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1. Dalla precisione delle parole al ruolo consapevole
Quando ho iniziato a sperimentare con i grandi modelli linguistici, il mio primo ostacolo è stato capire cosa chiedere. Non bastava lanciare una frase generica; dovevo insegnare al modello a indossare un “cappello” specifico. Così è nato il prompt engineering: formulare richieste nitide, assegnare ruoli – “Sei un avvocato esperto di diritto del lavoro” o “Sei un backend engineer che deve ottimizzare una query SQL”.
Questa pratica, per me, è stata come allenare un muscolo: più preciso è il movimento, più efficace è il risultato. Un prompt ben scolpito riduce il rumore di fondo e indirizza l’attenzione del modello verso la risposta più pertinente. Ho imparato a sfruttare pochi ma potenti token, a definire vincoli (lunghezza, tono, formato) e a usare “instruction framing” per guidare la logica interna.
Il valore pratico è evidente: con un prompt corretto riesco a ridurre i cicli di revisione, a risparmiare tempo nella generazione di codice e a ottenere documenti legali con una struttura già pronta. Tuttavia, il prompt da solo ha un limite insormontabile: la finestra di contesto è finita. Quando il compito richiede più di qualche centinaio di parole di informazione di background, devo passare a qualcosa di più sofisticato.
2. Riempire la finestra di contesto: il salto al context engineering
Il passaggio successivo nella mia roadmap è stato introdurre il context engineering. Qui il problema non è più “cosa chiedere”, ma “quante informazioni inserire”. La finestra di contesto di un LLM è come una lavagna a cui posso scrivere solo un numero limitato di righe prima di dover cancellare.
La soluzione che ho adottato è stata l’uso di Retrieval‑Augmented Generation (RAG). In pratica, prima di inviare il prompt, recupero documenti, snippet di codice o specifiche tecniche pertinenti e li incollo nella request. Il trucco è scegliere solo quello realmente necessario: estrarre le sezioni più rilevanti, riassumerle, magari comprimerle con tecniche di embedding.
Immagina di dover costruire una funzionalità di checkout per un e‑commerce. Invece di lanciare l’intero manuale API del gateway di pagamento, prelevo solo le parti che descrivono le chiamate di autorizzazione e i parametri obbligatori. Il modello, con quel contesto mirato, genera il codice corretto al primo tentativo, riducendo drasticamente gli errori di integrazione.
Il mio approccio al context engineering è quasi chirurgico: analizzo il flusso di lavoro, individuo i punti di “collo di bottiglia” informativo e costruisco un “pacchetto di contesto” su misura. Questa fase richiede una buona conoscenza dei dati disponibili e una strategia di ranking per il retrieval, ma il risultato è una maggiore coerenza e un salto qualitativo nella capacità del modello di operare su problemi reali e complessi.
3. Agenti autonomi: dal singolo modello a una squadra di collaboratori
Con il prompt e il context sotto controllo, mi sono trovato di fronte a compiti che non potevano più essere risolti da una singola risposta testuale. Era il momento di far parlare il modello con il mondo esterno. Ecco che entrano in scena gli agenti AI.
Un agente è una “istanza” del modello dotata di capacità di eseguire azioni – chiamare API, leggere o scrivere file, inviare email – e di mantenere uno stato interno. La differenza sostanziale rispetto al semplice LLM è l’autonomia: l’agente decide quando e cosa fare, basandosi sul risultato delle proprie azioni precedenti.
Ho iniziato con sub‑agent: piccoli bot che svolgono compiti elementari, ad esempio estrarre dati da una tabella CSV o validare un JSON. Poi ho combinato più sub‑agent in team di agenti, dove ciascuno prende in carico una fase di un processo più ampio, come la pipeline di sviluppo software (analisi dei requisiti → generazione di mockup → stesura di test unitari → revisione del codice).
Il passo più audace è stato sperimentare le swarm di agenti, reti dinamiche in cui centinaia di micro‑agenti interagiscono in parallelo, scambiandosi messaggi e coordinandosi per risolvere problemi che richiedono calcolo distribuito o ricerca multi‑modalità. In pratica, ho trasformato un singolo modello in una vera e propria “società digitale”, capace di suddividere e riconquistare compiti complessi.
Il vantaggio pratico è duplice: velocità (le attività si eseguono in parallelo) e resilienza (se un agente fallisce, gli altri possono compensare). Il costo, però, è la necessità di orchestrare questi attori, definire protocolli di comunicazione e gestire i conflitti. È qui che entrano in gioco i successivi livelli ingegneristici.
4. Loop engineering: far lavorare l’agente fino al risultato
Una volta che ho una rete di agenti, il problema più comune è sapere quando fermarsi. Se un agente genera una bozza di codice, ma il test fallisce, devo chiedergli di riprovare. Se il risultato non è ancora soddisfacente, devo farlo iterare. Qui entra il loop engineering, introdotto da Ralph Loop, che trasforma l’attività dell’agente in un ciclo controllato.
Il principio è semplice: definire una condizione di arresto (tempo massimo, numero di iterazioni o raggiungimento di un obiettivo) e lasciare che l’agente continui a rielaborare il proprio output finché la condizione non è verificata. Ho implementato questo meccanismo su diversi fronti:
- Correzione di bug: l’agente analizza l’errore, propone una patch, la testa; se il test passa, il loop termina, altrimenti ricomincia.
