Scopri come l’architettura middleware di LangChain 1.0 rivoluziona lo sviluppo di agenti, permettendo agli sviluppatori di creare deep agent potenti ed estendibili con funzionalità di pianificazione, file system e sub-agent.
FlowHunt utilizza la libreria LangChain lato backend e, in questo articolo, esplorerò l’architettura middleware di LangChain e come ci permette di costruire agenti AI più sofisticati. L’evoluzione degli agenti AI ha raggiunto un punto di svolta critico. Con l’aumentare delle capacità dei modelli linguistici, cresce anche la domanda di architetture agenti sofisticate in grado di gestire flussi di lavoro complessi e multi-step. LangChain 1.0 introduce un cambio di paradigma nel modo in cui gli sviluppatori costruiscono agenti, grazie alla sua innovativa architettura middleware, cambiando fondamentalmente l’approccio all’estensibilità e composizione degli agenti. Questa guida completa esplora la riscrittura totale dei deep agent su LangChain 1.0, analizzando come il middleware trasforma lo sviluppo degli agenti da un approccio rigido e monolitico a un sistema flessibile e componibile, che permette agli sviluppatori di creare agenti potenti su misura per le proprie esigenze.
Prima di addentrarci nell’architettura tecnica, è essenziale capire cosa distingue i deep agent dai sistemi convenzionali di tool-calling. Alla base, i deep agent sono cicli sofisticati di chiamata strumenti arricchiti da specifiche funzionalità integrate, che consentono loro di gestire flussi di lavoro complessi e multi-step con il minimo intervento umano. Mentre i semplici agenti tool-calling eseguono attività in sequenza invocando strumenti e processando i risultati, i deep agent introducono un livello di intelligenza e struttura che cambia radicalmente l’approccio alla risoluzione dei problemi.
La base dei deep agent poggia su quattro pilastri fondamentali. Primo, le capacità di pianificazione permettono agli agenti di creare e seguire liste di cose da fare strutturate, suddividendo compiti complessi in passi gestibili prima dell’esecuzione. Questa fase di pianificazione è cruciale perché consente all’agente di ragionare sull’intero workflow, identificare dipendenze e ottimizzare la sequenza delle operazioni. Secondo, l’accesso al file system offre agli agenti uno storage persistente per scaricare il contesto, permettendo loro di scrivere informazioni su file per un recupero successivo invece di mantenere tutto nella cronologia della conversazione. Questo è particolarmente utile per gestire grandi quantità di dati o mantenere lo stato su più operazioni. Terzo, la generazione di sub-agent consente all’agente principale di delegare compiti a sub-agent specializzati, creando una struttura gerarchica che migliora l’efficienza e permette competenze specifiche di dominio. Infine, prompt di sistema dettagliati forniscono istruzioni complete su come usare efficacemente questi strumenti, assicurando che l’agente non solo conosca gli strumenti disponibili, ma sappia anche quando e come utilizzarli al meglio.
Queste capacità si sono rivelate preziose in sistemi di produzione come Manus e Cloud Code, dove gli agenti devono navigare flussi di lavoro complessi, gestire grandi quantità di contesto e prendere decisioni intelligenti sulla delega delle attività. L’obiettivo del pacchetto deep agents è democratizzare l’accesso a questa architettura sofisticata, rendendo semplice per gli sviluppatori costruire agenti potenti senza dover reinventare la ruota o capire ogni dettaglio implementativo.
L’approccio tradizionale nella costruzione di agenti prevedeva la creazione di strutture monolitiche dove tutte le funzionalità — pianificazione, gestione strumenti, gestione stato e prompt engineering — erano strettamente accoppiate in un unico codice. Questo approccio creava diversi problemi: estendere gli agenti richiedeva modificare la logica core, riutilizzare componenti tra agenti diversi era difficile e testare singole funzionalità in isolamento quasi impossibile. Gli sviluppatori si trovavano costretti ad accettare limitazioni o ad affrontare massicci refactoring per aggiungere nuove capacità.
