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Tutto molto bello ma un chatbot che legge, decide e agisce è tutta un’altra storia. Tanto che in questi ultimi mesi si sente di più parlare di agenti AI, ossia quei tuttofare […]",28770,"14 Aprile 2026",{"url":814,"width":815,"height":815,"alt":58},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/04/Gemini_Generated_Image_sdmjinsdmjinsdmj-Photoroom.png",1600,[817,821,845,847],{"block_layout":818,"classes":819,"text":820},"simple_text","above-the-fold","\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La maggior parte di noi in questi anni ha sicuramente usato almeno una volta un chatbot llm, che fosse \u003C/span>\u003Cb>ChatGPT, Gemini o Claude\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Tutto molto bello ma un chatbot che legge, decide e agisce è tutta un’altra storia. Tanto che in questi ultimi mesi si sente di più parlare di agenti AI, ossia quei tuttofare digitali che non si limitano a rispondere alle tue domande, ma effettivamente risolvono i problemi usando gli strumenti a loro disposizione. \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Ma se si vuole andare oltre il semplice utilizzo ad alto livello di questi strumenti bisogna sporcarsi le mani col codice e con dei framework che ti permetteranno di \u003C/span>\u003Cb>costruire il tuo Agente AI personalizzato\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>L’evoluzione degli agenti AI nel flusso informativo\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Gli agenti AI non sono una novità assoluta, ma la loro accessibilità lo è. Tempo fa, costruire un sistema che potesse leggere il web, analizzare le informazioni e prendere decisioni autonome richiedeva un’architettura complessa e molto codice personalizzato. Oggi, con f\u003C/span>\u003Cb>ramework come \u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/langchain-cose-e-a-cosa-serve/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Langchain\u003C/span>\u003C/a>\u003C/b>\u003Cb>\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, quella complessità è stata drasticamente ridotta.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Uno dei primi problemi con cui ci si scontra è il cosiddetto \u003C/span>\u003Cb>\u003Ci>knowledge cut-off\u003C/i>\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, ossia il fatto che un qualsiasi LLM, preso senza tool a supporto, non sa rispondere ad argomenti che vanno oltre il suo training, e questo è fondamentale quando parliamo di notizie, analisi di mercato o qualsiasi cosa richieda dati attuali.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Il limite del knowledge cut-off e la soluzione\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il knowledge cutoff è il tallone d’Achille di ogni modello linguistico. Un LLM tradizionale non supera il cut‑off del modello, ma con \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/langchain-cose-e-a-cosa-serve/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Langchain\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> si può risolvere usando dei tool esterni. Come? Integrando strumenti reali che possono cercare sul web, accedere a database attuali, leggere email, consultare API in tempo reale. L’agente non indovina più, consulta le fonti senza inventarsi nulla.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Questo ovviamente cambia completamente il gioco. Un agente AI con Langchain non è più limitato alla sua memoria di addestramento, ma \u003C/span>\u003Cb>diventa effettivamente autonomo\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, perché può decidere quale strumento usare per ottenere l’informazione di cui ha bisogno. Vuoi che cerchi le ultime notizie su un’azienda? O che calcoli il ROI di una campagna analizzando i dati del tuo database? Ha uno strumento per entrambi. Ecco il valore reale.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Architettura e Logica di un News Agent\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Costruiamo un case study concreto: un agente che raccoglie notizie su argomenti specifici e le riassume per te. Sembra banale, ma è un ottimo modo per capire come funziona realmente l’orchestrazione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Il paradigma ReAct (Reasoning and Acting)\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">ReAct sta per \u003C/span>\u003Cb>Reasoning and Acting \u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">e funziona come se fosse il “cervello” dell’agente. Funziona in un loop continuo dove il modello non solo pensa a cosa fare (reasoning) ma lo fa (acting), e successivamente valuta il risultato decidendo il passo successivo.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Immagina di chiedergli “Trovami le tre ultime notizie su Tesla e riassumile in italiano”. L’agente non dice semplicemente “Okay, fatto”. Invece pensa “Ho bisogno di cercare, quindi userò il mio strumento di ricerca web. Cercherò Tesla news. Otterrò risultati. Li leggerò. Li riassumerò”. Questo accade in modo iterativo, con il modello che riflette su ogni passo. La prima reazione che si ha quando funziona davvero è un misto tra stupore e magia.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Retrieval-Augmented Generation (RAG) \u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/come-creare-e-implementare-un-sistema-rag-da-zero/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Creare un sistema RAG da zero\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> è un discorso più ampio, ma cercheremo di semplificare. RAG significa che l’agente non inventa le risposte attraverso le famosi allucinazioni ma recupera le informazioni da fonti affidabili e poi le rielabora. Nel nostro caso del news agent, significa che l’agente cercherà delle notizie reali, le memorizzerà temporaneamente e le analizzerà basandosi solo su quelle.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Perché funziona? Perché il modello linguistico non sta più indovinando. Sta lavorando con dati concreti ed ha meno spazio per allucinare, per dirla in gergo tecnico.