Come costruire sistemi di agenti AI: una guida per sviluppatori

Impara a costruire sistemi di agenti AI scalabili con flussi di lavoro reali, non con l'ipotesi. Passaggi pratici per sviluppatori che consegnano davvero codice.

Risposta diretta

1. Definisci l'ambito dell'agente e i limiti del compito
2. Scegli un framework di orchestrazione (CrewAI, LangGraph, Autobase)
3. Progetta il ciclo di pianificazione e ragionamento
4. Implementa l'uso degli strumenti e le chiamate agli strumenti
5. Aggiungi memoria e gestione del contesto
6. Imposta monitoraggio, registrazione e valutazione
7. Itera in base al comportamento reale

Prerequisiti

• Python 3.10+ o runtime JavaScript (Node.js 18+)
• Accesso alle API LLM (OpenAI, Anthropic, o endpoint open source)
• Comprensione di base del prompting LLM e delle chiamate agli strumenti
• Git per il controllo versione della logica dell'agente
• Budget per token API (inizia con ~$20/mese di budget di prova)
• Familiarità con JSON schema e API REST

Passo 1: Definisci l'ambito dell'agente e i limiti del compito

Prima di scrivere codice, articola chiaramente cosa l'agente dovrebbe fare e cosa non dovrebbe fare. I sistemi agentici falliscono non perché le prestazioni del modello sono cattive, ma perché il loro ambito è ambiguo. Un agente ben definito ha un punto di ingresso chiaro, un obiettivo limitato e modalità di fallimento esplicite.

Scrivi una definizione del compito in una frase. Per esempio: "Estrai gli elementi di azione principali dai verbali delle riunioni e formattali in una board Trello." Questa frase diventa il tuo criterio di successo e il limite dei test.

Suggerimento: Usa il framework SMART — Specifico, Misurabile, Raggiungibile, Rilevante, Temporizzato — anche per gli agenti.

Trappola da evitare: Cercare di fare sì che un singolo agente gestisca tutto porta a un gonfiamento del prompt, loop imprevedibili e codice non manutenibile.

Elenco di verifica dei limiti del compito

Passo 2: Scegli un framework di orchestrazione

I flussi di lavoro degli agenti necessitano di uno strato di orchestrazione che gestisce lo stato, la pianificazione e l'esecuzione degli strumenti. Tre opzioni mature coprono la maggior parte dei casi d'uso:

Confronto dei framework

CrewAI eccelle quando hai bisogno di più agenti che collaborano. LangGraph offre un controllo fine sull'esecuzione dei grafi. Autobase semplifica i flussi di lavoro alimentati da recupero utilizzando Supabase come backend.

Suggerimento: Inizia con CrewAI per prototipare. La sua sintassi dichiarativa rende più facile ragionare sui ruoli e sugli obiettivi degli agenti.

Trappola da evitare: Scegliere il framework più ricco di funzionalità fin dall'inizio. Strumenti più semplici riducono il carico cognitivo durante l'iterazione.

Passo 3: Progetta il ciclo di pianificazione e ragionamento

Il nucleo di qualsiasi flusso di lavoro agentico è il ciclo piano-esegui-valuta. L'agente riceve un compito, lo divide in passaggi, esegue ogni passaggio utilizzando strumenti e valuta i progressi verso il completamento.

Ruolo: Agente Ingegnere Senior
Contesto: Stai costruendo un pipeline di estrazione di caratteristiche. L'input è un file CSV di feedback clienti.
Compito: Estrai i temi da ogni voce di feedback e produci una tabella riepilogativa.
Vincoli:
- Ogni tema deve essere tracciabile alle righe sorgente
- Nessuna categoria hallucinata
Formato di output: array JSON di {tema, id_righe_sorgente, affidabilità}

Suggerimento: Includi istruzioni di pianificazione esplicite nel prompt: "Prima elenca gli steps, poi eseguili uno alla volta."

Trappola da evitare: Assumere che il modello pianificherà autonomamente. Richiedi sempre un output di pianificazione strutturato.

Passo 4: Implementa l'uso degli strumenti e le chiamate agli strumenti

Gli agenti interagiscono con il mondo attraverso strumenti. Definisci un set chiaro di strumenti con interfacce tipizzate. Ogni strumento dovrebbe avere un nome, descrizione, schema di parametri e formato di output previsto.

