Sto costruendo agenti AI: Il mio viaggio oltre l’ingegneria dei prompt

Ciao a tutti, Alex qui da agntai.net. È il 25 marzo 2026, e ultimamente ho avuto a che fare con qualcosa di piuttosto fondamentale: come costruiamo effettivamente questi agenti AI. Non solo i brillanti componenti LLM, ma l’intera struttura complessa che consente loro di fare qualcosa di utile nel mondo reale. Fortunatamente, siamo andati oltre la fase in cui si pensava che “l’ingegneria dei prompt fosse tutto ciò di cui hai bisogno” e ora si tratta di mettere insieme sistemi affidabili ed estensibili.

Oggi voglio parlare dell’architettura degli agenti, in particolare di come possiamo passare dall’esecuzione di compiti semplici e lineari a qualcosa di più resiliente e capace di gestire situazioni impreviste. Il mio focus sarà su un’architettura modulare e riflessiva – in sostanza, costruire agenti che possono osservare il proprio processo, capire cosa è andato storto (o bene) e adattarsi. Questa non è solo teoria; ho visto personalmente come un po’ di consapevolezza possa risolvere un sacco di problemi.

Il Problema degli Agenti Lineari: Il Mio Progetto del Weekend

Iniziamo con una storia. Qualche settimana fa, stavo cercando di automatizzare un compito di analisi dei dati piuttosto semplice per un progetto secondario. Volevo che un agente recuperasse alcuni dati finanziari, eseguisse un insieme specifico di test statistici e poi riassumesse i risultati in un rapporto markdown. Il mio pensiero iniziale? Una semplice catena:

• Recupera dati dall’API.
• Pulisci i dati.
• Esegui test statistici (utilizzando una libreria predefinita).
• Genera rapporto.

Ho assemblato tutto questo con LangChain, utilizzando una chiamata GPT-4 per ogni passaggio, e mi sono sentito piuttosto soddisfatto. Poi ho cliccato su “esegui”.

Il primo problema? Il limite di richiesta API. Il mio agente continuava a provare a raggiungerlo, fallendo, e poi passava al passaggio successivo con un dataset vuoto. Nessuna gestione degli errori, nessuna logica di ripetizione, solo un cortese “Non sono riuscito a ottenere i dati, ma ecco un bel rapporto su niente”.

Il secondo problema? Il passaggio di pulizia dei dati. A volte l’API restituiva nomi di colonna leggermente diversi. Le mie funzioni di test statistico si aspettavano `close_price`, ma ottenevano `closing_price`. Il mio agente ha semplicemente generato un traceback di Python ed è morto. Ancora una volta, nessun recupero elegante, nessun tentativo di capire perché la funzione è fallita.

Questa esperienza, sebbene frustrante, ha davvero evidenziato un punto: i design degli agenti semplici e lineari, in cui ogni passaggio segue ciecamente il precedente, sono fragili. Assumono un mondo perfetto in cui le API funzionano sempre, i dati sono sempre impeccabili e le funzioni non falliscono mai. Il mondo reale non è così. Abbiamo bisogno di agenti che possano fare più che eseguire una sequenza; devono osservare, riflettere e adattarsi.

Presentazione dell’Architettura dell’Agente Riflessivo: L’Approccio dell’“Inner Monologue”

L’idea centrale dietro un’architettura dell’agente riflessivo è dare all’agente un meccanismo per osservare le proprie azioni e risultati, quindi utilizzare tale osservazione per informare le decisioni future. Pensalo come un “monologo interiore” in cui l’agente si chiede: “Cosa è appena successo? È stato positivo? Cosa dovrei fare dopo considerando ciò che ho appreso?”

Non si tratta solo di aggiungere blocchi try-except. Si tratta di rendere il processo decisionale dell’agente dinamico e informato dalla propria storia di esecuzione. Ecco come di solito lo scompongo:

