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il loop engineering? Potenzialità e applicazioni degli agenti AI in loop","\u003Ch1>\u003Cstrong>Cos&#8217;è il \u003Cspan class=\"text-color-primary-400\">loop engineering?\u003C/span> Potenzialità e applicazioni degli agenti AI in loop\u003C/strong>\u003C/h1>\n","Un agente AI in loop riceve un obiettivo, prova a raggiungerlo, controlla che cosa è successo e sceglie la mossa successiva. Può interrogare un database, eseguire un test, cercare un documento o chiedere l&#8217;approvazione di una persona. Continua finché raggiunge il risultato oppure incontra uno dei limiti fissati dal sistema. 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Il prompt rimane, insieme a strumenti, dati, verifiche, memoria, autorizzazioni e condizioni di uscita. Se manca un modo affidabile per riconoscere i progressi, l&#8217;agente può ripetere lo stesso errore con variazioni sempre nuove. A quel punto abbiamo costruito una macchina che consuma token, non un processo che lavora.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Per capire a cosa serve il loop engineering conviene partire da una domanda concreta. Quale segnale permette all&#8217;agente di sapere che il compito è finito bene nel contesto operativo reale?\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Cos&#8217;è il loop engineering e perché se ne parla\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il termine loop engineering si è diffuso nel 2026 nel dibattito sui coding agents. \u003C/span>\u003Ca href=\"https://addyosmani.com/blog/loop-engineering/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Addy Osmani\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> lo usa per descrivere il passaggio dalla supervisione continua di una persona a un sistema capace di assegnare lavoro all&#8217;agente, controllarne l&#8217;esito e conservare lo stato tra un&#8217;esecuzione e l&#8217;altra.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Da anni gli agenti vengono descritti come modelli che scelgono strumenti e reagiscono al feedback dell&#8217;ambiente. Il termine recente sposta l&#8217;attenzione dal singolo agente alla progettazione del \u003C/span>\u003Cb>processo completo\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Chi costruisce il sistema deve decidere che cosa avvia il ciclo, quali informazioni riceve il modello, quali azioni sono consentite, come viene verificato il risultato e quando l&#8217;esecuzione deve fermarsi.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Loop engineering è ancora un&#8217;espressione professionale emergente, priva di una definizione normativa condivisa. Il concetto, però, descrive un \u003C/span>\u003Cb>problema reale\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Quando l&#8217;AI affronta un compito composto da più passaggi, la qualità dipende dall&#8217;ambiente operativo almeno quanto dipende dalle istruzioni iniziali.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Come funziona un agente AI in loop\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">In un AI agent loop, il modello riceve l&#8217;obiettivo e lo stato corrente producendo una risposta oppure chiedere l&#8217;uso di uno strumento. L&#8217;applicazione esegue la richiesta, restituisce il risultato al modello e avvia un \u003C/span>\u003Cb>nuovo turno\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Ogni osservazione modifica le informazioni che il modello userà per prendere la decisione seguente.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">L&#8217;esecuzione termina quando il modello produce un output finale senza richiedere altri strumenti. Se chiede un tool o passa il controllo a un altro agente, il ciclo prosegue. Un tetto al numero di turni può interrompere l&#8217;esecuzione quando il sistema non converge.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il software che circonda il modello (quello che viene chiamato harness) resta \u003C/span>\u003Cb>responsabile delle azioni eseguite\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Il modello può proporre una query, l&#8217;invio di una mail o la modifica di un file, il codice decide se e come eseguirla, applicando permessi e controlli. L&#8217;analogia che spesso viene fatta con un pilota automatico regge solo se ricordiamo che sensori, freni e spazio di manovra appartengono al sistema costruito attorno al modello.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>A cosa servono gli agenti AI in loop?\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Gli agenti AI in loop sono utili quando \u003C/span>\u003Cb>il percorso cambia durante l&#8217;esecuzione\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Un workflow tradizionale funziona bene con una sequenza già nota. Il ciclo agentico entra in gioco quando il risultato di un passaggio determina quello successivo e non possiamo scrivere in anticipo tutte le diramazioni possibili.