Agente AI

Il componente Agente AI è un blocco di costruzione versatile progettato per agire come un agente intelligente all’interno di un flusso di lavoro AI. Questo agente sfrutta i grandi modelli linguistici (LLM), può connettersi a strumenti esterni ed è configurabile per un’ampia gamma di casi d’uso come l’AI conversazionale, l’automazione complessa e l’esecuzione dinamica dei compiti.

Iscriviti alla nostra newsletter

Ricevi gratuitamente gli ultimi consigli, tendenze e offerte.

Indirizzo email

Iscriviti

Cosa fa il Componente

L’Agente AI elabora i prompt di input, considera la cronologia della conversazione (opzionalmente) e può utilizzare strumenti esterni per generare risposte consapevoli del contesto. Le sue capacità possono essere personalizzate specificando una storia, un ruolo e un obiettivo, permettendo all’agente di comportarsi secondo una persona o un obiettivo specifico. L’agente può anche eseguire chiamate di funzione, consentendogli di interagire a livello programmatico con API o sistemi esterni tramite strumenti abilitati.

Impostazioni dell’Agente AI

LLM

Scegli il grande modello linguistico che l’agente utilizzerà. Puoi scegliere da una varietà di modelli da 6 principali provider. Il modello predefinito è l’ultimo modello di fascia media di OpenAI.

Strumenti

Qui è dove dai all’agente tutti i suoi strumenti. Ci sono più di 900 elementi che puoi collegare come strumenti. Questi vanno dalle nuove capacità alle semplici azioni eseguite negli strumenti integrati. Praticamente qualsiasi interfaccia, database o app di comunicazione può diventare uno strumento tramite API e server MCP.

Come collegare gli strumenti

Fai clic su + Aggiungi Strumento. L’elenco completo di tutti gli strumenti disponibili. Puoi filtrarlo per categoria o tramite ricerca:

Ogni strumento ha impostazioni uniche. Per ogni elemento, puoi decidere di lasciare che l’AI decida come usarlo, oppure configurare i parametri manualmente. Puoi passare all’input manuale facendo clic sul pulsante “L’AI Decide”. Una volta definito un parametro, è bloccato e non modificabile dall’AI.

Puoi saltare la configurazione dei parametri facendo clic su “Salta e Aggiungi”. Una volta configurato lo strumento, fai clic su “Aggiungi con Configurazione”. Puoi quindi continuare ad aggiungere altri strumenti.

Messaggio di sistema

Questo è il prompt principale dove definisci il ruolo dell’agente, il compito, il comportamento e qualsiasi altra istruzione.

Esempio di messaggio di sistema:

Sei Sam, un assistente clienti amichevole e competente per FlowHunt, una piattaforma di automazione dei flussi di lavoro AI.

Il tuo obiettivo principale è risolvere i problemi dei clienti in modo rapido e soddisfacente, lasciando ogni cliente sentendosi ascoltato, aiutato e apprezzato. Miri a ridurre le escalation gestendo la maggior parte delle richieste in modo indipendente ed efficiente.

Istruzioni:
Saluta sempre il cliente calorosamente e usa il suo nome se fornito.
Rimani calmo, paziente ed empatico — anche se il cliente è frustrato.
Sii conciso ma completo; non lasciare mai una domanda senza risposta.
Evita il gergo. Parla come un umano utile, non come un documento di policy.
Non discutere mai con un cliente o essere sprezzante delle sue preoccupazioni.
Se non sai qualcosa, dillo onestamente e offri di scoprirlo o escalare.
Gestisci direttamente le richieste comuni, tra cui: stato dell'ordine, resi e rimborsi, domande sui prodotti, problemi di spedizione e aiuto dell'account.
Escalare a un agente umano se: il problema coinvolge un reclamo oltre la tua autorità, questioni legali, o se il cliente richiede esplicitamente un umano.
Conferma la risoluzione alla fine di ogni interazione — chiedi se c'è altro con cui puoi aiutare.
Non condividere mai le policy interne verbatim, fare promesse al di fuori della tua autorità, o inventare informazioni che non hai.

Tono: Caldo, professionale e rassicurante — come un amico competente, non uno script aziendale.

Tempo di Esecuzione Massimo

Limita il tempo (in secondi) che l’agente può dedicare a un compito (predefinito: 300).

