Flussi di lavoro agentici

Flussi di lavoro agentici (Agentic Workflows) — sono processi dinamici a più fasi in cui agenti AI autonomi basati su grandi modelli linguistici (LLM) prendono decisioni in modo indipendente, eseguono azioni e coordinano compiti con un coinvolgimento minimo dell'essere umano. In tali sistemi, l'LLM viene utilizzato non solo per generare una risposta a una singola richiesta, ma anche per pianificare una sequenza di azioni, interagire con strumenti esterni e migliorare iterativamente il risultato.

A differenza della tradizionale automazione basata su regole rigidamente programmate, gli approcci agentici sono flessibili — possono adattarsi a nuovi dati e condizioni impreviste. Un flusso di lavoro agentico si distingue da una semplice chiamata a un LLM (ad esempio per riassumere un testo) per il fatto che all'agente viene attribuita autonomia nella scelta delle azioni, il che comprende pianificazione, utilizzo di strumenti e autocorrezione.

Componenti e architettura dell'agentic workflow

Il flusso di lavoro agentico unisce diversi componenti chiave per raggiungere l'obiettivo.

AI-agente e LLM

Al centro del processo si trova l'AI-agente — un programma autonomo che agisce per conto dell'utente o del sistema. Il componente fondamentale dell'agente è il grande modello linguistico, che garantisce la comprensione delle istruzioni in linguaggio naturale e la generazione dei ragionamenti necessari. La qualità del lavoro dell'agente dipende sostanzialmente dall'ingegneria dei prompt — diversi schemi di prompt (ad esempio Chain-of-Thought) aiutano a configurare l'LLM per lo stile di lavoro richiesto.

Strumenti (accesso ad azioni esterne)

Poiché la conoscenza dell'LLM è limitata ai dati del suo addestramento, all'agente vengono forniti strumenti esterni che ne ampliano le capacità. Gli strumenti possono includere l'accesso a basi di conoscenza, motori di ricerca, API, interpreti di codice e altre applicazioni. Grazie ad essi, l'agente ottiene informazioni aggiornate o esegue azioni reali al di fuori del modello stesso.

Memoria e contesto

Una caratteristica distintiva degli agentic workflow è la presenza di un meccanismo di memoria che consente all'agente di tener conto delle esperienze e del contesto precedenti.

• Memoria a breve termine conserva le informazioni recenti (ad esempio la cronologia del dialogo) nell'ambito della sessione corrente.
• Memoria a lungo termine preserva le conoscenze e i risultati accumulati nel corso di molte esecuzioni, spesso utilizzando archivi esterni (ad esempio database vettoriali).

Feedback e correzione

I meccanismi di feedback svolgono un ruolo importante nell'aumentare l'affidabilità. L'agente può ricevere feedback dall'ambiente di esecuzione del compito, da un modello ausiliario «critico» o dall'essere umano (modalità human-in-the-loop). Ad esempio, il sistema Reflexion implementa un auto-feedback interno: l'agente analizza i propri errori e conserva le «riflessioni» in memoria per migliorare i tentativi successivi.

Configurazioni multi-agente

In scenari complessi viene adottata un'architettura multi-agente, in cui più agenti specializzati interagiscono tra loro. Ad esempio, un agente «pianificatore» assegna i sottocompiti, mentre diversi agenti «esecutori» risolvono i propri compiti specifici (ricerca di dati, calcolo, ecc.).

Pattern tipici e algoritmi di funzionamento degli agenti

Sebbene non sia ancora stata sviluppata un'architettura standardizzata universale per i sistemi LLM agentici, nel 2023–2024 hanno iniziato a emergere pattern ricorrenti.

• Pianificazione a passi (Prompt Chaining). Il compito viene suddiviso in una sequenza di fasi tramite una catena di chiamate LLM. Ogni passo riceve in input il risultato del precedente ed esegue una parte del compito complessivo. Questo approccio migliora l'interpretabilità, ma risulta meno flessibile.
• Instradamento e selezione degli strumenti (Router Pattern). L'agente classifica prima il tipo di compito in ingresso, dopodiché seleziona un processo o uno strumento specifico per risolverlo, agendo come un dispatcher.
• Ricerca parallela di soluzioni. Invece di un unico percorso di ragionamento lineare, vengono esplorate più varianti di soluzione contemporaneamente. Un esempio è l'approccio Tree-of-Thoughts, in cui l'agente ramifica la catena di ragionamento come un albero, generando a ogni passo più «pensieri» candidati e selezionando quelli più promettenti.
• Riflessione e autocorrezione. L'agente valuta criticamente le proprie soluzioni e impara dagli errori. Nel metodo Reflexion, l'agente analizza il risultato dopo ogni tentativo e conserva le conclusioni da utilizzare nei cicli successivi.

