggio della conversazione per generare risposte e azioni appropriate.

Costruire agenti efficaci: Dal semplice al complesso

Quando si costruiscono agenti efficaci, è come se si salisse di livello per gradi. Si inizia in piccolo, per poi espandersi gradualmente. I suggerimenti ben fatti sono essenziali per un'interazione efficace con lo strumento, in quanto guidano l'agente a produrre risultati accurati e pertinenti.

1. Iniziare con le attività di base: Create a new agent to search your local files, answer questions about data in a text file, or import notes from customers and respond.
2. Passare all'esecuzione dello strumento: Enable tools that interact with APIs, such as fetching weather or searching customer locations.
3. Gestire le fasi intermedie: Let your agent plan: break tasks down, process inputs step by step, ground responses in reliable data sources, and communicate results clearly.
4. Integrazione con altri strumenti: Expand your agent’s capabilities by linking it to CRMs, project management systems, or messaging apps to answer questions or send updates automatically.

The growing ecosystem of agent builder frameworks makes this easier than ever even if you’re new to programming languages.

Costruttori di agenti no-code e low-code

Buone notizie: non è necessario essere programmatori incalliti per iniziare a costruire agenti di intelligenza artificiale. Molti dei moderni costruttori di agenti consentono di creare agenti senza scrivere molto codice affatto.

Ad esempio:

• Trascinare e rilasciare un prompt, aggiungere una descrizione di ciò che l'agente deve fare, collegare una chiave API e premere il pulsante “crea”.
• Iniziate una nuova conversazione con il vostro agente digitando semplicemente “get the current weather in Paris” e guardate come recupera i dati e risponde all'istante.

Anche se preferite un approccio più pratico, questi strumenti spesso generano automaticamente lo snippet di codice per voi, il che è ottimo per l'apprendimento.

Errori comuni: Perché la maggior parte degli agenti AI fallisce in produzione

Ecco dove gli sviluppatori, anche quelli più esperti, inciampano:

• Dimenticare i guardrail appropriati: Gli agenti senza vincoli possono accedere a strumenti o file che non dovrebbero.
• Non testate in modo approfondito: Se si saltano i test nelle fasi intermedie, i bug non vengono rilevati fino a quando non lo fanno i clienti.
• Scarso design del prompt: Senza istruzioni chiare e senza un numero sufficiente di gettoni per il ragionamento, gli agenti si bloccano o hanno delle allucinazioni.
• Mancanza di osservabilità: Se non è possibile vedere i log, i messaggi o i flussi di dati, il debug è quasi impossibile.

Suggerimento: Impostare sempre una directory di lavoro predefinita per lo sviluppo locale, tenere al sicuro le chiavi API sensibili e registrare ogni comando eseguito dall'agente.

Costruire agenti di intelligenza artificiale senza codice: Sì, è possibile!

Non è più necessario conoscere linguaggi di programmazione complessi per creare agenti. Le piattaforme no-code vi permettono di:

• Caricare un file o collegarsi ai file locali.
• Descrivere (in parole povere) le attività che si desidera che l'agente abiliti.
• Fornire un prompt o una stringa di contenuto come: “Cercare nei miei appunti e rispondere alle domande dei clienti”.”
• Mettete subito alla prova l'agente iniziando una nuova conversazione.

Queste piattaforme gestiscono il lavoro pesante delle definizioni degli strumenti, dei passaggi intermedi e del ragionamento LLM.

Il ruolo degli sviluppatori e dei team

Sebbene gli strumenti no-code riducano la barriera, gli sviluppatori svolgono ancora un ruolo cruciale. Essi:

• Importare librerie e altri strumenti per estendere gli agenti.
• Scrivere script di esecuzione degli strumenti e collegare le API.
• Testare rigorosamente gli agenti con vari scenari di input.
• Documentate i sistemi, i frammenti di codice e le funzionalità in modo che gli utenti possano replicare il successo.

Una buona documentazione e istruzioni chiare garantiscono che i team e i clienti possano interagire con gli agenti senza problemi.

Un ecosistema di strumenti in crescita

Lo spazio degli agenti di intelligenza artificiale è esploso in un ecosistema crescente di strumenti. Sia che stiate armeggiando a livello locale o che stiate distribuendo in produzione per i clienti aziendali, ora avete a disposizione molte applicazioni tra cui scegliere:

• Costruttori di agenti con interfacce visive.
• Agenti preconfigurati che rispondono a compiti specifici (come la ricerca di file locali o la ricerca di informazioni meteo).
• Librerie che si integrano con i linguaggi di programmazione e i framework già utilizzati dagli sviluppatori.

Applicazioni reali degli agenti di intelligenza artificiale

AI agents are making a real impact across a wide range of industries, transforming how organizations and users tackle complex tasks. In customer service, for example, AI-powered agents can answer questions around the clock, helping users resolve issues and access information instantly no more waiting on hold. Healthcare systems are leveraging effective agents to analyze patient data, assist with medical diagnoses, and even create personalized treatment plans, all while handling sensitive information with care.

I team che si occupano di finanza utilizzano gli agenti di intelligenza artificiale per individuare le transazioni fraudolente, prevedere le tendenze del mercato e fornire consigli di investimento su misura, automatizzando attività che un tempo richiedevano ore di analisi manuale. Nel settore dell'istruzione, gli agenti possono creare esperienze di apprendimento personalizzate, valutare i compiti e fornire feedback in tempo reale agli studenti, rendendo l'apprendimento più adattivo e coinvolgente.

