Gli AI Agent sono soluzioni avanzate progettate per percepire informazioni, ragionare, prendere decisioni e agire in modo autonomo. A differenza delle automazioni tradizionali come l’RPA (i.e. Robotic Process Automation), questi agenti non si limitano a eseguire istruzioni predefinite: possono adattarsi ai contesti, gestire l’imprevisto, autocorreggersi e migliorare le proprie performance nel tempo.
A distinguerli ulteriormente da strutture più rigide come i workflow LLM o le LLM chain, è proprio la componente di autonomia decisionale. Gli AI Agent non seguono un percorso statico e scolpito, ma si adattano in base a quanto appreso nel corso dell’esecuzione, operando in modo flessibile, dinamico e proattivo.
In questo articolo approfondiamo i principali pattern cognitivi alla base degli AI Agent, analizzandone logiche, caratteristiche e implicazioni progettuali.
I pattern cognitivi per sviluppare un AI Agent
Quando si sviluppa un AI Agent, la scelta del pattern cognitivo è cruciale: definisce come l’agente ragiona, prende decisioni, corregge i propri errori e, in alcuni casi, apprende nel tempo. Il pattern cognitivo è l’approccio metodologico che guida il comportamento dell’agente e determina la sua efficacia nei diversi contesti applicativi.
I pattern cognitivi più utilizzati oggi nello sviluppo di AI Agent sono:
- ReAct: ragionamento e azione step-by-step, con adattamento continuo basato sui dati raccolti lungo il percorso
- Reflection: autovalutazione e correzione iterativa prima di finalizzare la risposta, per garantire maggiore qualità e coerenza
- Reflexion: apprendimento progressivo basato sull’esperienza accumulata, per migliorare le prestazioni dell’agente nel tempo
Questi tre pattern rappresentano la base dei modelli cognitivi più efficaci per sviluppare agenti avanzati in grado di affrontare task complessi, adattarsi e migliorare.
In molti casi, nella pratica, i pattern cognitivi non vengono utilizzati in modo isolato. È possibile combinarli per costruire agenti autonomi più sofisticati, in grado di ragionare, agire, correggersi e migliorare progressivamente.
Un esempio noto di questa integrazione è Auto-GPT, una tipologia di agente progettata per operare in autonomia, che combina proprio questi pattern cognitivi per gestire task complessi e suddividere obiettivi in modo indipendente.
ReAct: Reasoning + Acting
ReAct nasce come paradigma di prompting. È stato introdotto da ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (2022) per strutturare i prompt in modo che un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) possa alternare in modo esplicito ragionamento e azioni pratiche.
A differenza del prompting tradizionale, dove il modello si limita a generare una risposta diretta, ReAct introduce un ciclo iterativo.
Il modello esplicita il proprio ragionamento, esegue azioni concrete, osserva i risultati e aggiorna la propria logica in base alle nuove informazioni raccolte.
Questo approccio guida il modello attraverso un flusso continuo di Think → Act → Observe → Repeat
Per comprenderne meglio la dinamica, si può fare un parallelo con una situazione familiare: immagina di dover organizzare una cena con amici all’ultimo minuto. Inizi con una domanda: “Cosa posso cucinare velocemente?” (pensiero). Cerchi una risposta controllando cosa hai in dispensa e in frigo (azione). Scopri che hai pasta, pomodorini e del basilico (osservazione) e quindi ti chiedi: “Ho abbastanza ingredienti per una pasta fresca?” Vai a cercare anche l’olio e il parmigiano (nuova azione) e ti accorgi che l’olio è finito. A quel punto riformuli il piano: “Meglio una pasta fredda con mozzarella e pomodorini”. Questo tipo di adattamento dinamico e ciclico rappresenta l’essenza del pattern ReAct.
Con il tempo, ReAct si è evoluto da semplice tecnica di prompting a pattern cognitivo. Oggi è una delle strutture più utilizzate nella progettazione di AI Agent per costruire sistemi in grado di:
- Interagire in modo dinamico con soggetti terzi, come API, knowledge base, strumenti esterni e ambienti operativi
- Implementare processi articolati in più passaggi successivi, mantenendo coerenza e contesto
- Prendere decisioni informate sulla base di feedback ricevuti in tempo reale
Comprendere ReAct significa riconoscere la sua doppia natura: è sia una tecnica efficace per strutturare i prompt, sia un modello cognitivo per progettare agenti intelligenti capaci di affrontare task complessi e variabili
Come funziona ReAct
Il ciclo operativo di un agente ReAct segue quattro fasi principali:
- Pensa (Thought): L’agente esplicita il proprio ragionamento e pianifica la prossima azione
- Agisce (Action): L’agente esegue un’azione concreta, come una ricerca su Internet, una chiamata API o un calcolo
- Osserva (Observation): L’agente valuta il risultato dell’azione svolta
- Ripete: In base all’osservazione, l’agente decide il prossimo passo e continua il ciclo
Questo processo continua fino alla risoluzione del compito.
