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AI Agents & Tool Use

Autonomous agents, function calling, planning, and multi-agent systems.

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Agentic AI vs. Traditional AI: Key Differences, Benefits, and Risks

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FunctionGemma: Lightweight On-Device AI Agents by Google

🔬 Expert9 min

Strategie

  • Flussi di Lavoro Complessi: Quando un compito richiede piĂš passaggi che non possono essere codificati rigidamente (es. "Fai una ricerca su questa azienda e scrivi un riassunto").
  • App Orientate all'Azione: Quando hai bisogno che l'AI faccia cose—prenotare riunioni, interrogare database SQL o fare scraping di siti web—non solo parlarne.
  • Loop Autonomi: Costruire sistemi che possano girare in background, monitorare eventi e reagire senza intervento umano.

Rischi / Errori comuni

  • Loop Infiniti: Gli agenti possono facilmente bloccarsi in un ciclo provando ripetutamente la stessa azione fallita senza un meccanismo di "time-out".
  • Mancanza di Supervisione: Permettere agli agenti di eseguire azioni distruttive (es. eliminare file, inviare email) senza un passaggio di approvazione "human-in-the-loop".
  • Problemi di AffidabilitĂ : Gli agenti sono probabilistici; un flusso di lavoro che funziona il 90% delle volte può comunque fallire in modo spettacolare nell'altro 10%.

FAQ

Cos'è il Function Calling? Una funzionalità in cui descrivi una funzione (es. `get_weather(city)`) all'LLM, e il modello restituisce un oggetto JSON strutturato contenente gli argomenti per chiamare quella funzione, invece di testo conversazionale.
Agente Singolo vs. Multi-Agente? Gli agenti singoli sono piĂš facili da costruire ma possono essere sopraffatti. I sistemi multi-agente assegnano specifiche "persone" (es. Ricercatore, Scrittore, Editore) a diverse istanze, migliorando spesso la qualitĂ  per compiti complessi.
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Guide & Approfondimenti

FunctionGemma: Lightweight On-Device AI Agents by Google
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