- I framework di agenti LLM semplificano la creazione di agenti AI gestendo la memoria, il processo decisionale e le integrazioni di strumenti, risparmiando agli sviluppatori la scrittura di codice complesso da zero.
- I framework si differenziano per obiettivi, quindi la scelta dipende dal tuo caso d’uso e dalle esigenze tecniche.
- I framework per agenti LLM permettono agli agenti AI di collegarsi a sistemi esterni e basi di conoscenza, così da automatizzare compiti, recuperare informazioni e generare risposte contestuali.
- Il futuro degli agenti LLM si sta orientando verso l’orchestrazione di più agenti specializzati che lavorano insieme, semplificando compiti complessi tra diverse funzioni aziendali.
I large language model (LLM) hanno reso gli agenti AI più intelligenti, ma gestire la loro logica, i flussi di lavoro e le integrazioni è una sfida. È qui che entrano in gioco i framework per agenti LLM: forniscono la struttura per costruire, distribuire e scalare automazioni basate sull'AI.
Framework diversi risolvono problemi diversi: alcuni semplificano l’automazione dei flussi di lavoro, altri si concentrano sulla collaborazione tra agenti, altri ancora danno ai developer il pieno controllo sulla logica degli agenti.
Questa guida classifica i framework per agenti LLM in base alle loro funzionalità e casi d’uso, aiutandoti a individuare la soluzione più adatta alle tue esigenze.
Cosa sono i framework per agenti LLM?
Un framework per agenti LLM funge da centro di controllo AI, gestendo memoria, decisioni e integrazione di strumenti, eliminando la necessità di una programmazione manuale estesa.
Questi framework offrono moduli plug-and-play per memoria, integrazioni di strumenti e automazione dei flussi di lavoro, riducendo al minimo la necessità di codice complesso.
I framework di agenti LLM alimentano l’automazione guidata dall’IA in diversi settori. Migliorano il supporto clienti con chatbot, aumentano le vendite e la generazione di lead tramite outreach IA e ottimizzano i flussi di lavoro riducendo le attività manuali.
Questi framework facilitano anche il recupero delle informazioni, aiutando l’AI a mostrare dati rilevanti, supportare le operazioni interne come assistenti intelligenti e guidare l’automazione industriale in produzione e logistica.
Come scegliere un framework di agenti LLM
La scelta del framework per agenti LLM giusto dipende dal bilanciamento tra flessibilità, facilità d’uso e capacità di integrazione. Il framework migliore per te dipenderà dai seguenti fattori:
In definitiva, la tua scelta dovrebbe basarsi sulla complessità del progetto, sui requisiti di performance e sulla manutenzione a lungo termine.
I 6 principali framework per agenti LLM
Non tutti i framework di agenti LLM sono uguali. Alcuni eccellono nell’automazione dei chatbot, altri sono specializzati nella collaborazione tra agenti o in workflow AI personalizzati. Usa questa guida per confrontare le opzioni:
1. LangChain
LangChain è un framework open-source molto flessibile, noto per il suo approccio modulare allo sviluppo di applicazioni LLM. È particolarmente popolare tra gli sviluppatori che necessitano di un controllo dettagliato sui flussi di lavoro degli agenti AI.
Funzionalità principali
- Indipendenza dal modello: Funziona con GPT, Claude, Llama e altri modelli.
- Catene & Agenti: Supporta prompt multi-step e agenti AI completamente autonomi.
- Integrazioni Vector DB: Compatibile nativamente con Pinecone, FAISS, Weaviate, ecc.
- Comunità attiva: Ampia base di contributori con tutorial e progetti di esempio.
Prezzi
- Open Source: Nessun costo di licenza iniziale.
2. LlamaIndex
LlamaIndex offre funzionalità specializzate di indicizzazione e recupero dati per applicazioni basate su LLM. Aiuta a “nutrire” i tuoi agenti AI con porzioni rilevanti di dati, consentendo risposte più accurate e contestuali.
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Funzionalità principali
- Pipeline di indicizzazione robuste: segmenta ed elabora grandi raccolte di testi in modo efficiente.
- Metodi di recupero multipli: include chunking, indici basati su embedding e indici gerarchici.
- Storage Pluggable: Si integra con file locali, storage cloud o database vettoriali.
- Query in stile agente: consente agli LLM di recuperare autonomamente i dati più rilevanti.
Prezzi
- Open Source: Gratuito per progetti personali e commerciali.
3. AutoGen
AutoGen è uno strumento di automazione dei flussi di lavoro basato su modelli linguistici di grandi dimensioni, progettato per ridurre la complessità del codice. È ideale per creare pipeline di prompt multi-step e processi AI semplici.
Funzionalità principali
- Prompt Chaining: Collega facilmente prompt consecutivi per ragionamenti più profondi e step-by-step.
- Configurazione low-code: YAML o semplici script per definire i workflow.
- Template di workflow: Avvii rapidi per attività come sintesi, classificazione o Q&A.
- Asincrono e scalabile: Gestisce attività simultanee e carichi di lavoro su larga scala in modo efficiente.
Prezzi
- Open Source: Nessun costo di licenza per gli strumenti di base.
