Come costruire workflow di agenti con dati

I workflow di agenti automatizzano compiti complessi concatenando modelli linguistici, strumenti e dati. Questa guida spiega come progettare, costruire e distribuire workflow di agenti affidabili che gestiscono compiti reali con dati.

Copy&Prompt TEAM · Updated January 2025

Un workflow di agenti è una sequenza orchestrata di passaggi in cui gli agenti autonomi collaborano utilizzando strumenti, dati e prompt per completare un compito. Definisci un obiettivo chiaro, scomponilo in sotto-compiti, assegna a ciascun agente strumenti e contesto specifici, concatena le decisioni tramite logica condizionale e loop con passaggi di verifica. La differenza principale rispetto a un singolo prompt: gli agenti agiscono ripetutamente, osservano i risultati e si adattano.

Prerequisiti

• Strumenti principali: Un'API per modelli linguistici (OpenAI, Anthropic o open-source), un framework di orchestrazione dei workflow (es. LangGraph, n8n o Python personalizzato) e un editor di codice.
• Fonti di dati: Accesso a database, API, fogli di calcolo o archivi di documenti da cui il tuo workflow leggerà o scriverà.
• Competenze tecniche: Programmazione intermedia (Python consigliato), ingegneria base dei prompt e comprensione delle chiamate API e dei formati dati JSON.
• Costi: Minimi per la prototipazione (le API a livello gratuito sono sufficienti). I costi di produzione scalano con l'uso del modello, la memorizzazione e il calcolo.

Passo 1: Definire l'obiettivo del workflow

Comincia con un obiettivo preciso e orientato ai risultati invece che con un'idea vaga. Per esempio, invece di "analizzare i dati delle vendite", specifica "generare un report settimanale delle vendite che identifichi i prodotti migliori e le anomalie, da consegnare ai stakeholder ogni lunedì alle 8:00". Questa chiarezza determina i ruoli degli agenti, i dati di cui hanno bisogno e i criteri di successo.

Suggerimento: Scrivi l'obiettivo come una frase che finisce con un risultato misurabile. Questo previene l'espansione dello scope in seguito.

Errore da evitare: Non iniziare a programmare prima che l'obiettivo sia inequivocabile. Un obiettivo poco chiaro porta a agenti che fanno la cosa sbagliata in modo efficiente.

Passo 2: Scomporre l'obiettivo in sotto-compiti

Scomponi l'obiettivo principale in 3 da 7 sotto-compiti logici che gli agenti possono gestire indipendentemente. Per l'esempio del report delle vendite, la scomposizione potrebbe essere: (1) recuperare i dati grezzi delle vendite, (2) pulire e normalizzarli, (3) calcolare i KPI, (4) rilevare anomalie, (5) scrivere il riepilogo narrativo e (6) formattare e consegnare il report.

Il risultato di ogni sottocompito diventa un'unità di lavoro che un agente gestisce, con un proprio contratto di ingresso e uscita. Questa modularità ti permette di scambiare modelli o strumenti per singoli passaggi senza ricostruire tutto.

Suggerimento: Usa il modello "contratto di ingresso-uscita": definisci esattamente cosa riceve e produce ogni sottocompito prima di scrivere qualsiasi codice.

Errore da evitare: Non creare troppi micro-compiti. Ogni passo aggiuntivo aumenta la latenza, i punti di fallimento e il carico cognitivo.

Passo 3: Assegnare agenti, strumenti e contesto

Per ciascun sottocompito, istanzia un agente con un prompt di sistema che definisca il suo ruolo, gli strumenti che può utilizzare e il contesto dei dati su cui opera. Un agente per la pulizia dei dati, ad esempio, riceve un prompt di sistema che lo definisce come un ingegere dei dati meticoloso, strumenti come l'esecuzione di Python e SQL e il modello specifico dei dati in entramento.

Passa il contesto in modo esplicito. Non affidarti all'agente a ricordare i passaggi precedenti. Fornisci a ciascun agente l'output rilevante degli step precedenti come input strutturato. Questo rende il workflow deterministico e debuggabile.

Suggerimento: Assegna a ogni agente un identificatore unico e registra le sue azioni. Questo rende semplice la traccia degli errori.

Errore da evitare: Non sovraccaricare un singolo agente con troppi strumenti. Un agente focalizzato con 2-3 strumenti di solito supera un generalista con decine di strumenti.

Passo 4: Concatenare decisioni con logica condizionale

Gli agenti non eseguono solo in sequenza; fanno anche decisioni che ramificano il workflow. Dopo la rilevazione delle anomalie, ad esempio, un agente potrebbe decidere se elevare a un essere umano in base alla soglia di gravità. Usa bordi condizionali nel tuo framework di orchestrazione per instradare l'esecuzione in base agli output degli agenti.