Quando è utile ReAct
Il pattern ReAct è particolarmente adatto quando l’agente deve interagire con dati esterni, adattarsi in tempo reale e gestire processi multi-step. È efficace in compiti complessi dove le decisioni devono evolvere durante l’esecuzione.
ReAct è spesso utilizzato per sviluppare agenti che:
- Consultano fonti esterne durante il ciclo operativo
- Combinano strumenti e ragionamento per costruire risposte articolate
- Modificano strategia in base a nuove informazioni ottenute lungo il processo
Vantaggi e limiti
| Vantaggi | Limiti |
| Maggiore adattabilità | Richiede maggiore potenza computazionale |
| Migliore gestione di compiti complessi | Richiede prompt ben progettati |
| Processo trasparente e spiegabile | Ciclo più lento rispetto ad altri approcci |
Consigli per lo sviluppo di un Agente ReAct
Per implementare un agente ReAct è importante:
- Strutturare prompt efficaci: I prompt devono distinguere chiaramente la sezione di ragionamento (Thought), la sezione di azione (Action) e la sezione di osservazione (Observation)
- Integrare strumenti esterni: L’agente deve poter accedere a tool come API, calcolatrici o database per recuperare informazioni in tempo reale
- Gestire lo stato: È essenziale mantenere traccia del contesto tra le iterazioni per garantire coerenza e continuità nel processo decisionale
Il pattern ReAct è compatibile con architetture agentiche implementate con framework come LangGraph e LangChain, ed è particolarmente adatto per agenti multi-step complessi.
Reflection: Pensare prima di agire
Il pattern Reflection nasce come estensione naturale del concetto di chain of thought, ma si concentra non tanto sull’alternanza tra ragionamento e azione (come in ReAct), quanto sull’autovalutazione interna del processo cognitivo prima di arrivare a una conclusione.
L’obiettivo del pattern è migliorare la qualità delle risposte attraverso un meccanismo di verifica e correzione. In pratica, dopo aver prodotto una prima risposta o proposta, l’agente si ferma, la rilegge criticamente, ne analizza la coerenza, e – se necessario – la riformula prima di finalizzare il risultato.
Questa logica si avvicina a quella di un essere umano che, prima di consegnare un lavoro importante, si prende un momento per rileggerlo, valutare se ci sono errori o punti deboli e correggerli.
Reflection non comporta necessariamente l’esecuzione di azioni verso l’esterno (come ricerche o chiamate API): tutto avviene “nella testa dell’agente”, attraverso un processo interno di rilettura, valutazione e miglioramento.
Il ciclo Reflection si articola in tre fasi principali:
- Generazione: L’agente produce una prima proposta di risposta o output.
- Valutazione: L’agente analizza criticamente l’output prodotto, simulando una revisione da parte di un “sé critico”.
- Revisione: Se il risultato è insoddisfacente, l’agente riscrive la risposta tenendo conto dei punti deboli identificati.
Il ciclo può essere ripetuto più volte, fino a ottenere un risultato coerente e di qualità.
Quando è utile Reflection
Il pattern Reflection è ideale nei casi in cui è richiesta un’elevata accuratezza logica e semantica, e dove il rischio di errori sottili è significativo. È particolarmente utile quando:
- Le risposte devono essere corrette, complete e ben argomentate (es. generazione di codice, documenti, risposte complesse)
- L’agente deve anticipare possibili errori logici o fallaci e correggerli prima della finalizzazione
- Si vuole migliorare la robustezza del sistema senza aumentare le chiamate a fonti esterne
Reflection è molto utilizzato nella scrittura e debugging di codice, nella generazione di contenuti tecnici e in attività che richiedono precisione.
Vantaggi e limiti
| Vantaggi | Limiti |
| Maggiore accuratezza | Rallenta il tempo di risposta |
| Riduzione degli errori logici | Dipende fortemente dalla qualità del prompt |
| Miglioramento incrementale della qualità | Può essere ridondante in task semplici |
Consigli per lo sviluppo di un Agente Reflection
Per implementare efficacemente un agente Reflection è utile:
- Progettare prompt multilivello: strutturare la generazione e la riflessione come due fasi distinte, con ruoli espliciti (es. “assistant” e “reviewer”)
- Definire criteri di valutazione chiari: l’agente deve sapere su cosa basarsi per valutare un output (correttezza, chiarezza, aderenza al task, ecc.). In molti casi, la fase di valutazione può essere affidata a un modello diverso da quello usato per la generazione: ad esempio, si può impiegare un modello OpenAI per generare la risposta e un modello Anthropic per analizzarla criticamente, riducendo bias e aumentando l’affidabilità del giudizio
- Limitare il numero di cicli riflessivi: per evitare loop infiniti o inefficienze, è consigliabile fissare un massimo di iterazioni riflessive
Reflection può essere integrato facilmente in architetture agentiche basate su LLM, e risulta particolarmente potente in combinazione con pattern come ReAct, dove può essere applicato al termine di una sequenza di azioni per verificare la bontà del risultato prima della finalizzazione.
