Agentic AI: Architettura Sense-Think-Act e ToolRegistry

Agentic AI: è questo il confine dove l’Intelligenza Artificiale smette di rispondere a domande e inizia, finalmente, ad agire. Benvenuti nel primo capitolo del Corso di Agentic AI, un percorso interamente ideato e organizzato dal team di Impesud per ridefinire i confini dell’automazione aziendale.

Oggi il panorama tecnologico è chiaramente diviso in due: da una parte c’è chi usa l’AI generativa per creare contenuti, dall’altra chi la sfrutta per automatizzare processi complessi. In Impesud abbiamo scelto con decisione la seconda strada, focalizzandoci sulla costruzione di sistemi capaci di “fare”.

Siamo orgogliosi di presentare i risultati del Capitolo 1, il modulo che segna l’inizio di una trasformazione radicale: l’evoluzione dei Large Language Models (LLM) da semplici motori di ricerca testuale a veri e propri agenti operativi autonomi. Attraverso l’implementazione del loop Sense-Think-Act, abbiamo gettato le basi per un’intelligenza che non solo comprende il contesto, ma interagisce con il mondo reale attraverso strumenti e logiche di ragionamento avanzate.

Il Paradigma Agentico: Sense, Think, Act

In questa prima parte del corso, abbiamo stabilito una distinzione fondamentale tra Agent AI e Agentic AI, un pilastro della nostra metodologia didattica:

• Agent AI: È l’architettura software, il “guscio” che interagisce con l’utente.
• Agentic AI: È il comportamento autonomo. Un sistema è Agentic quando opera in un loop iterativo: percepisce l’input (Sense), valuta la strategia migliore (Think) ed esegue un’azione concreta nel mondo reale (Act).

Questo primo rilascio, il Mini Agent Toolkit, è la dimostrazione pratica di come un LLM possa essere istruito a non rispondere “a memoria”, ma a consultare attivamente strumenti esterni per fornire dati certi e verificabili.

Deep Dive Tecnico: Il Toolkit di Impesud

Il toolkit è stato costruito per essere modulare, sicuro e scalabile. Ecco i componenti chiave che abbiamo analizzato in questo primo modulo del corso:

1. Il ToolRegistry (Le “Mani” dell’AI)

Abbiamo progettato uno strato di astrazione chiamato ToolRegistry. Invece di vincolare l’AI a funzioni fisse, le abbiamo fornito una “cintura degli attrezzi”. L’agente può attingere dinamicamente a tool per il calcolo matematico, l’analisi meteorologica o il processamento di dati temporali. Questa architettura permette di aggiungere infinite capacità senza mai toccare il “cervello” centrale dell’agente.

2. Integrità del Prompt e Data Cleaning

Un punto critico riguarda il trattamento del dato. Nel nostro toolkit, l’agente agisce come un filtro intelligente: identifica il comando dell’utente, ne estrae il nucleo informativo e passa al tool solo i parametri necessari. Questo elimina il “rumore” di fondo e garantisce che l’azione finale sia millimetrica.

Affidabilità: Testing e Tracciabilità

Per Impesud, un agente AI è pronto per il business solo se è prevedibile. Abbiamo quindi integrato standard rigorosi di ingegneria del software:

• Validazione con Pytest: Abbiamo sviluppato una suite di test che simula scenari reali, errori di inserimento e tentativi di aggiramento delle policy.
• Logging Deterministico: Ogni azione, ogni “pensiero” e ogni output viene registrato. L’osservabilità non è un’opzione, ma un requisito per garantire la sicurezza del sistema.

Questo è solo l’inizio

Il codice sorgente di questa prima parte è disponibile per la revisione tecnica qui:

🔗 github.com/Impesud/mini-agent-toolkit

Il rilascio di questo toolkit segna la conclusione della Parte 1 del nostro corso. Abbiamo dato all’AI la capacità di pensare e di agire singolarmente.

Cosa aspettarsi dai prossimi capitoli? Nei prossimi moduli del Corso Agentic AI di Impesud, sposteremo l’asticella ancora più in alto seguendo un percorso strutturato: dalle fondamenta del Prompt Engineering alla progettazione avanzata di meccanismi di Planning & Reasoning. Il culmine del percorso ci vedrà impegnati sui sistemi Multi-Agente (MAS), dove diversi agenti specializzati collaborano per risolvere task di complessità aziendale estrema, per poi concludere con le frontiere dell’Advanced Agentic AI.

Seguiteci per non perdere il Capitolo 2. Il futuro dell’AI in Impesud non è solo parlare, è fare.

Settimana / Fase	Modulo / Argomento	Dettagli Principali
Pre-Work	Modulo Preparatorio	Fondamenta Python e Loop Sense-Think-Act. Sviluppo di “Mini Agent Toolkit”.
Settimane 1-3	Prompt Engineering Foundations	Fondamenti di LLM, tecniche di prompting (Zero/One/Few-shot), RAG e Chain-of-Thought.
Settimana 4	Project Week 1	Sviluppo di uno “Smart Data Processing Agent” per l’automazione delle note spese.
Settimana 5	Learning Break	Pausa per il consolidamento dell’apprendimento.
Settimane 6-8	Intro to Agentic AI Design	Architetture agentiche, Model Context Protocol (MCP), autonomia degli agenti ed etica.
Settimana 9	Planning & Reasoning	Paradigmi di pianificazione (CoT, ReAct) e trasformazione da RAG ad Agentic RAG.
Settimana 10	Project Week 2	Creazione di un “Automated Research Agent” per sintesi di informazioni multi-sorgente.
Settimana 11	Learning Break	Seconda pausa didattica del programma.
Settimana 12	Multi-Agent Systems (MAS)	Concetti di coordinamento, comunicazione tra agenti e teoria dei giochi applicata ai MAS.
Settimane 13-14	Advanced Agentic AI	Reinforcement Learning (RL), interazione umano-agente ed Embodied AI.
Settimana 15	Project Week 3	Sviluppo di un chatbot per il customer support integrato con knowledge base.
Settimana 16	Future & Masterclass	Sessioni sul futuro dell’Agentic AI, AGI e Masterclass conclusiva.

Puoi consultare il programma tecnico dettagliato nella pagina ufficiale del Corso Agentic AI Impesud