What makes these agents so powerful is their ability to break down complex tasks into manageable steps, interact with various data sources, and deliver actionable answers. Frameworks and agent builder tools make it easier than ever to create and deploy these systems, allowing developers and teams to focus on building effective agents that meet real-world needs. Of course, it’s important to balance performance, cost, and latency especially as agents take on more demanding roles in critical systems. By thoughtfully applying AI agents to the right problems, organizations can unlock new efficiencies and deliver better experiences for users everywhere.

Misurare le prestazioni dell'agente

Building effective agents isn’t just about getting them up and running it’s about making sure they actually deliver value. To do that, you need to measure how well your AI agent is performing. Start by tracking key performance indicators (KPIs) like accuracy, response time, user satisfaction, and how often the agent successfully completes its assigned tasks. Metrics such as precision, recall, and F1-score can help you dig deeper into how reliably your agent answers questions and handles user requests.

User feedback is another goldmine for improvement. By collecting and analyzing feedback, you can spot patterns, identify pain points, and refine your agent’s behavior. Regular testing both automated and with real users ensures your agent is ready for real-world scenarios and can handle unexpected inputs gracefully.

Strumenti e framework per la creazione di agenti, come LangChain e Vertex AI Agent Builder, semplificano il monitoraggio, il test e l'ottimizzazione degli agenti. Forniscono analisi e ambienti di test integrati, in modo che gli sviluppatori possano concentrarsi sulla creazione di agenti efficaci che migliorano continuamente nel tempo. Ricordate che la creazione di agenti AI è un processo iterativo: misurate, imparate e migliorate per garantire che il vostro agente continui a soddisfare le esigenze degli utenti e a fornire risultati affidabili.

Sicurezza e affidabilità dell'agente

When it comes to deploying AI agents in the real world, security and reliability are non-negotiable especially in sensitive fields like healthcare and finance. To build trustworthy agents, developers must implement appropriate guardrails at every stage. This means validating all user input, handling errors gracefully, and ensuring that data is stored and processed securely. Transparent decision-making is also key: users should be able to understand how the agent arrives at its answers, which helps build confidence and trust.

Test e verifiche regolari sono essenziali per individuare le vulnerabilità prima che diventino problemi. Utilizzando framework consolidati e strumenti per la creazione di agenti, come Vertex AI Agent Builder, gli sviluppatori possono sfruttare le funzionalità di sicurezza e le best practice integrate, rendendo più semplice la creazione di agenti robusti e affidabili. Questi strumenti spesso includono il supporto per la gestione sicura dei dati, la convalida degli input e la registrazione dettagliata, in modo da poter monitorare il comportamento dell'agente e risolvere rapidamente eventuali problemi.

Ultimately, creating secure and reliable AI agents is about more than just technology it’s about building systems that users can depend on. By prioritizing security, transparency, and ongoing testing, developers can create agents that not only perform well but also earn the trust of users and stakeholders.

Riflessioni finali: Costruire gli agenti in modo ponderato

La decisione di creare un agente non deve essere affrettata. Chiedetevi:

• Si tratta di un compito complesso che beneficia veramente dell'IA?
• Ho il dati, accesso e strumenti necessario?
• Sono le parapetti adeguati in atto?

In caso affermativo, procedere con la creazione di un agente. In caso contrario, è meglio attenersi a flussi di lavoro più semplici o utilizzare gli strumenti esistenti. Ricordate: la creazione di agenti efficaci non è tanto una questione di demo appariscenti, quanto piuttosto la progettazione di sistemi robusti che aiutino effettivamente i clienti, i team e gli utenti.

FAQ: Risposte alle domande più comuni

1. Quali sono le 4 regole degli agenti AI?

• Complessità: Costruire agenti solo per compiti complessi che richiedono un ragionamento.
• Valore: Assicuratevi che valga la pena automatizzare l'attività.
• Fattibilità: Verificare la disponibilità di strumenti, API e dati.
• Rischio: Usare i guardrail appropriati per gli ambienti ad alto rischio.

2. Perché usiamo gli agenti?

Because they enable automation of tasks that workflows can’t handle. They interact with data, answer questions, communicate with customers, and respond intelligently freeing teams and developers to focus on bigger priorities.

3. È possibile costruire agenti di intelligenza artificiale senza codificare?

Assolutamente sì. Le moderne piattaforme consentono di creare agenti, collegare API e persino testare le funzionalità con una semplice descrizione o richiesta. Basta accedere, creare un nuovo account, incollare la chiave API e creare un nuovo agente senza toccare il codice.

4. Perché la maggior parte degli agenti AI fallisce in produzione e come costruire quelli che non lo fanno?

La maggior parte fallisce perché mancano test, osservabilità e guardrail. Per avere successo:

• Iniziate con piccoli esempi.
• Testate le fasi intermedie e monitorate il flusso della conversazione.
• Fornire un numero sufficiente di gettoni per il ragionamento.
• Mantenete chiare le istruzioni, abilitate solo gli strumenti necessari e rispondete al feedback degli utenti.

Follow these core principles, and you’ll be building effective agents that actually work whether they’re reading a text file, answering customer messages, or fetching weather information for a new conversation.