4. Botpress
Botpress è una piattaforma avanzata di AI conversazionale progettata per semplificare lo sviluppo di chatbot e workflow. Combina un’interfaccia grafica intuitiva con opzioni flessibili basate su codice, adatta sia a sviluppatori principianti che esperti.
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Funzionalità principali
- Visual Flow Builder: Crea percorsi conversazionali tramite un’interfaccia drag-and-drop.
- Integrazione LLM: Integra GPT, Claude, Llama o altri modelli.
- Ecosistema di plugin: amplia le funzionalità con componenti aggiuntivi predefiniti o personalizzati.
- Analytics & Monitoraggio: Monitora l’engagement degli utenti, i tassi di successo delle conversazioni e altro ancora.
Prezzi
- Pay-as-You-Go: Il piano gratuito include 1 bot e fino a 500 messaggi/mese.
- Plus: 79 €/mese con limiti di utilizzo più alti e funzionalità aggiuntive.
- Team: $446/mese per analisi avanzate e collaborazione.
5. Google Vertex AI
Google Vertex AI è una piattaforma ML avanzata per creare, distribuire e scalare modelli AI—compresi i large language model—nel cloud Google. L’integrazione profonda con i servizi GCP e l’infrastruttura gestita la rendono ideale per l’uso enterprise.
Funzionalità principali
- Infrastruttura gestita: Scalabilità senza sforzo con i servizi ad alta disponibilità di Google.
- Integrazione API Gemini: Accesso agli LLM Google più avanzati.
- AutoML & Pipeline: Semplifica i flussi di lavoro di addestramento, ottimizzazione e distribuzione dei modelli.
- Ecosistema GCP: Collegamento diretto a BigQuery, Dataflow e altri prodotti Google Cloud.
Prezzi
- Pay-as-You-Go: Basato sull’utilizzo di calcolo, storage e API di GCP.
- SLA Enterprise: Contratti personalizzati con supporto dedicato per implementazioni su larga scala.
6. CrewAI
CrewAI si concentra sull’orchestrazione di più agenti autonomi che lavorano insieme, ognuno con compiti specializzati. Sincronizzando processi paralleli, gestisce progetti complessi che richiedono competenze in diversi ambiti sotto un’unica regia.
Funzionalità principali
- Collaborazione multi-agente: Coordina più agenti su compiti distinti ma interconnessi.
- Orchestrazione dei flussi di lavoro: Definisci visivamente o tramite codice i processi e gestisci i passaggi di consegna dei compiti.
- Ruoli personalizzabili: Personalizza le capacità di ogni agente o l’accesso ai dataset.
- Libreria di integrazioni: Connettori rapidi per servizi di terze parti popolari (es. Slack, Trello).
Prezzi
- Starter Tier: Adatto a team piccoli con esigenze di concorrenza limitate.
- Piani Enterprise: Limiti di concorrenza più alti, integrazioni premium e supporto dedicato.
Trasforma gli LLM in agenti IA operativi
I framework agentici LLM rendono l’automazione AI accessibile, sia che tu stia costruendo chatbot, sistemi multi-agente o automazione di flussi di lavoro. La scelta giusta dipende dalle tue esigenze tecniche: alcuni puntano sulla personalizzazione, altri sulla facilità d’uso.
Botpress bilancia flessibilità e semplicità, risultando una scelta solida per l’automazione guidata dall’AI.
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Domande frequenti
1. Che ruolo ha la memoria nel comportamento degli agenti LLM?
La memoria svolge un ruolo cruciale nel comportamento degli agenti LLM consentendo di conservare e richiamare interazioni o decisioni precedenti. Questo permette all’agente di rispondere in modo contestuale in conversazioni multi-turno e migliora le prestazioni nei compiti che richiedono una comprensione a lungo termine.
2. Qual è la differenza tra un agente LLM e un bot tradizionale basato su regole?
La differenza tra un agente LLM e un bot tradizionale basato su regole sta nella flessibilità e nel ragionamento: i bot basati su regole operano con logiche fisse if-then, mentre gli agenti LLM usano la comprensione del linguaggio naturale e il ragionamento probabilistico per interpretare gli input e generare risposte contestuali.
3. In cosa differiscono i framework per agenti LLM dalle piattaforme di sviluppo AI generali?
I framework per agenti LLM sono progettati appositamente per costruire agenti che interagiscono tramite linguaggio, offrendo strumenti come la gestione della memoria e l’orchestrazione di ragionamenti multi-step. Al contrario, le piattaforme generali di sviluppo IA sono più ampie e si concentrano su aspetti come l’analisi predittiva.
4. Devo saper programmare per usare efficacemente i framework di agenti LLM?
Non è necessario saper programmare per usare framework di agenti LLM se scegli una piattaforma no-code o low-code come Botpress. Tuttavia, alcuni framework (ad esempio LangChain o Autogen) richiedono competenze di programmazione, soprattutto se vuoi creare logiche personalizzate o integrazioni complesse.
5. Quali tendenze dovrei aspettarmi negli agenti LLM nei prossimi 1-2 anni?
Nei prossimi 1-2 anni, aspettati che gli agenti LLM evolvano con sistemi di memoria più avanzati, maggiore autonomia nel raggiungimento degli obiettivi, migliore coordinamento tra più agenti e integrazioni più strette con API aziendali e fonti di conoscenza per l’esecuzione di compiti reali.
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