- Gli agenti LLM combinano comprensione del linguaggio, memoria, uso di strumenti e pianificazione per svolgere compiti complessi e autonomi, andando oltre la semplice chat.
- Migliorare gli agenti LLM richiede tecniche come RAG, fine-tuning, n-shot prompting e prompt engineering avanzato per ottenere maggiore precisione e affidabilità.
- Per costruire un agente LLM servono obiettivi chiari, la piattaforma giusta, configurazione del modello, integrazioni, test e monitoraggio continuo.
- Nonostante la loro potenza, gli agenti LLM presentano limiti come allucinazioni, rischi per la privacy e vincoli di contesto, quindi progettazione attenta e supervisione restano fondamentali.
Probabilmente hai già sentito parlare dell’argomento più discusso dell’anno: agenti AI.
La maggior parte di questi agenti AI sono agenti LLM. Perché?
«Negli ultimi anni, gli agenti autonomi sono cambiati», spiega il CEO di Botpress Sylvain Perron. «I modelli sottostanti sono migliorati. Gli LLM hanno sbloccato un nuovo livello di ragionamento e astrazione.»
Grazie alla potenza degli LLM, è possibile creare agenti AI in grado di completare qualsiasi tipo di attività basata sul linguaggio o sul ragionamento.
E grazie alle loro capacità linguistiche e analitiche, stanno gradualmente entrando negli ambienti di lavoro impiegatizi, con oltre l’80% delle aziende che prevede di utilizzare agenti AI nei prossimi anni.
Sebbene la categoria degli agenti AI includa anche applicazioni non linguistiche (sistemi di raccomandazione, riconoscimento immagini, controllo robotico, ecc.), gli agenti LLM sono tipicamente software di AI conversazionale.
Cosa sono gli agenti LLM?
Gli agenti LLM sono strumenti basati su intelligenza artificiale che utilizzano grandi modelli linguistici per interpretare il linguaggio, conversare ed eseguire compiti.
Questi agenti si basano su algoritmi complessi addestrati su enormi quantità di dati testuali, che consentono loro di comprendere e produrre linguaggio in modo simile alla comunicazione umana.
Gli agenti LLM possono essere integrati in agenti AI, chatbot AI, assistenti virtuali, software di generazione di contenuti e altri strumenti applicativi.
Come funzionano gli agenti LLM?
Gli agenti LLM combinano la potenza di un LLM con recupero, ragionamento, memoria e uso di strumenti per completare autonomamente i compiti. Vediamo cosa fa ciascuno di questi componenti.
Insieme, queste capacità permettono agli agenti LLM di gestire flussi di lavoro complessi e multi-step in completa autonomia.
Ad esempio:
- Un agente di vendita B2B recupera dati CRM su un potenziale cliente, analizza l’avanzamento della trattativa, ricorda le interazioni precedenti per personalizzare il follow-up e usa API di email e calendario per inviare messaggi e fissare appuntamenti.
- Un agente IT recupera i log di sistema per diagnosticare un errore, analizza i passaggi di troubleshooting per la strategia migliore, ricorda cosa ha funzionato in passato e esegue script per riavviare servizi o creare ticket.
Quali sono le 4 caratteristiche che definiscono un agente LLM?
Ci sono quattro caratteristiche chiave di un agente LLM:
1. Modello linguistico
Il modello linguistico è spesso considerato il “cervello” di un agente LLM. La sua qualità e dimensione influenzano direttamente le prestazioni dell’agente.
Si tratta di un algoritmo sofisticato addestrato su enormi dataset testuali, che gli consente di comprendere il contesto, riconoscere schemi e produrre risposte coerenti e pertinenti.
- Identificare e apprendere schemi linguistici
- Acquisire una certa consapevolezza del contesto (grazie all’enorme quantità di dati di addestramento)
- Adattarsi a diversi domini e gestire una vasta gamma di argomenti
Il modello linguistico determina profondità, accuratezza e pertinenza delle risposte, costituendo la base delle capacità linguistiche dell’agente.
2. Memoria
La memoria è la capacità di conservare informazioni da interazioni precedenti, come fatti, preferenze dell’utente o argomenti tra diverse sessioni.
Questo migliora la comprensione contestuale dell’agente e rende le conversazioni più continue e rilevanti.
In alcune configurazioni, la memoria permette all’agente di mantenere informazioni nel tempo. Questo supporta interazioni a lungo termine in cui l’agente “impara” dai comportamenti o preferenze ripetute dell’utente – anche se spesso ciò è regolato per motivi di privacy e pertinenza.