LangChain 1.0 affronta queste sfide con un concetto rivoluzionario: il middleware. Il middleware rappresenta un cambio di paradigma nell’architettura degli agenti, introducendo un’astrazione impilabile che permette agli sviluppatori di comporre le capacità degli agenti come mattoncini. Invece di modificare il core loop dell’agente, il middleware intercetta e migliora punti specifici nel flusso di esecuzione, consentendo una netta separazione delle responsabilità e la massima riusabilità. Questa innovazione trasforma lo sviluppo degli agenti da un approccio monolitico e “tutto o niente” a un sistema modulare e componibile, dove ogni funzionalità può essere sviluppata, testata e distribuita in modo indipendente.
La bellezza del middleware sta nella sua impilabilità. Gli sviluppatori possono definire diversi componenti middleware e applicarli in sequenza, con ogni layer che aggiunge proprie estensioni di stato, strumenti e modifiche ai prompt di sistema. Questo significa che un singolo agente può beneficiare contemporaneamente di capacità di pianificazione, accesso al file system, generazione di sub-agent e personalizzazioni di dominio — tutto composto insieme senza soluzione di continuità. L’ordine di applicazione dei middleware è importante, poiché ogni layer si costruisce sul precedente, creando un effetto cumulativo che porta a un agente altamente capace.
Comprendere il middleware richiede di analizzare come esso modifica il fondamentale ciclo ReAct (Reasoning + Acting) degli agenti. Il pattern ReAct, divenuto lo standard per gli agenti tool-calling, prevede che il modello ragioni sull’azione da intraprendere, la esegua tramite uno strumento, osservi il risultato e ripeta il ciclo fino al completamento del compito. Il middleware non sostituisce questo loop; lo potenzia in punti strategici.
Il middleware opera tramite tre meccanismi principali. Primo, estende lo schema di stato, aggiungendo nuove chiavi e strutture dati a cui l’agente può accedere e che può modificare. Questo consente a diversi componenti middleware di mantenere stato proprio senza interferenze reciproche. Secondo, aggiunge nuovi strumenti al toolkit dell’agente, fornendo al modello ulteriori capacità per raggiungere i propri obiettivi. Terzo, modifica la richiesta al modello, tipicamente aggiungendo istruzioni personalizzate al prompt di sistema che spiegano come e quando utilizzare i nuovi strumenti.
Questo approccio a tre livelli garantisce che i miglioramenti apportati dai middleware siano completi e ben integrati. Aggiungere semplicemente uno strumento senza estendere lo stato o fornire istruzioni sarebbe inefficace: il modello potrebbe non capire come o quando utilizzarlo. Combinando tutti e tre i meccanismi, il middleware crea un potenziamento coeso che il modello può sfruttare efficacemente.
Il middleware di pianificazione esemplifica come l’architettura middleware abiliti capacità agenti sofisticate. Questo middleware estende lo schema di stato dell’agente con una lista di cose da fare, una struttura dati semplice ma potente che permette agli agenti di mantenere un piano d’azione strutturato. L’implementazione è elegante nella sua semplicità: il middleware aggiunge una sola chiave allo stato, ma questa apre a capacità rilevanti.
Per rendere efficace lo strumento di pianificazione, il middleware fornisce uno strumento write-to-dos che consente al modello di creare, aggiornare e gestire la lista delle attività. Quando l’agente si trova davanti a un compito complesso, può usare questo strumento per suddividerlo in passi più piccoli e gestibili. Invece di tentare di risolvere tutto insieme, l’agente crea un piano, esegue ogni passo e aggiorna il piano man mano che avanza. Questo approccio strutturato offre diversi vantaggi: rende il ragionamento dell’agente trasparente e verificabile, permette un miglior recupero dagli errori (se un passo fallisce, l’agente può modificare i restanti), e spesso porta a un’esecuzione più efficiente perché l’agente ha pensato al workflow completo.
Fondamentale, il middleware di pianificazione non si limita ad aggiungere uno strumento — modifica anche il prompt di sistema con istruzioni dettagliate su come usare efficacemente lo strumento write-to-dos. Queste istruzioni spiegano quando è opportuna la pianificazione, come strutturare un buon piano e come aggiornarlo durante l’avanzamento. Questo miglioramento del prompt di sistema è essenziale perché guida il comportamento del modello, assicurando che lo strumento venga utilizzato in modo strategico.
