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.

È necessario capire quando vale la pena costruire agenti, quali sono i principi fondamentali che li fanno funzionare bene, come il modo in cui gli agenti gestiscono il contesto per interagire dinamicamente con strumenti e dati, e perché molti falliscono in produzione. Vediamo di analizzare la questione in modo pratico e semplice, senza troppi giri di parole.

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.

Sembra geniale, vero? E in effetti lo è... per 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.

Nota: fare attenzione a non trascurare i vincoli specifici o le sfide di integrazione: la mancanza di questi dettagli è una trappola comune quando si decide di creare agenti.

1. Il compito è sufficientemente complesso?

Se si tratta di attività semplici (ad esempio, “invia l'e-mail X al team Y”), non bisogna esagerare con l'ingegneria. Ma per i processi in più fasi che richiedono un ragionamento, come l'analisi dei feedback dei clienti da più sedi, dove la comprensione e l'integrazione dei dati relativi alle sedi è fondamentale per ottenere informazioni accurate, e la stesura automatica di rapporti, un agente può essere perfetto.

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.

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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 - Creare un nuovo agente per cercare nei file locali, rispondere a domande sui dati contenuti in un file di testo o importare note dai clienti e rispondere.
2. Passare all'esecuzione dello strumento - Abilitare gli strumenti che interagiscono con le API, come la ricerca del meteo o la ricerca della posizione dei clienti.
3. Gestire le fasi intermedie - Lasciate che il vostro agente pianifichi: suddividete i compiti, elaborate gli input passo dopo passo, basate le risposte su fonti di dati affidabili e comunicate i risultati in modo chiaro.
4. Integrazione con altri strumenti - Espandete le capacità del vostro agente collegandolo ai CRM, ai sistemi di gestione dei progetti o alle app di messaggistica per rispondere alle domande o inviare automaticamente gli aggiornamenti.

Il crescente ecosistema di framework per la creazione di agenti rende tutto questo più facile che mai, anche se non si è esperti di linguaggi di programmazione.

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

Gli agenti AI stanno avendo un impatto reale in un'ampia gamma di settori, trasformando il modo in cui le organizzazioni e gli utenti affrontano compiti complessi. Nel servizio clienti, ad esempio, gli agenti AI possono rispondere alle domande 24 ore su 24, aiutando gli utenti a risolvere i problemi e ad accedere alle informazioni istantaneamente, senza più attese. I sistemi sanitari sfruttano agenti efficaci per analizzare i dati dei pazienti, assistere nelle diagnosi mediche e persino creare piani di trattamento personalizzati, il tutto gestendo con cura le informazioni sensibili.

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.

Ciò che rende questi agenti così potenti è la loro capacità di scomporre attività complesse in fasi gestibili, interagire con varie fonti di dati e fornire risposte attuabili. I framework e gli strumenti per la creazione di agenti rendono più facile che mai la creazione e la distribuzione di questi sistemi, consentendo agli sviluppatori e ai team di concentrarsi sulla creazione di agenti efficaci che soddisfino le esigenze del mondo reale. Naturalmente, è importante bilanciare prestazioni, costi e latenza, soprattutto quando gli agenti assumono ruoli più impegnativi nei sistemi critici. Applicando in modo ponderato gli agenti di intelligenza artificiale ai problemi giusti, le organizzazioni possono sbloccare nuove efficienze e offrire esperienze migliori agli utenti di tutto il mondo.

Misurare le prestazioni dell'agente

Costruire agenti efficaci non significa solo metterli in funzione, ma anche assicurarsi che forniscano effettivamente valore. A tal fine, è necessario misurare le prestazioni dell'agente AI. Iniziate a monitorare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) come l'accuratezza, il tempo di risposta, la soddisfazione degli utenti e la frequenza con cui l'agente completa con successo i compiti assegnati. Metriche come la precisione, il richiamo e il punteggio F1 possono aiutarvi ad approfondire l'affidabilità con cui l'agente risponde alle domande e gestisce le richieste degli utenti.

Il feedback degli utenti è un'altra miniera d'oro per il miglioramento. Raccogliendo e analizzando i feedback, è possibile individuare gli schemi, identificare i punti critici e perfezionare il comportamento dell'agente. Test regolari, sia automatizzati che con utenti reali, assicurano che l'agente sia pronto per gli scenari del mondo reale e che sia in grado di gestire con grazia gli input imprevisti.

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

Quando si tratta di distribuire agenti di intelligenza artificiale nel mondo reale, la sicurezza e l'affidabilità non sono negoziabili, soprattutto in settori sensibili come la sanità e la finanza. Per costruire agenti affidabili, gli sviluppatori devono implementare le opportune protezioni in ogni fase. Ciò significa convalidare tutti gli input dell'utente, gestire gli errori con garbo e garantire che i dati siano archiviati ed elaborati in modo sicuro. Anche la trasparenza del processo decisionale è fondamentale: gli utenti devono essere in grado di capire come l'agente arriva alle sue risposte, il che contribuisce a creare fiducia e sicurezza.

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.

In definitiva, la creazione di agenti di intelligenza artificiale sicuri e affidabili non riguarda solo la tecnologia, ma anche la costruzione di sistemi su cui gli utenti possano fare affidamento. Dando la priorità alla sicurezza, alla trasparenza e ai test continui, gli sviluppatori possono creare agenti che non solo funzionano bene, ma si guadagnano anche la fiducia di utenti e stakeholder.

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?

Perché consentono di automatizzare le attività che i flussi di lavoro non sono in grado di gestire. Interagiscono con i dati, rispondono alle domande, comunicano con i clienti e rispondono in modo intelligente, permettendo ai team e agli sviluppatori di concentrarsi su priorità più importanti.

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.

Seguite questi principi fondamentali e costruirete agenti efficaci che funzionano davvero, sia che stiano leggendo un file di testo, rispondendo ai messaggi dei clienti o recuperando informazioni meteo per una nuova conversazione.