Fondamenti di AI
Workflow degli Agenti AI
Reti neurali, LLM e machine learning per i mercati.
In questa lezione
- Cosa rende un workflow AI un agente
- Dove gli umani dovrebbero rimanere nel ciclo di approvazione
Punti chiave
- 1Gli agenti combinano un modello con strumenti, contesto e regole di azione
- 2L'automazione ha bisogno di confini, log e comportamento di fallback
- 3L'approvazione umana dovrebbe rimanere sulle azioni che spostano denaro
Riepilogo della lezione
Un workflow di agente AI è più di un semplice prompt di chat.
Modello mentale
Workflow degli Agenti AI, senza il gergo
Un workflow di agente AI è più di un semplice prompt di chat. Combina un modello con strumenti, contesto, memoria, permessi e regole per quando le azioni possono avvenire.
- Cosa rende un workflow AI un agente
- Dove gli umani dovrebbero rimanere nel ciclo di approvazione
Meccanica
Come ragionare su i workflow degli agenti AI
Il modello interpreta il compito e sceglie o chiama gli strumenti.
Il contesto e la memoria modellano ciò che l'agente sa del lavoro precedente.
I guardrail definiscono quali azioni richiedono approvazione umana o devono essere bloccate.
- Gli agenti combinano un modello con strumenti, contesto e regole di azione
- L'automazione ha bisogno di confini, log e comportamento di fallback
- L'approvazione umana dovrebbe rimanere sulle azioni che spostano denaro
Esempio
i Workflow degli Agenti AI in pratica
Un agente di ricerca può raccogliere documenti di protocollo, sintetizzare i rischi e preparare una watchlist, mentre un umano approva separatamente qualsiasi trade o azione del wallet.
Errori comuni
Come i workflow degli agenti AI porta in errore gli studenti
Dare a un agente permessi ampi prima di definire i failure mode è all'indietro. Il workflow dovrebbe essere vincolato prima di diventare utile.
Note sul rischio
Prima di affidarti a i workflow degli agenti AI
L'uso errato degli strumenti, l'iniezione di prompt, il contesto stale, le assunzioni nascoste e i loop fuori controllo possono creare ricerca errata o automazione non sicura.
- Definisci gli strumenti consentiti.
- Richiedi approvazioni per le azioni.
- Registra ogni passo significativo.
Pratica
Trasforma i workflow degli agenti AI in un'abitudine
- Definisci gli strumenti consentiti.
- Richiedi approvazioni per le azioni.
- Registra ogni passo significativo.
Revisione
Termini chiave
- Wallet
- Software o hardware che memorizza le chiavi private che controllano i tuoi asset on-chain.
- Agente AI
- Software che persegue obiettivi autonomamente, sempre più usato negli strumenti cripto.
- Machine Learning
- Algoritmi che apprendono pattern dai dati invece di essere esplicitamente programmati.
- Large Language Model (LLM)
- Un modello AI addestrato a prevedere e generare testo dal contesto.
- Backtesting
- Testare una strategia su dati storici prima di rischiare capitale reale.
Note sulle fonti
Riferimenti editoriali
Questi riferimenti sono punti di partenza per verificare i meccanismi, le verifiche di rischio e il contesto del prodotto alla base di questa lezione.
Prima di continuare
Sai fare queste cose?
- Definisci gli strumenti consentiti.
- Richiedi approvazioni per le azioni.
- Registra ogni passo significativo.
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