Guida agli Agenti AI
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16. Glossario e risorse

16.1 Glossario

A

Agente AI — Sistema software che usa un LLM per decidere azioni, le esegue tramite tool, osserva il risultato e ripete in un loop fino a un obiettivo o stop. (Cap. 1, 3)

Allucinazione — Affermazione plausibile ma falsa generata da un LLM. Dovuta al fatto che il modello predice token plausibili, non verificati. (Cap. 13)

API key — Credenziale per autenticare le chiamate alle API dei provider (OpenAI, Anthropic, ecc.). Va tenuta segreta.

Architettura agentica — Pattern strutturale di un agente: ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent, ecc. (Cap. 4)

Assistant message — Messaggio prodotto dal modello in una conversazione, sia testuale che con tool call. (Cap. 2)

B

Backoff esponenziale — Strategia di retry che raddoppia l'attesa a ogni tentativo (1s, 2s, 4s, 8s). Standard per rate limit. (Cap. 10)

C

Cache (prompt caching) — Meccanismo che consente di pagare meno per parti del prompt riutilizzate tra chiamate. (Cap. 10)

Chain-of-Thought (CoT) — Tecnica di prompting che chiede al modello di ragionare passo passo prima di rispondere. (Cap. 5)

Chunking — Spezzare un documento in pezzi (chunk) per indicizzazione in un vector store. Tipicamente 200-500 parole con overlap. (Cap. 7)

Claude — Famiglia di modelli LLM di Anthropic. Modelli principali: Opus (potente), Sonnet (bilanciato), Haiku (veloce/economico).

Claude Code — CLI di Anthropic, agente da terminale per sviluppatori. (Cap. 9)

Compaction — Compressione automatica della history quando si avvicina al limite del context window. (Cap. 7)

Context window — Quantità massima di token che il modello può "vedere" in una chiamata. (Cap. 2)

D

Dataset di valutazione (eval set) — Insieme di esempi rappresentativi usati per misurare la qualità di un agente. (Cap. 14)

Determinismo — Proprietà di un sistema che, dato lo stesso input, produce sempre lo stesso output. Gli LLM sono non deterministici per default. (Cap. 12)

E

Embedding — Rappresentazione numerica (vettore) del significato di un testo. Testi simili hanno embedding vicini. (Cap. 7)

Eval / evaluation — Misurazione strutturata di un agente su un dataset di test. (Cap. 14)

Extended thinking / reasoning mode — Modalità di alcuni modelli moderni dove fanno chain-of-thought interno prima di rispondere. (Cap. 2, 5)

F

Few-shot prompting — Tecnica di prompting che include esempi input/output per guidare il modello. (Cap. 5)

Fine-tuning — Allenamento aggiuntivo di un modello su un dataset specifico per specializzarlo. Costoso, statico (non in real-time).

Function calling — Vedi tool use. (Cap. 6)

G

GPT — Famiglia di modelli LLM di OpenAI (Generative Pre-trained Transformer).

Gemini — Famiglia di modelli LLM di Google.

GDPR — Regolamento europeo sulla protezione dei dati personali. Rilevante per agenti che processano dati di utenti EU. (Cap. 13)

Guardrails — Vincoli e validazioni per impedire all'agente di fare cose indesiderate (es. PII filtering, toxic check).

H

Hallucination — Vedi allucinazione.

Hook — In Claude Code (e in altri sistemi), script che si esegue automaticamente in risposta a eventi (es. dopo un edit). (Cap. 9)

Human-in-the-loop (HITL) — Pattern in cui l'umano interviene per approvare o decidere a passi critici dell'agente. (Cap. 12)

I

Idempotenza — Proprietà di un'operazione che, ripetuta più volte con gli stessi parametri, produce lo stesso risultato. Importante per tool con effetti collaterali. (Cap. 12)

Inference — Esecuzione di un modello pre-addestrato per generare output. La parte "runtime" che paghi all'API.

J

JSON mode / structured output — Modalità API che garantisce output JSON valido conforme a uno schema. (Cap. 5, 10)

K

Knowledge cutoff — Data dell'ultimo training del modello. Oltre, il modello non conosce eventi/fatti senza tool. (Cap. 2)

Knowledge base — Insieme di documenti su cui un agente fa RAG.

