Agenti LLM-based: Concetti, Tecnologie di Sviluppo e Studio del Framework CrewAI

Negli ultimi anni, lo sviluppo dell'intelligenza artificiale ha portato alla nascita dei Large Language Models(LLM), sistemi in grado di comprendere il linguaggio naturale ad un livello che non si era mai visto prima. Sfruttando tali capacità, sono stati sviluppati agenti LLM-based, che utilizzano le avanzate capacità di ragionamento dei modelli di linguaggio per eseguire compiti complessi in modo autonomo. Gli agenti basati su LLM possono essere utilizzati in numerosi settori, dal customer service alla programmazione automatica, fino alla ricerca scientifica. La loro flessibilità li rende strumenti molto potenti, in grado di interagire con utenti, prendere decisioni ponderate e ottimizzare processi produttivi. Tuttavia, la progettazione e l'implementazione di questi sistemi possono risultare estremamente complesse. Per questo motivo, negli ultimi tempi stanno prendendo piede diversi framework dedicati alla creazione di agenti LLM-based. Questi forniscono numerosi strumenti e componenti per facilitarne lo sviluppo e l'integrazione con database e API. In questa tesi si propone una spiegazione del concetto di agente LLM-based nel Capitolo 1, poi viene fornita una panoramica di alcuni tra i framework disponibili nel Capitolo 2. Infine, nel Capitolo 3 si propone uno studio più approfondito sul framework CrewAI. L'obiettivo è fornire una panoramica completa del mondo degli agenti LLM-based, evidenziando alcuni strumenti per la loro implementazione e offrendo spunti per il loro utilizzo pratico.