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Risolvere attività che richiedono più passaggi\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Una ricerca tecnica, il debug di un&#8217;applicazione e l&#8217;analisi di un archivio richiedono decisioni successive. Un errore del compilatore suggerisce dove intervenire. Una fonte appena trovata apre una nuova pista. Un documento mancante costringe a cambiare percorso e a cercare altrove le informazioni necessarie.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">L&#8217;agente aggiorna il piano usando informazioni che all&#8217;inizio del compito non possedeva. Questa capacità rende il loop adatto ai problemi nei quali una sequenza rigida diventerebbe presto un albero di eccezioni difficile da mantenere.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Correggere errori e migliorare progressivamente il risultato\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Gli agenti AI iterativi possono leggere l&#8217;esito di un test, una validazione o una revisione e tentare una correzione. Ripetere lo stesso processo con una risposta diversa non garantisce un \u003C/span>\u003Cb>risultato migliore\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. \u003C/span>\u003Ca href=\"https://arxiv.org/abs/2310.01798\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Huang e colleghi\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> hanno mostrato che l&#8217;auto-correzione senza feedback esterno può lasciare invariato il ragionamento o persino peggiorarlo. Un test eseguito, un vincolo di schema o il giudizio di un revisore forniscono un segnale indipendente dal testo che l&#8217;agente ha appena prodotto, senza quel segnale, il ciclo rischia di confondere una nuova versione con un progresso.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Automatizzare processi che cambiano durante l&#8217;esecuzione\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Ca href=\"https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Anthropic distingue\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> i workflow, nei quali il codice definisce i percorsi, dagli agenti, che scelgono dinamicamente come procedere e quali strumenti usare. Questa libertà aiuta nei processi in cui le eccezioni cambiano spesso il percorso previsto.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Un ticket tecnico mostra bene il vantaggio e il costo di questa libertà. Un flusso fisso può classificarlo e assegnarlo mentre un agente può anche leggere i log, cercare incidenti simili, tentare una diagnosi e chiedere il dato che manca. Se tutti i ticket seguono sempre gli stessi quattro passaggi, il flusso fisso \u003C/span>\u003Cb>costa meno ed è più prevedibile\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Il \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/rag-large-language-models-langchain/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Corso AI Agentic Application\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> approfondisce la scelta tra workflow agentici e architetture deterministiche.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>&nbsp;\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cimg fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"\" src=\"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/10/inline-01-16.png\" alt=\"loop engineering\" width=\"830\" height=\"553\" />\u003C/p>\n",{"block_layout":891,"gutter_top":892,"gutter_bottom":892,"list":893,"h_align":913,"v_align":913},"cta_list","xl",[894],{"link":895,"config":897,"modal":901},{"title":896,"url":143,"target":54},"ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER",{"variant":155,"theme":898,"size":899,"class":900},"theme-primary","size-default","iscritto-nl qs-link",{"api_url":902,"title":903,"text":904,"name_label":905,"name_placeholder":906,"surname_label":907,"surname_placeholder":908,"email_label":909,"email_placeholder":910,"privacy_text":911,"submit_text":912},"/wp-json/dm/v1/modal-form/26876","Iscriviti alla Newletter","\u003Cp>Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n","Nome","Inserisci il tuo nome","Cognome","Inserisci il tuo cognome","E-mail","Inserisci la tua e-mail","Dichiaro di aver letto l&#8217;informativa \u003Ca href=\"https://datamasters.it/privacy-policy/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">privacy\u003C/a> e di prestare espresso consenso al \u003Ca href=\"https://datamasters.it/trattamento-dati/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">trattamento dei dati\u003C/a> personali","ISCRIVITI ORA","center",{"block_layout":887,"text":915},"\u003Ch2>\u003Cstrong>Loop engineering e prompt engineering: differenze e punti in comune\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il prompt engineering definisce \u003C/span>\u003Cb>le istruzioni che il modello riceve\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, il loop engineering organizza ciò che accade tra un&#8217;istruzione e quella successiva. Comprende lo stato persistente, la selezione degli strumenti, la forma dei loro output, i verificatori, i limiti di spesa e le autorizzazioni.