Oracle APEX ha da sempre facilitato la costruzione di applicazioni aziendali basate su dati e flussi di lavoro. Con l'introduzione degli Agenti di Intelligenza Artificiale (AI), APEX compie un importante passo avanti: permette ai programmatori di creare applicazioni in cui gli utenti non solo possono formulare domande in linguaggio naturale ma possono anche ottenere risultati attivi grazie alla capacità del sistema di ragionare su contesto, recuperare dati aziendali ed eseguire azioni tramite strumenti.

Si tratta di un'evoluzione significativa rispetto alle esperienze AI basate su chat semplice. Invece di limitare l'intelligenza generativa alla produzione di testo o risposte statiche, gli Agenti di AI in APEX aprono la strada a modelli di interazione più ricchi, dove l'assistente collabora realmente con i flussi di lavoro dell'applicazione.

Questo articolo analizza cos’è un Agente di AI, come si collegano le idee fondamentali della sua funzionalità — come l’apprendimento automatico, l'esecuzione funzionale, il loop agente — e illustra chiaramente come Oracle APEX rende accessibili queste possibilità a sviluppatori aziendali. Si userà uno scenario concreto relativo a un CRM: un rappresentante di vendita che fa la seguente domanda: Cosa dovrei fare dopo?

Passare dagli Ai Assistants agli Ai Agents

Gli AI Assistants di base sono progettati principalmente per rispondere a suggerimenti. Sono in grado di riepilogare contenuti, riscrivere testi, classificare input, o rispondere a domande con le informazioni a disposizione. Questo è utile, ma limitante.

Gli agenti AI vanno oltre.

Invece di fornire solo una risposta, gli agenti mirano a raggiungere un obiettivo. Un tipico workflow agente si presenta così:

Capire l'intento dell’utente

Determinare quali informazioni sono necessarie

Recuperare il contesto dall'applicazione

Esaminare una o più possibili azioni

Osservare i risultati

Proseguire finché si riesce a consegnare un risultato utile

Questo modello più ampio è spesso descritto comeagentic AI.

In pratica, l’agentic AI permette all’applicazione di passare da:

Ecco alcune informazioni.

Ecco ciò che sta succedendo, cosa è bloccato e ciò che suggerisco da fare successivamente.

In applicazioni aziendali, questa distinzione è cruciale. Gli utenti non desiderano solo una risposta. Desiderano progressi su compiti specifici.

Che cosa rende un sistema AI "agentico"?

Un sistema agente combina tre capacità chiave.

1. Ragionamento sull’intento dell’utente

Il modello AI interpreta la richiesta e determina il reale obiettivo dell’utente, anche quando questa è ambigua o generica.

2. Accesso alle funzioni esterne

Il modello può richiamare funzioni o strumenti definiti dall’applicazione per recuperare dati o completare azioni al posto dell’utente.

3. Esecuzione iterativa

Il sistema agente opera in ciclo continuo: richiede contesto, chiama uno strumento, esamina i risultati e prosegue fino al completamento del compito.

Da un punto di vista progettuale, questo rappresenta uno sviluppo interessante. Il modello non viene più considerato come semplice motore di testo. Diventa un orchestratore che gestisce la logica sottostante dell’applicazione.

Funzioni di chiamata: la base degli agenti AI

La pietra miliare degli agenti AI è lachiamata di funzione, indicata anche comestrumenti.

I modelli linguistici grandi non conoscono i dati dell’applicazione, i record dei clienti, le regole di approvazione o i processi aziendali. Hanno bisogno di un sistema sicuro e strutturato per interagire con questi dati. La chiamata di funzione offre esattamente questa funzionalità.

Oracle APEX introduce questa capacità tramite glistrumenti. Un sviluppatore può definire strumenti sotto un agente AI, e gli strumenti possono essere eseguiti sia lato server che lato client. Inoltre, si possono configurare per essere eseguiti su richiesta, quando necessario, oppure per fornire contesto al prompt del sistema aggiungendo nuove informazioni ad ogni messaggio inviato dall'utente.

Il principio chiave è il seguente:I modelli non effettuano query dirette sui database né eseguono codice arbitrario. Esse operano su una lista curata delle funzionalità esposte dichiarativamente. Così, gli sviluppatori mantengono un controllo preciso su ciò che l’agente può fare, mantenendo integrato ed estendibile naturalmente il tutto.

Il ciclo agente in Oracle APEX

Dopo aver definito gli strumenti, l’interazione diventa un ciclo e non un semplice scambio richiesta-risposta.

Ecco come funziona:

L’utente invia un messaggio.

APEX include il contesto della conversazione, il prompt del sistema e gli strumenti disponibili.

Il modello decide se puo’ rispondere direttamente oppure se deve chiamare uno o più strumenti.

APEX esegue quegli strumenti.

I risultati degli strumenti vengono nuovamente aggiunti al contesto della conversazione.

Il modello prosegue, effettuando ulteriori chiamate oppure producendo la risposta finale.

Questo ciclo è ciò che rende il sistema agente e non semplicemente conversazionale.

Nota:I configuori AI delle release precedenti sono ora chiamati Agenti AI. Le configurazioni esistenti passano al nuovo sistema automaticamente — questa modifica riflette le nuove funzionalità, tra cui gli strumenti e l'orchestrazione multiplopasso.

Comprensione del modello strumentale

Un modo utile per comprendere il funzionamento degli agenti AI in APEX è pensare che uniscano due tipi di funzioni.

Aumentare il Prompt del Sistema

Gli strumenti per la modifica del Prompt del Sistema vengono eseguiti per ogni nuovo messaggio e i loro risultati vengono aggiunti al registro della conversazione come messaggi di sistema. Questi strumenti possono essere utilizzati per includere informazioni contestuali come il nome del corrente utente oppure la data e l’ora correnti. La Generazione Augmentata (RAG) può essere ottenuta analizzando opportunamente il messaggio corrente dell’utente, oppure l’intera cronologia della chat, e includendo i dati necess