Il ragionamento agentico sta diventando un elemento fondamentale nella costruzione dei sistemi di IA, soprattutto quando questi devono fare qualcosa di più che seguire delle istruzioni. Non si cercano più strumenti che aspettano input. Servono sistemi in grado di pensare, adattarsi e compiere la mossa successiva.
La maggior parte dell'IA odierna è ancora reattiva. Risponde alle domande, effettua le automazioni delle attività e funziona su script. Ma con l'aumentare della complessità dei progetti e la moltiplicazione delle origini dati, ciò non è più sufficiente. È necessario il ragionamento, non solo l'esecuzione.
È qui che entra in gioco l'IA agentica. Gestisce attività complesse, naviga nell'ambiguità e attinge dai dati dell'azienda per prendere decisioni più intelligenti. Invece di chiedersi "Cosa devo fare adesso?", lo sa già.
Questo è il tipo di intelligenza che ClickUp Brain è stato progettato per supportare. Progettato per team che gestiscono flussi di lavoro ad alta velocità e ad alto contenuto contestuale, ti aiuta a pianificare, stabilire le priorità e automatizzare. Il tutto con una consapevolezza contestuale integrata.
Interessante, vero? Ma approfondiamo ulteriormente il funzionamento del ragionamento agentico dell'IA, cosa lo rende diverso dai sistemi tradizionali e come è possibile implementarlo efficacemente nei flussi di lavoro.
⏰ Riepilogo/riassunto in 60 secondi
Costruire un'IA che si limita a seguire le istruzioni non è più sufficiente. Ecco perché il ragionamento agentico sta ridefinendo il funzionamento dei sistemi intelligenti:
- Utilizza il ragionamento agentico per creare sistemi di IA che fissano obiettivi, elaborano un piano, si adattano e agiscono con intenzionalità, non solo eseguono passaggi predefiniti.
- Supera l'automazione statica implementando agenti in grado di gestire l'ambiguità, amministrare le attività e apprendere dal feedback.
- Applica i sistemi agentici alla consegna dei prodotti, al triage dell'assistenza, alla ricerca dell'azienda e alla strategia per ottenere risultati di grande impatto.
- Progetta architetture più intelligenti utilizzando motori di ragionamento, flussi di lavoro dinamici, cicli di feedback e controlli human-in-the-loop.
- Evita le insidie del ridimensionamento con dati strutturati, infrastrutture adattive e strategie di adozione progressiva da parte del team.
- Crea flussi di lavoro intelligenti più rapidamente con ClickUp Brain, dotato di funzionalità di automazione, definizione delle priorità e processo decisionale sensibile al contesto.
Comprendere il ragionamento agentico
Il ragionamento agentico è quando un sistema di IA è in grado di fissare obiettivi, prendere decisioni e agire. Fa tutto questo senza bisogno di una guida costante. Si tratta di un passaggio dall'esecuzione reattiva all'autonomia intelligente.
Lo vedrai in azione quando:
- Un assistente IA assegna priorità agli elementi del backlog di prodotto in base all'impatto e all'urgenza.
- Un agente di codifica rifattorizza il tuo codice analizzando i modelli di errore negli sprint passati.
- Alcuni assistenti di conoscenza analizzano la documentazione interna per suggerire soluzioni prima che vengano inviati i ticket di supporto.
Non si tratta di attività hardcoded, bensì di comportamenti orientati agli obiettivi supportati da modelli di ragionamento che interpretano il contesto e scelgono azioni mirate.
Questo è ciò che contraddistingue il ragionamento agentico dell'IA e il motivo per cui costituisce la base dei moderni sistemi intelligenti.
📖 Per saperne di più: Se vuoi scoprire tutti i fantastici strumenti di IA disponibili per l'ottimizzazione delle attività, ecco un elenco delle migliori app di IA per ottimizzare i flussi di lavoro
Il ruolo del ragionamento agentico nell'intelligenza artificiale
Quando si lavora con modelli di IA più avanzati, gli alberi logici tradizionali e gli script predefiniti diventano limitanti.