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Un prompt ambiguo rimane un problema e può propagare l&#8217;errore per diversi turni, ma anche il contesto richiede molta cura, riempirlo con log, documenti e tentativi precedenti senza selezione rende più difficile trovare l&#8217;informazione utile.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">In azienda questo lavoro coinvolge il processo e le responsabilità delle persone che lo governano. Bisogna sapere da dove arrivano i dati, chi può autorizzare un&#8217;azione e chi risponde dell&#8217;esito. Il \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/ai-in-azienda/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">corso su come integrare l&#8217;AI in azienda\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> affronta l&#8217;automazione insieme a questi vincoli operativi e organizzativi.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Quando conviene utilizzare un agent loop\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Un agent loop ha senso quando \u003C/span>\u003Cb>il percorso può cambiare e l&#8217;esito è osservabile\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Se il percorso è stabile, un workflow scritto nel codice offre più controllo, se l&#8217;esito non è verificabile, una persona deve valutare i passaggi decisivi. Concedere più turni a un agente privo di feedback produce soltanto più tentativi.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Coding e sviluppo software\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il coding si presta bene ai cicli agentici perché compilatore, test e linter restituiscono \u003C/span>\u003Cb>segnali leggibili dalla macchina\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. L&#8217;agente modifica il codice, esegue i controlli e usa gli errori per scegliere il tentativo seguente.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">I test misurano soltanto i comportamenti che chi li ha scritti ha deciso di coprire. Un agente può portarli tutti a verde introducendo un comportamento indesiderato altrove, oppure adattare il codice a un test scritto male. La revisione umana e i controlli sul repository restano necessari, soprattutto per modifiche architetturali, dipendenze e sicurezza.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Ricerca e analisi di informazioni\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Durante una ricerca, ogni fonte può confermare un&#8217;ipotesi, smentirla o suggerire una query diversa, l&#8217;agente può confrontare documenti, seguire citazioni e cercare una fonte primaria. Qui il feedback è più debole rispetto a un test automatico. Una pagina raggiungibile può essere vecchia, interessata o sbagliata senza dare segnali evidenti al modello.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La raccolta delle fonti e la loro verifica richiedono \u003C/span>\u003Cb>criteri e passaggi separati\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. L&#8217;agente che trova una fonte non dovrebbe considerarla attendibile per il solo fatto di averla trovata. Autore, data, metodo e rapporto con l&#8217;affermazione sostenuta devono pesare nella valutazione della fonte.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Automazione di workflow aziendali\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">L&#8217;automazione con agenti AI funziona meglio nei processi ricchi di eccezioni ma delimitati da regole chiare. Un agente può preparare una risposta, aggiornare una pratica o proporre una classificazione. Prima di un pagamento, una comunicazione pubblica o una decisione con effetti legali, il sistema dovrebbe fermarsi e chiedere conferma.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Questo è il ruolo del human in the loop AI. La persona presidia i punti ad alto impatto, invece di controllare ogni micro-passaggio. \u003C/span>\u003Ca href=\"https://www.youtube.com/watch?v=Wi7nO1mEFb4\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Questa analisi video sugli agenti AI e l&#8217;automazione\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> offre un ulteriore approfondimento operativo.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Come progettare un loop efficace\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La progettazione di un loop parte da una \u003C/span>\u003Cb>descrizione verificabile del risultato atteso\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Il sistema deve riconoscere il successo, il fallimento e i casi nei quali serve aiuto. Strumenti, memoria e grado di autonomia si scelgono sulla base di questi criteri.