L

LangChain / LangGraph — Framework Python per costruire applicazioni LLM e agenti. (Cap. 11)

LLM (Large Language Model) — Modello di linguaggio di grandi dimensioni (Claude, GPT, Gemini, Llama, ecc.). (Cap. 2)

Loop (agent loop) — Il ciclo perceive → reason → act → observe → ripeti che definisce un agente. (Cap. 3)

Lost-in-the-middle — Effetto per cui i modelli "dimenticano" informazioni nel mezzo di prompt molto lunghi. (Cap. 2)

M

MCP (Model Context Protocol) — Standard aperto per esporre tool ad agenti compatibili. (Cap. 6, 9)

Memoria di lungo termine — Informazioni salvate fuori dal context per persistere tra sessioni. (Cap. 7)

Memoria episodica — Log delle azioni passate dell'agente, per debug e learning. (Cap. 7)

Multi-agent — Architettura con più agenti che cooperano (orchestratore-worker, debate, swarm). (Cap. 4)

N

Non-determinismo — Vedi determinismo.

O

Observability — Capacità di vedere cosa fa il sistema in produzione (log, traces, metriche). (Cap. 11, 12)

Orchestratore — Componente che coordina i sottosistemi (modello, tool, memoria) di un agente. (Cap. 3, 4)

P

Pairwise comparison — Tecnica di valutazione: invece di scoring assoluto, "tra A e B quale è meglio". (Cap. 14)

Plan-and-Execute — Architettura agentica: prima un piano completo, poi esecuzione. (Cap. 4)

Prompt — Tutto il testo che il modello vede prima di generare: system, user, history, tool result. (Cap. 5)

Prompt caching — Vedi cache.

Prompt engineering — Disciplina di scrivere prompt efficaci. (Cap. 5)

Prompt injection — Attacco in cui istruzioni malevole nel testo letto dall'agente lo dirottano. (Cap. 13)

Privilege separation — Pattern di sicurezza: tool potenti separati da contesti che leggono dati esterni non fidati. (Cap. 13)

R

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — Pattern: retrieve i chunk rilevanti da una knowledge base, includili nel prompt, genera risposta. (Cap. 7)

ReAct — Pattern Reason + Act: il modello alterna ragionamento e tool call. (Cap. 4)

Reflexion / self-critique — Pattern in cui l'agente critica e rivede il proprio output prima di consegnare. (Cap. 4)

Re-ranker — Modello che riordina i risultati di un retrieval per migliorare la qualità. (Cap. 7)

Role / system prompt — Le istruzioni di base che plasmano il comportamento del modello. (Cap. 2, 5)

S

Sampling — Processo di scelta del token successivo da una distribuzione di probabilità. Controllato da temperature, top-p, top-k. (Cap. 2)

Sandbox — Ambiente isolato per eseguire codice generato dall'AI senza accesso al sistema host. (Cap. 13)

SDK — Software Development Kit, libreria del provider per accedere all'API. (Cap. 10)

Self-consistency — Tecnica: chiamare il modello N volte, prendere la risposta più frequente. (Cap. 5)

Streaming — Ricezione dei token man mano che il modello li genera, per UX migliore. (Cap. 10)

Subagent — Agente lanciato da un altro agente per task delegati. (Cap. 4, 9)

System prompt — Vedi role.

T

Temperature — Parametro di sampling che regola creatività vs. determinismo. (Cap. 2)

Token — Unità in cui i modelli spezzano il testo. ~4 caratteri o 0.75 parole inglesi. (Cap. 2)

Tokenizer — Componente che converte testo in token e viceversa.

Tool / function — Funzione che il modello può chiamare. Agente = LLM + tool. (Cap. 6)

Tool call — Richiesta del modello di eseguire un tool con specifici parametri. (Cap. 6)

Tool result — Output del tool che torna al modello. (Cap. 6)

Top-p / top-k — Parametri di sampling alternativi/complementari a temperature. (Cap. 2)

TTL (Time To Live) — Quanto tempo un dato resta valido in cache. Per prompt cache: ~5 minuti. (Cap. 10)

V

Vector store — DB ottimizzato per cercare embedding simili. (Cap. 7)

W

Web search tool — Tool che permette all'agente di cercare nel web durante una risposta.

