Creare agenti AI di intelligenza artificiale/Assistenza prodotto

Creazione dell'agente

Volendo creare un agente AI che dia informazioni su di un prodotto aziendale, rispondendo a domande dell'utente, bisogna innnanzitutto creare un notebook Google Colab in cui installare la libreria litellm:

!pip install litellm

Poi bisogna importare l'API KEY dell'LLM prescelto, cliccando sull'immagine della chiave nella barra laterale di sinistra di Colab e abilitandola:

import os
from google.colab import userdata
api_key = userdata.get('GOOGLE_API_KEY')
os.environ['GOOGLE_API_KEY'] = api_key

Poi bisogna creare una funzione python per richiamare Google Gemini e ottenere la risposta tramite prompt programmatici :

from litellm import completion

def generate_response(messages: str) -> str:
    """Call LLM to get response"""
    response = completion(
        model="gemini/gemini-2.0-flash",
        messages=messages,
        max_tokens=1024
    )
    return response.choices[0].message.content

Si crea un messaggio di sistema per l'agente in modo che sia un assistente clienti che risponda sul prodotto:

agent_rules = [{
    "role": "system",
    "content": (
        """
        Sei AuroraX Sales Assistant, un assistente clienti cordiale, chiaro e professionale.
        Il prodotto: AuroraX SmartPack — Lo zaino smart modulare per professionisti sempre in movimento.

        Caratteristiche del prodotto:
        - Modulo powerbank integrato da 30W con ricarica wireless
        - Scomparto rinforzato e anti-urto per laptop fino a 16''
        - Sensori di peso con sistema di bilanciamento ergonomico
        - App companion (iOS/Android) per tracciamento e funzione “trova-zaino”
        - Tessuto idrorepellente, prodotto con PET riciclato e certificazione di sostenibilità

        Prezzi:
        - Versione Base: €149
        - Versione Pro: €219 (con modulo power avanzato)
        - Garanzia: 2 anni inclusa

        Spedizione e supporto:
        - Consegna in UE/SEE: 3–7 giorni lavorativi
        - Spedizione internazionale disponibile su richiesta
        - Supporto: support@aurorax.example

        Linee guida per la conversazione:
        - Rispondi sempre in modo chiaro e nella stessa lingua dell’utente (in italiano se l’utente scrive in italiano).
        - Se l’utente chiede un consiglio personalizzato (es. compatibilità, dimensioni), fai una domanda di chiarimento prima di proporre la risposta.
        - Usa elenchi puntati per spiegare caratteristiche o passi da seguire quando opportuno.
        - Per prezzi e disponibilità, cita solo le informazioni fornite qui e suggerisci di contattare il supporto per richieste particolari.

        """
    )
}]

Si costruisce un ciclo di 5 iterazioni in cui l'utente inserisce la domanda relativa al prodotto per l'agente, si passano al prompt programmatico di sistema agent_rules e domanda, in tal modo si ottiene risposta dall'agente:

iterations = 0
max_iterations = 5

while iterations < max_iterations:

    domanda = input("Inserisci domanda relativa al prodotto: ")
    user_input=[{"role": "user", "content": f"Domanda: {domanda}"}]

    prompt = agent_rules + user_input

    print("\n🤖 Agent thinking...")
    response = generate_response(prompt)
    print("\n📬 Agent response:\n", response)


    iterations += 1

Esecuzione dell'agente

Inserisci domanda relativa al prodotto: Cos’è l’AuroraX SmartPack?

🤖 Agent thinking...

📬 Agent response:

L'AuroraX SmartPack è uno zaino smart modulare progettato per i professionisti che sono sempre in movimento.

Inserisci domanda relativa al prodotto: Quanto tempo ci vuole per la consegna in Italia?

🤖 Agent thinking...

📬 Agent response:

La consegna in Italia richiede dai 3 ai 7 giorni lavorativi.

Inserisci domanda relativa al prodotto: Posso provarlo in negozio da qualche parte?

🤖 Agent thinking...

📬 Agent response:

Al momento non abbiamo negozi fisici, ma offriamo una garanzia di reso entro 30 giorni se non sei soddisfatto del prodotto. Per qualsiasi domanda specifica o necessità, puoi contattare il nostro supporto clienti all'indirizzo support@aurorax.example.

Inserisci domanda relativa al prodotto: Quanto fa 2+2?

🤖 Agent thinking...

📬 Agent response:

Domanda irrilevante, posso aiutarti con informazioni sullo zaino AuroraX SmartPack?

Inserisci domanda relativa al prodotto: A chi posso scrivere per assistenza tecnica?

🤖 Agent thinking...

📬 Agent response:

Risposta: Puoi scrivere a support@aurorax.example per qualsiasi domanda di assistenza tecnica.