- Ottimizzazione di performance: l’agente genera varianti di una query, misura il tempo di risposta, conserva la migliore e ripete finché non supera una soglia.
- Creazione di contenuti: l’agente scrive un articolo, lo confronta con metriche di leggibilità, lo riscrive finché non ottiene un punteggio target.
Il loop non è un semplice “retry”; è una ciclo di feedback che incorpora valutazioni esterne (metriche di test, risultati di API, feedback umano) e guida l’agente verso la convergenza. Questo approccio ha cambiato radicalmente la mia produttività: non devo più intervenire manualmente a ogni passo, ma lascio che il sistema “si auto‑corregga” entro i limiti che ho impostato.
5. Harness engineering: costruire il telaio intorno al modello
Mentre gli agenti e i loop si occupano del cosa fare, il harness engineering si preoccupa del come fornire al modello le risorse necessarie per eseguire al meglio il proprio lavoro. In pratica, progettiamo l’infrastruttura che “avvolge” l’LLM, ottimizzando la gestione della memoria, la compressione della finestra di contesto e la persistenza dello stato a lungo termine.
Le mie esperienze con diverse varianti di LLM (Claude Code, Codex, Open Code, Deepsic Harness) mi hanno insegnato che:
- Compressione dinamica: ridurre i token superflui mantenendo le informazioni chiave, ad esempio usando schemi di summarization incremental.
- Persistenza dello stato: salvare i risultati intermedi in un “memory store” esterno, così l’agente può ricaricare il contesto senza ricominciare da zero.
- Gestione delle dipendenze: tenere traccia di librerie, versioni di API e configurazioni ambientali, evitando conflitti durante le esecuzioni.
Il risultato è un “casing” robusto che permette agli agenti di operare su task a lungo orizzonte, come la gestione di un progetto di sviluppo che si estende per mesi. Senza un harness ben progettato, il modello si “scioglie” nella quantità di dati, perdendo coerenza e capacità decisionale.
6. Graph engineering: orchestrare migliaia di agenti con workflow dinamici
Il culmine della mia evoluzione ingegneristica è stato l’adozione del graph engineering, introdotto dalle Dynamic Workflow. Invece di gestire gli agenti come entità isolate o in piccoli gruppi, creo un grafo di dipendenze dove ogni nodo rappresenta un agente (o un sub‑agent) e gli archi definiscono il flusso di informazioni e le condizioni di attivazione.
Questo approccio consente di:
- Scalare a migliaia di agenti senza perdere tracciabilità, perché il grafo è una mappa navigabile.
- Comporre sei pattern di collaborazione (sequenziale, parallelo, condizionale, iterativo, ricorsivo, aggregativo) a seconda della natura del problema.
- Adattare dinamicamente il workflow: se un nodo fallisce, il grafo può reroute verso un agente di fallback o avviare un sub‑workflow di recupero.
Un esempio concreto: ho progettato un sistema di supporto clienti che, a partire da una richiesta testuale, attiva simultaneamente un agente di classificazione, uno di estrazione dati, uno di generazione risposta e, in caso di ticket critici, un agente di escalation verso un team umano. Il grafo garantisce che ogni fase sia completata prima di passare alla successiva, ma permette anche l’esecuzione in parallelo di task indipendenti, riducendo il tempo di risposta da minuti a secondi.
Il graph engineering, quindi, trasforma gli LLM da “generatori di testo” a architetture modulari in grado di orchestrare processi complessi, simili a una fabbrica digitale dove robot software collaborano in sincronia.
7. Riflessioni finali: dove sto andando e cosa puoi fare anche tu
Guardando indietro, il percorso dall’ingegneria del prompt alla costruzione di grafi di migliaia di agenti sembra quasi una metafora della crescita personale: si parte da una buona comunicazione, si impara a contestualizzare le proprie idee, si sviluppano capacità collaborative, si sperimenta il miglioramento continuo e, infine, si costruisce un ecosistema che funziona anche senza la tua supervisione costante.
Il punto cruciale è che, nonostante la complessità dei livelli successivi, tutti gli step si fondano su due pilastri: chiarezza dell’obiettivo e gestione efficiente delle risorse (token, tempo, memoria). Se riesci a mantenere questi principi, ogni nuova tecnica – che sia loop, harness o graph – si integra quasi naturalmente.
🚀 Cosa puoi provare subito?
- Rivedi i tuoi prompt: aggiungi ruoli concreti e vincoli di formato.
- Inserisci un piccolo “retrieval step” prima di chiedere al modello di generare codice complesso.
- Sperimenta un mini‑loop: chiedi al modello di migliorare una risposta finché non supera una soglia di leggibilità.
Se ti trovi di fronte a un problema che richiede più di una singola risposta, immagina già il grafo che potresti costruire. Anche un semplice diagramma su carta può aiutarti a visualizzare le dipendenze e a decidere quali agenti introdurre.
💡 Invito: raccontami quale fase della trasformazione ti ha colpito di più, o condividi un caso in cui hai provato a far interagire più agenti. Sono curioso di capire come stai applicando questi concetti al tuo lavoro e di confrontarmi sulle soluzioni più efficaci. Scrivimi nei commenti, sarò felice di approfondire insieme!
Contenuto redatto con l’ausilio di sistemi di intelligenza artificiale e revisionato dalla redazione.