Esempi di approcci noti

• ReAct (Reasoning and Acting) — metodo fondamentale (2022) che combina ragionamento e azione. L'LLM genera in modo alternato deduzioni logiche (thoughts) e passaggi-azione concreti (actions), che vengono eseguiti tramite strumenti.
• Reflexion (2023) — framework di auto-riflessione che consente agli agenti di apprendere dai propri errori attraverso un feedback testuale, senza aggiornare i pesi del modello.
• Tree-of-Thoughts (ToT) (2023) — framework che generalizza l'idea del Chain-of-Thought per organizzare la ricerca della soluzione sotto forma di albero, consentendo al modello di ragionare su più varianti di sviluppo.
• Auto-GPT (2023) — uno dei primi progetti open-source ampiamente noti a dimostrare un agentic workflow completamente autonomo. Il sistema genera un gruppo di agenti GPT-4 specializzati che pianificano e realizzano congiuntamente i passi per raggiungere un obiettivo di alto livello definito dall'utente.

Applicazioni e impatto

Gli approcci agentici trovano applicazione in numerosi ambiti che richiedono automazione intelligente e flessibilità.

• Processi aziendali: I sistemi agentici ampliano le capacità dei chatbot di supporto tecnico, che possono diagnosticare autonomamente i problemi e trovare soluzioni. Vengono inoltre utilizzati in ambito finanziario, nella gestione del personale e nel marketing.
• Simulazioni generative: Gli agenti LLM autonomi possono modellare comportamenti complessi di comunità o personaggi. Nel lavoro «Generative Agents» (Park et al., 2023), decine di agenti GPT dotati di personalità diverse hanno simulato in modo convincente la vita sociale in una città virtuale.

Secondo le analisi di Gartner, l'AI agentica (Agentic AI) è inclusa tra le tendenze tecnologiche strategiche del 2025.

Problemi e prospettive di sviluppo

Nonostante i progressi, i sistemi LLM agentici rimangono una tecnologia nuova e complessa.

• Costi delle risorse: Ogni passo aggiuntivo di pianificazione, ricerca o autoanalisi rappresenta una chiamata separata all'LLM, il che aumenta i tempi di esecuzione e i costi.
• Imprevedibilità del comportamento: Più libertà ha l'agente, più difficile è garantire quale percorso sceglierà. Ciò richiede l'introduzione di vincoli e meccanismi di protezione (guardrails).
• Valutazione della qualità e debugging: Analizzare i log estesi di sistemi a più fasi per individuare gli errori è un compito non banale.
• Sicurezza ed etica: Con l'aumento dell'autonomia dell'AI emerge la necessità di garantire che gli agenti agiscano nell'interesse dell'utente e della società.

Le ricerche future sono orientate alla creazione di strumenti universali per l'utilizzo di strumenti, allo sviluppo di agentic workflow end-to-end unificati e all'ottimizzazione dell'efficienza dei sistemi agentici.

Letteratura

• Yao, S. et al. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv:2210.03629.
• Schick, T. et al. (2023). Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools. arXiv:2302.04761.
• Liu, X. et al. (2023). AgentBench: Evaluating LLMs as Agents. arXiv:2308.03688.
• Yao, S. et al. (2023). Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models. arXiv:2305.10601.
• Shinn, N. et al. (2023). Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning. arXiv:2303.11366.
• Park, J. S. et al. (2023). Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. arXiv:2304.03442.
• Wang, G. et al. (2023). Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models. arXiv:2305.16291.
• Bakhtin, A. et al. (2022). Human-Level Play in the Game of Diplomacy by Combining Language Models with Strategic Reasoning. Science. DOI:10.1126/science.ade9097.
• Wang, L. et al. (2025). A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents. arXiv:2308.11432.
• Li, X. (2024). A Survey on LLM-Based Agentic Workflows and LLM-Profiled Components. arXiv:2406.05804.
• Jung, J. et al. (2024). Trust or Escalate: LLM Judges with Provable Guarantees for Human Agreement. arXiv:2407.18370.
• Xu, W. et al. (2025). A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents. arXiv:2502.12110.
• He, G. et al. (2025). Plan-Then-Execute: An Empirical Study of User Trust and Team Performance When Using LLM Agents as a Daily Assistant. arXiv:2502.01390.
• Huang, X. et al. (2024). Understanding the Planning of LLM Agents: A Survey. arXiv:2402.02716.
• Kuang, Z. et al. (2023). PEARL: Prompting Large Language Models to Plan and Execute Reasoning over Long Documents. arXiv:2305.14564.

Riferimenti

• Panoramica degli agentic workflow di IBM
• Guida alla creazione di agenti AI efficaci di Anthropic