\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":822,"gutter_top":823,"gutter_bottom":823,"list":824,"h_align":844,"v_align":844},"cta_list","xl",[825],{"link":826,"config":828,"modal":832},{"title":827,"url":148,"target":58},"ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER",{"variant":160,"theme":829,"size":830,"class":831},"theme-primary","size-default","iscritto-nl qs-link",{"api_url":833,"title":834,"text":835,"name_label":836,"name_placeholder":837,"surname_label":838,"surname_placeholder":839,"email_label":840,"email_placeholder":841,"privacy_text":842,"submit_text":843},"/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’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":818,"text":846},"\u003Ch2>\u003Cstrong>Implementazione tecnica: costruire l’agente con Langchain passo dopo passo\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il \u003C/span>\u003Cb>toolkit\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> è essenzialmente la cassetta degli attrezzi del tuo agente, che puoi sfruttare con Langchain definendo gli strumenti disponibili. Per un news agent, avrai qualcosa come DuckDuckGo Search, Google News API, o Serpapi per recuperare risultati attuali dal web.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">In pratica il setup è diretto. Installi le librerie necessarie via pip, configuri le chiavi API del tuo servizio di ricerca, e poi crei un tool che l’agente può invocare. Questo all’inizio è sicuramente complicato e poco intuitivo, ma è fondamentale che ogni tool sia ben documentato e che l’agente capisca esattamente cosa fare.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Il punto è che gli strumenti devono essere specifici ma non troppo, infatti se dai all’agente 50 strumenti diversi, passerà metà del tempo a decidere quale usare.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Inizializzazione dell’agent executor in Python\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">L’agent executor è il direttore d’orchestra. È il componente che coordina il flusso. Ecco uno sketch semplificato di come appare:\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cpre>[Python]\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">import \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">os\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">from \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">dotenv \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">import \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">load_dotenv\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">from \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">langchain.agents \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">import \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">create_react_agent\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">from \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">langchain_community.tools \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">import \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">DuckDuckGoSearchResults\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">from \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">langchain_openai \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">import \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">ChatOpenAI\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">from \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">langchain_core.prompts \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">import \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">ChatPromptTemplate\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">from \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">langchain.agents \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">import \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">AgentExecutor\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">load_dotenv()  \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"># carica OPENAI_API_KEY da .env\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">llm = ChatOpenAI( model=\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">\"gpt-4o-mini\"\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">) \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"># sostituisci con il modello che preferisci\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">search_tool = DuckDuckGoSearchResults(\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    num_results=\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">8\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">,          \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"># più risultati = riassunto più ricco\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">output_format=\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">\"list\"\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">,   \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"># \"list\" | \"json\" | \"text\"\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">)\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">search_tool.name = \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">\"duckduckgo_search\"\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">search_tool.description = (\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">\"Strumento per cercare informazioni aggiornate su internet tramite DuckDuckGo. \"\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    \"Usalo per trovare le notizie e gli eventi più recenti e in trend.\"\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">)\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">tools = [search_tool]\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">system_prompt = \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">\"\"\"Sei un assistente giornalistico esperto.