Questo è dove un workflow differisce fondamentalmente da una catena di prompt. L'agente valuta il proprio ambiente e sceglie l'azione successiva. Implementa questo usando output strutturati (es. JSON) da ciascun agente in modo che gli step successivi possano analizzare le decisioni in modo affidabile.

Suggerimento: Struttura le uscite decisionali come JSON con un campo "prossimo_passo" e un ragionamento di supporto. Questo rende esplicita e testabile la logica di ramificazione.

Errore da evitare: Non lasciare che la logica condizionale diventi un labirinto. Limita la ramificazione a 2-3 livelli per mantenere il workflow comprensibile.

Passo 5: Implementare verifica e loop

In produzione, gli agenti devono verificare i propri lavori e riprovare quando qualcosa fallisce. Dopo un passo di pulizia dei dati, l'agente dovrebbe validare che non siano state eliminate righe critiche e che i tipi siano corretti. Se la validazione fallisce, dovrebbe riprovare con istruzioni raffinate o avvisare un meccanismo di fallback.

Questo loop di autocorrezione è essenziale per l'affidabilità. Senza di esso, un singolo output errato si propaga in tutto il workflow. Progetta ogni agente per produrre un punteggio di affidabilità o un flag di successo insieme al proprio output principale.

Suggerimento: Aggiungi un "budget di riprovazione" - limita i tentativi a 3 prima di elevare. I loop infiniti di riprovazione sprecano risorse e mascherano problemi più profondi.

Errore da evitare: Non assumere che gli agenti si auto-correggeranno perfettamente. Includi sempre un punto di controllo con un essere umano per decisioni critiche.

Passo 6: Testare ogni passo in isolamento

Prima di connettere l'intero workflow, testa ogni passo dell'agente indipendentemente con dati rappresentativi. Verifica che il recuperatore di dati restituisca i campi previsti, che il pulitore gestisca casi estremi come null o outlier e che il riassuntore produca testo leggibile. Questo test graduale intercetta problemi di integrazione precocemente.

Usa dati di test sintetici che coprano il percorso felice e le modalità comuni di fallimento. Documenta l'output previsto per ogni caso di test. Questo diventa la tua suite di regressione quando iteri su prompt o scambi modelli.

Suggerimento: Registra ogni prompt dell'agente, le chiamate agli strumenti e l'output in un file o database. Questo archivio è inestimabile per il debug e la conformità.

Errore da evitare: Non saltare i test dei casi estremi. Gli agenti si comportano in modo imprevedibile con dati che differiscono significativamente dagli esempi del training.

Passo 7: Distribuire e monitorare

Una volta superati i test di integrazione, distribuisci il workflow in un ambiente di staging che specchi la produzione. Imposta il monitoraggio per metriche chiave: latenza media del passo, tasso di fallimento, costo per esecuzione e tasso di successo a livello utente. Usa un framework che supporti il checkpoint in modo da poter riprendere un workflow fallito dall'ultimo passo riuscito invece di ricominciare da capo.

Programma esecuzioni ricorrenti (es. cron jobs) e imposta avvisi per i fallimenti. Rivedi i log settimanalmente per individuare modelli come un passo che costantemente va in timeout o produce output con bassa affidabilità.

Suggerimento: Versiona sia la definizione del workflow che i prompt utilizzati. Questo rende semplici i rollback e i test A/B.

Errore da evitare: Non distribuire senza osservabilità. Un workflow che non puoi monitorare è un ostacolo, non un bene.

Come verificare il successo

Mappa il successo ai criteri dell'obiettivo originale. Per il report delle vendite, il successo significa che il report viene consegnato in tempo, identifica almeno il 95% delle anomalie note e riceve feedback positivo dagli stakeholder. Traccia queste metriche su più esecuzioni per confermare la coerenza.

Verifica anche la resilienza del workflow. Simula fallimenti - termina un agente a metà esecuzione, inietta dati errati o disattiva temporaneamente un'API. Il workflow dovrebbe degradarsi dolcemente, riprovare dove appropriato e mostrare messaggi di errore chiari invece di fallire silenziosamente.

Indicatori chiave: Tempo di completamento entro il 10% del target, Tasso di fallimento sotto l'2%, Accuratezza dei dati superiore al 98%.

Risoluzione dei problemi più comuni

Gli agenti restituiscono output irrilevanti o generici

Questo di solito deriva da un prompt di sistema poco specificato o da contesto mancante. Rivedi il prompt: definisce chiaramente il ruolo dell'agente, i vincoli e il formato di output previsto? Assicurati che l'agente riceva dati contestuali rilevanti prima di prendere decisioni.