Mentre il middleware di pianificazione si concentra sulla decomposizione dei compiti, il middleware file system affronta una sfida diversa ma altrettanto importante: la gestione del contesto e il mantenimento dello stato tra operazioni. Il middleware file system estende lo stato dell’agente con un dizionario di file, creando un file system virtuale che l’agente può leggere e scrivere.
Diversamente dal middleware di pianificazione, che offre un solo strumento, il middleware file system fornisce molteplici strumenti per diverse operazioni sui file. L’agente può elencare i file disponibili, leggerli per caricare informazioni nel contesto, scrivere nuovi file per memorizzare dati o modificare quelli esistenti. Questo approccio multi-strumento riflette la realtà che le interazioni con il file system sono varie e richiedono operazioni differenti a seconda degli scenari.
Il middleware file system è particolarmente utile per gestire grandi moli di dati o mantenere lo stato tra più operazioni. Invece di mantenere tutto nella cronologia della conversazione (che consumerebbe token e potrebbe superare i limiti di contesto), l’agente può scrivere informazioni su file e recuperarle quando servono. Ad esempio, un agente impegnato in un progetto di ricerca potrebbe scrivere i risultati in file, organizzarli per argomento e poi recuperarli quando elabora le conclusioni. Questo approccio migliora notevolmente l’efficienza e consente agli agenti di lavorare con dataset molto più grandi di quanto sarebbe possibile se tutto dovesse rientrare nella finestra di contesto.
Come per il middleware di pianificazione, anche quello file system include prompt di sistema personalizzati che spiegano come usare efficacemente gli strumenti di file system. Questi prompt forniscono indicazioni su quando scrivere informazioni su file, come organizzarli per un facile recupero e le migliori pratiche per la gestione del file system virtuale.
Il middleware sub-agent rappresenta la parte più sofisticata dell’architettura deep agents. Questo middleware consente all’agente principale di generare sub-agent specializzati per compiti isolati, creando una struttura gerarchica che migliora l’efficienza e consente competenze specifiche di dominio. L’implementazione è più complessa rispetto agli altri middleware perché deve gestire diversi scenari e configurazioni.
Alla base, il middleware sub-agent fornisce uno strumento task che permette all’agente principale di delegare attività a sub-agent. Quando l’agente principale decide che un compito debba essere gestito da un sub-agent, invoca lo strumento task, specifica quale sub-agent deve occuparsene e passa le informazioni rilevanti. Il sub-agent esegue il compito e restituisce una risposta esaustiva all’agente principale. Questo modello di delega offre diversi vantaggi: isola il contesto (il sub-agent vede solo le informazioni relative al proprio compito), consente la specializzazione (sub-agent diversi possono avere strumenti e prompt differenti) e spesso porta a un’esecuzione più pulita ed efficiente.
Il middleware sub-agent supporta due casi d’uso principali per la creazione di sub-agent. Il primo è l’isolamento del contesto, dove un sub-agent generalista riceve gli stessi strumenti dell’agente principale ma viene incaricato di un compito ristretto e specifico. Il sub-agent completa il compito e restituisce una risposta chiara senza tutte le chiamate strumento o il contesto intermedio che ingombrerebbero la cronologia dell’agente principale. Questo approccio risparmia token e tempo evitando accumulo di contesto inutile. Il secondo caso d’uso è la specializzazione di dominio, in cui un sub-agent viene creato con un prompt personalizzato e un sottoinsieme specifico di strumenti orientati a uno specifico dominio o tipo di compito. Ad esempio, un agente di ricerca potrebbe avere un sub-agent specializzato in revisione della letteratura con accesso a database accademici, mentre un altro sub-agent si occupa dell’analisi dei dati con strumenti statistici.
Il middleware supporta due modalità di definizione dei sub-agent. I sub-agent tool-calling vengono creati da zero con un prompt personalizzato e una lista specifica di strumenti. Questi sub-agent possono avere strumenti completamente diversi dall’agente principale, consentendo una vera specializzazione. Gli sviluppatori possono anche specificare un modello custom per ciascun sub-agent, utilizzando modelli diversi per compiti differenti. I sub-agent personalizzati offrono ancora più flessibilità, consentendo agli sviluppatori di passare direttamente i propri grafi LangGraph già costruiti come sub-agent. Questo è particolarmente utile per chi ha già sviluppato workflow agenti sofisticati e vuole esporli all’agente principale come sub-agent.
