Agenti AI: Guida Completa alla Valutazione e Ottimizzazione

Autori: Galileo
Titolo originale: Mastering AI Agents: A comprehensive guide to evaluating AI agents

Prefazione: Oltre il RAG, verso l’Azione

• Introduzione agli Agenti AI:
  • Mentre i sistemi RAG (Retrieval Augmented Generation) migliorano la capacità di un LLM di fornire risposte accurate basate su contesti specifici, gli agenti AI rappresentano un passo evolutivo: non si limitano a rispondere, ma agiscono. Prendono decisioni, eseguono compiti e coordinano più passaggi per raggiungere un obiettivo.
  • Immaginate un LLM potenziato da RAG che risponde a domande sui dettagli di una polizza; un agente AI, invece, potrebbe processare l’intera richiesta di risarcimento, analizzando la documentazione, verificando la conformità, calcolando i pagamenti e coordinandosi con altri sistemi.
  • Gli agenti AI moderni superano i bot tradizionali basati su regole fisse, grazie alla capacità di comprendere il contesto senza regole predefinite, adattare le decisioni e apprendere da ogni interazione, prendendo decisioni avanzate in tempo reale.
  • L’adozione aziendale è in rapida crescita: una ricerca Capgemini indica che il 10% delle organizzazioni usa già agenti AI, oltre la metà prevede di farlo nel 2025 e l’82% entro i prossimi tre anni.
• Struttura della Guida:
  • Questo e-book è una guida completa per costruire, misurare e migliorare applicazioni agentiche di successo. È diviso in cinque capitoli:
    1. Cosa sono gli Agenti AI: Tipi, applicazioni ottimali, scenari di eccesso, casi d’uso.
    2. Framework per la Costruzione di Agenti: Analisi di LangGraph, Autogen, CrewAI con criteri di valutazione e casi studio.
    3. Come Valutare gli Agenti: Esempio pratico di un agente di ricerca finanziaria.
    4. Metriche per la Valutazione degli Agenti AI: Misurazione delle prestazioni attraverso sistemi, completamento task, controllo qualità e interazione con strumenti, con cinque casi d’uso.
    5. Perché la Maggior Parte degli Agenti AI Fallisce e Come Risolvere: Cause comuni di fallimento e soluzioni pratiche.

Capitolo 1: Cosa sono gli Agenti AI?