I Componenti Principali di un Agente Riflessivo

1. Modulo di Percezione: Ecco come l’agente “vede” il mondo e le proprie azioni. Raccoglie osservazioni dal suo ambiente (risposte API, modifiche al file system, input dell’utente) e, cosa cruciale, dagli output e dai messaggi di errore dei propri strumenti.
2. Modulo di Azione: Qui l’agente esegue compiti utilizzando i propri strumenti disponibili (funzioni, API, altri modelli). Questo è ciò a cui la maggior parte delle persone pensa quando costruisce agenti.
3. Modulo di Memoria: Memorizza osservazioni, azioni e riflessioni passate. Non si tratta solo di contesto a breve termine; per riflessione, spesso abbiamo bisogno di una memoria a lungo termine di strategie riuscite e fallite.
4. Modulo di Riflessione: Questo è il cervello del processo riflessivo. Dopo un’azione, questo modulo prende le osservazioni e i ricordi e valuta criticamente l’esito. Si fanno domande come:
   • L’ultima azione ha avuto successo?
   • Se no, perché è fallita?
   • Cosa si sarebbe potuto fare diversamente?
   • Quale dovrebbe essere la *prossima* azione, date queste nuove informazioni?
   • Dovrei modificare il mio piano?
5. Modulo di Pianificazione/Gestione Obiettivi: Sebbene spesso intrecciato con la riflessione, questo modulo è responsabile di suddividere obiettivi di alto livello in passaggi azionabili e aggiornare il piano sulla base delle riflessioni.

Il punto chiave qui è il ciclo di feedback: Azione -> Percezione -> Riflessione -> (potenzialmente) Aggiornamento Piano -> Nuova Azione. Non è una strada a senso unico; è un ciclo continuo.

Un Esempio Pratico: Agente di Pipeline Dati Auto-Riparante

Rivediamo il mio progetto di dati finanziari. Come gestirebbe i problemi un agente riflessivo? Invece di una catena cieca, introdurremmo riflessione in punti critici.

Passo 1: Definire gli Strumenti

Il nostro agente ha bisogno di strumenti per interagire con il mondo. Questi sono semplicemente funzioni Python avvolte in un modo in cui l’LLM può chiamarli.

def get_financial_data(symbol: str, start_date: str, end_date: str) -> dict:
 """
 Recupera i dati finanziari storici per un dato simbolo azionario.
 Solleva un'eccezione per errori API o limiti di richiesta.
 """
 # Simula chiamate API con potenziali errori
 import random
 if random.random() < 0.1: # Simula il 10% di errore API/limite di richiesta
 raise ConnectionError("Chiamata API fallita: Limite di richiesta superato o servizio non disponibile.")
 if symbol == "FAILCO":
 raise ValueError("Simbolo fornito non valido.")
 return {"symbol": symbol, "data": [{"date": "2023-01-01", "close_price": 100.0}]}

def clean_data(raw_data: dict) -> dict:
 """
 Pulisce e standardizza i dati finanziari.
 Tenta di normalizzare le variazioni comuni nei nomi delle colonne.
 """
 data = raw_data.get("data", [])
 if not data:
 raise ValueError("Nessun dato da pulire.")
 
 # Simula variazione nei nomi delle colonne e tenta di correggerli
 if "closing_price" in data[0]:
 for item in data:
 item["close_price"] = item.pop("closing_price")
 
 # Validazione di base
 for item in data:
 if "close_price" not in item:
 raise ValueError(f"Mancante 'close_price' nell'elemento: {item}")
 
 return {"symbol": raw_data["symbol"], "cleaned_data": data}

def run_statistical_tests(cleaned_data: dict) -> dict:
 """
 Esegue test statistici predefiniti su dati finanziari puliti.
 """
 if not cleaned_data.get("cleaned_data"):
 raise ValueError("Nessun dato pulito da analizzare.")
 
 # Simula un'analisi statistica
 avg_price = sum(item["close_price"] for item in cleaned_data["cleaned_data"]) / len(cleaned_data["cleaned_data"])
 return {"analysis_results": f"Prezzo medio di chiusura: {avg_price:.2f}"}

def generate_report(analysis_results: dict) -> str:
 """
 Genera un rapporto markdown dai risultati dell'analisi.
 """
 return f"# Rapporto di Analisi Finanziaria\n\n{analysis_results.get('analysis_results', 'Nessuna analisi eseguita.')}"

tools = [get_financial_data, clean_data, run_statistical_tests, generate_report]

Questi strumenti sono abbastanza standard. La magia avviene nel modo in cui l’agente li utilizza e riflette sui loro risultati.