Elemento importante, anche i sub-agent ricevono middleware, potendo così beneficiare di pianificazione, accesso al file system e altri miglioramenti. Ciò significa che i sub-agent non sono limitati alla semplice chiamata strumenti, ma possono essere altrettanto sofisticati dell’agente principale, con proprie capacità di pianificazione, file system e persino ulteriori sub-agent.
Quando gli agenti affrontano conversazioni più lunghe e compiti complessi, la finestra di contesto diventa un vincolo critico. Il middleware di sintesi affronta questa sfida gestendo automaticamente il contesto quando diventa troppo grande. Questo middleware monitora la cronologia della conversazione e, quando il conteggio dei token si avvicina al limite, la compatta riassumendo i messaggi più vecchi e mantenendo quelli recenti.
Il middleware di sintesi è essenziale per agenti in produzione che devono mantenere il contesto su conversazioni prolungate. Senza di esso, gli agenti raggiungerebbero presto i limiti di contesto perdendo informazioni storiche importanti. Con la sintesi, gli agenti possono restare consapevoli delle interazioni passate restando entro i limiti di token. Il middleware bilancia intelligentemente la necessità di conservare il contesto recente (solitamente più rilevante) con la necessità di comprimere quello più vecchio (spesso comprimibile senza perdita di informazioni critiche).
Questo approccio riflette un principio più ampio nel design degli agenti: il contesto è una risorsa preziosa da gestire con attenzione. Ogni token usato per il contesto è un token che non può essere usato per ragionamento o output degli strumenti. Sintetizzando automaticamente il contesto quando necessario, il middleware di sintesi assicura che gli agenti possano operare in modo efficiente anche su scenari di lunga durata.
Per applicazioni mission-critical dove gli agenti devono chiamare strumenti sensibili (come invio email, escalation, transazioni finanziarie), il middleware human-in-the-loop fornisce salvaguardie essenziali. Questo middleware consente agli sviluppatori di specificare quali strumenti devono essere interrotti prima dell’esecuzione, permettendo agli umani di revisionare e approvare (o modificare) le chiamate agli strumenti prima che vengano eseguite.
Il middleware human-in-the-loop accetta una configurazione degli strumenti che specifica quali strumenti devono essere interrotti e quali azioni gli umani possono intraprendere su quelle chiamate. Ad esempio, prima di uno strumento sensibile che invia email, è possibile configurare il middleware affinché un umano approvi l’azione, modifichi i parametri o fornisca feedback all’agente su cosa fare diversamente. Si crea così un workflow collaborativo dove l’agente si occupa di ragionamento e pianificazione, ma l’umano mantiene il controllo sulle azioni critiche.
Questo middleware esemplifica come l’architettura middleware consenta di aggiungere sofisticate funzionalità di governance e sicurezza senza modificare la logica core dell’agente. Applicazioni diverse hanno esigenze diverse di supervisione umana e il middleware consente di configurare per ogni applicazione il livello di coinvolgimento umano più appropriato.
Sebbene LangChain 1.0 offra diversi middleware predefiniti, il vero potere dell’architettura sta nella sua estensibilità. Gli sviluppatori possono creare middleware personalizzati estendendo la classe base del middleware agenti, aggiungendo nuove chiavi di stato, strumenti e modifiche ai prompt di sistema per casi d’uso specifici.
Lo sviluppo di middleware personalizzati segue lo stesso schema dei middleware built-in: estendere lo stato con nuove chiavi, aggiungere strumenti che operano su quello stato e modificare il prompt di sistema con istruzioni sull’uso dei nuovi strumenti. Questo pattern coerente rende semplice sviluppare nuovi componenti middleware che si integrano perfettamente con quelli esistenti.
Ad esempio, uno sviluppatore che realizza un agente per il customer service potrebbe creare un middleware custom che aggiunge uno strumento database clienti per ricercare informazioni, uno strumento gestione ticket per creare e aggiornare ticket di supporto e uno strumento knowledge base per recuperare documentazione. Questo middleware amplifica le capacità dell’agente in modo specifico per il customer service, pur beneficiando di pianificazione, file system e sub-agent forniti dai middleware di base.