\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il tuo compito è cercare le notizie più in trend in questo momento,\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">raccogliere informazioni da fonti diverse e produrre un riassunto\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">chiaro, strutturato e informativo per l'utente.\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Hai accesso ai seguenti strumenti:\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">{tools}\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Nomi degli strumenti disponibili: {tool_names}\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Usa il seguente formato:\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Thought: ragiona su cosa fare\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Action: il nome dello strumento da usare\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Action Input: la query da passare allo strumento\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Observation: il risultato dello strumento\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">... (ripeti Thought/Action/Action Input/Observation quante volte serve)\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Thought: ho abbastanza informazioni per rispondere\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Final Answer: [il riassunto completo delle notizie in trend]\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">{input}\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">{agent_scratchpad}\"\"\"\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">prompt = ChatPromptTemplate.from_template(system_prompt)\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">agent = create_react_agent(\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    llm=llm,\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    tools=tools,\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    prompt=prompt,\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">)\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">agent_executor = AgentExecutor(\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    agent=agent,\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    tools=tools,\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    verbose=True,          \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"># mostra il ragionamento step-by-step\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">max_iterations=\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">8\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">,      \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"># evita loop infiniti\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">handle_parsing_errors=True,\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">)\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">query = (\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">        \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">\"Cerca le notizie più in trend di oggi su più argomenti diversi \"\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">        \"(politica, tecnologia, economia, sport, attualità internazionale) \"\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">        \"e producimi un riassunto completo e ben strutturato.\"\u003C/span>\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">    \u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">)\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">result = agent_executor.invoke({\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">\"input\"\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">: query})\u003C/span>\r\n\r\n\r\n\u003C/pre>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Questo esempio di codice è semplificato, ma contiene gli elementi essenziali. Quando lo esegui, vedrai un output che mostra il pensiero step-by-step dell’agente. Che sia scientifico o no, è affascinante e didattico, perché puoi vedere esattamente cosa sta facendo l’agente che hai appena creato.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Ottimizzazione Professionale e Produzione\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Adesso la parte che fa la differenza tra un giocattolo e un sistema serio.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Gestione dei workflow complessi con LangGraph\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>LangGraph è il passo successivo di Langchain\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> quando hai bisogno di workflows più sofisticati. Invece di semplici decisioni lineari, puoi costruire grafi con stati, condizioni e loop complessi.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Pensa allo scenario di esempio di prima in cui un agente raccoglie delle notizie, le valida, le categorizza e le archivia. Non è un semplice A che porta a B ma una rete di scelte. \u003C/span>\u003Cb>Con LangGraph definisci i nodi (stati dell’agente) e gli edge (le transizioni tra stati)\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, così l’agente può prendere percorsi diversi a seconda delle circostanze.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Validazione delle fonti e citazioni automatiche\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Qui arriviamo ad un aspetto che la gente spesso sottovaluta: la responsabilità. Se il tuo agente produce informazioni, deve tracciare da dove vengono.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">In pratica, mentre l’agente raccoglie notizie, memorizza anche le fonti. Questo non è difficile da implementare, ma è cruciale. Puoi quindi generare citazioni automatiche, link alle fonti originali, e credibilità complessiva al sistema. Un utente che vede “fonte: Reuters” accanto a una notizia è molto più fiducioso di uno che vede un’affermazione senza traccia.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Tanti progetti AI trascurano questo aspetto costruendo sistemi impressionanti che generano risultati vaghi e non tracciabili.