Passo 2: Il Ciclo dell’Agente Riflessivo

Qui introduciamo i passaggi di osservazione e riflessione. Sto semplificando le chiamate LLM qui per brevità, ma immagina un prompt di sistema che guida l’LLM a comportarsi come il “Modulo di Riflessione.”

from typing import List, Dict, Any
import time

class ReflectiveAgent:
 def __init__(self, llm, tools: List[Any]):
 self.llm = llm # Questo sarebbe il tuo cliente LLM (es. OpenAI, Anthropic)
 self.tools = {tool.__name__: tool for tool in tools}
 self.memory: List[Dict[str, Any]] = [] # Memorizza la cronologia delle azioni, osservazioni, riflessioni
 self.current_plan: List[str] = ["get_financial_data", "clean_data", "run_statistical_tests", "generate_report"]
 self.current_step_index = 0
 self.max_retries = 3

 def _call_llm(self, prompt: str) -> str:
 # In un sistema reale, questo chiamerebbe il tuo LLM
 # Per questo esempio, simuleremo una semplice risposta LLM basata sulle parole chiave
 print(f"LLM Prompt: {prompt}\n---")
 if "Error" in prompt or "failed" in prompt:
 if "API call failed" in prompt:
 return "Riflessione: La chiamata al tool precedente è fallita a causa di un errore API. Dovrei riprovare il tool 'get_financial_data'. Questo è un problema transitorio. Aspetterò un attimo prima di riprovare."
 elif "Missing 'close_price'" in prompt or "No data to clean" in prompt:
 return "Riflessione: Il tool 'clean_data' è fallito a causa di un formato dati imprevisto o dati mancanti. Devo rivalutare i dati grezzi o modificare la mia strategia di pulizia. Forse il tool 'get_financial_data' non ha fornito dati buoni. Dovrei provare a richiamare 'get_financial_data' per vedere se la struttura dei dati è cambiata, o potrei dover chiedere all'utente chiarimenti se avessi uno strumento di interazione con l'utente."
 elif "Invalid symbol" in prompt:
 return "Riflessione: Il tool 'get_financial_data' è fallito a causa di un simbolo non valido. Questo è un errore di input fondamentale. Dovrei informare l'utente o fermarmi."
 else:
 return "Riflessione: Si è verificato un errore imprevisto. Devo riesaminare l'ultima azione e cercare di capire la causa principale. Il mio piano attuale potrebbe essere difettoso."
 elif "succeeded" in prompt and "next step" in prompt:
 return "Riflessione: L'ultima azione ha avuto successo. Dovrei procedere al passo successivo del mio piano."
 else:
 return "Riflessione: Sto attualmente riflettendo sul compito. Qual è la situazione attuale e quale dovrebbe essere la mia prossima azione in base al piano?"


 def run(self, symbol: str):
 context = {"symbol": symbol, "raw_data": None, "cleaned_data": None, "analysis_results": None}

 while self.current_step_index < len(self.current_plan):
 current_tool_name = self.current_plan[self.current_step_index]
 tool_func = self.tools.get(current_tool_name)

 if not tool_func:
 print(f"Errore: Tool '{current_tool_name}' non trovato. Stop.")
 break

 print(f"\n--- Tentativo di eseguire: {current_tool_name} ---")
 
 observation = {"status": "started", "tool": current_tool_name}
 retries = 0

 while retries <= self.max_retries:
 try:
 if current_tool_name == "get_financial_data":
 result = tool_func(symbol=symbol, start_date="2023-01-01", end_date="2023-12-31")
 context["raw_data"] = result
 elif current_tool_name == "clean_data":
 result = tool_func(context["raw_data"])
 context["cleaned_data"] = result
 elif current_tool_name == "run_statistical_tests":
 result = tool_func(context["cleaned_data"])
 context["analysis_results"] = result
 elif current_tool_name == "generate_report":
 result = tool_func(context["analysis_results"])
 print(result) # Output finale del report
 context["final_report"] = result
 
 observation["status"] = "succeeded"
 observation["output"] = result
 break # L'azione ha avuto successo, esci dal ciclo di ripetizione
 except Exception as e:
 observation["status"] = "failed"
 observation["error"] = str(e)
 print(f"Il tool '{current_tool_name}' è fallito: {e}")
 retries += 1
 if retries <= self.max_retries:
 print(f"Riprovo '{current_tool_name}' (Tentativo {retries}/{self.max_retries})...")
 time.sleep(1) # Simula un ritardo
 else:
 print(f"Numero massimo di ripetizioni per '{current_tool_name}' raggiunto.")
 break # Numero massimo di ripetizioni raggiunto, esci dal ciclo di ripetizione

 self.memory.append({"action": observation})

 # --- Passo di Riflessone ---
 reflection_prompt = f"""
 Contesto Attuale: {context}
 Ultima Azione: {observation}
 Obiettivo: Completare l'analisi dei dati finanziari e il report.

