Ricettario RAG con Python (Italian Edition)

Capitolo 8. RAGagenziale

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Gli agenti sono sistemi in cui un LLM agisce come decisore. Il modello osserva la situazione attuale, pianifica una sequenza di azioni e seleziona gli strumenti per eseguirle. Proprio come una persona che modifica i propri piani di viaggio quando un treno viene cancellato, un agente adatta la propria strategia man mano che diventano disponibili nuove informazioni (Figura 8-1).

Figura 8-1. La risoluzione di problemicomplessi con gli agenti imita il comportamento umano

Questo modo di concepire la risoluzione dei problemi non è nato dall'oggi al domani. Le prime applicazioni LLM erano costruite come funzionalità isolate, come la sintesi o la traduzione. Nel corso del tempo, queste si sono evolute in flussi di lavoro a più fasi e, infine, in sistemi completamente agentici in grado di decidere autonomamente quali strumenti utilizzare.

La Figura 8-2 mostra la progressione dalle singole funzionalità LLM ai flussi di lavoro coordinati fino agli agenti autonomi che selezionano e combinano liberamente gli strumenti.

Figura 8-2. Dalle singole funzionalità LLM ai sistemi agentici autonomi

Una volta che consideri un agente come ...