Introduzione
Oracle APEX ha sempre semplificato la creazione di applicazioni enterprise incentrate sui dati e sui flussi di lavoro. Con l’arrivo degli AI Agent, la piattaforma compie un salto qualitativo: gli sviluppatori possono ora realizzare applicazioni in cui gli utenti non solo pongono domande in linguaggio naturale, ma l’applicazione ragiona sul contesto, recupera informazioni di business e esegue azioni operative tramite strumenti dedicati.
Da assistente AI a AI Agent
Un assistente AI tradizionale risponde a prompt, riassume contenuti, riscrive testi o classifica input. È utile, ma limitato. Un AI Agent va oltre: lavora per raggiungere un obiettivo specifico. Il flusso tipico di un agente comprende:
- Comprendere l’intento dell’utente
- Determinare le informazioni necessarie
- Recuperare il contesto dall’applicazione
- Eseguire una o più azioni
- Osservare i risultati
- Continuare finché non si ottiene un risultato utile
Questo schema è comunemente definito agentic AI. In termini pratici, l’AI passa da fornire semplici informazioni a fornire analisi contestuali, identificare blocchi e suggerire azioni successive.
Cosa rende un sistema AI “agentic”?
Un sistema agentic combina tre capacità fondamentali:
1. Ragionamento sull’intento dell’utente
Il modello interpreta la richiesta e individua l’obiettivo reale, anche quando la domanda è vaga o di alto livello.
2. Accesso a capacità esterne
Il modello può invocare funzioni o strumenti definiti dall’applicazione per recuperare dati o eseguire azioni per conto dell’utente.
3. Esecuzione iterativa
Il sistema opera in un ciclo: chiede contesto, chiama uno strumento, analizza il risultato e prosegue fino al completamento del compito.
In questo modo l’AI non è più un semplice motore di testo, ma un orchestratore che si pone sopra la logica applicativa.
La chiamata a funzioni: fondamento degli AI Agent
Il blocco costitutivo degli AI Agent è la function calling, nota anche come tools. I grandi modelli linguistici non conoscono nativamente i dati, le regole di approvazione o i processi aziendali dell’applicazione. Hanno bisogno di un meccanismo sicuro e strutturato per interagire con tali risorse. La chiamata a funzioni fornisce esattamente questo canale.
Oracle APEX espone questa capacità tramite la sezione Tools. Lo sviluppatore definisce gli strumenti all’interno di un AI Agent; gli strumenti possono essere eseguiti sul server o sul client, su richiesta o in fase di preparazione del prompt di sistema, iniettando così un contesto sempre aggiornato.
Principio chiave: il modello non interroga direttamente le tabelle né esegue codice arbitrario. Opera solo su una lista curata di capacità dichiarate, garantendo al contempo controllo preciso e facilità di estensione.
Il ciclo dell’Agent in Oracle APEX
Una volta definiti gli strumenti, l’interazione diventa un ciclo anziché una singola risposta:
- L’utente invia un messaggio.
- APEX aggiunge il contesto della conversazione, il prompt di sistema e l’elenco degli strumenti disponibili.
- Il modello decide se rispondere direttamente o se è necessario chiamare uno o più strumenti.
- APEX esegue gli strumenti richiesti.
- I risultati degli strumenti vengono reinseriti nella conversazione.
- Il modello continua, effettuando ulteriori chiamate o producendo la risposta finale.
Questo loop è ciò che rende la funzionalità “agentica” piuttosto che puramente conversazionale.
Creazione dichiarativa di AI Agent in APEX
Oracle APEX introduce gli AI Agent con lo stesso approccio dichiarativo già noto agli sviluppatori:
- Creare un AI Agent come componente condiviso.
- Allegarlo a un’esperienza di chat AI Assistant.
- Definire gli strumenti (SQL, PL/SQL, JavaScript).
- Configurare i punti di esecuzione (augmented system prompt o on‑demand).
- Impostare parametri con tipi e validazione (APEX genera lo schema JSON).
La logica di business rimane in PL/SQL, i dati restano nel database Oracle e gli strumenti vengono eseguiti dove hanno più senso: lato server nel database o lato client nel browser. Un developer può passare dall’idea al prototipo operativo senza uscire dall’ambiente di sviluppo APEX.
Il modello degli strumenti
Gli AI Agent in APEX uniscono due tipologie di strumenti:
Strumenti di “Augment System Prompt”
Questi strumenti vengono eseguiti per ogni nuovo messaggio. I loro risultati vengono iniettati nella cronologia come messaggi di sistema, fornendo contesto come nome dell’utente, data corrente o informazioni estratte dinamicamente. È possibile implementare RAG (Retrieval‑Augmented Generation) analizzando la richiesta dell’utente o l’intera cronologia di chat e includendo i dati necessari.
Nota: se nella versione precedente erano stati usati “RAG Sources”, vengono migrati automaticamente a strumenti di tipo “Augment System Prompt”, mantenendo lo stesso comportamento.
Strumenti “On‑Demand”
Vengono attivati solo quando il servizio AI li invoca durante la generazione della risposta. Possono accettare parametri