Il mio Flusso di Lavoro dell’Agente AI: Cosa Sto Effettivamente Usando

Ciao a tutti, sono Sarah di agnthq.com. Sono state alcune settimane pazzesche, vero? Ogni volta che sbatto le palpebre, appare un nuovo agente AI che promette di cambiare la mia vita, il mio flusso di lavoro, o almeno il mio ordine di caffè. E onestamente, molti di loro… non lo fanno. Sono o troppo complessi, o troppo di nicchia, oppure semplicemente non mantengono le promesse.

Ma poi, di tanto in tanto, spunta qualcosa di genuinamente interessante. Qualcosa che mi fa alzare e pensare, “Ok, questo potrebbe essere davvero utile.” Oggi voglio parlare di uno di questi. Non è una cosa nuovissima e scintillante, ma una piattaforma che è stata in continua evoluzione e, a mio avviso, ha appena raggiunto un punto ideale per usi pratici e quotidiani: il nuovo framework Agents di LangChain con le sue capacità di output strutturato migliorato e di chiamata agli strumenti.

Ora, prima che tu sbuffi e pensi, “Oh fantastico, un altro articolo su LangChain,” ascoltami. Ho iniziato a cimentarmi con LangChain fin dal primo giorno. Ricordo i primi giorni, intrecciando LLM e strumenti, sentendomi come un Frankenstein digitale. Era potente, certo, ma spesso ingombrante, difficile da debugare e sembrava un po’ come scrivere codice Python 2 nel 2024. Gli output potevano essere… creativi, per dire il minimo, e far sì che un agente facesse esattamente quello che volevi, specialmente con più passaggi, sembrava più una preghiera che programmazione.

Le recenti novità, in particolare su come gli agenti interagiscono con gli strumenti e producono output strutturati, hanno davvero cambiato le regole del gioco per me. È passato da “parco giochi sperimentale” a “decisamente utile per il mio lavoro freelance.” E questo è un grosso problema.

La mia frustrazione con agenti inaffidabili (e come questo aiuta)

Lascia che ti faccia un’idea. Alcuni mesi fa, stavo cercando di costruire un agente semplice per un amico che gestisce un piccolo negozio e-commerce. Il suo problema: i clienti spesso fanno domande molto simili su prodotti, spedizioni e resi, e lei stava spendendo troppo tempo a copiare e incollare risposte. La mia idea era un agente che potesse:

• Cercare i dettagli del prodotto (prezzo, disponibilità) da un database fittizio.
• Controllare le zone e i tempi di spedizione.
• Formulare una risposta cortese e precisa.

Sembra semplice, giusto? Non proprio. I miei primi tentativi con LangChain erano un disastro. L’agente a volte si inventava ID prodotto, o dimenticava di chiamare lo strumento di spedizione, o semplicemente restituiva un discorso confuso invece di una risposta concisa. Far sì che producesse costantemente un formato specifico, come un oggetto JSON contenente la risposta e gli strumenti utilizzati, era un incubo. Passavo ore a cercare di convincerlo con prompt elaborati, solo per vederlo fallire in un caso limite.

È qui che il nuovo framework per agenti brilla. LangChain ha davvero affinato il modo in cui gli agenti decidono quali strumenti utilizzare e, cosa cruciale, come riportano le loro scoperte. Non si tratta più di sperare che l’LLM “ci arrivi”, ma di dargli un percorso chiaro e strutturato.

L’idea centrale: Migliore chiamata agli strumenti e output strutturato

Il miglioramento principale, a mio avviso, deriva da una combinazione di fattori:

1. Definizione migliorata degli strumenti: Gli strumenti sono ora definiti con schemi Pydantic, il che rende molto più chiaro per l’LLM quali input ci si aspetta.
2. API di chiamata delle funzioni (ad esempio, quelle di OpenAI): LangChain utilizza queste in background per rendere la selezione degli strumenti molto più affidabile. L’LLM non “indovina” più quale strumento utilizzare; gli vengono esplicitamente indicati le funzioni disponibili e i loro parametri.
3. Parser per output strutturati: Questo è il santo graal per me. Niente più tentativi di estrarre risposte da un blocco di testo libero. Possiamo ora definire esattamente quale struttura ci aspettiamo che abbia la risposta finale dell’agente.

Diamo un’occhiata a un esempio semplice per illustrare questo. Immagina di avere uno strumento per ottenere il livello attuale di stock per un prodotto.

Esempio: Uno strumento semplice per controllare lo stock

Prima, definiamo il nostro strumento utilizzando un modello Pydantic per il suo input:

from langchain_core.tools import tool
from pydantic import BaseModel, Field

class ProductStockInput(BaseModel):
 product_id: str = Field(description="L'identificatore unico per il prodotto.")