Hai bisogno di sistemi che:
- Interpreta input utente vaghi o incompleti
- Attingi dai dati di addestramento e dal contesto attuale
- Esegui attività specifiche senza istruzioni dettagliate
- Gestisci richieste ambigue tra le tue origini dati
È qui che il ragionamento agentico dell'IA mostra tutta la sua forza. Consente agli agenti IA di colmare il divario tra intenzione ed esecuzione, specialmente in ambienti complessi come la ricerca nell'azienda, la gestione dei prodotti o lo sviluppo di software su larga scala.
Inoltre, apre la strada alla creazione di sistemi di IA in grado di migliorare nel tempo. Con la giusta architettura, i modelli agentici possono migliorare continuamente, adeguare le priorità e perfezionare i risultati in base a ciò che funziona.
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Sistemi agentici e non agentici
Ecco come si confrontano i due approcci quando vengono applicati ai flussi di lavoro dell'IA nel mondo reale:
| Funzionalità/funzione | Sistemi agentici | Sistemi non agentici |
| Processo decisionale | Autonomo, sensibile al contesto | Basato su trigger, reattivo |
| Definizione degli obiettivi | Dinamico e interno | Predefinito da input esterni |
| Adattabilità | Impara dai risultati e dal feedback | Richiede un intervento manuale |
| Gestione dei dati | Sintetizza più origini dati | Limitato a un'attività o a un set di dati alla volta |
| Risultato | Risposte personalizzate e in continua evoluzione | Risultati statici e basati su modelli |
I flussi di lavoro non agentici hanno la loro utilità, principalmente per l'automazione ripetitiva o gli strumenti con un ambito ristretto. Ma se stai sviluppando soluzioni per la risoluzione di problemi complessi, il cambio di contesto o l'esecuzione strategica, i modelli agentici offrono un intervallo molto più ampio di funzionalità.
Componenti fondamentali del ragionamento agentico nell'IA
Costruire un'intelligenza agentica non significa aggiungere ulteriori livelli all'automazione esistente. Significa progettare sistemi di IA con un processo di ragionamento che rispecchia il modo in cui gli agenti reali fissano gli obiettivi, valutano i progressi e si adattano nel tempo.
Ecco i componenti essenziali che alimentano un flusso di lavoro agentico:
1. Formulazione degli obiettivi
Ogni sistema di ragionamento parte da un obiettivo chiaro. Questo obiettivo può essere definito dall'utente o generato internamente nei sistemi di IA agentica sulla base di nuovi input o modelli emergenti.
- Un agente di prodotto potrebbe identificare un rischio di ritardo sulla base di ostacoli trasversali al team.
- L'agente del supporto clienti potrebbe individuare problemi ricorrenti e dare priorità a un flusso di lavoro risolutivo.
La chiave è l'iniziativa: gli obiettivi non vengono semplicemente perseguiti, ma generati, valutati e perfezionati.
2. Pianificazione e scomposizione
Una volta definito un obiettivo, l'IA lo suddivide in attività più piccole. Ciò comporta un ragionamento sulle dipendenze, sulle risorse disponibili e sui tempi.
Ad esempio, un agente a cui viene chiesto di migrare un database legacy potrebbe:
- Identifica gli schemi obsoleti
- Abbinalo alle alternative moderne
- Sequenzializza la migrazione per ridurre al minimo i tempi di inattività
Questi sistemi non si limitano a completare i passaggi, ma ragionano sul miglior ordine delle operazioni.
3. Memoria contestuale e feedback
Senza memoria non c'è adattamento. L'IA agentica necessita di una comprensione costante degli eventi passati, delle decisioni prese e dei cambiamenti esterni. Questa memoria supporta:
- Monitoraggio dello stato rispetto agli obiettivi a lungo termine
- Adattare la strategia sulla base di feedback in tempo reale
- Memorizzazione dei risultati rilevanti per migliorare il ragionamento futuro
A differenza dei tradizionali alberi logici, i modelli agentici sono in grado di valutare cosa ha funzionato e cosa no e di migliorare continuamente attraverso l'iterazione.
4. Esecuzione adattiva
L'esecuzione non è il passaggio finale, ma un processo continuo e in continua evoluzione. Il motore di ragionamento monitora il risultato di ogni attività e apporta le modifiche necessarie.