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Definire obiettivo e condizioni di uscita\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">«\u003C/span>\u003Ci>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Migliora questo progetto\u003C/span>\u003C/i>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">» lascia all&#8217;agente la scelta del significato di “migliore”. «\u003C/span>\u003Ci>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Porta tutti i test della cartella \u003C/span>\u003C/i>\u003Ci>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">auth\u003C/span>\u003C/i>\u003Ci>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> a verde senza modificare l&#8217;API pubblica\u003C/span>\u003C/i>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">» definisce un risultato osservabile e un confine.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Alla condizione di successo servono \u003C/span>\u003Cb>limiti su turni, tempo o budget\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> e serve anche un comportamento previsto per il fallimento, come salvare lo stato, produrre un resoconto e passare il lavoro a una persona. L&#8217;\u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/openai-agents-sdk/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">OpenAI Agents SDK\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, per esempio, espone il parametro \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">max_turns\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> e solleva un errore quando l&#8217;esecuzione supera il tetto impostato.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Scegliere strumenti, dati e feedback disponibili\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Gli strumenti funzionano meglio quando hanno responsabilità strette, input chiari e risultati facili da interpretare. Cento pagine di log grezzi appesantiscono il contesto e lasciano al modello il compito di indovinare che cosa conta. Un output con esito, errori e riferimento all&#8217;artefatto permette una decisione più precisa.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il feedback dovrebbe arrivare dall&#8217;ambiente sul quale l&#8217;agente sta agendo. Test eseguiti, documenti recuperati, vincoli di schema e regole aziendali offrono \u003C/span>\u003Cb>verifiche esterne\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Quando queste verifiche mancano, vanno costruite prima di aumentare il numero di iterazioni o l&#8217;autonomia concessa.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Impostare controlli e supervisione umana\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Lo human-in-the-loop può sospendere una tool call sensibile, conservare lo stato e riprendere dopo una decisione, per esempio in LangChain prevede l&#8217;approvazione, la modifica o il rifiuto dell&#8217;azione proposta dall&#8217;agente.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La conferma deve arrivare \u003C/span>\u003Cb>prima dell&#8217;effetto difficile da annullare\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, i permessi appartengono al software, non alle istruzioni rivolte al modello. Sandbox, accessi minimi e guardrail bloccanti riducono il danno possibile anche quando l&#8217;agente interpreta male il compito.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>I rischi degli agenti AI in loop\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Ogni iterazione può amplificare un buon risultato oppure trascinare in avanti una premessa sbagliata. I rischi riguardano soprattutto la mancata convergenza, la qualità del feedback e il potere concesso agli strumenti.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Loop infiniti e consumo inutile di risorse\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Nella pratica, il problema assume spesso la forma di una \u003C/span>\u003Cb>mancata convergenza\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. L&#8217;agente prova variazioni, rilegge gli stessi dati e consuma turni senza avvicinarsi al risultato. Un tetto alle iterazioni interrompe il consumo, mentre log leggibili aiutano a capire se il compito è difficile o se il ciclo è bloccato.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Anche un loop che termina può sprecare risorse quando usa modelli costosi e contesti enormi per decisioni banali. La scelta del modello, la quantità di dati passati a ogni turno e la frequenza dei controlli incidono sul costo totale.