L'evoluzione dell'integrazione dell'IA si è spostata da istruzioni semplici e unidirezionali a sistemi dinamici e in grado di correggersi autonomamente. Mentre le prime implementazioni si basavano su catene lineari—dove un prompt porta direttamente a un output—l'IA moderna si basa su agenti autonomi in grado di ragionare e interagire con l'ambiente.
Il Cambio Fondamentale: Dalle Catene ai Grafi
I primi framework (come il primo LangChain) operavano secondo logica sequenziale. Oggi utilizziamo Architettura a Grafo (LangGraph) per consentire Esecuzione Ciclica. Ciò significa che un agente può eseguire un'azione, valutare il risultato e tornare indietro per correggere i propri errori.
I Quattro Pilastri di un Agente
- Autonomia: La capacità di funzionare senza richieste costanti da parte dell'umano.
- Utilizzo degli Strumenti: Collegamento a API esterne o database tramite protocolli come MCP.
- Memoria: Mantenere lo stato attraverso più passaggi usando schemi di Stato.
- Ragionamento: Utilizzare la logica per decidere la prossima migliore azione sulla base dei dati attuali.
Integrazione Verticale vs. Orizzontale
- Protocollo del Contesto del Modello (MCP): Funziona come il "USB-C" dell'IA, fornendo un collegamento verticale tra il modello e strumenti specifici per i dati.
- Agente a Agente (A2A): Permette la comunicazione orizzontale, permettendo a diversi agenti di negoziare e condividere compiti.
Logica Concettuale: Stato e Nodi
Domanda 1
Quale caratteristica è essenziale perché un'IA sia considerata un "Agente" piuttosto che una semplice "Catena"?
Domanda 2
Come funziona il Protocollo del Contesto del Modello (MCP) in un flusso di lavoro agente?
Studio di Caso: Automatizzazione di un Rapporto di Ricerca Approfondita
Leggi lo scenario qui sotto e rispondi alle domande.
Un agente è incaricato di ricercare "progressi nell'informatica quantistica nel 2025."
La sfida: La ricerca iniziale fornisce solo notizie superficiali ma nessun articolo tecnico.
La Risposta Agente: L'agente riconosce la "Memoria" della sua precedente ricerca fallita e utilizza il suo "Ragionamento" per cambiare strumento dalla ricerca generica a un database di ricerca specifico tramite un server MCP.
La sfida: La ricerca iniziale fornisce solo notizie superficiali ma nessun articolo tecnico.
La Risposta Agente: L'agente riconosce la "Memoria" della sua precedente ricerca fallita e utilizza il suo "Ragionamento" per cambiare strumento dalla ricerca generica a un database di ricerca specifico tramite un server MCP.
Q
1. Quali capacità specifiche permettono all'agente di rendersi conto che la prima ricerca era insufficiente?
Risposta:
L'agente utilizza la sua Ragionamento capacità per valutare l'output rispetto all'obiettivo originario, e si affida alla sua Memoria (Stato) per sapere che lo strumento di ricerca generica è già stato esaurito.
L'agente utilizza la sua Ragionamento capacità per valutare l'output rispetto all'obiettivo originario, e si affida alla sua Memoria (Stato) per sapere che lo strumento di ricerca generica è già stato esaurito.
Q
2. Quale tecnologia permette all'agente di collegarsi senza problemi al database di ricerca specializzato?
Risposta:
Il Protocollo del Contesto del Modello (MCP) agisce come collegamento verticale standardizzato, permettendo all'agente di utilizzare il database come strumento.
Il Protocollo del Contesto del Modello (MCP) agisce come collegamento verticale standardizzato, permettendo all'agente di utilizzare il database come strumento.