Guida all'ingegneria degli AI Agent
6 articoli in questa serie
Un percorso di engineering per architettura agentica, confini di sicurezza, tool calling, memoria, orchestrazione multi-agent, valutazione e recovery.
Ingegneria degli agenti IA nel 2026: come scegliere tra LangGraph e OpenAI Agents SDK
Un confronto orientato alla produzione tra LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, CrewAI e Temporal su stato, strumenti, HITL, guardrail, eval, osservabilità e deploy.
Context engineering per agent IA: come separare System Prompt, Memory, Tools e Files
Una guida pratica per dividere il contesto di un agent tra system prompt, regole developer, memory, files, retrieval, tool schema, runtime state e output contract, evitando che le regole si perdano nelle esecuzioni lunghe.
Design di Agent human-in-the-loop: quali passaggi richiedono approvazione umana
Guida pratica per definire i punti di approvazione negli agenti IA: azioni automatiche, pause obbligatorie, approve/reject/resume, timeout, compensazione e audit log.
Controllo dei costi degli agenti IA: routing dei modelli, budget degli strumenti, cache e retry
Guida pratica per controllare i costi degli agenti IA con oggetti di budget, routing dei modelli, limiti alle chiamate degli strumenti, Prompt Caching, Batch/Flex, circuit breaker, log di costo e alert.
Modello di autorizzazione per Agent IA: identità utente, permessi degli strumenti, audit log e isolamento dei secret
Prima di collegare un Agent IA a strumenti reali, progetta il modello di autorizzazione: identity mapping, service account, per-tool permission, scope, secret vault, rotazione delle chiavi, approval policy, data boundary e audit log.
State machine per Agent IA: perché un workflow complesso non può dipendere solo dal prompt
Guida pratica per progettare workflow di Agent IA recuperabili con state, event, guard, action, checkpoint, retry, compensation, approval pause e terminal state, senza affidare il progresso solo al prompt.
