Introduzione: Sfruttare gli agenti AI per ottimizzare i processi aziendali
Nel 2026, gli agenti AI sono passati da esperimenti a pilastri dell'automazione aziendale. MaComesi può sfruttare questa tecnologia per trasformare i workflow quotidiani in operazioni fluide e basate sui dati? La risposta risiede nell'integrazione di tre tendenze emergenti: modelli multimodali con decisioni calibrate, gestione degli intenti e piattaforme di apprendimento continuo.
Perché gli agenti AI sono fondamentali per i workflow aziendali oggi
Le aziende cercano da tempo l'automazione, ma gli agenti AI tradizionali spesso falliscono quando si tratta di:
- Comprendere il contesto sfumato delle richieste dei dipendenti
- Gestire più canali (testo, voce, immagini) senza soluzione di continuitÃ
- Adattarsi ai cambiamenti dei processi senza una riprogettazione continua del codice
I nuovi agenti colmano queste lacune, offrendo decisioni più rapide e accurate e liberando i team da attività ripetitive.
Le tecnologie chiave che stanno guidando questa trasformazione
Liquid AI d1-ultra: Decisioni multimodali in un unico passaggio
Il modellod1-ultradi Liquid AI segna una svolta. Fornisce probabilità calibrate sia per il testo che per le immagini in unsolo forward pass, con un punteggio di 65 sull'AA Decision Index. Per i workflow aziendali, ciò significa:
- Elaborazione più rapida delle richieste di approvazione (testo + controlli visivi)
- Maggiore fiducia nelle azioni intraprese dall'agente
- Riduzione della necessità di modelli separati per modalità diverse
openKylin: Da gestione delle risorse a gestione degli intenti
openKylin sta ridefinendo l'orchestrazione degli agenti. Anziché limitarsi a pianificare le risorse di calcolo, la piattaforma interpreta l'*intento* dietro ogni attività , mappandolo direttamente ai servizi aziendali. Il risultato è un'infrastruttura che:
- Inoltra automaticamente le richieste al livello di agente appropriato
- Adatta dinamicamente i livelli di servizio in base alla priorità e all'urgenza
- Offre visibilità in tempo reale sullo stato di avanzamento dei processi
CopilotKit CLiF: Apprendimento continuo da tracce di utilizzo
CLiF (Continual Learning Platform) trasforma le azioni degli utenti e le tracce degli agenti in nuovi skill, valutazioni e dati di fine-tuning. Per i team di sviluppo, ciò significa:
- Iterazioni più veloci: nugeri nuovi skill in minuti, non in settimane
- Adattamento automatico ai cambiamenti delle politiche aziendali
- Tracciabilità : ogni nuovo comportamento dell'agente è ricondotto a un caso d'uso reale
Guida passo-passo: Costruire un agente AI per un workflow aziendale
Esaminiamo un esempio concreto: unworkflow di approvazione delle spese. Utilizzeremo CLiF per creare un agente, d1-ultra per la valutazione multimodale e openKylin per l'orchestrazione.
1. Definire lo scopo dell'agente e il modello di prompt
# Spunto per il prompt dell'agente (Markdown + Prompt Engineering)
System: Sei un assistente per l'approvazione delle spese. Valuti le richieste basandoti su:
- Importo (massimo 5.000 USD per transazione)
- Categoria (viaggi, pasti, forniture)
- Prove (testo della ricevuta + immagine)
Usa il modello d1-ultra per stimare la probabilità di approvazione.
User: Invia una richiesta di rimborso spese.2. Inizializzare l'agente con CLiF
# Esempio di codice Python con CopilotKit CLiF
from copilotkit import CopilotKitClient
from liquidai import D1UltraClient
# Inizializza il modello di decisione multimodale
decision_model = D1UltraClient(model_name="d1-ultra")
# Configura il client CLiF con lo spunto dell'agente
clif_client = CopilotKitClient(
llm=decision_model,
prompt_template="spese_approvazione.md",
learning_enabled=True
)
# Crea l'agente
expense_agent = clif_client.create_agent(name="ExpenseApprover")3. Collegare l'agente alla piattaforma di gestione degli intenti di openKylin
openKylin esponerà l'agente come servizio basato sull'intento:
- Gli utenti inviano una richiesta di rimborso spese.
- openKylin interpreta l'intento ("richiesta di rimborso") e inoltra la richiesta a ExpenseApprover.
- ExpenseApprover recupera la ricevuta, la analizza con d1-ultra e restituisce una decisione.
Esempi pratici: Da un'idea all'implementazione
Supporto clienti
- Input:Messaggio del cliente con immagine di uno schermo rotto.
- Flusso dell'agente:
Onboarding dei dipendenti
- Input:Nuovo dipendente carica un documento di identità e un modulo di consenso.
- Flusso dell'agente:L'agente verifica la corrispondenza dei documenti, utilizza d1-ultra per l'estrazione multimodale dei dati e si auto-migliora tramite CLiF dopo ogni approvazione positiva.
Generazione di report
- Input:Comando vocale per un report sulle vendite settimanale.
- Flusso dell'agente:
Errori comuni e come evitarli
- Utilizzare il framing del prompt con vincoli espliciti (vedi spunto sopra).
- Abilitare il controllo di diversità di CLiF e ruotare periodicamente i set di addestramento.
- Colli di bottiglia nell'orchestrazione.Utilizzare le API di gestione degli intenti di openKylin per scalare orizzontalmente gli agenti.
Prospettive future: Cosa aspettarsi nel breve termine
Il 2026 sta assistendo a tre sviluppi interconnessi:
- Decisione multimodale più veloce:d1-ultra ridurrà ulteriormente la latenza, rendendo gli agenti adatti a interazioni in tempo reale.
- Skill a basso codice per CLiF:I team di business potranno creare nuovi comportamenti degli agenti con editor drag-and-drop, riducendo la dipendenza dagli ingegneri dell'AI.
- Model-as-Code con openKylin:Gli agenti saranno definiti come risorse dichiarative, semplificando il controllo delle versioni e la riproducibilità .
Conclusione: Trasforma i tuoi workflow con gli agenti AI di oggi
Costruire agenti AI per i workflow aziendali non è più un progetto futuro. Grazie a d1-ultra, openKylin e CopilotKit CLiF, puoi implementare sistemi che comprendono il contesto, apprendono continuamente e si integrano perfettamente nei processi esistenti. Inizia con un singolo caso d'uso, definisci un prompt chiaro e sfrutta le moderne piattaforme di apprendimento per creare un vantaggio competitivo in questo decennio.
Prossimi passi
- Identifica un workflow ad alto volume adatto all'automazione (ad esempio, approvazione delle spese).
- Progetta uno spunto di prompt che includa vincoli e criteri di decisione.
- Implementa un prototipo utilizzando il client CLiF e il modello d1-ultra.
- Collega il prototipo alla gestione degli intenti di openKylin per un'esperienza utente fluida.
Il futuro dei processi aziendali è già qui: è guidato da agenti intelligenti e adattivi.