• Definizione e Funzionamento:
  • Gli agenti AI sono applicazioni software che utilizzano LLM per eseguire autonomamente compiti specifici, dalla ricerca alla gestione di servizi backend. Sono particolarmente utili per attività che richiedono decisioni complesse, autonomia e adattabilità in ambienti dinamici.
  • Un esempio pratico è un agente AI per un e-commerce che gestisce le richieste dei clienti (es. “Quando spedirà il mio ordine?”), recuperando dati dal sistema di gestione ordini e generando risposte automatiche (“Il suo ordine sarà spedito domani e riceverà un link di tracciamento via email.”).
  • I vantaggi includono: tempi di risposta rapidi, liberazione del personale umano per compiti più complessi, miglioramento della produttività generale.
• Tipi di Agenti AI (e loro caratteristiche):
  • Automazione Fissa (La Catena di Montaggio Digitale): Nessuna intelligenza, comportamento prevedibile, limitato a task ripetitivi. Esempi: RPA, autoresponder email. Ideale per task di routine con dati strutturati.
  • Potenziato da LLM (Più Intelligente, ma non Einstein): Consapevole del contesto, vincolato da regole, stateless. Esempi: filtri email, moderazione contenuti. Ideale per task flessibili, alto volume/basso rischio.
  • ReAct (Ragionamento Incontra Azione): Workflow multi-step, pianificazione dinamica, problem-solving di base. Esempi: pianificatori di viaggio, strumenti di project planning. Ideale per pianificazione strategica, query multi-stadio.
  • ReAct + RAG (Intelligenza Fondata): Accesso a conoscenza esterna, basse allucinazioni, dati in tempo reale. Esempi: strumenti di ricerca legale, assistenti medici. Ideale per decisioni ad alto rischio, task specifici di dominio.
  • Potenziato da Strumenti (I Multi-Tasker): Integrazione multi-strumento, esecuzione dinamica, alta automazione. Esempi: strumenti di generazione codice, bot di analisi dati. Ideale per workflow complessi che richiedono più tool e API.
  • Auto-Riflettente (I Filosofi): Meta-cognizione, esplicabilità, auto-miglioramento. Esempi: sistemi auto-valutanti, agenti QA. Ideale per task che richiedono responsabilità e miglioramento.
  • Potenziato da Memoria (Le Centrali Personalizzate): Memoria a lungo termine, personalizzazione, apprendimento adattivo. Esempi: AI per project management, bot di customer service con storico interazioni. Ideale per esperienze individuali, interazioni a lungo termine.
  • Controllori dell’Ambiente (I Plasmatori del Mondo): Controllo attivo dell’ambiente, operazioni autonome, guidato da feedback. Esempi: AutoGPT, robotica adattiva. Ideale per controllo di sistema, integrazione IoT.
  • Auto-Apprendimento (Gli Evoluzionari): Apprendimento autonomo, adattivo/scalabile, comportamento evolutivo. Esempi: reti neurali evolutive, sistemi AI swarm. Ideale per ricerca d’avanguardia, sistemi di apprendimento autonomo.
• Quando Usare gli Agenti AI:
  • Supporto Clienti: Gestione query, assistenza real-time, escalation problemi.
  • Ricerca e Analisi Dati: Raccolta, processamento e analisi autonoma di grandi dataset.
  • Trading Finanziario: Processamento dati real-time per decisioni rapide.
  • Educazione: Esperienze di apprendimento personalizzate e feedback su misura.
  • Sviluppo Software: Generazione codice, debugging, testing, migliorando qualità e riducendo tempi.
• Quando NON Usare gli Agenti AI:
  • Task semplici, infrequenti o con minima automazione richiesta.
  • Task che richiedono profonda conoscenza di dominio o expertise specifica (es. analisi legali complesse, diagnosi mediche intricate).
  • Campi come psicoterapia, counseling, scrittura creativa che si basano su sfumature emotive umane.
  • Progetti con budget limitati (i costi di sviluppo e manutenzione possono essere elevati).
  • Industrie altamente regolamentate con stringenti requisiti di conformità e sicurezza.
• 10 Domande da Porsi Prima di Considerare un Agente AI:
  1. Complessità del task? (Semplice/ripetitivo vs. decisioni complesse)
  2. Frequenza del task? (Frequente con risparmio significativo vs. evento raro)
  3. Volume di dati/query atteso? (Necessità di velocità ed efficienza)
  4. Il task richiede adattabilità? (Cambiamenti costanti)
  5. Il task può beneficiare dall’apprendimento e evoluzione nel tempo?
  6. Livello di accuratezza richiesto? (Critico in contesti medici/finanziari)
  7. È essenziale l’expertise umana o l’intelligenza emotiva?
  8. Implicazioni per privacy e sicurezza? (Gestione dati sensibili)
  9. Requisiti normativi e di conformità?
  10. Analisi costi-benefici? (ROI vs. costi di implementazione/mantenimento)
• 3 Casi d’Uso Reali Interessanti:
  • Wiley e Agentforce (Salesforce): Automazione del servizio clienti per gestire picchi di richieste, con un aumento del 40%+ nella risoluzione dei casi e un ROI del 213%.
  • Oracle Health e Agente AI Clinico: Ottimizzazione delle interazioni paziente-fornitore automatizzando la documentazione tramite interfaccia vocale multimodale. AtlantiCare ha riportato una riduzione del 41% del tempo di documentazione.
  • Magid e Galileo: Potenziamento delle redazioni con tecnologia AI generativa e osservabilità in tempo reale per garantire contenuti di alta qualità e consistenti, ottenendo il 100% di visibilità su input e output.