In un flusso di lavoro di riepilogamento di documenti, ad esempio, l'agente potrebbe:
- Riconoscere i dati di input di bassa qualità
- Ridefinisci le priorità nella selezione delle fonti
- Modifica lo stile del riassunto in base al feedback del pubblico.
Questa flessibilità distingue i flussi di lavoro non agentici dai sistemi intelligenti in grado di operare in modo indipendente e di produrre comunque risposte accurate e sensibili al contesto.
Quando questi componenti lavorano insieme, si ottiene un sistema più intelligente che apprende, si adatta e si adatta alla complessità. Che tu stia sviluppando applicazioni di IA per l'ingegneria, i prodotti o la gestione delle conoscenze, il ragionamento agentico costituisce la base per risultati coerenti e intelligenti.
📖 Leggi anche: Come creare e ottimizzare la tua base di conoscenze sull'IA
Implementazione del ragionamento agentico
Progettare un'IA che svolga il lavoro è facile. Progettarne una che decida quale lavoro è importante e come svolgerlo è dove le cose si fanno interessanti. È qui che il ragionamento agentico diventa più di una semplice funzionalità. Diventa l'architettura.
Ecco cosa serve per implementarlo nel tuo stack.
Definisci i limiti delle decisioni, non gli script
Ai sistemi agentici non vengono fornite istruzioni dettagliate. Si definiscono dei limiti, come ciò che l'agente può toccare, quali obiettivi deve perseguire e fino a che punto è autorizzato a esplorare.
Ciò significa che:
- Creazione di funzioni oggettive anziché regole statiche
- Consentire agli agenti di valutare i compromessi (velocità vs. precisione, guadagno a breve termine vs. guadagno a lungo termine)
- Alimentare gli agenti con vincoli anziché comandi
Questo rende il tuo sistema resiliente. È in grado di gestire input imprevisti, cambiamenti nell'ambito dei progetti o dati incompleti senza interrompere il flusso.
Costruisci un motore di ragionamento in grado di pianificare e ridefinire le priorità
Il cuore dell'implementazione è il motore di ragionamento. Il livello logico è responsabile della traduzione degli obiettivi in attività, dell'adattamento al feedback e della sequenzializzazione dinamica delle azioni.
Per progettare questo, avrai bisogno di:
- Un pianificatore che scompone gli obiettivi di alto livello in attività eseguibili
- Il livello di memoria che memorizza ciò che è stato terminato, ciò che funziona e ciò che è meglio evitare.
- Un ciclo di controllo che verifica lo stato, i disallineamenti e gli ostacoli
Pensalo come se fosse come creare un product manager all'interno della tua IA. Uno che valuta costantemente ciò che è importante ora, non solo ciò che è stato chiesto inizialmente.
Integrazione con strumenti che supportano flussi di lavoro adattivi
Ecco dove falliscono la maggior parte delle implementazioni: le persone creano agenti intelligenti che si basano su sistemi non agentici. Non è possibile inserire un comportamento agentico in un flusso di lavoro rigido e lineare e aspettarsi che funzioni.
Il tuo ambiente deve fornire supporto:
- Riorganizzazione dinamica delle priorità
- Titolarità delle attività che può cambiare durante lo sprint
- Trigger interfunzionali basati sul contesto
È qui che entra in gioco ClickUp Brain. Non si limita ad automatizzare, ma consente all'agente di ragionare su attività, documenti, dati e dipendenze. Quando il tuo agente decide che un documento tecnico è obsoleto, può contrassegnarlo, riassegnare l'attività e modificare l'obiettivo dello sprint senza aspettare che tu te ne accorga.
ClickUp Brain svolge un ruolo significativo nel processo decisionale e nella risoluzione dei problemi grazie alle sue capacità di analizzare, organizzare e fornire informazioni utili. Ecco come può aiutarti:
- Aggregazione delle informazioni: ClickUp Brain consolida i dati provenienti da attività, documenti e commenti, offrendo una visione completa per il processo decisionale.
- Analisi contestuale: identifica relazioni e modelli tra varie risorse, aiutandoti a comprendere il contesto delle tue opzioni.
