Che cosa significa in pratica
Un agente IA combina un modello linguistico con istruzioni, memoria e strumenti e può quindi pianificare ed eseguire attività articolate in più passaggi.
Quando la soluzione aiuta davvero
Ha più senso quando l’attività richiede passaggi consecutivi, l’uso di strumenti e decisioni su cosa fare dopo. L’impiego dovrebbe derivare da un problema concreto, non dalla sola disponibilità di una nuova funzionalità.
Come preparare l’implementazione
L’agente dovrebbe ricevere solo gli strumenti necessari all’attività. Ogni azione che modifica dati, invia un messaggio o avvia un pagamento richiede un registro degli eventi, limiti e un momento chiaramente definito per l’approvazione umana. In pratica è utile descrivere azioni consentite, limiti e punto di passaggio a una persona, poi testare gli agenti con errori e dati incompleti.
Un limite da non trascurare
Un agente con ampie autorizzazioni può eseguire nel sistema del cliente un’azione apparentemente corretta ma indesiderata. Prima dell’avvio occorre quindi definire chi decide, le regole di escalation e il modo di fermare la soluzione in sicurezza.
Come verificare il risultato
In questo caso bisogna misurare la percentuale di casi conclusi senza errori, il numero di escalation, il costo delle chiamate agli strumenti e tutte le azioni con effetti esterni. Il risultato va confrontato con il precedente metodo di lavoro, separatamente per i casi ordinari e le eccezioni difficili.