3. Uso di strumenti
L’uso di strumenti permette a un agente LLM di passare dalla conversazione all’azione.
Un agente LLM può integrarsi con applicazioni esterne, database o API per svolgere funzioni specifiche.
Questo significa che può ottenere informazioni in tempo reale, eseguire azioni esterne o accedere a database specializzati, dandogli la capacità di fornire informazioni in tempo reale. Questo include:
- Chiamare API
- Recuperare dati in tempo reale, come aggiornamenti meteo o prezzi delle azioni
- Fissare riunioni o appuntamenti
- Interrogare database, come cataloghi prodotti o documenti sulle policy HR
L’uso di strumenti consente all’agente LLM di passare da un sistema passivo basato sulla conoscenza a un partecipante attivo in grado di interfacciarsi con altri sistemi.
4. Pianificazione
La pianificazione è la capacità di un agente LLM di suddividere compiti complessi in una serie di passaggi gestibili.
Un agente LLM può pianificare con o senza feedback. Qual è la differenza?
- La pianificazione senza feedback significa che l’agente LLM crea un piano basandosi sulla comprensione iniziale. È più veloce e semplice, ma meno adattabile.
- La pianificazione con feedback permette all’agente LLM di perfezionare continuamente il piano, ricevendo input dall’ambiente. È più complessa, ma molto più flessibile e migliora le prestazioni nel tempo.
Attraverso la pianificazione, un agente LLM può creare flussi logici che avanzano progressivamente verso una soluzione, risultando più efficace nella gestione di richieste complesse.
Quali sono i 4 tipi di agenti LLM?
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1. Agenti conversazionali (es. assistenza clienti e generazione lead)
Questi agenti dialogano in modo naturale con gli utenti – spesso forniscono informazioni, rispondono a domande e aiutano in varie attività.
Questi agenti si affidano agli LLM per comprendere e generare risposte simili a quelle umane.
Esempi: Agenti di assistenza clienti e chatbot sanitari
2. Agenti orientati ai compiti (es. assistenti AI e flussi di lavoro AI)
Questi agenti sono focalizzati sull’esecuzione di compiti specifici o sul raggiungimento di obiettivi predefiniti; interagiscono con gli utenti per comprenderne le esigenze e poi eseguono azioni per soddisfarle.
Esempi: Assistenti AI e bot HR
3. Agenti creativi (es. strumenti di generazione contenuti)
Capaci di generare contenuti originali e creativi come opere d’arte, musica o testi, questi agenti utilizzano LLM per comprendere preferenze umane e stili artistici, producendo così contenuti che risuonano con il pubblico.
Esempi: Strumenti di generazione contenuti e strumenti di generazione immagini (come Dall-E)
4. Agenti collaborativi (es. agenti AI aziendali)
Questi agenti lavorano insieme alle persone per raggiungere obiettivi o compiti condivisi, facilitando comunicazione, coordinamento e collaborazione tra membri del team o tra persone e macchine.
Gli LLM possono supportare gli agenti collaborativi aiutando nel processo decisionale, nella generazione di report o nell’offerta di approfondimenti.
Esempi: La maggior parte degli agenti AI aziendali e chatbot per la gestione progetti
Come usano le aziende gli agenti LLM?
Le aziende traggono vantaggio dagli agenti LLM in tutte le attività che richiedono elaborazione e risposta in linguaggio naturale, come rispondere a domande, fornire indicazioni, automatizzare flussi di lavoro e analizzare testi.
Le aziende utilizzano spesso agenti LLM per marketing, analisi dati, compliance, assistenza legale, supporto sanitario, attività finanziarie e formazione.
Ecco 3 dei casi d’uso più diffusi degli agenti LLM:
Supporto clienti
Secondo uno studio su 167 aziende dell’esperto di automazione Pascal Bornet, l’assistenza clienti è il caso d’uso più diffuso per l’adozione di agenti LLM.
Gli agenti LLM sono ampiamente utilizzati nell’assistenza clienti per gestire FAQ, risolvere problemi e offrire supporto 24/7.
Questi agenti possono interagire con i clienti in tempo reale, offrendo aiuto immediato o inoltrando richieste complesse ad operatori umani.
Vedi anche: Cos’è un chatbot per l’assistenza clienti?
Vendite e generazione di lead
Nelle vendite, gli agenti LLM vengono utilizzati per la generazione lead AI — possono anche qualificare i lead conversando con i potenziali clienti, valutando le esigenze e raccogliendo informazioni utili.
Possono inoltre automatizzare i follow-up, inviando raccomandazioni personalizzate o informazioni sui prodotti in base agli interessi del cliente.