- Priorità: analizzando le priorità delle attività e le scadenze, ClickUp Brain garantisce che i problemi critici vengano affrontati per prime.
- Collaborazione e comunicazione: riepiloga le discussioni ed evidenzia i punti chiave, garantendo a tutte le parti interessate l'accesso alle informazioni necessarie.
- Identificazione dei problemi: ClickUp Brain rileva i colli di bottiglia e le attività in ritardo, avvisandoti di potenziali problemi prima che si aggravino.
- Supporto decisionale: fornisce approfondimenti e raccomandazioni per facilitare un processo decisionale informato basato su informazioni accurate.
- Efficienza e automazioni: automatizzando le attività ripetitive, ClickUp Brain consente di risparmiare tempo e di concentrarsi sulle decisioni strategiche.
Sfruttando i suoi suggerimenti basati sull'IA e le funzionalità di automazione del flusso di lavoro, puoi impostare e monitorare gli obiettivi, automatizzare le attività e prendere decisioni informate con facilità. Ecco come ClickUp Brain può semplificare l'impostazione e il monitoraggio degli obiettivi, garantendo l'allineamento con i tuoi obiettivi strategici.
- Monitoraggio degli obiettivi e degli OKR: utilizza ClickUp per organizzare la gerarchia del tuo spazio di lavoro e monitorare gli obiettivi e gli OKR. Con strumenti come le viste Elenco e Gantt, puoi visualizzare i progressi e assicurarti che i tuoi obiettivi rimangano in linea con i piani. ClickUp AI migliora ulteriormente questa funzionalità fornendo approfondimenti e consigli per mantenere i tuoi obiettivi misurabili e realizzabili.
- Consolidamento degli aggiornamenti in Docs: consolida i tuoi obiettivi e gli aggiornamenti OKR in ClickUp Docs. Ciò ti consente di centralizzare le informazioni, taggare gli stakeholder e fare riferimento alle attività. ClickUp AI può aiutarti a scrivere aggiornamenti, riepilogare i progressi e persino generare approfondimenti utilizzabili dalle note delle riunioni.
- Assistenza basata sull'IA: hai difficoltà a esprimere i tuoi obiettivi o aggiornamenti? ClickUp AI può redigere bozze di contenuti, fornire riassunti e persino suggerire i passaggi successivi, facendoti risparmiare tempo e lavoro richiesto.
L'automazione è al centro di ClickUp Brain e ti consente di concentrarti su attività di alto valore mentre i processi ripetitivi vengono gestiti in modo trasparente:
- Automazione del flusso di lavoro: la funzionalità AutoAI di ClickUp Brain consente di automatizzare la creazione, l'aggiornamento e le connessioni delle attività. Ad esempio, è possibile impostare automazioni per attivare azioni in base a condizioni specifiche, come l'aggiornamento dello stato di un'attività principale quando viene completata un'attività secondaria principale.
- Sottocompiti generati dall'IA: da un semplice nome di attività, ClickUp Brain è in grado di generare attività secondarie dettagliate, assicurando che nulla venga trascurato nel tuo flusso di lavoro.
- Automazioni personalizzate: adatta le automazioni alle tue esigenze specifiche, che si tratti di pianificare attività quotidiane, applicare modelli o gestire dipendenze. Ciò riduce il lavoro richiesto e garantisce la coerenza tra i tuoi progetti.
ClickUp Brain ti consente di prendere decisioni basate sui dati fornendo approfondimenti e consigli in tempo reale:
- Suggerimenti per le attività basati sull'intelligenza artificiale: ClickUp Brain analizza la tua area di lavoro per suggerirti le attività che richiedono attenzione, aiutandoti a stabilire le priorità in modo efficace. Ciò garantisce che le attività critiche vengano affrontate tempestivamente, migliorando l'efficienza complessiva.
- Riepiloghi in tempo reale: ottieni riepiloghi e aggiornamenti istantanei sui progetti senza aprire le singole attività. Questa funzionalità è particolarmente utile per i manager che necessitano di una panoramica di alto livello sullo stato dei progetti e sui potenziali ostacoli.
- Ricerca connessa e approfondimenti: ClickUp Brain si integra con strumenti esterni come Google Drive e SharePoint, consentendoti di cercare e analizzare informazioni su più piattaforme. In questo modo avrai a disposizione tutti i dati necessari per prendere decisioni informate.
