Una panoramica stratificata dei concetti chiave dell'AI Agentic. Comprendiamolo passo dopo passo: 1️⃣ LLMs (il livello fondamentale) Al centro, hai LLM come GPT, DeepSeek, ecc. Idee principali: - Tokenizzazione e inferenza: come il testo viene elaborato dal modello - Ingegneria dei prompt: progettare input per migliori output - API LLM: interfacce programmatiche per interagire con i modelli Questo è il motore che alimenta tutto il resto. 2️⃣ Agenti AI (costruiti su LLM) Gli agenti avvolgono gli LLM per abilitare azioni autonome. Responsabilità chiave: - Utilizzo degli strumenti e chiamata di funzioni: collegare gli LLM a API/strumenti esterni - Ragionamento dell'agente: metodi come ReAct o Chain-of-Thought - Pianificazione dei compiti: suddividere grandi compiti in compiti più piccoli - Gestione della memoria: tenere traccia della storia, del contesto e delle informazioni a lungo termine Gli agenti rendono utili gli LLM nei flussi di lavoro reali. 3️⃣ Sistemi agentici (multi-agente)...