Vedi anche: Come usare l’AI nelle vendite
Supporto interno: HR e IT
Per il supporto interno, gli agenti LLM semplificano i processi HR e IT gestendo le richieste più comuni dei dipendenti.
Infatti, lo studio di Bornet ha rilevato che gli agenti LLM nelle operazioni interne sono stati i più convenienti, facendo risparmiare dal 30 al 90% del tempo necessario per svolgere le attività interne.
In HR rispondono a domande su benefit, permessi e buste paga, mentre in IT forniscono supporto per problemi tecnici di base o automatizzano attività di routine come la creazione di account.
Questo permette ai team HR e IT di concentrarsi su responsabilità più complesse, invece che su attività ripetitive.
Vedi anche: I migliori agenti AI per HR
Come migliorare le risposte degli agenti LLM
Se stai personalizzando un LLM per un progetto AI, probabilmente vorrai modificare le risposte standard che un modello pubblico fornirebbe agli utenti. (Non puoi permettere che il tuo chatbot consigli la concorrenza, giusto?) Potresti anche voler applicare logiche aziendali personalizzate, così che si comporti più come un dipendente formato che come una semplice generazione casuale di linguaggio.
Ci sono quattro concetti generali che migliorano la qualità delle risposte degli LLM:
- RAG
- Ottimizzazione fine-tuning
- Prompting N-shot
- Prompt engineering
1. Generazione aumentata dal recupero
RAG è un nome altisonante per una cosa semplice che tutti abbiamo fatto su ChatGPT: incollare del testo e fare una domanda a riguardo.
Un esempio tipico è chiedere se un certo prodotto è disponibile su un sito di e-commerce, e un chatbot che cerca l'informazione nel catalogo dei prodotti (anziché su tutto internet).
In termini di velocità di sviluppo e accesso alle informazioni in tempo reale, RAG è indispensabile.
Di solito non influisce sulla scelta del modello, ma nulla ti impedisce di creare un endpoint API LLM che interroga informazioni e fornisce risposte, utilizzando questo endpoint come se fosse un LLM a sé stante.
Utilizzare RAG per un chatbot basato sulla conoscenza è spesso più facile da mantenere, poiché non è necessario perfezionare un modello e aggiornarlo costantemente – il che può anche ridurre i costi.
2. Fine-tuning
Il fine-tuning consiste nel fornire esempi al tuo modello affinché impari a svolgere bene un determinato compito. Se vuoi che eccella nel parlare del tuo prodotto, puoi fornire una serie di esempi delle migliori chiamate di vendita della tua azienda.
Se il modello è open source, valuta se il tuo team ha abbastanza risorse tecniche per personalizzarlo.
Se il modello è closed source e fornito come servizio – GPT-4 o Claude – di solito puoi far perfezionare modelli personalizzati ai tuoi ingegneri tramite API. Il prezzo di solito aumenta notevolmente con questo metodo, ma la manutenzione è minima o nulla.
Tuttavia, per molti casi d’uso, il fine-tuning non è il primo passo per ottimizzare il modello.
Un ottimo caso per il fine-tuning è la creazione di un bot per la conoscenza statica. Fornendo esempi di domande e risposte, dovrebbe essere in grado di rispondere in futuro senza dover cercare la risposta. Ma non è una soluzione pratica per informazioni in tempo reale.
3. N-shot learning
Il modo più rapido per migliorare la qualità delle risposte è fornire esempi in una singola chiamata API LLM.
Zero-shot – cioè senza fornire esempi di ciò che si cerca nella risposta – è il modo in cui la maggior parte di noi usa ChatGPT. Aggiungere un esempio (one-shot) è di solito sufficiente per vedere un netto miglioramento nella qualità della risposta.
Più di un esempio è considerato n-shot. N-shot non modifica il modello, a differenza del fine-tuning. Stai semplicemente fornendo esempi subito prima di chiedere una risposta, ogni volta che poni una domanda.
Ma questa strategia non può essere usata troppo spesso: i modelli LLM hanno una dimensione massima del contesto e il prezzo dipende dalla dimensione del messaggio. Il fine-tuning può eliminare la necessità di esempi n-shot, ma richiede più tempo per essere ottimizzato.
4. Tecniche di prompt engineering
Esistono altre tecniche di prompt engineering, come la chain-of-thought, che costringono i modelli a ragionare ad alta voce prima di fornire una risposta.
C’è anche la prompt chaining, che incoraggia i modelli a suddividere compiti complessi in passaggi più piccoli eseguendo più prompt in sequenza.
