Agenti per LLM-based Apps: Pro e Contro
Definizione di agente
Un agente è un’entità che percepisce l’ambiente circostante attraverso sensori e agisce tramite attuatori. Nel contesto LLM, un agente autonomo sfrutta le capacità del modello per percepire, pianificare e agire.
Un esempio: Voyager, un agente LLM che esplora e padroneggia Minecraft autonomamente.
Pro
Gli agenti LLM sfruttano una vasta base di conoscenze. Framework come LangChain facilitano lo sviluppo con supporto per:
- Gestione della memoria
- Integrazione di tool esterni
- Retrieval di dati
Contro: sicurezza
La sicurezza è la sfida principale:
- Prompt injection — manipolazione dell’input per alterare il comportamento
- Violazioni della privacy e rischi di cybersecurity
- OWASP Top 10 for LLM Applications
Strategie di mitigazione:
- Filtri rigorosi sugli input
- Approvazione human-in-the-loop
- Sandboxing delle azioni dell’agente
Conclusione
L’equilibrio tra sicurezza e funzionalità richiede collaborazione continua tra sviluppatori e ricercatori. La potenza degli agenti LLM è reale, ma anche i rischi lo sono.