Come creare agenti AI con ChatGPT: una guida pratica

Cosa può fare un agente costruito con ChatGPT

Le potenzialità di un agente così concepito sono vaste, ma è fondamentale capire che non stiamo parlando di una soluzione universale senza sforzo. Ogni applicazione richiede un’attenta progettazione e un’implementazione mirata.

Automazione di attività operative e processi aziendali

Immaginate un agente che riceve una richiesta di supporto clienti, la classifica, cerca la soluzione nel database aziendale, e se non la trova, apre un ticket nel sistema CRM, avvisando il team di competenza. 

Un agente può monitorare le menzioni del brand sui social, aggregare dati, generare report preliminari o persino gestire prenotazioni complesse che richiedono l’interazione con più piattaforme. Il punto è che la sua capacità di ragionamento linguistico, unita all’uso di strumenti, gli permette di navigare scenari complessi.

Interazioni intelligenti e decision-making guidato dal modello

Un agente AI può migliorare drasticamente la qualità delle interazioni, può guidare un utente attraverso un processo di acquisto personalizzato, suggerire prodotti basandosi su preferenze espresse e implicite, o fornire un supporto tecnico che si adatta dinamicamente al problema. Il suo “decision-making” non è cablato, ma emerge dalla sua comprensione del linguaggio e dalla sua abilità di interpretare i dati a disposizione, scegliendo l’azione più opportuna. 

Questo non è per niente banale: implica una comprensione profonda della query e la capacità di scegliere tra diverse opzioni operative.

Integrazione con API, database e strumenti esterni

La vera forza degli agenti AI sta nella loro capacità di agire come un ponte tra il linguaggio naturale e il mondo digitale degli strumenti software. Tramite la configurazione di funzioni e API, un agente basato su ChatGPT può connettersi a praticamente qualsiasi sistema: database aziendali, fogli di calcolo, software CRM, ERP, sistemi di email marketing, piattaforme di social media. Può leggere dati, aggiornare record, inviare messaggi, lanciare script. 

È qui che il concetto di agente si fa ancora più simile alla funzione agent mode di ChatGPT o all’Agent Kit presentato qualche mese fa. Questa capacità di integrazione trasforma un semplice modello linguistico in un coordinatore di processi complessi. Senza questa interconnessione, un agente rimarrebbe solo un conversatore molto abile, ma poco utile nel contesto operativo.

Come creare agenti AI con ChatGPT

Passiamo al sodo. Se l’idea di sviluppare un agente AI vi intriga, ecco come si procede, senza false promesse di soluzioni “one-click”.

Definizione dell’obiettivo e del comportamento dell’agente

Il primo, cruciale passo è definire cosa volete che il vostro agente faccia. Sembra ovvio, ma è qui che molti inciampano. Un obiettivo vago come “migliorare il servizio clienti” è troppo generico. Dovete essere specifici: “l’agente deve rispondere a domande frequenti sui prodotti X e Y, e se non conosce la risposta, deve aprire un ticket nel sistema Z”. 

Questa chiarezza vi permetterà di istruire l’agente in modo efficace e di testarlo adeguatamente. Dovete pensare ai “role play”: che ruolo avrà, quali sono i suoi confini, cosa non deve fare. È un processo di prompt engineering e di logica, dove ogni dettaglio conta.

Configurazione: istruzioni, tool, funzioni e API

Una volta definito l’obiettivo, si passa alla configurazione pratica. Questa è la fase in cui si dà vita all’agente.

1. Istruzioni: Fornite al modello le istruzioni chiare e concise sul suo ruolo, sul tono di voce, sulle priorità e su come deve comportarsi in diverse situazioni. Questo è il “cervello” dell’agente. Più le istruzioni sono precise, meno l’agente “allucinerà” o agirà in modo inaspettato. All’inizio, si tende a sottovalutare l’importanza di istruzioni robuste e complete ma è un errore comune.

2. Tool e Funzioni: Qui sta la magia. Dovete dare all’agente gli strumenti necessari per interagire con il mondo esterno. Questo si fa definendo funzioni che l’agente può chiamare. Ad esempio, una funzione per cercare informazioni in un database, una per inviare un’email, una per prenotare un appuntamento. Ogni funzione avrà una descrizione chiara che l’agente userà per capire quando e come utilizzarla.

3. API: Ogni tool che l’agente userà per interagire con un sistema esterno sarà basato su una o più API. Ad esempio, se l’agente deve prenotare un volo, avrà una funzione che chiama l’API di un motore di ricerca voli. La configurazione delle API è la spina dorsale dell’azione dell’agente.

Test, iterazioni e rilascio dell’agente

Non pensate di lanciare l’agente al primo colpo e aspettarvi la perfezione. Questa è un’altra ingenuità purtroppo diffusa. La fase di test è fondamentale, bisogna sottoporre l’agente a scenari reali e complessi, verificate ogni sua azione, controllate che utilizzi i tool nel modo corretto e che le sue risposte siano appropriate. 

Quasi sicuramente, avrete bisogno di iterazioni come affinare le istruzioni, migliorare le descrizioni delle funzioni, correggere eventuali bug nelle chiamate API. È un ciclo continuo di prova, errore e miglioramento. 

Solo dopo aver raggiunto un livello di affidabilità accettabile, potrete pensare al rilascio, magari inizialmente in un ambiente controllato. Il rilascio è solo l’inizio di un processo di monitoraggio e manutenzione costante.

Creare agenti in azienda con ChatGPT: i consigli di Data Masters

Portare gli agenti AI in un contesto aziendale è un’altra cosa, non è un semplice esercizio di programmazione. Richiede una visione strategica e un’attenta valutazione dei rischi. Il nostro consiglio più sentito è: partite a piccoli passi. 

Non cercate di automatizzare l’intero processo di gestione clienti con il primo agente che create. Identificate un task specifico, ben delimitato, con un chiaro ritorno sull’investimento. Questo vi permetterà di imparare, di capire i limiti dello strumento e di costruire fiducia all’interno dell’organizzazione.

A nostro parere, il rischio più sottovalutato è la “black box“. Questi agenti, con la loro capacità di ragionamento quasi umano, possono prendere decisioni che non sono immediatamente comprensibili o tracciabili. Questo pone problemi di accountability e di fiducia, specialmente in settori regolamentati. È fondamentale implementare meccanismi di logging robusti che permettano di capire perché l’agente ha preso una certa decisione o ha eseguito una certa azione. Non possiamo permetterci di delegare senza comprendere quello che sta succedendo.

Un altro punto critico è la manutenzione, dato che il mondo esterno cambia, le API evolvono, le esigenze aziendali si modificano. Il vostro agente avrà bisogno di essere aggiornato, monitorato e, a volte, completamente riaddestrato. Questo richiede risorse e competenze dedicate, non è un costo una tantum.

C’è, inoltre, da considerare l’aspetto umano, l’introduzione di agenti AI deve essere accompagnata da una chiara comunicazione interna, dalla formazione del personale e dalla garanzia che questi strumenti siano visti come un supporto e non come una minaccia. La tecnologia è uno strumento potente, ma il suo impatto finale è sempre mediato dalle persone che la usano e che ne subiscono le conseguenze. Un approccio olistico e pragmatico è l’unica strada percorribile per sfruttare davvero il potenziale di questi nuovi strumenti.