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In Breve (TL;DR)
- A differenza dei semplici prompt utilizzati per LLM, che sono domande o richieste di testo, i prompt per gli agenti AI sono istruzioni più articolate che guidano un intero processo operativo.
- Un prompt efficace per un agente AI deve includere l'obiettivo principale, i vincoli, il contesto operativo e le metriche per definire il successo.
- Questo permette all'agente di ridurre le ambiguità e gli errori e di prendere decisioni più efficaci andando a soddisfare in autonomia le esigenze dell'utente.
Quando si parla di intelligenza artificiale, con il termine prompt si intende l’istruzione o la sequenza di input che guida il comportamento di un modello linguistico o di un agente autonomo.
Mentre nei semplici chatbot il prompt ha la funzione di domanda o richiesta testuale, negli agenti AI diventa un elemento più articolato, capace di definire obiettivi, vincoli, contesto operativo e modalità di interazione con eventuali strumenti esterni.
In questo senso, quindi, il prompt non è solo un testo da interpretare, ma un vero e proprio "programma di istruzioni" che detta le regole che può usare l’agente e ne condiziona le decisioni e le azioni.
Differenza tra prompt per LLM e prompt per agenti autonomi
ImageFlow/Shutterstock
Un Large Language Model (LLM) risponde a richieste basate prevalentemente sul linguaggio naturale, generando testi coerenti e pertinenti.
Un agente AI autonomo va ben oltre e utilizza il prompt come base per pianificare azioni sequenziali,interagire con ambienti esterni e adattarsi a vari scenari.
In poche parole, mentre un LLM tradizionale “risponde” a una richiesta fatta dall’utente, un agente AI “agisce” per svolgere quanto richiesto.
Questa distinzione porta con sé la necessità di strutturare i prompt non solo per ottenere una risposta linguistica, ma per guidare un processo decisionale dinamico e suddiviso in più compiti in sequenza.
Come costruire un prompt efficace per agenti AI
Tero Vesalainen/Shutterstock
Un prompt ben progettato per agenti AI deve contenere diversi livelli di informazione: anzitutto c’è l’obiettivo principale, ovvero il fine ultimo che l’agente deve raggiungere.
Ci sono, poi, vincoli e regole, che limitano o guidano le azioni possibili, il contesto operativo, come dati disponibili, stato della memoria o strumenti utilizzabili e, infine, le metriche di successo, utili per definire quando un compito può considerarsi completato.
Seguendo questo approccio l’agente è in grado di ridurre le ambiguità e massimizzare l’efficacia delle proprie decisioni.
Tecniche di prompting avanzato, cosa sono goal setting, memory injection, tool chaining
thanmano/Shutterstock
Negli agenti AI di nuova generazione sono emerse tecniche di prompting più sofisticate tra cui goal setting, memory injection e tool chaining.
Il goal setting è la definizione degli obiettivi espressi in modo chiaro e specifico che spesso sono suddivisi in sotto-task.
La memory injection è l’inclusione nel prompt di elementi di memoria storica o contestuale, in modo che l’agente possa mantenere una certa continuità tra le interazioni.
Il tool chaining è la capacità di richiamare strumenti esterni (API, motori di ricerca, database) e concatenarli in sequenze operative coordinate.
Grazie a queste tecniche il prompt non è solo in grado di restituire un input testuale, ma diventa un vero e proprio schema di orchestrazione cognitiva.
Esempi pratici di prompt per agenti AI
Treecha/Shutterstock
Un prompt per un LLM classico potrebbe essere, ad esempio, “scrivi un riassunto di questo articolo”.
Un prompt per un agente AI, invece, può assumere una forma più complessa e aggiungere molte più informazioni utili per riuscire a svolgere un dato compito nella maniera più efficace. Si potrebbe scrivere, ad esempio, "il tuo obiettivo è monitorare i trend di mercato relativi all’energia rinnovabile. Utilizza le API disponibili per raccogliere notizie aggiornate, sintetizza i dati in un report giornaliero e invia i risultati via email al team di analisi. Ricorda di evitare fonti non attendibili e di salvare i dati raccolti in un database consultabile.”
