Costruzione di agenti di intelligenza artificiale con schemi componibili

Costruire agenti di intelligenza artificiale (AI) significa mettere insieme diversi moduli e strumenti in modi innovativi per risolvere compiti specifici. Secondo le linee guida di Anthropic e OpenAI, la costruzione di un'architettura di agenti AI richiede la comprensione di una serie di componenti fondamentali: modelli, strumenti, memoria, controllo e orchestrazione.

Componenti principali degli agenti AI

La prima fase nella costruzione di un agente di intelligenza artificiale è comprendere i componenti fondamentali. Secondo OpenAI, ogni agente è formato da quattro blocchi principali:

• Modelli: I modelli linguistici di grandi dimensioni che formano il “cervello” dell’agente.
• Strumenti: Funzioni API che permettono all’agente di interagire con il mondo esterno.
• Memoria: Sistemi per conservare e recuperare informazioni, anche a distanza di tempo.
• Controllo: Meccanismi per garantire conformità, sicurezza e comportamento conforme alle aspettative.

I modelli linguistici di base

Il cuore di qualsiasi agente IA è rappresentato da un modello linguistico su larga scala. OpenAI fornisce modelli diversi, ciascuno adatto a diversi utilizzo:

• GPT-5: Il modello principale per la comprensione e il ragionamento complesso.
• GPT-5.2-Codex: Ottimo per la programmazione e la risoluzione di problemi tecnico-informatici.

Al di fuori dell’ecosistema OpenAI, si trovano modelli molto utilizzati come Claude 4.5, riconosciuto per la programmazione e discipline STEM, o Gemini 2.5 Pro, che sta guadagnando terreno. La scelta del modello dipenderà da quale tipo di agente si intende sviluppare.

Gli strumenti per gli agenti

Gli strumenti estendono le capacità dell’agente al di là delle capacità naturali del modello. Questi possono includere:

• Ricerche sul web per accedere a informazioni aggiornate.
• Gestione della comunicazione tramite API esterne (ad esempio, Google Calendar o Slack).
• Interazione con sistemi di database per recuperare e aggiornare dati specifici.

Con strumenti come l’SDK Agents di OpenAI o il protocollo MCP (Model Context Protocol) di Anthropic, è possibile integrare questi strumenti nel lavoro degli agenti in modo efficiente. Inoltre, per chi non ama la programmazione, vengono offerti strumenti no-code, come n8n, che permettono di costruire questi flussi di lavoro in modo visivo.

La memoria negli agenti AI

La memoria negli agenti è cruciale per il mantenimento del contesto e la conservazione delle informazioni tra interazioni differenti. Ci sono due tipi principali:

• Memoria statica: basata su archivio vettoriale o file per informazioni di lunga durata.
• Memoria persistente: sistema in cui l’agente mantiene il ricordo tra sessioni o interazioni.

Ci sono soluzioni open-source come Pineconee Weaviate, ottimizzate per la gestione vettoriale. Per gli utenti avanzati, OpenAI offre servizi personalizzati come l’API di ricerca di file o di archivio vettoriale.

Linee guida della piattaforma

Gli agenti AI sono dotati di meccanismi di controllo per garantire che agiscano in modo conforme alle aspettative. OpenAI e molti framework esterni, come Guardrails AI o LangChain Guardrails, permettono di configurare queste linee guida.

Ad esempio, un agente del servizio clienti può essere regolato per non rispondere a domande fuori ambito. Questi meccanismi sono spesso integrati in piattaforme no-code come n8n, rendendo la gestione degli agenti più semplice e trasparente.

L’orchestrazione degli agenti

Una volta che il modello selezionato, strumenti e memoria vengono configurati, il passo successivo è l’orchestrazione. L’orchestrazione riguarda il modo in cui i sottoservizi o i sottoutenti (sub-agenti) eseguono compiti e si coordinano per ottenere un obiettivo comune.

Tale orchestrazione include:

• Workflow di agenti complessi per ottenere risultati end-to-end.
• Gestione del monitoraggio e aggiornamento, poiché i modelli continuano a cambiare con l’aggiornarsi delle informazioni.
• Raffinamento continuo, per adattarsi al miglioramento del modello o a nuove esigenze operative.

Strumenti di orchestrazione

Per orchestrare agenti di IA, sono disponibili diversi strumenti:

• LangChain e LlamaIndex per la creazione di applicazioni end-to-end.
• Anthropic Agents e il protocollo MCP per l’orchestrazione di agenti multipli.
• CrewAI per creare squadre di agenti che collaborano autonomamente.
• Soluzioni no-code come n8n, che offrono una visibilità completa e personalizzabile sui flussi di lavoro.

Che cosa è un agente di intelligenza artificiale?

L’agente di intelligenza artificiale è un sistema che percepisce un ambiente, valuta le informazioni ricevute, e decide autonomamente azioni appropriate per raggiungere un risultato.

• Esempio 1: Agenti di programmazione come Cursor o Windsurf che automatizzano l’editing del codice.
• Esempio 2: Agenti di servizio clienti utilizzati da marchi come BCG per automatizzare le analisi e le decisioni.
• Esempio 3: Agenti che si adattano dinamicamente durante una conversazione, come i chatbot avanzati di Anthropic con modelli come Claude Sonnet 4.5.

Differenze con i flussi di lavoro

Pur essendo potenti, gli agenti IA non sono adatti a tutti gli scenari. In molti casi, i flussi di lavoro predefiniti, che seguono in modo sequenziale una serie di passaggi, possono funzionare bene e richiedono meno risorse computazionali.

• I flussi di lavoro seguono passi stabiliti, come una ricetta ben definita.
• Gli agenti dinamici sono più adatti a situazioni che richiedono