@tool("get_product_stock", args_schema=ProductStockInput)
def get_product_stock(product_id: str) -> dict:
 """
 Cerca il livello attuale di stock per un dato ID prodotto.
 Restituisce un dizionario con product_id e stock_level.
 """
 # Questo tipicamente interroga un database
 stock_data = {
 "P101": 50,
 "P102": 0, # Esaurito
 "P103": 15
 }
 stock_level = stock_data.get(product_id, -1) # -1 se non trovato
 if stock_level == -1:
 return {"product_id": product_id, "stock_level": "Prodotto non trovato"}
 return {"product_id": product_id, "stock_level": stock_level}

tools = [get_product_stock]

Nota l’`args_schema` qui. Questo è cruciale. Dice all’LLM esattamente quali argomenti si aspetta `get_product_stock` e quali sono i loro tipi. Niente più ambiguità.

Costruire l’agente con output strutturato

Ora, costruiamo un agente che utilizza questo strumento e, cosa importante, fornisce la sua risposta finale in modo strutturato. Per il mio amico e-commerce, volevo che l’agente producesse la query del cliente, la risposta dell’agente e qualsiasi strumento utilizzato, tutto in un bel formato JSON.

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent
from langchain_core.messages import BaseMessage
from typing import List, Union, Dict, Any

# Definiamo il formato di output strutturato per la risposta finale dell'agente
class AgentResponse(BaseModel):
 original_query: str = Field(description="La query originale del cliente.")
 agent_answer: str = Field(description="La risposta formulata dell'agente alla query.")
 tools_used: List[str] = Field(description="Un elenco dei nomi degli strumenti utilizzati dall'agente.")
 metadata: Dict[str, Any] = Field(description="Eventuali metadata o risultati aggiuntivi dagli strumenti.")

# Carica il prompt base per l'agente di strumenti OpenAI
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent")

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-0125-preview", temperature=0) # Utilizzando un GPT-4 recente per affidabilità

# Crea l'agente
agent = create_openai_tools_agent(llm, tools, prompt)

# Crea l'esecutore dell'agente
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

# Ora definiamo come l'agente dovrebbe rispondere usando with_structured_output
# Qui avviene la magia per un output strutturato affidabile!
structured_agent_executor = agent_executor.with_structured_output(AgentResponse)

# Proviamo!
query1 = "Qual è il livello di stock per il prodotto P101?"
response1 = structured_agent_executor.invoke({"input": query1})
print("\n--- Risposta 1 ---")
print(response1.json(indent=2))

query2 = "Il prodotto P102 è disponibile?"
response2 = structured_agent_executor.invoke({"input": query2})
print("\n--- Risposta 2 ---")
print(response2.json(indent=2))

query3 = "Qual è la capitale della Francia?" # L'agente non dovrebbe usare il nostro strumento per questo
response3 = structured_agent_executor.invoke({"input": query3})
print("\n--- Risposta 3 ---")
print(response3.json(indent=2))

Quando esegui questo, vedrai nell’output dettagliato come l’LLM prima identifica la necessità di `get_product_stock`, lo chiama con il corretto `product_id`, e poi utilizza il risultato per formare la sua `agent_answer`. Ancora più importante, l’*output finale* è un oggetto `AgentResponse`, non solo una stringa. Questo è incredibilmente potente per l’elaborazione successiva, il logging, o anche solo per visualizzare informazioni coerenti a un utente.

Cosa mi piace di `with_structured_output`

Questo metodo `with_structured_output` è un cambiamento significativo. Significa che posso integrare in modo affidabile le risposte dell’agente in altre parti della mia applicazione. Non devo scrivere logica di parsing fragile. Se l’agente in qualche modo deviasse, Pydantic spesso lo catturerà, restituendomi un errore chiaro invece di fallire silenziosamente o restituire dati spazzatura.

Per il mio amico e-commerce, questo significa che il suo portale di servizio clienti può ora visualizzare la risposta dell’agente con fiducia, sapendo che è nel formato giusto. Possiamo anche registrare i campi `tools_used` e `metadata` per capire quanto spesso l’agente utilizza strumenti specifici o se ci sono domande comuni a cui non può rispondere.

Oltre a strumenti semplici: Ragionamento multi-step con affidabilità

La vera prova per un agente è spesso il ragionamento multi-step. Aggiungiamo un altro strumento: uno per ottenere i tempi di spedizione stimati in base a un ID prodotto e a una zona di destinazione.

from langchain_core.tools import tool
from pydantic import BaseModel, Field

# ... (ProductStockInput e get_product_stock rimangono gli stessi) ...

class ShippingInfoInput(BaseModel):
 product_id: str = Field(description="L'identificatore unico per il prodotto.")
 destination_zone: str = Field(description="La zona di spedizione (ad es., 'Zona A', 'Zona B').")