16.2 Risorse per approfondire

Documentazione ufficiale

Corsi e tutorial

  • DeepLearning.AI short courses (deeplearning.ai/short-courses) — Andrew Ng + provider, gratuiti, brevi (1-2 ore), molto pratici. Iniziare da: "ChatGPT Prompt Engineering for Developers", "Building Agentic AI Apps", "AI Agentic Design Patterns with AutoGen".
  • Anthropic Cookbook (github.com/anthropics/anthropic-cookbook) — Notebook eseguibili con pattern reali.
  • OpenAI Cookbook (cookbook.openai.com) — Idem in casa OpenAI.
  • LangChain Academy (academy.langchain.com) — Corsi gratuiti sui propri framework.
  • Promptingguide.ai — Riferimento community-driven sul prompt engineering.

Libri

  • "AI Engineering" — Chip Huyen (2024). La guida più completa al ciclo di vita di applicazioni AI. Highly recommended.
  • "Hands-On Large Language Models" — Jay Alammar, Maarten Grootendorst (2024). Dalla teoria a uso pratico, illustrato.
  • "Designing Machine Learning Systems" — Chip Huyen. Pre-LLM ma ancora rilevante per l'infra.

Paper di riferimento

  • "Attention Is All You Need" (Vaswani et al., 2017) — il transformer.
  • "Language Models are Few-Shot Learners" (Brown et al., 2020) — GPT-3, few-shot.
  • "ReAct: Synergizing Reasoning and Acting" (Yao et al., 2022).
  • "Reflexion" (Shinn et al., 2023).
  • "Toolformer" (Schick et al., 2023).
  • "Constitutional AI" (Bai et al., 2022) — Anthropic, sicurezza.

Tutti su arxiv.org con DOI o ID. Cercali per nome.

Newsletter e blog

  • The Batch (DeepLearning.AI) — Settimanale, panoramica AI. (deeplearning.ai/the-batch)
  • Import AI (Jack Clark) — Settimanale, lungo ma profondo.
  • Lilian Weng's blog (lilianweng.github.io) — Articoli tecnici dettagliati su agent, RLHF, ecc. Eccellente.
  • Simon Willison's blog (simonwillison.net) — Pratico, sperimenta tutto, scrive bene.
  • Anthropic blog (anthropic.com/news) — Aggiornamenti sui modelli e ricerca.

Community

  • r/LocalLLaMA (Reddit) — Comunità self-hosted, modelli aperti.
  • r/MachineLearning (Reddit) — Più accademica.
  • Hugging Face (huggingface.co) — Hub modelli aperti, dataset, demo.
  • Discord di LangChain, LlamaIndex, vari provider — Domande tecniche, supporto.
  • AI Engineer Summit (conferences.aiengineer.com) — Talks pratici.

Tool e piattaforme da provare

  • Modelli e API: Anthropic Console, OpenAI Playground, Google AI Studio, Together AI (open models hosted), Groq (inferenza velocissima).
  • Agenti CLI: Claude Code, Aider, Cursor.
  • Agenti consumer: ChatGPT, Claude.ai, Gemini, Perplexity.
  • Vector store gestiti: Pinecone, Weaviate Cloud, Qdrant Cloud.
  • Vector store self-hosted: Chroma, Qdrant, pgvector.
  • Observability: Langfuse (OSS), LangSmith, Helicone, Braintrust.
  • Eval: Promptfoo, DeepEval, Ragas.
  • Sandbox code execution: E2B, Modal, Daytona.

Per restare aggiornato (2026 e oltre)

Il campo si muove veloce. Strategia che funziona:

  1. Una newsletter settimanale seguita seriamente (non 10 a metà).
  2. Un account Twitter/X o Bluesky con i practitioners di riferimento (Andrej Karpathy, Simon Willison, Hamel Husain, Eugene Yan, ecc.).
  3. Un hands-on al mese: prova un nuovo modello, framework, pattern. Costruisci qualcosa.
  4. Un paper al mese (o un thread che lo spiega bene). Non per essere ricercatore, per capire la direzione.

Più importante di "stare aggiornato": avere una lista di problemi tuoi che vuoi risolvere con AI. Le novità da quel momento si auto-filtrano.

16.3 Da ricordare alla fine di tutto

Se di tutta questa guida dovessi tenere solo cinque cose:

  1. Un agente è LLM + tool + loop + obiettivo. Tutto il resto sono dettagli.
  2. Il prompt è codice. Versionalo, testalo, iteralo.
  3. Senza eval voli al buio. Costruisci il dataset prima del codice.
  4. Più piccolo, più semplice, più osservabile. Il sistema più complesso è quasi sempre il problema, non la soluzione.
  5. Costruisci qualcosa. Leggere ti dà vocabolario, costruire ti dà intuito.

Buon viaggio.