Integrando ClickUp Brain nel tuo flusso di lavoro, potrai ottenere maggiore efficienza, chiarezza e concentrazione. Che tu stia fissando obiettivi ambiziosi, automatizzando attività ripetitive o prendendo decisioni strategiche, ClickUp Brain è il tuo partner di ragionamento definitivo.
Con funzionalità integrate come i consigli sulle attività basati sull'IA e l'automazione del flusso di lavoro, ClickUp Brain aiuta i tuoi agenti a concentrarsi sull'impatto e non solo sull'esecuzione.
Progettare per ottenere feedback, non la perfezione
Nessun agente riesce a fare tutto bene al primo tentativo. Questo non è un problema se il tuo sistema è progettato per imparare. I cicli di feedback sono il punto di forza dell'IA agentica.
Il tuo compito è:
- Strumenta il tuo ambiente per ottenere un feedback di alta qualità (risultati delle attività, ostacoli, tempi di risoluzione).
- Lascia che l'agente modifichi il proprio comportamento in base alle prestazioni
- Evita di sovradimensionare la logica iniziale e lasciala crescere con l'uso.
Se desideri un sistema scalabile tra team e progetti, devi sacrificare la rigidità a favore della pertinenza.
Il ragionamento agentico non riguarda solo l'intelligenza. Riguarda l'infrastruttura. Le scelte che fai in merito a obiettivi, piano, feedback e ambiente determineranno se il tuo agente sarà in grado di fare di più che agire come deve pensare.
E con strumenti come ClickUp Brain, non dovrai più adattare il ragionamento ai vecchi flussi di lavoro. Potrai costruire un sistema in grado di prendere decisioni con la stessa rapidità con cui si muovono i tuoi team.
📖 Per saperne di più: Come creare un agente IA per una migliore automazione
Applicazioni del ragionamento agentico nei sistemi di IA
Il ragionamento agentico viene implementato in ambienti di produzione in cui gli alberi logici e le automazioni statiche falliscono. Si tratta di sistemi live che risolvono complessità, ambiguità e processi decisionali strategici.
Ecco come funziona nella pratica:
1. Agenti di consegna dei prodotti che gestiscono l'ambito e gli ostacoli
In un'azienda fintech che organizza sprint settimanali tra cinque squadre di prodotto, è stato implementato un sistema agentico per monitorare lo scope creep e la velocità degli sprint.
L'agente:
- Scansiona le storie su Jira, Notion e GitHub
- Rileva tendenze di velocità non allineate (ad esempio, 3 storie arretrate che passano allo sprint successivo)
- Segnala i rischi di consegna e suggerisce automaticamente riduzioni dell'ambito per preservare l'attività cardine.
Il ragionamento tiene conto del tempo, delle dipendenze e dei dati relativi allo stato del progetto, non solo dei metadati del progetto.
2. Offre supporto agli agenti di triage addestrati sulle risoluzioni interne
In un'azienda B2B SaaS, gli agenti di supporto L2 erano sommersi da ripetute escalation. Un agente è stato formato su thread di ticket interni, aggiornamenti della documentazione e registri dei prodotti.
Ora:
- Classifica i nuovi ticket con ragionamento multi-intento
- Riferimenti incrociati ai registri e alle risoluzioni precedenti dei ticket passati
- Redige automaticamente suggerimenti di risposta contestualizzati e indirizza i casi limite al team giusto.
Nel corso del tempo, ha iniziato a rilevare bug nei prodotti da modelli ricorrenti. Qualcosa che nessun essere umano aveva notato a causa della frammentazione dei canali.
3. Agenti di infra-ottimizzazione nelle pipeline di implementazione
Un team di infrastruttura IA che gestisce l'implementazione dei modelli (MLFlow, Airflow, Jenkins) ha implementato un agente DevOps addestrato sui guasti storici.
In modo autonomo:
- Rileva i processi in errore e le cause principali (ad esempio, esaurimento dello spazio su disco, limiti di memoria)
- Ridefinisce le priorità della coda di compilazione in base all'impatto e alle catene di attività a valle.