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Errori che si propagano tra un&#8217;iterazione e l&#8217;altra\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Un risultato errato salvato nello stato diventa \u003C/span>\u003Cb>la premessa delle decisioni successive\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Lo stesso accade quando il verificatore misura la cosa sbagliata. Un agente incaricato di ridurre i tempi di risposta potrebbe chiudere i ticket troppo presto se la metrica premia soltanto la velocità.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Memoria e feedback meritano gli stessi controlli del prompt iniziale. Conviene registrare la provenienza dei dati, distinguere fatti e ipotesi e impedire che una conclusione non verificata diventi automaticamente parte dello stato permanente.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Sicurezza, autorizzazioni e controllo delle azioni\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Ogni nuovo strumento amplia ciò che l&#8217;agente può fare. Leggere un documento, inviare una mail e cancellare un record richiedono \u003C/span>\u003Cb>livelli di autorizzazione diversi\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Accessi minimi, ambienti isolati e tracciamento delle azioni riducono la portata di un eventuale errore.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Le azioni difficili da annullare richiedono controlli più forti. Un agente può preparare una query SQL e mostrarla a un operatore. L&#8217;esecuzione su un database di produzione dovrebbe dipendere da permessi separati e da un&#8217;approvazione esplicita.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Il loop engineering sarà una competenza chiave per lavorare con gli agenti AI? Il parere di Data Masters\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il nome potrebbe cambiare in fretta, come ormai siamo abituati nel lessico dell&#8217;AI. La competenza resterà utile perché costringe a trasformare obiettivi vaghi in \u003C/span>\u003Cb>criteri verificabili\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, a scegliere quali informazioni conservare e a decidere dove l&#8217;autonomia deve fermarsi.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Prompt engineering e loop engineering lavorano su livelli diversi dello stesso sistema. Il primo cura le istruzioni, il secondo governa feedback, strumenti, stato e permessi. Questa prospettiva aiuta anche a evitare architetture inutilmente complesse. Un percorso fisso merita \u003C/span>\u003Cb>un workflow\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, un esito ambiguo richiede una persona nel ciclo ed un problema variabile con feedback verificabile è un buon candidato per un agentic loop.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Prima di automatizzare un processo, scrivi che cosa significa “finito bene” e chi può verificarlo. Se la risposta è precisa, hai già il primo requisito per progettare il tuo loop.\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":891,"gutter_top":892,"gutter_bottom":892,"list":917,"h_align":913,"v_align":913},[918],{"link":919,"config":921},{"title":920,"url":202,"target":15},"Scopri il Corso gratuito \"AI ACT in azienda\"",{"variant":155,"theme":898,"size":899,"class":922},"cta-corso-blog",{"block_layout":924,"classes":925,"bg_color":926,"api_url":927,"text":928,"form":929},"newsletter_form","gutter-mt-xl","color-primary-50","/wp-json/dm/v1/newsletter","\u003Ch6>NEWSLETTER\u003C/h6>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n",{"name_label":905,"name_placeholder":906,"surname_label":907,"surname_placeholder":908,"email_label":909,"email_placeholder":910,"privacy_text":911,"submit_text":912,"confirm_message":930,"ac_list":931},"Grazie per esserti iscritto alla nostra newsletter!\u003Cbr />\r\nOra riceverai direttamente nella tua casella di posta gli ultimi aggiornamenti dal mondo AI e Data Science per essere sempre al passo con le novità del settore.","a90a1718f58935d1:558caf6fd99c95207e6e45fcb4e9d2ef744944da:nGFSahX2VDO1BW7jUGkclw==",{"first_name":933,"last_name":934,"avatar":935,"linkedin_url":950,"description":951},"Simone","Truglia",{"ID":936,"id":936,"title":937,"filename":938,"filesize":939,"url":940,"alt":841,"author":941,"description":54,"caption":54,"name":937,"status":942,"uploaded_to":943,"date":944,"modified":945,"menu_order":946,"mime_type":821,"type":947,"subtype":948,"width":949,"height":949},1330,"simone-truglia","simone-truglia-1.png",667231,"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2024/06/simone-truglia-1.png","7","inherit",1313,"2024-06-17 13:55:06","2024-06-17 13:56:20",0,"image","png",1080,"https://www.linkedin.com/in/simonetruglia/","\u003Cp>Simone è un \u003Cstrong>Ingegnere Informatico\u003C/strong> con specializzazione nei \u003Cb>sistemi automatici \u003C/b>e con una grande passione per la \u003Cb>matematica\u003C/b>, la \u003Cb>programmazione\u003C/b> e l’\u003Cb>intelligenza artificiale\u003C/b>. 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