Il workflow si blocca o gira all'infinito

Controlla la logica condizionale per stati inaccessibili o condizioni di uscita mancanti. Aggiungi timeout a ciascun passo e implementa un budget di riprovazione con percorsi di elezione chiari. Se un agente non riesce a progredire dopo N tentativi, segnala il problema per la revisione umana.

Corruzione o perdita di righe nei dati

Verifica i contratti dei dati tra i passaggi. Ogni agente dovrebbe validare il proprio input rispetto a uno schema previsto e respingere i dati non conformi con messaggi di errore utili. Implementa confronti di checksum o conteggio prima e dopo le trasformazioni dei dati.

Sovraccosti di costi

Monitora l'uso del token per ogni passo. Alcuni agenti potrebbero richiamare modelli costosi o fare chiamate agli strumenti ridondanti. Ottimizza memorizzando i risultati, riducendo la temperatura del modello dove non serve creatività e raggruppando operazioni simili.

Confronto: Agenti vs. Workflow statici vs. Prompt monolitici

d>

Scegli i prompt monolitici per la generazione di contenuti statici. Usa i workflow statici per pipeline ETL con logica fissa. Usa i workflow di agenti quando il compito richiede interpretazione, prendere decisioni o adattarsi a input variabili.

Limitazioni e quando non usare gli agenti

I workflow di agenti introducono latenza, costi e superfici di fallimento. Per i compiti in cui ogni passo è predeterminato e gli input sono altamente strutturati - come i backup notturni del database - semplice codice pianificato è più veloce, economico e affidabile rispetto a un approccio basato su agenti.

Gli agenti hanno anche difficoltà in domini tecnicamente avanzati dove la precisione conta e i modelli mancano di dati di training. In settori regolamentati come sanità o finanza, la logica statica e auditabile potrebbe essere richiesta legalmente rispetto al comportamento adattivo degli agenti.

Non ogni problema richiede un agente. L'obiettivo è lo strumento giusto per il lavoro, non lo strumento più sofisticato disponibile.

Scalare: memorizzare, versionare e condividere i workflow di agenti

Quando costruisci più workflow, trattali come codice: memorizza le definizioni in controllo di versione, documenta i prompt e le dipendenze degli strumenti e crea un registro in modo che i team possano scoprire e riutilizzare i workflow.

Un magazzino centralizzato previene il modello comune di fallimento in cui un buon workflow esiste solo nell'ambiente locale di un ingegere. Quando i workflow sono versionati e condivisi, i miglioramenti si accumulano in tutta l'organizzazione. Una libreria di prompt ha lo stesso scopo per le istruzioni in linguaggio naturale su cui gli agenti dipendono.

Punti chiave

• Il workflow di agenti concatena agenti autonomi attraverso strumenti e dati, permettendo l'automazione adattiva oltre i singoli prompt.
• Scomponi gli obiettivi in 3 da 7 sotto-compiti con contratti di ingresso-uscita chiari per ogni agente.
• Implementa verifica, budget di riprovazione e checkpoint con un essere umano per l'affidabilità in produzione.
• Monitora latenza, costi e metriche di accuratezza; usa il checkpoint per riprendere esecuzioni fallite.
• Non ogni compito beneficia degli agenti - valuta complessità, adattabilità e costo di fallimento prima di scegliere un approccio.

Prossimo passo

Scegli un compito ripetitivo multi-previsione nel tuo lavoro attuale. Applica questo framework a sette passaggi per progettare un workflow di agenti per esso. Comincia semplice: un obiettivo, tre sotto-compiti, un modello. Itera da lì.

Frequently Asked Questions

Qual è la differenza tra un agente AI e un workflow AI?

Un agente AI è un singolo sistema autonomo che ragiona e agisce. Un workflow AI è una sequenza orchestrata di agenti, strumenti e dati che insieme completano un obiettivo più ampio. Pensa a un agente come a un unico operatore e al workflow come all'intero impianto produttivo.

Quali strumenti servono per costruire workflow di agenti?

Al minimo, un'API per modelli linguistici (OpenAI, Anthropic), un framework di orchestrazione (LangGraph, n8n o AutoGen) e accesso alle fonti di dati che il tuo workflow utilizzerà. Python è il linguaggio di implementazione più comune.

Come si debugga un agente che fallisce in un workflow?

Registra ogni prompt di sistema, le chiamate agli strumenti e l'output raw dell'agente. Quando un passo fallisce, riproduci con gli stessi input per isolare se il problema è nel prompt, nei dati o nella integrazione degli strumenti. La registrazione strutturata è essenziale.

Migliora i risultati della tua AI oggi — Crea prompt migliori e ottieni risposte più accurate con Copy&Prompt. Copy&Prompt →