Queste strategie possono aumentare notevolmente la qualità e l’affidabilità delle risposte — soprattutto per compiti che richiedono ragionamento — ma spesso comportano risposte più lunghe, maggiore utilizzo di token e prestazioni più lente.
Questo aumenta la qualità delle risposte, ma a discapito della lunghezza, del costo e della velocità delle risposte.
Come costruire un agente LLM in 6 passaggi
1. Definisci gli obiettivi
Il primo passo per costruire un agente AI o un chatbot è chiarire esattamente cosa vuoi che faccia.
Definisci cosa vuoi che l’agente LLM realizzi, che si tratti di assistenza clienti, generazione di contenuti o gestione di compiti specifici.
Obiettivi chiari guideranno la configurazione e l’impostazione dell’agente.
2. Scegli una piattaforma IA
Le migliori piattaforme AI dipenderanno interamente dai tuoi obiettivi e dalle tue esigenze.
Scegli una piattaforma che risponda alle tue esigenze, considerando fattori come opzioni di personalizzazione, capacità di integrazione, facilità d’uso e supporto.
La piattaforma dovrebbe:
- Supporta il caso d’uso desiderato
- Offri i tuoi LLM preferiti
- Offri capacità di integrazione
3. Configura l’LLM
In base alle opzioni della piattaforma, scegli un LLM predefinito oppure personalizza un modello per compiti specializzati, se necessario.
Molte piattaforme offrono modelli linguistici integrati già addestrati e pronti all’uso.
Se vuoi personalizzare l’uso del tuo LLM, leggi il nostro articolo su come scegliere un LLM personalizzato per il tuo progetto AI scritto dal nostro growth engineer, Patrick Hamelin.
4. Integra strumenti
La maggior parte delle piattaforme offre opzioni di integrazione per strumenti esterni. Collega tutte le API, i database o le risorse a cui il tuo agente dovrà accedere, come dati CRM o informazioni in tempo reale.
5. Testa e perfeziona
Testa accuratamente l’agente usando gli strumenti di test integrati della piattaforma. Regola parametri, formulazione dei prompt e workflow in base ai risultati dei test per garantire buone prestazioni in scenari reali.
6. Distribuzione e monitoraggio
Utilizza gli strumenti di monitoraggio della piattaforma per tenere traccia delle interazioni e delle prestazioni dell'agente dopo il deployment.
Raccogli informazioni e perfeziona la configurazione secondo necessità, sfruttando i meccanismi di feedback offerti dalla piattaforma.
Distribuisci un agente LLM personalizzato
Gli agenti LLM stanno raggiungendo tassi di adozione di massa tra le aziende – nel servizio clienti, nelle operazioni interne e nell'e-commerce. Le aziende che tardano ad adottarli ne sentiranno le conseguenze, rischiando di perdere l’ondata dell’AI.
Botpress è una piattaforma di agenti AI estremamente estensibile, pensata per le aziende. Il nostro stack permette agli sviluppatori di creare agenti LLM con qualsiasi funzionalità necessaria.
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Domande frequenti
1. Qual è la differenza tra un agente LLM e un chatbot?
Un chatbot di solito segue script o flussi predefiniti, mentre un agente LLM è più flessibile. Gli agenti LLM utilizzano un large language model per ragionare, recuperare informazioni, usare strumenti e prendere decisioni.
2. Gli agenti LLM possono funzionare senza connessione a Internet?
Gli agenti LLM possono funzionare parzialmente senza Internet, se tutto ciò di cui hanno bisogno (come il modello linguistico e i dati) è in esecuzione in locale. Tuttavia, la maggior parte si affida a servizi cloud per dati in tempo reale, API esterne o conoscenze aggiornate.
3. Gli agenti LLM hanno sempre bisogno di un backend con un modello linguistico?
Sì, è l'elemento fondamentale. La "LLM" in agente LLM sta per large language model. Senza di esso, l'agente perde la capacità di comprendere o generare linguaggio naturale.
4. Quali sono i principali limiti o rischi nell'uso degli agenti LLM oggi?
Possono avere allucinazioni, bloccarsi su prompt ambigui o divulgare informazioni sensibili se non adeguatamente protetti. Inoltre, sono intelligenti solo quanto i dati e la progettazione su cui si basano.
5. Quali settori stanno adottando più rapidamente gli agenti LLM?
Servizio clienti, supporto IT, sanità e vendite stanno adottando rapidamente gli agenti LLM. In generale, ovunque ci sia molto lavoro ripetitivo basato sul linguaggio che può essere automatizzato.
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