- Modifica l'ordine di distribuzione per sbloccare i flussi di lavoro con priorità più elevata
Ciò ha consentito di passare da una risposta agli incidenti basata su allarmi manuali a un ragionamento e un'azione automatizzati con tempi di inattività ridotti.
👀 Lo sapevate? Il primo concetto di agente IA risale agli anni '50, quando i ricercatori crearono programmi in grado di giocare a scacchi e ragionare sulle mosse.
Questo rende la strategia di gioco uno dei primi test reali per il processo decisionale autonomo.
4. Sintesi delle conoscenze nella ricerca dell'azienda
In uno studio legale che gestisce migliaia di promemoria interni, contratti e aggiornamenti normativi, la ricerca non riusciva a far fronte al volume di dati.
Un agente di recupero ora:
- Interpreta query come "Riassumi i precedenti recenti relativi alle divulgazioni della SEC".
- Attinge da database interni, normative e promemoria di consulenza ai clienti precedenti.
- Assembla riepiloghi/riassunti con citazioni e valutazioni dei rischi a livello superficiale.
La differenza? Non si basa sulla corrispondenza delle parole chiave. Ragiona su dati strutturati e non strutturati, adattandosi al ruolo dell'utente e al contesto del caso.
5. Agenti OKR per i team operativi e strategici
In un'organizzazione che opera nel settore della tecnologia sanitaria e che sta crescendo rapidamente in diversi mercati, la leadership aveva bisogno di un modo per adattare gli OKR trimestrali in corso d'opera.
Un agente di pianificazione è stato addestrato a:
- Monitorare i movimenti dei KPI (ad esempio, il ritardo nell'acquisizione dei pazienti in una regione)
- Traccia i blocchi alle funzioni principali (ad esempio, ritardi nell'onboarding, tempi di attesa per il supporto)
- Raccomandare revisioni degli ambiti OKR e trasferimenti di risorse tra i reparti
Ciò ha consentito alla leadership di adattare gli obiettivi all'interno del trimestre, cosa che in precedenza aveva un limite alla pianificazione retroattiva.
Tutti questi esempi di applicazione dimostrano chiaramente che questi sistemi di ragionamento agentico consentono all'IA di operare all'interno della vostra logica aziendale reale. Dove le regole e i flussi di lavoro statici non riescono a stare al passo.
Sfide e considerazioni
La creazione di un'IA agentica rappresenta un cambiamento architettonico. E questo comporta un reale attrito. Sebbene il potenziale sia enorme, il percorso verso l'operatività del ragionamento agentico presenta una serie di sfide.
Se siete seriamente intenzionati ad adottare questa tecnologia, questi sono i vincoli che dovrete tenere in considerazione nella progettazione.
1. Equilibrio tra autonomia e controllo
I sistemi agentici promettono di agire in modo indipendente, ma questo è anche il loro rischio. Senza confini chiari, gli agenti potrebbero ottimizzare per l'obiettivo sbagliato o agire senza un contesto sufficiente.
Dovrai:
- Definisci i parametri operativi accettabili per ciascun agente.
- Inserisci livelli di override umano per operazioni sensibili
- Imposta dei punti di controllo per valutare il comportamento dell'agente nei nodi decisionali chiave.
L'obiettivo non è la libertà totale, ma un'autonomia sicura e in linea con gli obiettivi.
2. Dati di addestramento scadenti = comportamento imprevedibile
Gli agenti sono efficaci solo nella misura in cui lo sono i dati di addestramento su cui sono basati e la maggior parte delle organizzazioni dispone ancora di set di dati frammentati, obsoleti o contraddittori.
Senza segnali affidabili, i motori di ragionamento:
- Risposte irrilevanti o di bassa qualità
- Interpretazione errata della rilevanza in ambienti ricchi di contesto
- Difficoltà a estendere il processo decisionale oltre casi d'uso limitati
Per risolvere questo problema è necessario consolidare le origini dati, applicare gli standard e migliorare continuamente i set di dati con etichette.
3. Il ragionamento non è scalabile su infrastrutture statiche
Molte aziende tentano di integrare funzionalità agentiche in sistemi rigidi e non adattivi, che però si guastano rapidamente.
