Viviamo in un’epoca di cambiamenti accelerati, dove l’intelligenza artificiale promette di rivoluzionare non solo il modo in cui lavoriamo, ma anche il modo in cui interagiamo con la tecnologia stessa.

Se stai leggendo questa recensione probabilmente hai sentito parlare di agenti AI, modelli LLM o assistenti GPT e ti stai chiedendo: “Come posso iniziare davvero? È complicato per me? Posso farlo anche se non sono un super esperto di AI?”.

AI Agent in pratica di Micheal Lanham nasce per rispondere a queste domande, accompagnando in un percorso chiaro e ricco di esempi per aiutarti a muovere i primi passi nella creazione di assistenti intelligenti e personalizzati.

Che cos’è un agente AI?

Partiamo da un concetto di base: un agente è un’entità autonoma che percepisce l’ambiente, prende decisioni e compie azioni per raggiungere obiettivi specifici. Non è solo un programma che “risponde”, ma:

• ha una memoria (può ricordare informazioni rilevanti nel tempo);
• ha una personalità o un profilo (cioè un comportamento definito);
• è proattivo (non aspetta solo input, ma può agire in autonomia);
• è capace di ragionamento (può pianificare, valutare strategie, correggersi);
• usa strumenti o API per interagire col mondo esterno;
• migliora con il tempo (grazie a feedback e apprendimento).

Che differenza c’è tra agente AI e chatbot?

Un chatbot classico (anche molto avanzato) ti risponde. Un agente AI, invece, può:

• decidere di non rispondere subito, ma cercare una fonte o richiamare una funzione;
• usare strumenti esterni (es. chiamare un’API meteo o scrivere su Google Sheets);
• collaborare con altri agenti per risolvere task complessi;
• memorizzare interazioni e ricordare chi sei, cosa vuoi, cosa ha fatto in passato;
• agire con uno scopo ben preciso.

AI Agent in pratica: di cosa parla nello specifico?

Il libro fa chiarezza su diversi legati al mondo degli agenti, tra le aree principali esplorate:

Prompt Engineering e Prompt Flow

Scoprirai quanto sia importante creare prompt efficaci per ottenere dagli agenti risposte coerenti e affidabili, con esempi reali e consigli su strumenti avanzati come Prompt Flow di Microsoft.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) e memoria semantica

Capirai in modo semplice come sfruttare RAG e memoria a lungo termine per recuperare informazioni contestuali e pertinenti, migliorando enormemente la qualità delle risposte.

Azioni autonome e strumenti pratici

Approfondirai come un agente possa eseguire azioni concrete in modo autonomo, con esempi di query a database, chiamate API o perfino generazione automatizzata di contenuti grafici e testuali.

Ragionamento e Planning negli agenti

Un aspetto spesso trascurato è quello del ragionamento intelligente degli agenti: imparerai come sfruttare tecniche avanzate come la “Chain of Thought”, che permette all’agente di riflettere autonomamente e arrivare a decisioni complesse, migliorando continuamente tramite feedback.

Sistemi multi-agente con Nexus

L’autore affronta anche il concetto di multi-agente, introducendo piattaforme evolute come Nexus, mostrandoti come diversi agenti possano comunicare tra loro, cooperando per raggiungere risultati che da soli sarebbero impossibili da ottenere.

Dall’idea alla realtà: crea il tuo AI Agent

La caratteristica vincente di questo libro è la sua capacità di mostrarti come si passa dall’idea astratta di “assistente intelligente” alla realizzazione pratica di veri e propri sistemi ad agenti. Ad esempio, avrai modo di capire come lavorare con tecnologie come GPT Assistants di OpenAI, che ti consentono di creare assistenti specialistici e personalizzati per diversi utilizzi: dal supporto clienti, alla gestione dati, fino all’assistenza nell’apprendimento e formazione.

Vengono citate anche piattaforme come CrewAI e AutoGen, che permettono la creazione di interazioni avanzate tra più agenti che collaborano insieme per risolvere problemi complessi.

AI Agent in pratica non solo spiega l’utilizzo di intelligenze artificiali autonome, ma fornisce le conoscenze di base per costruire sistemi in grado di risolvere task concreti in modo efficiente ed efficace, in un percorso accessibile anche ai meno esperti. Tuttavia una conoscenza minima di Python e dei repository GitHub è consigliata.

In conclusione, ne consiglio la lettura a sviluppatori e software engineer che vogliono integrare LLM e sistemi multi-agente nei propri progetti, a marketer interessati ad automatizzare processi e a startupper, innovatori e product manager che vogliono creare soluzioni AI-driven in modo rapido e scalabile.