Agenti AI e utilizzo degli strumenti (Esempio)

Un agente AI e un modello linguistico capace di compiere azioni, non solo di generare testo. Puo cercare nel web, eseguire codice, chiamare API, leggere file e prendere decisioni su cosa fare dopo. Questo passaggio dalla generazione passiva di testo alla risoluzione attiva dei problemi rappresenta uno degli sviluppi piu significativi nell’AI applicata.

Dalla chat all’azione

Un chatbot risponde alle domande. Un agente risolve problemi. La differenza sta nell’autonomia: gli agenti decidono quali strumenti usare, in quale ordine e come gestire gli errori.

Consideriamo la differenza nella pratica. Chiedi a un chatbot: “Che tempo fa a Tokyo?” Potrebbe rispondere basandosi sui dati di addestramento, vecchi di mesi o anni e quasi certamente errati. Fai la stessa domanda a un agente, e questo chiama un’API meteo, recupera i dati attuali e restituisce una risposta accurata e aggiornata.

Il chatbot genera testo plausibile. L’agente interagisce con il mondo.

Lo spettro dell’autonomia

Non tutti gli agenti sono ugualmente autonomi. Esiste uno spettro:

1. Chat assistita da strumenti — il modello puo chiamare strumenti, ma solo in risposta diretta alle richieste dell’utente. Una chiamata per turno.
2. Agenti multi-step — il modello puo concatenare piu chiamate di strumenti per portare a termine un compito, decidendo la sequenza autonomamente.
3. Agenti completamente autonomi — il modello opera in modo indipendente per periodi prolungati, prendendo decisioni, gestendo errori e perseguendo obiettivi con supervisione umana minima.

La maggior parte dei sistemi in produzione oggi si colloca ai livelli 1-2. Gli agenti completamente autonomi sono un’area di ricerca attiva con sfide significative di sicurezza ancora da risolvere.

Utilizzo degli strumenti

L’utilizzo degli strumenti permette a un modello AI di chiamare funzioni esterne. Il modello decide quando uno strumento e necessario, genera i parametri corretti e incorpora il risultato nella sua risposta. Questo trasforma un generatore di testo in un assistente capace.

Come funziona l’utilizzo degli strumenti

La meccanica e semplice:

1. Definizione dello strumento — si descrivono gli strumenti disponibili al modello, includendo nomi, parametri e funzionalita. Tipicamente fornito come JSON strutturato nel prompt di sistema o tramite un campo API dedicato.
2. Decisione — durante l’elaborazione di una richiesta utente, il modello decide se uno strumento sarebbe utile. In caso affermativo, genera una chiamata con i parametri appropriati.
3. Esecuzione — l’applicazione esegue la chiamata (il modello non la esegue direttamente) e restituisce il risultato.
4. Integrazione — il modello incorpora il risultato nella risposta all’utente.

Esempio di definizione dello strumento

{
  "name": "search_documentation",
  "description": "Search the product documentation for relevant articles",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": {
        "type": "string",
        "description": "The search query"
      },
      "max_results": {
        "type": "integer",
        "description": "Maximum number of results to return",
        "default": 5
      }
    },
    "required": ["query"]
  }
}

Il modello vede questa definizione e sa di poter cercare nella documentazione. Quando un utente pone una domanda sul prodotto, il modello genera una chiamata come search_documentation(query="come reimpostare la password"), il sistema esegue la ricerca e il modello usa i risultati per comporre una risposta accurata.

Categorie comuni di strumenti

I sistemi agentici in produzione offrono tipicamente strumenti in diverse categorie:

• Recupero informazioni — ricerca web, query al database, lettura file, chiamate API
• Esecuzione di codice — esecuzione di Python, JavaScript o comandi shell in un ambiente sandbox
• Comunicazione — invio email, pubblicazione messaggi, creazione ticket
• Manipolazione file — creazione, modifica e organizzazione di file
• Operazioni di sistema — deploy del codice, gestione dell’infrastruttura, esecuzione di pipeline CI

Gli strumenti che fornisci definiscono i confini di cio che l’agente puo fare. Un set di strumenti ben progettato offre all’agente capacita sufficienti per essere utile senza abbastanza potere per essere pericoloso.

Loop agentici

Il pattern piu potente e il loop agentico: il modello pianifica un passo, lo esegue, osserva il risultato e decide il passo successivo. Questo ciclo continua fino al completamento del compito o finche il modello determina di non poter procedere.