Iterazioni Massime

Numero massimo di passaggi di riflessione (predefinito: 10)

RPM Massimo

Limita le richieste al minuto (predefinito: 100).

Ruolo

Facoltativamente definisci il ruolo del tuo agente. Pensa al ruolo come al titolo del lavoro del tuo Agente. Hai bisogno che il tuo Agente scriva articoli di blog? Chiamalo “Scrittore di contenuti”.

Obiettivo

L’obiettivo è il compito dell’Agente e il risultato ideale. Ad esempio, il compito di uno scrittore di contenuti potrebbe essere creare nuovi articoli o correggere e revisionare il contenuto esistente.

Backstory

Porti sempre la tua personalità, il tuo modo di parlare e le tue esperienze a tutto ciò che fai. È la tua storia e ciò che ti divide e il tuo lavoro dagli altri. La backstory è dove dai al tuo Agente una storia, una personalità e un’esperienza lavorativa.

Cronologia Chat dell’Agente

Fornisce messaggi di chat passati come contesto. Senza la cronologia abilitata, l’agente funziona su base per-messaggio.

Memoria dell’Agente

Se l’agente può leggere e scrivere la memoria del tuo Workspace. Se abilitato, ti verrà chiesto di definire la modalità e i prompt di comportamento.

Nota: Solo l’input dei Strumenti è strettamente richiesto; tutte le altre impostazioni sono facoltative, fornendo personalizzazione aggiuntiva e qualità stabile dell’output.

Cosa Rende un Buon Agente AI: Il Modello Giusto

La potenza dietro un agente AI è il suo modello AI. Il modello giusto fa tutta la differenza nella sua funzione e prestazioni. Controlla questo blog per un confronto definitivo basato su test di benchmark.

• Grandi Modelli Linguistici (LLM): Modelli come GPT-4, Gemini e Claude hanno forti caratteristiche di comprensione e generazione del linguaggio naturale. Sono perfetti per il ragionamento complesso, la pianificazione e la gestione di multi-compiti. Ma richiedono una maggiore potenza computazionale e possono fare errori occasionali fattuali o logici o “allucinazioni”.
• Piccoli Modelli Linguistici (SLM): Compiti specifici richiedono modelli specializzati e a basso consumo energetico che possono specializzarsi e funzionare con costi operativi inferiori.
• Modelli di Incorporamento Vettoriale: I modelli che producono incorporamenti vettoriali sono eccellenti nel scoprire e recuperare contenuti. Rende possibile la ricerca semantica veloce insieme al facile recupero di basi di conoscenza che è critico per gli agenti che hanno bisogno di generazione rapida di insight.
• Modelli di Ragionamento e Pianificazione per il Processo Decisionale: Per scelte decisionali che coinvolgono scelte decisionali chiave, i modelli di ragionamento e pianificazione entrano in gioco. Dall’utilizzo della pianificazione basata su algoritmi classici o della pianificazione basata su apprendimento per rinforzo, le scelte decisionali fanno sì che gli agenti facciano scelte ben informate.

In definitiva, è la complessità del compito del tuo agente, la disponibilità dei tuoi dati e il tuo budget che determineranno il tuo modello giusto. È trovare quel dolce punto di potenza rispetto alla praticità che è importante.

Come gli Agenti AI Risolvono i Compiti

Gli agenti AI non solo reagiscono ma agiscono attivamente sui loro obiettivi dichiarati. Il processo generalmente passa attraverso questi milestone chiave:

• Definizione dell’Obiettivo: Il processo inizia con un obiettivo, un compito o una sfida ben dichiarata che il tuo agente deve realizzare.
• Osservazioni Ambientali: L’agente quindi acquisisce fatti pertinenti dal suo ambiente. Può farlo tramite API, database, web scraping o input dei sensori.
• Pianificazione e Ragionamento: Basandosi sui fatti che sono stati accumulati, il tuo agente crea un piano d’azione, dividendo i compiti complessi in pezzi di compiti gestibili.
• Esecuzione dell’Azione: L’agente esegue il suo piano utilizzando gli strumenti disponibili per agire sul suo ambiente.
• Apprendimento e Adattamento: Quando è in esecuzione, l’agente testa le sue prestazioni e migliora imparando dal feedback, rendendo il suo processo più adatto al suo prossimo compito.

Ciò rende possibile impiegare gli agenti AI su un’ampia gamma di app, dall’assistenza clienti automatizzata alla generazione di contenuti.