La possibilità di creare middleware personalizzati significa che gli sviluppatori non sono mai limitati alle capacità base: se un agente necessita di uno strumento o una funzionalità di gestione stato specifica, può essere implementata come middleware e integrata senza soluzione di continuità nell’architettura.
Mentre LangChain 1.0 fornisce le basi architetturali per agenti sofisticati, piattaforme come FlowHunt portano lo sviluppo a un livello superiore offrendo un’interfaccia no-code per costruire, distribuire e gestire agenti AI. Il componente Agente AI di FlowHunt sfrutta i principi dell’architettura middleware per consentire agli sviluppatori di creare agenti potenti senza scrivere codice.
L’approccio di FlowHunt allo sviluppo agenti si sposa perfettamente con la filosofia del middleware: componibilità, estensibilità e facilità d’uso. Invece di richiedere agli sviluppatori di conoscere i dettagli dell’implementazione, FlowHunt offre un’interfaccia visuale dove le capacità agenti sono composte collegando componenti. La piattaforma si occupa dell’orchestrazione middleware sottostante, lasciando agli sviluppatori il solo compito di definire cosa deve fare l’agente, non come.
Gli agenti FlowHunt possono essere configurati con pianificazione, accesso al file system, generazione di sub-agent e strumenti personalizzati — tutto tramite un’interfaccia visuale intuitiva. Questo democratizza lo sviluppo agenti, rendendolo accessibile anche a chi non ha esperienza approfondita in LangChain o architetture agenti. Inoltre, FlowHunt fornisce funzioni come log dettagliati dell’agente, tracciamento della cronologia e dei costi che aiutano a comprendere il comportamento degli agenti e ottimizzarne le prestazioni.
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Capire la teoria dell’architettura middleware è utile, ma è nell’implementazione pratica che emerge la vera potenza. Creare un deep agent con LangChain 1.0 significa usare la funzione create_deep_agent, che offre un’interfaccia predefinita per costruire agenti con tutte le capacità descritte sopra.
La funzione create_deep_agent accetta diversi parametri chiave. Gli sviluppatori passano gli strumenti a cui l’agente deve accedere, istruzioni personalizzate che definiscono comportamento e obiettivi, e i sub-agent a cui l’agente principale può delegare attività. La funzione utilizza quindi l’agent builder per costruire l’agente applicando i middleware appropriati in sequenza.
L’agent builder è dove avviene la “magia”. Si parte dalla selezione di un modello (Claude Sonnet 3.5 di default, ma personalizzabile), poi si applicano i middleware in un ordine specifico. Prima il middleware di pianificazione (estende lo stato con la to-do list e aggiunge lo strumento write-to-dos), poi il middleware file system (aggiunge strumenti e stato per il file system), quindi il middleware sub-agent (abilita la delega dei compiti). Infine, si applica il middleware di sintesi per la gestione del contesto.
Questa applicazione sequenziale dei middleware è cruciale: ogni layer si costruisce sul precedente, creando un effetto cumulativo. Il prompt di sistema viene esteso con le istruzioni di ciascun middleware nell’ordine, così che il modello riceva una guida completa su come usare tutte le capacità disponibili. Lo schema di stato cresce con ciascun middleware, permettendo all’agente di mantenere vari tipi di stato. Il set di strumenti si amplia con ogni middleware, dando al modello più opzioni per raggiungere i propri obiettivi.
Gli sviluppatori possono personalizzare questo processo selezionando quali middleware applicare. Se un agente non ha bisogno dell’accesso al file system, il relativo middleware può essere omesso. Se non servono sub-agent, il middleware corrispondente può essere saltato. Questa flessibilità assicura che ciascun agente sia configurato esattamente con le capacità necessarie, senza overhead inutili.
Man mano che le applicazioni agenti diventano più sofisticate, spesso si presenta la necessità di orchestrare più agenti che lavorano insieme per raggiungere obiettivi complessi. L’architettura middleware consente soluzioni eleganti all’orchestrazione multi-agente tramite il sistema dei sub-agent.
Un pattern potente è la delega gerarchica, dove un agente principale suddivide un compito complesso in sotto-compiti e li delega ciascuno a un sub-agent specializzato. Ad esempio, un agente di ricerca può delegare la revisione della letteratura a un sub-agent, l’analisi dei dati a un altro e la sintesi a un terzo. Ogni sub-agent è ottimizzato per il proprio compito, con prompt e strumenti personalizzati. L’agente principale coordina il workflow complessivo, assicurando che i sub-agent eseguano nell’ordine giusto e che i risultati siano integrati correttamente.