Capitolo 2: Framework per la Costruzione di Agenti AI

• Introduzione ai Framework:
  • La scelta del framework (LangGraph, Autogen, CrewAI) influenza significativamente l’efficienza e l’efficacia degli agenti.
  • LangGraph (Langchain): Framework open-source per costruire applicazioni stateful multi-attore usando LLM. Tratta i workflow come grafi (DAG), ottimo per controllo fine, memoria avanzata, recupero errori e interazioni human-in-the-loop.
  • Autogen (Microsoft): Framework versatile per agenti conversazionali. Tratta i workflow come conversazioni tra agenti. Supporta code executors, function callers ed è altamente personalizzabile e modulare.
  • CrewAI: Framework per la collaborazione di agenti AI basati su ruoli. Ogni agente ha ruoli e obiettivi specifici. Ideale per sistemi multi-agente sofisticati, supporta task management flessibile e delega autonoma.
• Considerazioni Pratiche e Confronto:
  • Facilità d’Uso: Autogen e CrewAI risultano più intuitivi per l’approccio conversazionale e la semplicità. LangGraph richiede familiarità con la teoria dei grafi.
  • Supporto Strumenti e Funzionalità: LangGraph e CrewAI (basato su LangChain) offrono integrazione estesa con strumenti LangChain. Autogen è modulare e permette facile aggiunta di tool.
  • Mantenimento del Contesto (Memoria): LangGraph e CrewAI supportano memoria a breve/lungo termine ed entità. Autogen si basa su un approccio conversazionale per la consapevolezza contestuale.
  • Output Strutturato e Interpretabilità: LangGraph permette output strutturati dai nodi. Autogen tramite function calling. CrewAI supporta output come modelli Pydantic o JSON.
  • Qualità della Documentazione: Tutti e tre offrono buona documentazione, ma LangGraph e CrewAI hanno più esempi facilmente reperibili.
  • Supporto Multi-Agente: LangGraph eccelle grazie all’approccio basato su grafi. Autogen gestisce interazioni complesse come “conversazioni”. CrewAI si focalizza su “team” di agenti basati su ruoli.
  • Caching: Tutti supportano il caching; LangGraph e CrewAI hanno meccanismi più avanzati.
  • Funzionalità di Replay: LangGraph (time travel) e CrewAI (replay da kickoff) offrono buone capacità di replay. Autogen richiede intervento manuale.
  • Esecuzione Codice: Autogen ha un leggero vantaggio con i suoi code executor integrati, ma anche gli altri sono capaci (LangGraph via LangChain).
  • Supporto Human-in-the-Loop: Tutti i framework lo supportano in modi diversi (interruzioni in LangGraph, modalità NEVER/TERMINATE/ALWAYS in Autogen, flag human_input in CrewAI).
  • Personalizzazione: Tutti offrono buone opzioni di personalizzazione.
  • Scalabilità: Tutti offrono flessibilità per scalare, ma l’efficacia varia; si raccomanda sperimentazione.
• Casi d’Uso Popolari dei Framework:
  • LangGraph: Chaos Labs ha sviluppato Edge AI Oracle per mercati di predizione, usando un consiglio multi-agente per risoluzioni accurate e trasparenti.
  • Autogen: OptiGuide utilizza LLM per ottimizzare le operazioni della supply chain, garantendo privacy dei dati e migliorando l’efficienza operativa (es. piazzamento server in Microsoft).
  • CrewAI: Waynabox ha trasformato la pianificazione di viaggi generando itinerari personalizzati tramite un sistema multi-agente basato su dati real-time e preferenze individuali.

Capitolo 3: Come Valutare gli Agenti AI

• Importanza della Valutazione:
  • Valutare gli agenti AI è come verificare il lavoro di un nuovo dipendente: assicura che operino correttamente e in modo affidabile. Senza controlli regolari e feedback costruttivo, è difficile fidarsi dell’accuratezza delle informazioni fornite.
• Costruzione di un Agente di Ricerca Finanziaria (Esempio Pratico):
  • Requisiti: Installazione di dipendenze (LangGraph, LangChain, OpenAI, Tavily, Promptquality) e configurazione delle API key.
  • Definizione del Problema: Creare un agente che “pensa” e agisce su problemi in un dataset finanziario, scomponendo domande complesse, cercando sul web (Tavily) e analizzando i risultati.
  • Definizione dell’Agente ReAct: Utilizzo di un agente ReAct pre-costruito con lo strumento di ricerca web Tavily. L’agente (“Fred”) è istruito per agire come un esperto finanziario, creando un piano e usando strumenti per rispondere.
  • Gestione dello Stato: Definizione di strutture dati (PlanExecute, Plan con Pydantic) per tracciare l’input, il piano di azioni, i passaggi già eseguiti e la risposta finale.
  • Fase di Pianificazione: Creazione di un planner_prompt (usando ChatPromptTemplate) che istruisce l’agente a creare un piano step-by-step. Questo template è connesso a ChatOpenAI (gpt-4o-mini) con output strutturato.
  • Fase di Ripianificazione: L’agente adatta la sua strategia in base a ciò che ha appreso, considerando la domanda originale, il piano iniziale e i passaggi completati. Un replanner_prompt guida questa fase.
  • Creazione del Grafo (StateGraph):
    • plan_step: Crea il piano di ricerca iniziale.
    • execute_step: Esegue un singolo task del piano usando l’agente ReAct.
    • replan_step: Decide se continuare la ricerca o fornire una risposta finale.
    • should_end: Funzione di controllo che termina il processo se una risposta è pronta, altrimenti continua.
    • Il workflow viene compilato e può essere visualizzato (es. con Mermaid Chart).
  • Creazione del “LLM Judge”: Utilizzo di CustomizedChainPollScorer di Galileo (con gpt-4o) per valutare l’aderenza al contesto delle risposte dell’agente (gpt-4o-mini).
  • Utilizzo dei Callback Galileo: GalileoPromptCallback viene usato per tracciare e registrare le performance dell’agente, inclusa la visualizzazione della catena di esecuzione e le metriche.
  • Esecuzione e Risultati: L’agente viene testato con una domanda specifica (es. “Dovremmo investire in Tesla data la situazione attuale degli EV?”). La console Galileo Evaluate mostra i dati di performance, permettendo di confrontare diversi run di test basati su metriche chiave (aderenza al contesto, velocità, costo).
  • Analisi Dettagliata: La visualizzazione della traccia di esecuzione in Galileo permette di identificare problemi specifici, come una bassa aderenza al contesto (es. 33.33%) dovuta a citazioni di dati recenti corrette ma affermazioni su dati più vecchi senza documentazione adeguata. Questo guida il miglioramento del sistema di recupero o dei prompt.