Questo esempio mostra chiaramente come un prompt per agenti AI possa essere un vero scenario operativo piuttosto che da semplice domanda.
Prompt dinamici e contestuali: come adattarli in tempo reale
PrimSeafood/Shutterstock
Uno degli aspetti più innovativi del prompting per agenti AI è la capacità di generare istruzioni dinamiche.
L’agente può, ad esempio, modificare il prompt in base al contesto, aggiornando obiettivi, regole e strumenti disponibili.
Questa flessibilità permette un elevato grado di personalizzazione e precisione altrimenti impossibile con i prompt statici.
Errori comuni da evitare nella scrittura dei prompt
1st footage/Shutterstock
Scrivere un prompt efficace richiede molta attenzione e ci sono alcuni errori piuttosto comuni che potrebbero comprometterne l’efficacia.
Ad esempio. essere troppo vaghi potrebbe lasciare l’agente AI senza una direzione precisa da seguire.
Dare obiettivi contraddittori potrebbe generare conflitti interni che, ovviamente, potrebbero avere ripercussioni negative sul risultato finale.
Da non sottovalutare la mancanza di contesto, che potrebbe impedire all’agente di prendere decisioni informate.
Allo stesso tempo anche un sovraccarico di istruzioni potrebbe aumentare la complessità del prompt ma senza migliorare l’efficacia.
Strumenti e risorse per testare e ottimizzare prompt
PixieMe/Shutterstock
Gli strumenti e le risorse per testare e ottimizzare i prompt sono essenziali per avere performance ottimali e, naturalmente, semplificare il lavoro degli sviluppatori.
Esistono diverse piattaforme che offrono ambienti di sviluppo dedicati per testare i prompt, tra i nomi più noti del settore ci sono PromptPerfect, PromptHub e Dust che permettono di gestire i prompt, tenendo traccia delle modifiche e riutilizzando i prompt più efficaci.
Sperimentare con diversi LLM, confrontando le risposte di modelli diversi (ad esempio, GPT-4, Llama 3 o Gemini) per lo stesso prompt, identificando quale modello è più adatto per un compito specifico.
Automatizzare i test per garantire che le modifiche a un prompt non compromettano le prestazioni generali.
Oltre all'uso di queste piattaforme, esistono diverse tecniche manuali per ottimizzare i prompt, tra queste ci sono i test A/B utili per confrontare due versioni di un prompt per vedere quale produce il risultato migliore.
La Chain of ThoughtPrompting che permette al modello di "pensare ad alta voce" prima di dare la risposta finale, migliorando la logica e l'accuratezza.
Lo Zero-shot Prompting che non fornisce esempi nel prompt o il Few-Shot Prompting ne include alcuni per guidare la risposta del modello.
E il Prompt Chaining che consente di suddividere un compito complesso in più prompt più semplici.
Per saperne di più:Cosa sono gli agenti IA
Domande frequenti (FAQ)
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Come costruire un prompt efficace per agenti AI?Un prompt ben progettato per agenti AI deve contenere diversi livelli di informazione: obiettivo principale, vincoli e regole, contesto operativo e metriche di successo.
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Qual è la differenza tra prompt per LLM e prompt per agenti autonomi?Un Large Language Model (LLM) risponde a richieste basate sul linguaggio naturale, mentre un agente AI autonomo utilizza il prompt come base per pianificare azioni sequenziali e interagire con ambienti esterni.
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Quali sono le tecniche di prompting avanzato per agenti AI?Tra le tecniche avanzate ci sono goal setting, memory injection e tool chaining, che permettono di definire obiettivi, includere elementi di memoria e concatenare strumenti esterni per orchestrare le azioni dell'agente.
