Introduzione
Sistemi agentici AI: sintesi pratica delle lezioni apprese da Shayan Taslim su UserJot per costruire agenti affidabili in produzione.
I sistemi agentici AI orchestrano agenti primari e subagent per automatizzare analisi e workflow con prevedibilità e scalabilità
Contesto
Shayan Taslim ha implementato agenti per analizzare feedback, generare changelog e scalare l'analisi utente. Dopo esperimenti con gerarchie complesse, l'approccio vincente è risultato semplice e misurabile.
Modello a due livelli
Un primary agent mantiene il contesto; i subagent sono funzioni stateless dedicate a compiti specifici
Perché funziona: mantiene visibilità, facilita il debugging e consente esecuzioni parallele affidabili
Principi chiave
- Stateless by default: subagent senza memoria per garantire determinismo
- Comunicazione strutturata: obiettivo, contesto limitato, formato di output e vincoli
- Task decomposition: combinare pipeline sequenziali e map-reduce per efficienza
- Fail-fast e degradazione elegante: provare alternative, restituire risultati parziali utili
- Monitoraggio e metriche: success rate, qualità risposte, latenza, pattern di errore
Pattern di orchestrazione
I pattern pratici: pipeline sequenziale, map-reduce, consensus; evitare gerarchie profonde
- MapReduce per analisi di massa (es. analisi di centinaia di feedback)
- Sequential per report multi-step
- Consensus per decisioni critiche con voting/merge
Gestione del contesto e limiti
Passare meno contesto possibile: isolamento completo o contesto filtrato sono preferibili alla finestra estesa di messaggi
Strategie: summary espliciti, contesto strutturato o reference passing per documenti
Performance e ottimizzazione
Usare modelli adeguati, batching, caching per prompt-hash e parallelismo controllato per ridurre costi e latenza
Error handling pratico
Implementare retry (network, rephrasing, modello alternativo), backoff esponenziale e ritorno di partial results con suggerimenti operativi
Conclusione
La sintesi: mantieni gli agenti piccoli e specializzati, evita lo stato nei subagent, monitora tutto e scala con parallelismo e caching; questi pattern hanno permesso a UserJot di passare a una beta in produzione
FAQ
Cos'è il minimo sistema agentico AI necessario?
Un primary agent che mantiene il contesto e un subagent che esegue il lavoro; partire da qui e aggiungere solo quando necessario
I subagent devono davvero essere senza memoria?
Sì: la mancanza di stato riduce i bug e rende i risultati prevedibili
Come gestire i rate limit con esecuzioni parallele?
Usa un rate limiter token-bucket che lanci agenti fino al limite e metta in coda il resto
Quale modello usare per il primary agent e per i subagent?
Primary: modelli più profondi per ragionamento; subagent: modelli rapidi e mirati in base al compito
Come testare i sistemi agentici AI?
Testa i subagent con input fissi, orchestra con risposte mock e test end-to-end su dataset limitati
Quanto contestò passare ai subagent?
Il principio è meno contesto possibile: summary espliciti o contesto strutturato quando necessario