Nel mondo dell'intelligenza artificiale moderna, l'approccio Agentic AI sta guadagnando sempre più terreno. Non si tratta più solo di modelli linguistici che generano testo, ma di veri e propri agenti in grado di osservare, pianificare, agire e apprendere. In questo articolo, esploreremo i design pattern, focalizzati sulla creazione di sistemi AI reattivi e modulari.
🤖 Cos'è l'Agentic AI?
L’Agentic AI è un paradigma in cui i modelli linguistici non sono semplici strumenti, ma diventano agenti autonomi capaci di:
- percepire l’ambiente (input),
- ragionare (planning),
- decidere (policy o rules),
- agire (invocare tools, eseguire codice),
- adattarsi (memory, feedback).
🧱 I Principali Design Pattern per Agenti AI
1. ReAct Pattern (Reasoning + Acting)
Un pattern popolare nei framework come LangChain. L'agente alterna fasi di ragionamento (es. “Devo cercare su Google”) ad azione concreta (es. “Eseguo la ricerca con uno strumento”).
2. Agent Loop Pattern
Il cuore di ogni agente. Si tratta di un ciclo observe -> plan -> act -> learn. Questo approccio è robusto e scalabile, ma va gestito con attenzione per evitare loop infiniti o azioni errate.
3. Delegation Pattern
Un agente può invocare altri agenti (o sottosistemi) per compiti specifici. Questo pattern migliora la modularità e la manutenibilità.
4. Guardrails Pattern
Pattern indispensabile per contesti sensibili. Consiste in limiti e controlli di sicurezza sull’output del modello o sulle sue azioni (es. filtri semantici, policy di sicurezza, validazione dati).
5. Tool-Centric Pattern
Qui l'agente è pensato come orchestratore di strumenti. Il focus è sulla capacità di scegliere e invocare tool esterni, come API REST, plugin o database.
⚙️ Tecnologie coinvolte
Molti dei pattern descritti sono già implementabili con stack come:
- LangChain, OpenAI functions, Autogen, SmolAI Agents
- FastAPI per orchestrazione
- pgvector, Chroma, Weaviate per embedding store
- Celery, DAGs, State machines per workflow management
💡 Best practice nella progettazione
- Separazione della logica di planning e execution per facilitare il debugging
- Persistenza delle memorie (short-term e long-term)
- Modularità dei tools: ogni strumento ha un'interfaccia chiara e standardizzata
- Logging strutturato per ogni ciclo decisionale dell'agente
🔭 Una rapida panoramica
I pattern agentici rappresentano il futuro dell'AI integrata nei sistemi complessi. Studiare questi approcci significa progettare agenti affidabili, osservabili e facilmente manutenibili.
Se stai lavorando a un sistema AI o stai pensando di automatizzare flussi con agenti, questi pattern fanno per te.
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