Un altro pattern è l’esecuzione parallela, dove più sub-agent lavorano contemporaneamente su aspetti diversi di un problema. Sebbene l’implementazione attuale processi i sub-agent in sequenza, l’architettura supporta pattern a esecuzione parallela in cui più sub-agent vengono avviati e i loro risultati aggregati. Questo è particolarmente utile per compiti che possono essere suddivisi in sotto-task indipendenti.
Un terzo pattern è il refinement iterativo, dove l’agente principale genera sub-agent per produrre soluzioni iniziali, quindi usa i loro output per rifinire l’approccio e generare ulteriori sub-agent per approfondimenti. Questo pattern è utile in scenari di problem solving complessi in cui più iterazioni di analisi e raffinamento portano a soluzioni migliori.
Questi pattern dimostrano come l’architettura middleware abiliti sistemi multi-agente sofisticati senza richiedere agli sviluppatori di costruire da zero logiche complesse di orchestrazione. Il middleware sub-agent gestisce la delega e la comunicazione, lasciando agli sviluppatori la definizione del workflow e delle capacità di ciascun agente.
Uno dei benefici più pratici dell’architettura deep agents è il suo impatto sull’efficienza nell’uso dei token e sull’ottimizzazione dei costi. Combinando pianificazione, accesso al file system e delega ai sub-agent, i deep agent possono eseguire compiti complessi usando molti meno token rispetto agli agenti semplici.
La pianificazione riduce il consumo di token permettendo agli agenti di ragionare sui workflow prima dell’esecuzione, evitando esplorazioni e tentativi inefficaci. Invece di provare approcci diversi e imparare dagli errori, l’agente può pianificare a monte un percorso efficiente verso la soluzione. L’accesso al file system riduce il consumo di token consentendo agli agenti di scaricare il contesto su storage persistente invece di mantenere tutto nella cronologia della conversazione. Le informazioni non immediatamente necessarie possono essere scritte su file e recuperate in seguito, mantenendo la finestra di contesto attiva snella. La delega ai sub-agent riduce il consumo di token isolando il contesto: i sub-agent vedono solo le informazioni rilevanti per il loro compito specifico, evitando l’accumulo di contesto inutile che consumerebbe token.
Il middleware di sintesi ottimizza ulteriormente il consumo di token compattando automaticamente la cronologia quando cresce troppo. Invece di perdere accesso a informazioni storiche o superare i limiti di contesto, il middleware riassume i messaggi più vecchi, preservando le informazioni essenziali e liberando token per il ragionamento attuale.
Per le organizzazioni che eseguono agenti su larga scala, questi miglioramenti in efficienza si traducono direttamente in risparmi sui costi. Un agente che usa il 30% di token in meno per lo stesso compito comporta il 30% di costi API in meno. Moltiplicato per migliaia di esecuzioni, il risparmio diventa rilevante.
L’architettura middleware offre una strada chiara per miglioramenti ed estensioni future. Man mano che emergono nuove funzionalità o casi d’uso, gli sviluppatori possono implementarli come middleware senza modificare gli agenti esistenti. Così le applicazioni agenti sono pronte a evolversi rapidamente e adattarsi ai cambiamenti tecnologici.
Ad esempio, se diventa disponibile una nuova capacità di web search in tempo reale, può essere implementata come middleware che aggiunge uno strumento di ricerca e le istruzioni nel prompt di sistema. Gli agenti esistenti potranno subito beneficiarne semplicemente aggiungendo il nuovo middleware. Allo stesso modo, se si rendono disponibili nuovi modelli con capacità o costi differenti, gli agenti possono essere aggiornati a utilizzarli senza alcun cambio nell’architettura middleware.
Questa estensibilità consente anche alla community di contribuire con nuovi componenti middleware. Man mano che vengono scoperti pattern e capacità utili, gli sviluppatori possono condividere le proprie implementazioni, creando un ecosistema di miglioramenti agenti riutilizzabili. Questo approccio collaborativo accelera l’innovazione e consente alla community di costruire collettivamente agenti sempre più potenti.
