Una panoramica stratificata dei concetti chiave dell'AI Agentic. Comprendiamolo strato per strato. 1) LLMs (strato fondamentale) Al centro, ci sono LLM come GPT, DeepSeek, ecc. Idee principali qui: - Tokenizzazione e parametri di inferenza: come il testo viene suddiviso in token e elaborato dal modello. - Ingegneria dei prompt: progettare input per ottenere output migliori. - API LLM: interfacce programmatiche per interagire con il modello. Questo è il motore che alimenta tutto il resto. 2) Agenti AI (costruiti su LLM) Gli agenti avvolgono gli LLM per dare loro la capacità di agire autonomamente. Responsabilità chiave: - Utilizzo degli strumenti e chiamata delle funzioni: collegare l'LLM a API/strumenti esterni. - Ragionamento dell'agente: metodi di ragionamento come ReAct (ragionare + agire) o Chain-of-Thought. - Pianificazione e decomposizione dei compiti: suddividere un grande compito in compiti più piccoli. - Gestione della memoria: tenere traccia della storia, del contesto e delle informazioni a lungo termine. Gli agenti sono i cervelli che rendono utili gli LLM nei flussi di lavoro del mondo reale. 3) Sistemi agentici (sistemi multi-agente) Quando combini più agenti, ottieni sistemi agentici. Caratteristiche: - Comunicazione inter-agente: agenti che parlano tra loro, utilizzando protocolli come ACP, A2A se necessario. - Routing e pianificazione: decidere quale agente gestisce cosa e quando. - Coordinazione dello stato: garantire coerenza quando più agenti collaborano. - Multi-Agent RAG: utilizzo della generazione aumentata da recupero tra agenti. - Ruoli e specializzazione degli agenti: agenti con scopi unici. - Framework di orchestrazione: strumenti (come CrewAI, ecc.) per costruire flussi di lavoro. Questo strato riguarda la collaborazione e il coordinamento tra agenti. 4) Infrastruttura agentica Lo strato superiore garantisce che questi sistemi siano robusti, scalabili e sicuri. Questo include: - Osservabilità e registrazione: monitorare le prestazioni e gli output (utilizzando framework come DeepEval). - Gestione degli errori e ripetizioni: resilienza contro i fallimenti. - Sicurezza e controllo degli accessi: garantire che gli agenti non oltrepassino i limiti. - Limitazione della velocità e gestione dei costi: controllare l'uso delle risorse. - Automazione dei flussi di lavoro: integrare gli agenti in pipeline più ampie. - Controlli umani nel loop: consentire supervisione e intervento umano. Questo strato garantisce fiducia, sicurezza e scalabilità per ambienti aziendali/produttivi. L'AI Agentic, nel suo insieme, coinvolge un'architettura stratificata, dove ogni strato esterno aggiunge affidabilità, coordinamento e governance sugli strati interni.