Capitolo 4: Metriche per la Valutazione degli Agenti AI

• Introduzione alle Metriche:
  • Oltre alla valutazione generale, è cruciale analizzare metriche specifiche per ottimizzare gli agenti AI. L’obiettivo non è la perfezione, ma agenti affidabili, misurabili e in continuo miglioramento.
• Quattro Dimensioni Chiave della Performance (Fig. 4.1):
  • Metriche di Sistema: Focus su performance tecnica e utilizzo risorse.
    • Latenza per Chiamata Strumento, Tempo Totale Completamento Task, Frequenza Chiamate API, Utilizzo Token per Interazione, Costo per Completamento Task, Utilizzo Finestra di Contesto, Tasso di Errore Chiamate LLM.
  • Completamento del Task: Misura l’efficacia generale dell’agente.
    • Tasso di Successo dell’Agente, Tasso di Completamento del Task, Passi per Task, Numero di Richieste Umane.
  • Controllo Qualità: Valuta accuratezza dell’output e aderenza ai requisiti.
    • Aderenza alle Istruzioni, Tasso di Successo Formato Output, Aderenza al Contesto.
  • Interazione con Strumenti: Valuta l’efficacia dell’uso degli strumenti disponibili.
    • Accuratezza Selezione Strumento, Accuratezza Argomento Strumento, Tasso di Successo Strumento.
• Casi Studio Ipotetici (con focus sulle metriche):
  • Caso 1: Agente Elaborazione Richieste Sanitarie:
    • Problemi: Difficoltà con richieste complesse, errori di conformità.
    • Metriche Chiave: Tasso Errore Chiamate LLM (risolto con protocolli di recupero errore), Tasso Completamento Task (migliorato con checklist di verifica), Numero Richieste Umane (ridotto con escalation mirata), Utilizzo Token per Interazione (ottimizzato con minimizzazione dati).
    • Risultati: Elaborazione più rapida, maggiore accuratezza di conformità.
  • Caso 2: Agente Audit Fiscale:
    • Problemi: Tempi lunghi per audit complessi, costi di calcolo eccessivi.
    • Metriche Chiave: Tasso Successo Strumento (migliorato con classificazione strutturata documenti), Utilizzo Finestra Contesto (ottimizzato con segmentazione intelligente contesto), Passi per Task (adattati con workflow flessibili).
    • Risultati: Riduzione tempi audit, uso più efficiente risorse.
  • Caso 3: Agente Analisi Azionaria:
    • Problemi: Analisi ridondanti, formati report inconsistenti.
    • Metriche Chiave: Tempo Totale Completamento Task (migliorato con framework analisi adattivi), Tasso Successo Formato Output (standardizzato con template specifici per ruolo), Utilizzo Token per Interazione (ridotto con gestione memoria migliorata).
    • Risultati: Analisi mercato più precise, tempi elaborazione ridotti.
  • Caso 4: Agente Assistente di Codifica:
    • Problemi: Interruzioni frequenti, suggerimenti irrilevanti, costi infrastrutturali.
    • Metriche Chiave: Tasso Errore Chiamate LLM (ridotto con error handling robusto), Tasso Successo Task (aumentato con template risposte standardizzati), Costo per Completamento Task (ottimizzato con elaborazione a più livelli).
    • Risultati: Maggiore accuratezza analisi codice, suggerimenti più pertinenti.
  • Caso 5: Agente Punteggio Lead:
    • Problemi: Classificazione errata prospect, tassi conversione bassi.
    • Metriche Chiave: Utilizzo Token per Interazione (migliorato con pattern matching intelligente), Latenza per Chiamata Strumento (ridotta con elaborazione parallela e caching), Accuratezza Selezione Strumento (migliorata con criteri selezione più intelligenti).
    • Risultati: Elaborazione analisi prospect più rapida, maggiore accuratezza qualificazione lead.
• Conclusioni sui Casi Studio: Gli agenti AI efficaci richiedono misurazione attenta e ottimizzazione continua. È fondamentale allineare l’ottimizzazione metrica agli obiettivi di business, gestire la trasformazione della forza lavoro, definire target chiari e bilanciare automazione e supervisione umana.