I sistemi agentici necessitano di:
- Architetture basate sugli eventi in grado di adattarsi alle decisioni degli agenti in tempo reale
- API e flussi di lavoro che rispondono in modo dinamico agli obiettivi mutevoli
- Infrastruttura che fornisce supporto ai cicli di feedback, non solo ai risultati
Se il tuo stack attuale non è in grado di adattarsi, l'agente raggiungerà un limite massimo, indipendentemente dalla sua intelligenza.
👀 Lo sapevate? Il rover Curiosity della NASA utilizza un sistema di IA chiamato AEGIS per effettuare in modo autonomo la selezione delle rocce da analizzare su Marte.
Ha preso decisioni scientifiche in tempo reale senza attendere istruzioni dalla Terra.
4. I sistemi RAG senza ragionamento si scontrano con un ostacolo
Il Recovery-Augmented Generation (RAG) è potente, ma senza la logica agentica la maggior parte dei sistemi RAG rimane passiva.
I problemi sorgono quando:
- La logica di recupero non è in grado di adattarsi in base all’esito positivo dei risultati
- Gli agenti non sono in grado di valutare la qualità dei documenti o le lacune nella sintesi.
- La costruzione delle queries manca di consapevolezza contestuale
Per colmare questa lacuna, i sistemi RAG devono ragionare su cosa recuperare, perché è importante e come si adatta all'attività. E non solo generare testo da qualsiasi cosa trovino. Ciò significa aggiornare il tuo sistema RAG affinché funzioni come uno stratega, non come un motore di ricerca.
5. L'adozione da parte delle organizzazioni è spesso il principale ostacolo
Anche se la tecnologia funziona, le persone sono riluttanti a concedere all'IA il controllo sulla definizione delle priorità, sulla pianificazione o sul coordinamento interfunzionale.
Dovrai:
- Inizia con flussi di lavoro non agentici e falli evolvere progressivamente.
- Mantieni la visibilità degli agenti, la loro verificabilità e la facilità di sovrascrivimento.
- Istruisci i team su come ragionano i sistemi agentici, in modo che la fiducia si rafforzi nel tempo.
L'adozione non riguarda tanto il modello quanto piuttosto la chiarezza, il controllo e la trasparenza.
6. Gli agenti non possono adattarsi senza un feedback strutturato
La capacità di adattamento del tuo agente dipende da ciò che apprende. Se non sono presenti cicli di feedback, esso ristagna.
Ciò significa che:
- Registrazione di ogni risultato (esito positivo/fallimento), non solo del completamento dell'attività
- Feedback sui dati qualitativi e quantitativi relativi alle prestazioni
- Utilizzandolo per guidare gli aggiornamenti dei modelli, non solo i dashboard delle metriche.
I sistemi di IA agentica sono progettati per migliorare continuamente. Senza un'architettura di feedback, raggiungono un plateau.
Il ragionamento agentico è un sistema di modelli, logica, vincoli e flussi di lavoro creato per ragionare sotto pressione. Se lo tratti come un semplice livello di automazione, fallirà.
Ma se progettate tenendo conto della pertinenza, del feedback e del controllo, il vostro sistema non si limiterà ad agire. Ragionerà e continuerà a migliorare.
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Il futuro appartiene ai sistemi in grado di pensare
Il ragionamento agentico sta diventando il nuovo standard per il funzionamento dei sistemi intelligenti in ambienti reali. Che si tratti di utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni per gestire query complesse, implementare soluzioni di IA per automatizzare le decisioni o progettare agenti in grado di eseguire attività su strumenti, dati e team diversi, questi sistemi devono ora affrontare una nuova sfida. Devono ragionare, adattarsi e agire in base al contesto e all'intento.
Dal reperimento dei documenti più rilevanti all'interpretazione delle conoscenze frammentarie dell'azienda e all'esecuzione di attività complesse nel contesto giusto, la capacità di fornire informazioni pertinenti al momento giusto non è più facoltativa.
Con ClickUp Brain, puoi iniziare a creare flussi di lavoro agentici che allineano il lavoro agli obiettivi, non solo a spuntare le attività. Prova ClickUp oggi stesso.