@tool("get_shipping_info", args_schema=ShippingInfoInput)
def get_shipping_info(product_id: str, destination_zone: str) -> dict:
 """
 Fornisce i tempi di spedizione stimati per un prodotto a una zona specifica.
 Ritorna un dizionario con product_id, zona e estimated_days.
 """
 # Dati fittizi per la spedizione
 shipping_times = {
 ("P101", "Zone A"): "3-5 giorni lavorativi",
 ("P101", "Zone B"): "5-7 giorni lavorativi",
 ("P103", "Zone A"): "2-4 giorni lavorativi",
 ("P103", "Zone B"): "4-6 giorni lavorativi",
 }
 key = (product_id, destination_zone)
 estimated_days = shipping_times.get(key, "Variabile, contattare il supporto")
 return {"product_id": product_id, "destination_zone": destination_zone, "estimated_days": estimated_days}

tools_multi = [get_product_stock, get_shipping_info]

# Ricrea l'agente e l'esecutore con i nuovi strumenti
agent_multi = create_openai_tools_agent(llm, tools_multi, prompt)
agent_executor_multi = AgentExecutor(agent=agent_multi, tools=tools_multi, verbose=True)
structured_agent_executor_multi = agent_executor_multi.with_structured_output(AgentResponse)

# Testa una query a più passaggi
multi_step_query = "Qual è lo stock per P101 e quanto tempo ci vorrebbe per spedire a Zona A?"
response_multi = structured_agent_executor_multi.invoke({"input": multi_step_query})
print("\n--- Risposta a più passaggi ---")
print(response_multi.json(indent=2))

Noterai nell’output dettagliato che l’agente ora chiama intelligentemente prima `get_product_stock`, poi `get_shipping_info`, e combina le informazioni in una risposta coerente, il tutto rispettando la struttura di `AgentResponse`. Questo è un grande passo avanti rispetto ai tempi in cui dovevi esplicitamente concatenare queste chiamate agli strumenti o sperare che il LLM deducesse la sequenza corretta.

I miei insegnamenti & perché ciò conta ora

Quindi, perché sto facendo tanto rumore su questo ora? Perché sembra che gli agenti di LangChain, in particolare con la combinazione di `create_openai_tools_agent` e `with_structured_output`, siano finalmente maturati a un punto in cui sono davvero pratici per gli sviluppatori che costruiscono applicazioni del mondo reale. Niente più ingegnerizzazione infinita dei prompt per forzare un’uscita JSON, niente più parsing fragile delle regex e significativamente meno “chiamate agli strumenti hallucinate.”

Indicazioni pratiche per te:

1. Rivaluta gli Agenti LangChain: Se hai provato gli agenti LangChain un anno fa e ti sei frustrato, ora è il momento di dar loro un’altra occhiata. I miglioramenti nelle chiamate agli strumenti e nell’output strutturato sono sostanziali.
2. Definisci gli Strumenti con Pydantic: Definisci sempre gli input dei tuoi strumenti utilizzando modelli Pydantic con descrizioni chiare. Questo dà al LLM la migliore possibilità di comprendere quando e come utilizzare i tuoi strumenti.
3. Abbraccia `with_structured_output`: Questo è il tuo miglior amico per un’integrazione affidabile degli agenti. Definisci un modello Pydantic per l’output finale del tuo agente e utilizza `agent_executor.with_structured_output(YourOutputModel)`. Ti farà risparmiare innumerevoli ore di debugging e parsing.
4. Inizia semplice, poi espandi: Non cercare di costruire subito un super-agente. Inizia con uno o due strumenti semplici e una struttura di output chiara. Una volta che funziona in modo affidabile, aggiungi gradualmente più complessità.
5. Usa descrizioni dettagliate degli strumenti: Il campo `description` nel tuo decoratore `@tool` è ciò che il LLM legge per decidere se utilizzare uno strumento. Rendi chiaro, conciso e spiega cosa *fa* lo strumento e cosa *restituisce*.
6. Utilizza le Funzioni di Chiamata di OpenAI: Anche se questo articolo si concentra su LangChain, l’affidabilità sottostante proviene spesso da LLM come i modelli GPT di OpenAI che hanno solide capacità di chiamata delle funzioni. Assicurati di utilizzare modelli che supportano questo per ottenere i migliori risultati.

Credo sinceramente che questi progressi rendano la costruzione di agenti intelligenti molto più accessibile e, soprattutto, molto più affidabile. Per chiunque stia costruendo funzionalità potenziate dall’AI, che si tratti di un bot per il servizio clienti, di un assistente per l’analisi dei dati o semplicemente automatizzando compiti noiosi, la possibilità di interagire in modo prevedibile con un agente e ricevere dati strutturati è un cambiamento significativo. Ha portato gli agenti da essere una dimostrazione interessante a un pezzo veramente utile del toolkit dello sviluppatore.

Per oggi è tutto. Provalo e fammi sapere cosa costruisci! Condividi i tuoi pensieri e le tue esperienze nei commenti qui sotto. Buona costruzione di agenti!

🕒 Published: April 3, 2026