Il loop nella pratica

Consideriamo un agente incaricato di fare il debug di un test che fallisce:

1. Pianifica — “Dovrei prima leggere il file di test per capire cosa sta testando”
2. Esegue — chiama read_file("tests/auth.test.ts")
3. Osserva — vede che il test si aspetta un codice 200 ma riceve 401
4. Pianifica — “Dovrei controllare il middleware di autenticazione per vedere cosa restituisce 401”
5. Esegue — chiama read_file("src/middleware/auth.ts")
6. Osserva — trova che la logica di validazione del token ha un bug nel controllo della scadenza
7. Pianifica — “Dovrei correggere il confronto della scadenza”
8. Esegue — chiama edit_file(...) con la correzione
9. Osserva — conferma che la modifica e stata effettuata
10. Pianifica — “Dovrei eseguire il test per verificare la correzione”
11. Esegue — chiama run_command("pnpm test tests/auth.test.ts")
12. Osserva — il test passa
13. Completa — riferisce la correzione all’utente

Ogni passo implica che il modello ragioni sullo stato attuale, decida cosa fare dopo e si adatti in base a cio che scopre. Questo e fondamentalmente diverso da uno script lineare: l’agente gestisce scoperte inaspettate e cambia rotta quando necessario.

Gestione degli errori nel loop

Gli agenti robusti devono gestire i fallimenti con grazia. Uno strumento potrebbe restituire un errore, un file potrebbe non esistere o un’API potrebbe essere soggetta a rate limiting. Un buon design degli agenti include:

• Logica di retry — riprovare i fallimenti transitori con backoff
• Strategie alternative — se un approccio fallisce, provarne un altro
• Degradazione graduale — se il compito non puo essere completato interamente, completare il piu possibile e spiegare cosa resta
• Limiti del loop — impostare un numero massimo di iterazioni per prevenire loop infiniti quando l’agente si blocca

Progettare strumenti efficaci

La qualita di un sistema agentico dipende fortemente dalla qualita dei suoi strumenti. Strumenti mal progettati portano ad agenti confusi e risultati errati.

Principi di progettazione degli strumenti

• Nomi chiari — search_users e meglio di query_db_1. Il modello usa il nome per decidere quando chiamare lo strumento.
• Parametri descrittivi — includere descrizioni per ogni parametro. Il modello legge queste descrizioni per determinare quali valori passare.
• Ambito focalizzato — ogni strumento dovrebbe fare una cosa bene. Uno strumento read_file e uno write_file sono meglio di uno strumento file_operations con un parametro di modalita.
• Errori utili — restituire messaggi di errore chiari che aiutino il modello a capire cosa e andato storto e cosa provare invece.
• Idempotenti quando possibile — strumenti che possono essere riprovati in sicurezza semplificano la gestione degli errori.

Rischi

Gli agenti che possono compiere azioni possono compiere azioni sbagliate. Sandboxing, passaggi di conferma e revisioni human-in-the-loop sono misure di sicurezza essenziali per qualsiasi sistema agentico in produzione.

Categorie di rischio

• Azioni distruttive — un agente con accesso al file system potrebbe eliminare file importanti. Un agente con accesso al database potrebbe cancellare tabelle. Ambienti sandbox e limiti di permessi sono essenziali.
• Esfiltrazione di dati — un agente che puo sia leggere dati sensibili che fare richieste di rete potrebbe inavvertitamente (o tramite prompt injection) far trapelare informazioni.
• Costi fuori controllo — un agente in un loop che chiama API costose puo accumulare costi significativi rapidamente. Limiti di budget e rate limiting sono necessita pratiche.
• Azioni errate compiute con sicurezza — l’agente potrebbe fraintendere una richiesta e compiere un’azione irreversibile. Per operazioni ad alto rischio, richiedere sempre la conferma umana.

Pattern di sicurezza

I sistemi agentici in produzione dovrebbero implementare diversi pattern di sicurezza:

1. Privilegio minimo — dare all’agente solo gli strumenti necessari per il suo compito specifico, niente di piu
2. Sandboxing — eseguire codice e operazioni sui file in ambienti isolati
3. Gate di conferma — richiedere approvazione umana per azioni distruttive o irreversibili
4. Logging di audit — registrare ogni chiamata di strumento e il suo risultato per la revisione
5. Interruttori di emergenza — fornire meccanismi per fermare immediatamente un agente in esecuzione
6. Limiti di budget — impostare tetti rigidi su chiamate API, utilizzo di token e tempo di calcolo

L’obiettivo non e impedire agli agenti di essere utili, ma assicurare che siano utili entro confini ben definiti.