 Riflessione sull'esito dell'ultima azione.
 - È riuscita?
 - In caso contrario, qual è stato l'errore?
 - Quale dovrebbe essere il prossimo passo? Dovrei riprovare, cambiare strategia o fermarmi?
 - Se si è verificato un errore che indica un input errato, cosa dovrei fare?
 """
 reflection = self._call_llm(reflection_prompt)
 print(f"Riflessione: {reflection}")
 self.memory.append({"reflection": reflection})

 # In base alla riflessione, decidi il prossimo corso d'azione
 if observation["status"] == "failed":
 if "API call failed" in observation["error"] and retries <= self.max_retries:
 # La logica di ripetizione è già gestita dal ciclo interno,
 # ma la riflessione conferma la strategia. Se volessimo modificare
 # il conteggio delle ripetizioni o la strategia in base al LLM, lo faremmo qui.
 print("La riflessione suggerisce di riprovare, il che è stato tentato.")
 # Se tutte le ripetizioni sono fallite, abbiamo bisogno di una nuova strategia o di fermarci.
 if retries > self.max_retries:
 print("La riflessione indica che tutte le ripetizioni sono fallite per un errore transitorio. Fermo o incollo.")
 break
 # Se le ripetizioni sono ancora in corso, il 'break' dal ciclo interno non è stato colpito,
 # quindi dovremmo rimanere realmente sullo stesso passo per la prossima iterazione del ciclo esterno,
 # continuando efficacemente la ripetizione, oppure, se vogliamo davvero che la riflessione guidi,
 # il LLM dovrebbe emettere una nuova azione. Per semplicità,
 # se il numero massimo di ripetizioni è stato raggiunto e fallito, ci fermiamo.
 if retries > self.max_retries:
 print("Tutte le ripetizioni per errore transitorio sono fallite. Fermando.")
 break

 elif "Invalid symbol" in observation["error"]:
 print("La riflessione indica un errore critico di input. Non posso procedere. Informando l'utente.")
 # In un vero agente, questo attiverà uno strumento di interazione con l'utente.
 break
 elif "No data to clean" in observation["error"] or "Missing 'close_price'" in observation["error"]:
 print("La riflessione indica un problema di qualità dei dati. Rivalutando il passo precedente o fermandomi.")
 # Qui, una riflessione più avanzata potrebbe suggerire di tornare a 'get_financial_data'
 # o persino modificare i parametri dello strumento 'clean_data'.
 # Per ora, ci fermeremo se è un problema persistente dei dati dopo le ripetizioni.
 if retries > self.max_retries:
 print("Problema persistente nella pulizia dei dati. Halting.")
 break
 # Se l'errore riguardava l'assenza di dati, implica che get_financial_data è fallito silenziosamente o ha fornito dati errati.
 # Un agente solido potrebbe riflettere e decidere di richiamare get_financial_data prima di riprovare clean_data.
 # Per questo esempio, ci fermeremo semplicemente se le ripetizioni non l'hanno risolto.
 print("La riflessione suggerisce un problema di dati. Fermo per ora.")
 break # Fermati per problemi di dati irrisolvibili dopo le ripetizioni

 else:
 print("Fallimento non gestito dopo la riflessione. Fermo.")
 break # Errori non gestiti

 self.current_step_index += 1 # Passa al passo successivo se quello corrente ha avuto successo o è stato gestito.

 print("\n--- Esecuzione dell'agente completata ---")
 return context

# --- Esecuzione dell'agente ---
# Sostituisci con il tuo cliente LLM reale
class MockLLM:
 def chat(self, messages):
 return {"choices": [{"message": {"content": "Risposta mock LLM"}}]}

mock_llm = MockLLM()
agent = ReflectiveAgent(mock_llm, tools)

print("\n--- Esecuzione con un simbolo valido ---")
agent.run("AAPL")

print("\n--- Esecuzione con un simbolo che potrebbe fallire l'API ---")
# Ripristina lo stato dell'agente per una nuova esecuzione
agent = ReflectiveAgent(mock_llm, tools)
agent.run("GOOG")

print("\n--- Esecuzione con un simbolo deliberatamente non valido ---")
agent = ReflectiveAgent(mock_llm, tools)
agent.run("FAILCO")

Cosa sta succedendo qui?

• Il `ReflectiveAgent` ha una `memory` per tenere traccia della sua evoluzione.
• Dopo ogni esecuzione dello strumento, registra l’`observation` (successo, fallimento, output, errore).
• Fondamentale, chiama poi `_call_llm` (simulando il nostro LLM per la riflessione) con un prompt che include il contesto attuale e l’esito dell’`ultima azione`.
• La “riflessione” del LLM informa quindi il prossimo passo dell’agente. Se l’API ha fallito, il LLM suggerisce di riprovare. Se si tratta di un simbolo non valido, suggerisce di fermarsi. Se la pulizia dei dati è fallita a causa di un formato imprevisto, idealmente suggerirebbe di riesaminare i dati o modificare l’approccio di pulizia (anche se la mia risposta mock LLM è semplificata).
• Il ciclo esterno `while` continua fino a quando il piano non è completo o si verifica un errore critico e non recuperabile dopo la riflessione.

