Creare un agente IA che funzioni in produzione dipende solo in minima parte dal modello. Conta soprattutto il ciclo che lo circonda: gli strumenti che l'agente può usare, i limiti su ciò che può fare, i controlli che stabiliscono se ogni passaggio è riuscito e il modo in cui si misura se l'insieme funziona davvero. Una demo salta gran parte di tutto questo; un agente in produzione non può farlo. Ecco la forma del lavoro, nell'ordine in cui di solito conta.
01Come leggere il lavoro
Partire dalla decisione se costruirne uno
Prima di iniziare, verifichi che l'attività abbia la forma di un agente: più passaggi, risultati verificabili, tolleranza alla supervisione. Se in realtà è un unico passaggio, una singola chiamata al modello con recupero delle informazioni è più affidabile. Non è una formalità: gran parte del costo e del rischio di un agente deriva dall'autonomia, quindi la prima decisione di progettazione è capire di quanta poca autonomia l'attività abbia davvero bisogno.
02Come leggere il lavoro
Dargli strumenti e un ciclo ragiona-agisci
Un agente agisce richiamando strumenti e reagendo a ciò che restituiscono. Il pattern ReAct, che alterna ragionamento, azioni e osservazioni, è la formulazione più nota di questo ciclo (fonte citata più sotto). In pratica si definisce un insieme piccolo e ben delimitato di strumenti, li si descrive con chiarezza, si lascia al modello la scelta di quale richiamare e poi gli si restituisce il risultato. Pochi strumenti precisi battono quasi sempre una cassetta degli attrezzi grande e vaga.
03Come leggere il lavoro
Porre dei limiti e verificare ogni passaggio
Limiti e controlli sono la vera ingegneria. Limiti ciò che l'agente può toccare, subordini ogni passaggio a un controllo che ne stabilisca l'esito, mantenga una persona nel processo per le azioni con conseguenze importanti e renda le azioni reversibili dove possibile. Autonomous Scheduled Build Agent mostra il pattern: controlli specifici del repository e harness di esecuzione condizionano il completamento, e decisioni e domande aperte vengono tracciate, così che ci si fidi dell'output dell'agente perché è stato verificato, non perché lo si presume corretto.
04Come leggere il lavoro
Valutare prima di estendere
Un agente che non si può misurare non si può né migliorare né considerare affidabile. Progetti un metodo di valutazione insieme all'agente: criteri di completamento ripetibili, una traccia delle decisioni e standard che ogni esecuzione deve rispettare, così che le modifiche a prompt, strumenti o modelli possano essere giudicate in base a dati concreti. Solo quando si riesce a distinguere in modo affidabile un'esecuzione buona da una cattiva è sicuro ampliare il perimetro o l'autonomia dell'agente.