Reflexion: imparare dall’esperienza
Il pattern Reflexion rappresenta un’evoluzione nella progettazione di AI Agent: introduce una componente di apprendimento incrementale, basata sull’esperienza pregressa dell’agente. A differenza di ReAct (focalizzato sull’adattamento step-by-step) o Reflection (incentrato sull’autovalutazione istantanea), Reflexion permette all’agente di accumulare conoscenza tra sessioni, migliorando progressivamente le sue prestazioni nel tempo.
L’agente non si limita a correggersi all’interno di un task, ma memorizza ciò che ha appreso – successi, errori, strategie efficaci – e usa queste informazioni nelle successive esecuzioni.
Reflexion è quindi il pattern che introduce una vera forma di “esperienza” negli agenti cognitivi, trasformandoli da semplici esecutori a sistemi capaci di evolvere.
Il funzionamento di Reflexion può essere sintetizzato in quattro fasi:
- Generazione: L’agente affronta un compito come di consueto.
- Valutazione: Dopo aver completato il task, l’agente riflette sui risultati ottenuti, analizzando errori, scelte efficaci e punti di miglioramento.
- Sintesi dell’esperienza: Le osservazioni vengono trasformate in feedback strutturati e memorizzati in una memory pool (testuale o vettoriale).
- Reimpiego dell’esperienza: Alla successiva esecuzione, l’agente recupera i dati dalla memoria per adattare le sue decisioni e strategie.
Questo ciclo può essere ripetuto all’infinito, portando l’agente a migliorarsi nel tempo e a sviluppare un comportamento sempre più raffinato.
Quando è utile Reflexion
Reflexion è particolarmente utile in scenari dove:
- Gli stessi task devono essere ripetuti più volte nel tempo
- È vantaggioso imparare da errori e successi passati
- Serve sviluppare agenti più robusti e strategici in contesti dinamici
Esempi pratici includono: generazione di codice con debugging iterativo, gestione di sistemi multi-agente, ottimizzazione di strategie in ambienti mutevoli.
Vantaggi e limiti
| Vantaggi | Limiti |
| Capacità di apprendere e migliorare | Aumenta la complessità architetturale |
| Migliore performance in task ricorrenti | Richiede una memoria persistente ben strutturata |
| Comportamento più coerente nel tempo | Può introdurre bias se l’esperienza viene mal interpretata |
Consigli per lo sviluppo di un Agente Reflexion
Per progettare un agente Reflexion efficace è importante:
- Strutturare la memoria: L’agente deve poter salvare e recuperare facilmente informazioni rilevanti da sessioni precedenti.
- Curare il formato del feedback: Le riflessioni devono essere esplicite e riutilizzabili. Ad esempio: “L’approccio X ha fallito in presenza della condizione Y”.
- Bilanciare riflessione e azione: Non tutte le esperienze devono essere memorizzate; è utile selezionare solo quelle davvero significative.
Reflexion può essere implementato tramite architetture che supportano persistent memory (come LangGraph o sistemi personalizzati basati su embedding), e offre grandi vantaggi in scenari in cui l’ottimizzazione continua è un requisito chiave.
Scegliere (e combinare) il giusto pattern per agenti davvero intelligenti
Nel progettare un AI Agent, la scelta del pattern cognitivo non è un dettaglio tecnico, ma una decisione di architettura strategica. È ciò che determina come l’agente penserà, agirà, si correggerà e — in alcuni casi — imparerà davvero nel tempo.
ReAct offre flessibilità nell’azione; Reflection aggiunge qualità attraverso l’autovalutazione; Reflexion consente di accumulare esperienza. Nessuno di questi pattern è migliore in assoluto: ciascuno è più adatto in determinati scenari, e in molti casi la vera potenza nasce dalla loro combinazione.
La progettazione di un agente cognitivo non è mai solo una questione di prompt o di framework. È, prima di tutto, una questione di modello mentale: come vogliamo che l’agente ragioni? Quanto deve essere autonomo? Deve imparare? Deve essere prudente o esplorativo?
Pensare per pattern significa affrontare queste domande in modo strutturato. Significa costruire agenti non solo capaci di rispondere, ma capaci di ragionare, adattarsi e migliorare.
E in un mondo in cui l’automazione sta diventando sempre più intelligente, questa differenza è tutto.
Perché un agente intelligente non è quello che sa tutto, ma quello che sa migliorare ogni volta che sbaglia.