Questo è un esempio semplificato, ma dimostra il ciclo principale. Un sistema reale avrebbe un prompt molto più sofisticato per il `Modulo di Riflessione` e potenzialmente un LLM che può emettere direttamente comandi strutturati come `RETRY_TOOL(tool_name, delay)` o `MODIFY_PLAN(new_step, index)`. La mia funzione `_call_llm` è un segnaposto che restituisce risposte predefinite basate su parole chiave, ma in un setup di produzione, questo sarebbe dove vive la tua catena LLM reale, progettata per emettere azioni specifiche in base alla sua riflessione.

La mia esperienza nella costruzione di questi

Quando ho iniziato a integrare questi cicli riflessivi, la configurazione iniziale è stata un po’ più complessa. Devi creare buoni prompt per il passo di riflessione, assicurandoti che il LLM comprenda il suo ruolo nella valutazione dei risultati. Devi anche strutturare le tue osservazioni in modo chiaro affinché il LLM abbia un buon input.

Ma il ritorno è stato significativo. I miei agenti sono passati dall’incepparsi al primo segno di problemi a gestire con grazia errori di rete transitori, adattandosi a leggere variazioni nello schema dei dati e persino identificando a volte problemi più profondi che non avevo anticipato. È come dare all’agente un po’ di buon senso.

Una sfida che ho affrontato è stata l’ingegneria dei prompt per il modulo di riflessione. Non vuoi che si limiti a ripetere l’errore. Vuoi che analizzi, infonda e proponga. Ho avuto successo con prompt che chiedono esplicitamente:

• “Data l’osservata fallimento, qual è la causa principale più probabile?”
• “Quale azione specifica dovrebbe essere intrapresa per affrontare questo? Considera ripetizioni, strumenti alternativi o modifica del piano.”
• “Se questo problema è persistente, come dovrei procedere o terminare?”

Inoltre, non sottovalutare l’importanza del `Memory Module`. Per compiti complessi, l’agente deve ricordare *perché* ha provato qualcosa e quali sono stati i risultati su più fasi. Le finestre di contesto a breve termine non sono sufficienti per una vera riflessione.

Considerazioni Pratiche

1. Progetta per il Fallimento, Non Solo per il Successo: Quando pianifichi il flusso di lavoro del tuo agente, pensa attivamente a cosa potrebbe andare storto in ogni fase. Questo ti prepara su dove posizionare i tuoi punti di osservazione e riflessione.
2. Osservazione Esplicita è Fondamentale: Assicurati che i tuoi strumenti restituiscano output chiari e strutturati e, in modo critico, propagare gli errori in modo efficace. Il Reflection Module può funzionare solo con ciò che “vede”.
3. Tratta la Riflessone come un Cittadino di Prima Classe: Non limitarti a implementare la gestione degli errori. Integra un modulo di riflessione dedicato (anche se si tratta solo di una chiamata specifica a LLM) nel ciclo principale del tuo agente.
4. Inizia Semplice, Itera: Non hai bisogno di un sistema di riflessione super complesso sin dal primo giorno. Inizia con una logica di ripetizione di base basata sulla riflessione LLM e poi aggiungi gradualmente un processo decisionale più sofisticato per la modifica del piano o il cambio degli strumenti.
5. Stimola il Modulo di Riflessone con Cura: Guida il tuo LLM a svolgere un pensiero analitico, non solo una sintesi. Fai domande aperte sulle cause radice e sulle soluzioni proposte.
6. Considera la Memoria a Lungo Termime: Per agenti che funzionano per periodi prolungati o gestiscono compiti complessi a più fasi, un sistema di memoria che memorizza più del solo contesto dell’attuale turno è fondamentale per una riflessione e un apprendimento efficaci.

Costruire agenti che possono riflettere sulle proprie prestazioni li rende significativamente più solidi e utili. Ci avvicina a sistemi realmente autonomi che possono operare in modo affidabile in ambienti imprevedibili. È un po’ più lavoro inizialmente, ma è un investimento che ripaga generosamente in affidabilità degli agenti e riduzione dei problemi di manutenzione. Provalo nel tuo prossimo progetto!

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🕒 Published: April 3, 2026