Agenti AI in azienda: come progettare strumenti che funzionano

Sempre più aziende stanno sperimentando gli agenti AI: sistemi in grado di eseguire compiti in autonomia, consultare documenti, chiamare servizi esterni e prendere decisioni. Ma c'è un problema che emerge di frequente nella pratica: l'agente sbaglia, chiama la funzione sbagliata, inserisce parametri errati, si blocca in loop di tentativi ripetuti. Il colpevole, nella maggior parte dei casi, non è l'intelligenza artificiale in sé, ma il modo in cui gli strumenti a disposizione dell'agente sono stati progettati. Capire questo punto fa la differenza tra un sistema AI che porta valore e uno che spreca tempo e risorse.

Il problema del "bloat" e della confusione

Quando si configura un agente AI, ogni strumento che gli si mette a disposizione occupa spazio nella sua "memoria di lavoro", tecnicamente chiamata contesto. Più strumenti ci sono, più contesto viene consumato, anche se quegli strumenti non vengono mai usati. Questo fenomeno, chiamato bloat, riduce progressivamente la capacità del modello di ragionare in modo efficace. Il risultato pratico è che l'agente diventa meno preciso man mano che la sessione si allunga.

A questo si aggiunge il problema della confusione: quando gli strumenti hanno nomi simili, descrizioni ambigue o troppe opzioni disponibili, il modello fatica a scegliere quello giusto. Tenta, sbaglia, riprova — e ogni tentativo fallito peggiora ulteriormente la situazione, aggiungendo altro "rumore" al contesto. È un circolo vizioso che porta l'agente a diventare sempre meno utile nel corso della stessa sessione di lavoro.

La soluzione non è semplicemente aggiungere descrizioni più dettagliate agli strumenti — anche questo approccio, se non calibrato, rischia di peggiorare il bloat. Si tratta piuttosto di una disciplina progettuale precisa: mostrare all'agente solo ciò che serve, nel momento in cui serve.

Cosa significa progettare bene uno strumento AI

Un errore comune, soprattutto nelle prime sperimentazioni aziendali, è esporre direttamente un'API esistente all'agente senza alcuna rielaborazione. Si presume che il modello sappia "arrangiarsi". Per casi semplici può funzionare, ma nella realtà operativa di una PMI — con dati eterogenei, processi articolati e documenti interni — questo approccio genera rapidamente problemi.

Progettare bene uno strumento per un agente AI significa invece rispettare alcune regole pratiche:

• Dare a ogni strumento un nome inequivocabile e una descrizione chiara del suo scopo specifico
• Limitare il numero di strumenti disponibili in ogni sessione, caricando solo quelli pertinenti al compito in corso
• Evitare sovrapposizioni semantiche tra strumenti diversi, che generano incertezza nel modello
• Strutturare i parametri in modo semplice, con valori ben definiti e pochi margini di ambiguità
• Testare il comportamento dell'agente in condizioni reali, non solo in scenari ideali

Questo tipo di progettazione — chiamata "context engineering" — è oggi una delle competenze più rilevanti per chi vuole portare gli agenti AI locali e autonomi all'interno dei propri processi aziendali in modo affidabile.

Perché questo conta per una PMI italiana

Per una piccola o media impresa, ogni inefficienza ha un costo diretto. Un agente AI che sbaglia ripetutamente non solo non produce valore, ma genera sfiducia nel team e rallenta l'adozione della tecnologia. Al contrario, un sistema ben progettato — anche con funzionalità limitate — può automatizzare attività ripetitive, rispondere a domande sui documenti aziendali e supportare decisioni operative in modo concreto e affidabile.

La buona notizia è che questi problemi sono risolvibili con le giuste scelte progettuali, e non richiedono necessariamente grandi investimenti tecnologici. Ciò che conta è la qualità del design, non la quantità degli strumenti.

Per le PMI che vogliono adottare agenti AI mantenendo il pieno controllo sui propri dati, una soluzione AI on-premise permette di configurare e personalizzare gli strumenti direttamente all'interno della propria infrastruttura, senza dipendere da servizi cloud esterni e nel pieno rispetto della normativa sulla privacy.