La riscrittura dei deep agent sopra la middleware architecture di LangChain 1.0 rappresenta un passo avanti fondamentale nello sviluppo di agenti AI. Introdurre un’astrazione impilabile e componibile per i miglioramenti degli agenti trasforma lo sviluppo da un approccio monolitico e rigido a un sistema modulare e flessibile, dove le capacità possono essere mescolate e abbinate per creare agenti su misura. Il middleware di pianificazione consente la decomposizione strutturata dei compiti, quello file system offre gestione e persistenza del contesto, il middleware sub-agent abilita delega e specializzazione, mentre il middleware di sintesi gestisce i vincoli della finestra di contesto. I middleware personalizzati permettono agli sviluppatori di estendere gli agenti con capacità specifiche di dominio, mentre piattaforme come FlowHunt democratizzano lo sviluppo agenti offrendo interfacce no-code per la costruzione di agenti sofisticati. Questa architettura rende gli agenti non solo più potenti ed efficienti, ma anche più manutenibili, testabili e pronti per il futuro. Con il ruolo crescente degli agenti AI nelle operazioni aziendali, l’approccio middleware inaugurato da LangChain 1.0 costituisce la base per costruire la prossima generazione di sistemi intelligenti e autonomi.
I deep agent sono cicli sofisticati di chiamata strumenti arricchiti da specifiche funzionalità integrate: strumenti di pianificazione con elenchi di cose da fare, accesso al file system per scaricare il contesto, capacità di generare sub-agent per compiti isolati e prompt di sistema dettagliati. Diversamente dai semplici agenti tool-calling che eseguono attività in sequenza, i deep agent possono gestire flussi di lavoro complessi, mantenere lo stato su più operazioni e delegare il lavoro a sub-agent specializzati.
Il middleware in LangChain 1.0 è un’astrazione impilabile che modifica il core loop dell’agente ReAct. Permette agli sviluppatori di estendere lo schema di stato dell’agente, aggiungere nuovi strumenti e personalizzare i prompt di sistema senza dover riscrivere tutta la logica dell’agente. Il middleware è fondamentale perché consente miglioramenti dell’agente componibili e riutilizzabili che possono essere combinati in qualsiasi ordine per creare agenti potenti e specializzati.
Il middleware di pianificazione estende lo stato dell’agente con una lista di cose da fare e fornisce uno strumento write-to-dos. Questo permette agli agenti di suddividere compiti complessi in passi gestibili, mantenere un piano d’azione chiaro e tracciare i progressi. Il middleware include anche prompt di sistema personalizzati che istruiscono il modello su come utilizzare efficacemente lo strumento di pianificazione, assicurando che l’agente crei e segua piani strutturati.
I sub-agent sono agenti specializzati generati dall’agente principale per gestire compiti isolati e mirati. Ci sono due motivi principali per creare sub-agent: (1) isolare il contesto — assegnando a un sub-agent un compito ristretto che restituisce una risposta pulita senza chiamate intermedie agli strumenti, risparmiando token; e (2) creare agenti specifici per dominio con prompt personalizzati e set di strumenti specializzati per compiti particolari.
Il middleware di sintesi monitora la cronologia della conversazione e la compatta automaticamente quando il conteggio dei token si avvicina al limite della finestra di contesto. Riassume i messaggi più vecchi mantenendo quelli recenti, permettendo all’agente di conservare la consapevolezza delle interazioni passate senza superare i limiti di token. Questo è essenziale per agenti che operano a lungo e hanno bisogno di mantenere il contesto in conversazioni estese.
Sì, assolutamente. I deep agent sono progettati per essere estendibili. Puoi creare middleware personalizzati estendendo la classe base del middleware degli agenti, aggiungendo nuove chiavi di stato, strumenti e modifiche ai prompt di sistema. Questo ti permette di adattare gli agenti alle tue esigenze specifiche sfruttando l’infrastruttura esistente dei deep agent.
Viktor Zeman è co-proprietario di QualityUnit. Anche dopo 20 anni alla guida dell'azienda, rimane principalmente un ingegnere del software, specializzato in IA, SEO programmatica e sviluppo backend. Ha contribuito a numerosi progetti, tra cui LiveAgent, PostAffiliatePro, FlowHunt, UrlsLab e molti altri.
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