Strumento: cerca_web
Descrizione: Cerca su web articoli recenti su un determinato argomento
Parametri:
  query (stringa, obbligatorio)
Restituisce:
  articoli (array di {titolo, url, frammento})

Usa lo stile funzione chiamata OpenAI o lo stile strumento Anthropic per permettere al modello di decidere quale strumento richiamare. Valida tutti gli output dello strumento prima di passarli di nuovo all'agente.

Suggerimento: Avvolgi le chiamate API esterne in logiche di retry con backoff esponenziale. I fallimenti di rete sono più comuni degli allucinazioni.

Trappola da evitare: Lasciare che l'agente chiami endpoint esterni arbitrari senza sandboxing. Questo crea rischi di sicurezza e affidabilità.

Passo 5: Aggiungi memoria e gestione del contesto

Man mano che gli agenti eseguono compiti a lungo termine, accumulano contesto. La gestione efficace del contesto previene overflow di token e mantiene informazioni rilevanti tra turni.

Tipi di memoria

• A breve termine: Cronologia della conversazione corrente all'interno di una sessione
• A lungo termine: Banca di conoscenza persistente o archivio vettoriale
• Episodica: Registri di interazioni passate per imparare modelli

Per la maggior parte dei flussi di lavoro, la memoria a breve termine basta. Scarica il lavoro completato verso la memorizzazione a lungo termine per ridurre la lunghezza del contesto. Strumenti come Redis o Supabase Vectors funzionano bene.

Suggerimento: Riassumi periodicamente la conversazione. Sostituisci il dialogo denso con riepiloghi concisi prima di raggiungere i limiti del contesto.

Trappola da evitare: Aggiungere ciascun messaggio al contesto senza criterio. Taglia selcralmente in base alla rilevanza.

Passo 6: Imposta monitoraggio, registrazione e valutazione

In produzione, gli agenti si comportano in modo imprevedibile. Hai bisogno di visibilità su decisioni, chiamate agli strumenti e stati intermedi. Crea registrazioni che catturano l'intera traccia dell'esecuzione dell'agente.

Osservazione: cerca_web non ha restituito risultati per "quantum computing trends 2023"
Azione: retry_search con termini più ampi

Suggerimento: Registra l'utilizzo dei token per turno. Questo rivela dove è necessario l'ottimizzazione e aiuta a prevedere i costi.

Trappola da evitare: Trattare i log dell'agente come log tradizionali. Gli agenti richiedono tracce più ricche, incluse entrate/uscite del modello e percorsi decisionali.

Come verificare che funzioni

Criteri di verifica:

1. L'agente completa il compito entro il budget di token previsto
2. L'output corrisponde esattamente allo schema richiesto
3. I fallimenti vengono rilevati presto e gestiti correttamente
4. Le prestazioni sono coerenti in più esecuzioni

Crea test automatizzati che affermano queste condizioni. Usa prompt deterministici per valutazioni ripetibili.

Risoluzione dei problemi più comuni

Modelli scalabili per i flussi di lavoro degli agenti

Oltre agli agenti individuali, considera queste architetture scalabili:

1. Modello supervisore

Un controller centrale assegna sottocompiti a lavoratori specializzati. Ideale per l'elaborazione parallela di compiti indipendenti.

2. Modello pipeline

Il dato scorre sequenzialmente attraverso stadi, ciascuno eseguito da un agente diverso. Adatto a trasformazioni in stile ETL.

3. Modello sciurma

Più agenti esplorano possibilità contemporaneamente e convergono verso soluzioni. Efficace per problemi di ricerca e ottimizzazione.

Suggerimento: Combina i modelli. Usa la coordinazione supervisore con stadi pipeline sotto ogni lavoratore.

Trappola da evitare: Sovrainingegneria di sistemi multi-agente complessi prima di validare le versioni semplici.

Punti chiave

• Definisci sempre l'ambito dell'agente prima di programmare
• Scegli il framework di orchestrazione in base alle esigenze di complessità
• I prompt strutturati guidano un comportamento affidabile
• L'uso degli strumenti richiede un'attenta progettazione e validazione dell'interfaccia
• Il monitoraggio coglie i fallimenti prima che sia troppo tardi rispetto al testing da solo
• Inizia semplice, scala con attenzione

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