Costruire Agenti AI Efficaci

Gli agenti LLM più efficaci non utilizzano framework complessi, ma modelli semplici e componibili.

Gli agenti sono sistemi dinamici che dirigono autonomamente i propri processi mentre i workflow seguono percorsi prestabiliti.

Si consiglia di valutare se la complessità degli agenti giustifica i benefici in termini di prestazioni del compito.

Esistono diversi framework che facilitano l'implementazione di sistemi agentici, ma possono aggiungere complessità inutile.

Le diverse tipologie di workflow includono il chaining, il routing, la parallelizzazione, l'orchestrator-workers e l'evaluator-optimizer.

Gli agenti autonomi sono ideali per compiti sofisticati e difficilmente prevedibili ma comportano costi più elevati e un potenziale di errori concatenati.

Le interfacce e la documentazione degli strumenti sono cruciali per il successo degli agenti.

I casi studio di supporto clienti e agenti di coding dimostrano il valore pratico degli agenti