Capitolo 5: Perché la Maggior Parte degli Agenti AI Fallisce e Come Risolvere i Problemi

• Introduzione alle Sfide degli Agenti AI:
  • Nonostante il potenziale, molti agenti AI non raggiungono i risultati attesi a causa di problematiche nello sviluppo, negli LLM o nella produzione.
• Problematiche di Sviluppo:
  • Prompt/Persona Mal Definiti: Obiettivi, vincoli e risultati attesi non chiari.
    • Soluzioni: Definire obiettivi chiari, creare personas dettagliate, usare tecniche di prompting efficaci (es. per ridurre allucinazioni).
  • Sfide di Valutazione: Difficoltà a stabilire metriche chiare in ambienti dinamici.
    • Soluzioni: Valutazione continua, uso di scenari reali, incorporare cicli di feedback.
• Problematiche degli LLM:
  • Difficoltà di “Pilotaggio” (Steering): Comportamento imprevedibile degli LLM.
    • Soluzioni: Prompt specializzati, design gerarchico (agenti specializzati per task specifici), fine-tuning continuo.
  • Costi Elevati di Esecuzione: Risorse computazionali onerose per l’inferenza.
    • Soluzioni: Ridurre la dimensione del contesto, usare modelli più piccoli (o distillati), soluzioni cloud serverless.
  • Fallimenti di Pianificazione: Difficoltà degli LLM nel ragionamento forte e anticipazione stati futuri.
    • Soluzioni: Scomposizione del task in sotto-task, selezione multi-piano (generare più piani e scegliere il migliore), riflessione e rifinitura continua.
  • Fallimenti di Ragionamento: Carenza di logica multi-step o giudizio sfumato.
    • Soluzioni: Migliorare capacità di ragionamento (es. Reflexion), fine-tuning con dati che includono tracce di ragionamento, usare agenti specializzati.
  • Fallimenti di Chiamata agli Strumenti: Errori nel passaggio parametri, interpretazione output, integrazione risultati.
    • Soluzioni: Definire parametri chiari per gli strumenti, validare gli output degli strumenti, verificare la selezione corretta dello strumento.
• Problematiche di Produzione:
  • Guardrail (Barriere di Sicurezza): Necessità di aderire a protocolli di sicurezza e normative.
    • Soluzioni: Filtri contenuti (parole proibite), validazione input (prevenire input dannosi), vincoli sulle azioni (es. limiti transazioni finanziarie), workflow di approvazione umana, cicli di feedback, protocolli di escalation, linee guida etiche, controlli di conformità (es. GDPR), audit trail.
  • Scalabilità dell’Agente: Gestire carichi di lavoro crescenti o task più complessi.
    • Soluzioni: Architetture scalabili (es. microservizi), gestione risorse (load balancer), monitoraggio performance in tempo reale.
  • Tolleranza ai Guasti: Garantire operatività continua nonostante errori.
    • Soluzioni: Ridondanza (istanze multiple in parallelo), recupero automatico (retry intelligenti, self-healing), recupero stateful (storage persistente per stato e contesto).
  • Loop Infiniti: Agenti bloccati in azioni ripetitive senza progresso.
    • Soluzioni: Criteri di terminazione chiari, migliorare capacità di ragionamento e pianificazione, monitorare il comportamento dell’agente.
• Conclusioni Finali:
  • Costruire agenti efficaci è un processo iterativo. È fondamentale iniziare in piccolo, testare approfonditamente ed espandere gradualmente le capacità, prestando attenzione ai fondamentali: definizione chiara dei task, valutazione, pianificazione e capacità di ragionamento.