AI Agents
Gli AI Agent sono sistemi autonomi che percepiscono l'ambiente, ragionano su di esso e agiscono per raggiungere obiettivi — senza direzione umana continua. Questa guida copre le architetture degli agent, i principali framework, i pattern di deployment on-premise e i casi d'uso aziendali reali.
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Cosa sono gli AI Agent?
Un AI Agent è un sistema software basato su un Large Language Model (LLM) in grado di pianificare, ragionare ed eseguire autonomamente task multi-step, combinando strumenti, memoria e API esterne. A differenza di un semplice ciclo prompt-risposta, gli agent mantengono lo stato, scompongono obiettivi complessi in sotto-task e iterano fino al raggiungimento dell'obiettivo.
I componenti chiave di un AI Agent sono: un motore di ragionamento (l'LLM), strumenti (ricerca web, esecuzione codice, I/O file, API), memoria (context window a breve termine + vector store a lungo termine) e un loop di orchestrazione che decide quando agire e quando chiedere all'utente.
Gli agent sono trasformativi perché spostano l'AI dalla risposta reattiva alla risoluzione proattiva dei problemi — abilitando l'automazione del lavoro della conoscenza che prima richiedeva giudizio umano a ogni passo.
Architetture degli Agent
ReAct
Ragionamento + Azione in passi intercalati. L'agent alterna tra riflessione (Thought), chiamata a strumenti (Action) e osservazione dei risultati (Observation). Il pattern più adottato per la sua semplicità e debuggabilità.
Plan-and-Execute
Separa la pianificazione dall'esecuzione. Un LLM pianificatore scompone l'obiettivo in una lista di task; un LLM esecutore esegue ogni passo. Ottimo per task a lungo orizzonte ma richiede una pianificazione affidabile.
Multi-Agent
Più agent specializzati collaborano o si confrontano. Un agent supervisore orchestra sub-agent (ricercatore, programmatore, critico). Abilita parallelismo e specializzazione ma aggiunge overhead di coordinamento.
RAG Agent
Combina Retrieval-Augmented Generation con loop di agent. L'agent decide quando interrogare la base di conoscenza (vector store) e quando usare i propri parametri. Fondamentale per task di knowledge aziendale che richiedono grounding accurato.
Principali Framework per Agent
| Framework | Architettura | Ideale per | Supporto LLM Locale |
|---|---|---|---|
| LangChain | ReAct, Plan-and-Execute | Ampia integrazione, prototipazione | ✓ Ollama, llama.cpp, LM Studio |
| AutoGen | Multi-Agent, Conversational | Generazione codice, workflow complessi | ✓ OpenAI-compatible endpoints |
| CrewAI | Role-based Multi-Agent | Pipeline collaborative, team di ricerca | ✓ Ollama integration |
| LlamaIndex | RAG Agent, Query Engine | RAG enterprise su documenti | ✓ Full local support |
| Semantic Kernel | Plugin-based, Planner | Integrazione enterprise C#/.NET | ⚠ Partial (OpenAI-compatible) |
Deployment On-Premise degli Agent
Eseguire agent on-premise richiede di risolvere tre sfide oltre a un setup LLM standard: isolamento dell'esecuzione degli strumenti (esecuzione codice in sandbox), memoria persistente (un vector store come ChromaDB o pgvector in locale) e gestione dello stato multi-turno (cronologia delle conversazioni salvata in DB locale).
Stack Locale Consigliato
- LLM Runtime: Ollama (llama3, mistral, qwen2.5) o llama.cpp server
- Framework Agent: LangChain o CrewAI con backend Ollama
- Memoria Vettoriale: ChromaDB (file-based) o pgvector (PostgreSQL)
- Sandbox Strumenti: Container Docker per l'esecuzione del codice
- Layer API: FastAPI per esporre l'agent come servizio
- Hardware: Minimo 16 GB VRAM (RTX 3090 / 4090 per agent 7–13B)
Per workflow multi-agent on-premise, considerare quote di risorse per agent (max token, max chiamate a strumenti per esecuzione) per prevenire loop incontrollati. Il logging di ogni step dell'agent su un datastore strutturato (es. PostgreSQL) è essenziale per il debugging e la compliance in ambienti enterprise.
Casi d'Uso Reali
Automazione della Ricerca
L'agent naviga il web, legge PDF, riassume i risultati e scrive report in autonomia.
Generazione e Revisione Codice
Scrive, testa, esegue il debug e itera sul codice in un ambiente sandbox.
Analisi dei Dati
Interroga database, scrive Python/SQL, genera grafici e produce sintesi esecutive.
Workflow Aziendali
Triage assistenza clienti, revisione contratti, controllo conformità — su infrastruttura locale.