Dalla risposta all’azione: progettare agenti con l’AI

Quando si parla di AI, spesso si rimane nel paradigma della risposta: fai una domanda, ottieni un output; ma il vero salto avviene quando si passa alla progettazione di agenti, sistemi che non si limitano a rispondere, ma che operano con un obiettivo.

Un agente, nella sua forma più semplice, è composto da:

• un ruolo
• un contesto
• una memoria (anche implicita)
• una sequenza di azioni

E progettare un agente significa definire questi elementi in modo chiaro.

Un pattern efficace è quello del “Task-Oriented Agent”:

Ruolo: Sei un assistente commerciale.Obiettivo: Preparare briefing per incontri clienti.Input: informazioni cliente.Output: documento strutturato con:
- overview cliente
- opportunità
- rischi
- suggerimenti operativiComportamento:
- fai domande se mancano dati
- sintetizza in modo chiaro

Questo pattern permette di costruire agenti che:

• guidano l’utente
• strutturano il lavoro
• producono output consistenti

E soprattutto introduce un cambio di paradigma:

non chiediamo più “una risposta”, ma attiviamo un processo.

Applicazioni concrete:

• agent per vendite
• agent HR
• agent supporto tecnico

E qui si intravede il futuro:

non interagire con un modello, ma con un ecosistema di agenti specializzati.