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>I consigli di Data Masters\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Costruire un agente AI con Langchain\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> è alla portata di chiunque abbia delle \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/come-imparare-python-da-principianti-alcuni-consigli-utili/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">basi Python\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Ci sono comunque dei suggerimenti che consigliamo a chiunque si stia approcciando a framework come Langchain.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Primo, non iniziare con un agente complesso. Parti da qualcosa di semplice, una singola funzione, una ricerca web, un calcolo, una query. \u003C/span>\u003Cb>Impara come funziona il loop ReAc\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">t con un singolo strumento e poi aggiungi complessità.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Secondo, \u003C/span>\u003Cb>testa il tuo agente\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> pubblicamente e raccogli feedback. Un agente che funziona bene nel tuo ambiente di sviluppo potrebbe essere un disastro in produzione. Le edge case emergono quando le persone reali iniziano a usarlo.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Terzo, \u003C/span>\u003Cb>non affidarti ciecamente al modello linguistico\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> validando sempre i suoi output. Se dice che ha trovato un numero, verifica che sia coerente. Se genera una citazione, controlla che la fonte esista davvero. L’agente è uno strumento, non un oracolo.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Infine, \u003C/span>\u003Cb>considera LangGraph non come upgrade opzionale\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, ma come necessità quando il tuo agente ha bisogno di decidere tra percorsi alternativi. La complessità della logica di controllo merita una struttura per gestirla.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il futuro degli agenti AI passa attraverso Langchain, ma il successo passa attraverso il design, è per questo che abbiamo creato la \u003C/span>\u003Cstrong>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/rag-large-language-models-langchain/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI Agentic Masterclass \u003C/a>\u003C/strong>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">incentrata interamente su Langchain dove potrai imparare davvero come costruire un agente AI da zero in maniera professionale.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":848,"classes":849,"bg_color":850,"api_url":851,"text":852,"form":853},"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":836,"name_placeholder":837,"surname_label":838,"surname_placeholder":839,"email_label":840,"email_placeholder":841,"privacy_text":842,"submit_text":843,"confirm_message":854,"ac_list":855,"ac_tags":856},"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.","b87b137a24887c3c:77e8c77cf4b3c0e3b5f4f88db396a58ff1d48ac3:JdjjGbD8AzKKyX3IXYLFGw==","7074eee15a76e910:80cf94fc3cfdbe5f4240ef837d0eef32a5334ab5:9WPWOPbD87/R7GT9EJjspg==",{"first_name":858,"last_name":859,"avatar":860,"linkedin_url":875,"description":876},"Vincenzo","Maritati",{"ID":861,"id":861,"title":862,"filename":863,"filesize":864,"url":865,"alt":772,"author":866,"description":58,"caption":58,"name":867,"status":868,"uploaded_to":602,"date":869,"modified":870,"menu_order":871,"mime_type":752,"type":872,"subtype":873,"width":874,"height":874},24368,"Vincenzo-Maritati","vincenzo2.png",878268,"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2024/07/vincenzo2.png","7","vincenzo2","inherit","2024-07-05 10:11:16","2024-07-05 10:12:01",0,"image","png",1080,"https://www.linkedin.com/in/vincenzo-maritati/","\u003Cp>Vincenzo è Co-founder di Data Masters, AI Academy per la formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science. È un \u003Cstrong>ricercatore informatico\u003C/strong> che lavora attivamente \u003Cstrong>nel campo dell’Intelligenza Artificiale\u003C/strong>, coordinando \u003Cstrong>progetti di ricerca e sviluppo\u003C/strong> che spaziano in diversi ambiti, come la mobilità intelligente, sistemi di telemedicina, la manutenzione predittiva, il controllo della produzione industriale e la formazione.\u003C/p>\n",[878,880],{"label":729,"link":879},"https://datamasters.it/blog/?tag=ai-agents",{"label":731,"link":881},"https://datamasters.it/blog/?tag=langchain",[883,902,921,937,952,967,983,999,1013,1030,1046,1064],{"id":884,"image":885,"raw_date":889,"date":890,"date_day":891,"date_month":892,"title":893,"excerpt":894,"url":895,"taxonomies":896,"is_webinar":514},28719,{"url":886,"width":887,"height":888,"alt":58},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/04/Gemini_Generated_Image_25a9w325a9w325a9-Photoroom.png",1280,698,"2026-04-01T12:35:04+02:00","1 Aprile 2026","01","Apr","Cos'è l'orchestrazione dell'AI e come coordinare gli agenti","Oggi la collaborazione ed il coordinamento non sono più appannaggio esclusivamente umano ma, come ben sappiamo, adesso ci sono diversi tool AI che riescono ad orchestrare e far collaborare in […]","https://datamasters.it/blog/ai-agent-orchestration/",{"category":897,"tag":899},[898],"blog",[900,901],"agentic-applications","ai-agents",{"id":903,"image":904,"raw_date":908,"date":909,"date_day":910,"date_month":911,"title":912,"excerpt":913,"url":914,"taxonomies":915,"is_webinar":514},28712,{"url":905,"width":906,"height":907,"alt":58},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/03/image-18.png",1024,573,"2026-03-31T13:18:41+02:00","31 Marzo 2026","31","Mar","Make.com e Agenti AI: come portare l’automazione aziendale oltre i semplici trigger","Quando parliamo di automazione dei processi aziendali, spesso pensiamo a quelle sequenze lineari del tipo: “se succede X, allora fai Y“, e per anni questo è bastato, o quasi. 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