Agenti AI autonomi: perché "lasciarli fare" non basta
Paolo Di Monte
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Agenti AI autonomi: perché "lasciarli fare" non basta
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Paolo Di Monte
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Il prompt engineering è davvero morto nell'era degli agenti AI? No: cambia forma. Un agente autonomo ha comunque bisogno di un obiettivo chiaro, strumenti appropriati, parametri misurabili, guardrail e condizioni d'arresto.
In questo video critico, abbastanza aspramente, la scorciatoia “basta impostare il loop e la macchina fa tutto” (in caso siate educati nei commenti, se siete in disaccordo).
Una richiesta vaga può infatti trasformarsi in iterazioni, token, costi e rilavorazioni fuori controllo.
Il punto non è tornare alle formule da guru del 2023, ma progettare meglio il lavoro: che cosa deve ottenere l'agente, con quali strumenti, come verifichiamo il risultato e quando deve fermarsi.
È una riflessione per consulenti, formatori, responsabili IT e professionisti che usano coding agent o automazioni in contesti reali. Non è un tutorial su Codex, un benchmark, un calcolatore di costi o una guida completa alla loop engineering. Il test quantitativo sui consumi di Codex annunciato nel finale sarà oggetto di un video successivo.
CAPITOLI
0:00 “Il prompting non serve più”
0:37 Il costo reale dell'autonomia
1:41 Dal role prompting al loop engineering
5:05 Obiettivi, strumenti e stop condition
5:42 Competenze, guardrail e responsabilità
8:12 Il prossimo test sui costi Codex
FONTI UFFICIALI
OpenAI, A practical guide to building agents: https://openai.com/business/guides-an...
OpenAI, Using Codex with your ChatGPT plan: https://help.openai.com/en/articles/1...
OpenAI, Codex rate card: https://help.openai.com/en/articles/2...
#AgentiAI #PromptEngineering #LoopEngineering
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