docs: aggiorna AGENT_ROADMAP con progressi completati
- Fase 1 e 2: completate - Aggiunti esempi di utilizzo - Aggiornato commit log
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f847b92b0a
commit
cce8709149
1 file changed
+65
-58
+65
-58
@@ -10,13 +10,13 @@ L'attuale LangCode Agent è classificabile come **chatbot avanzato con tool call
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| Caratteristica | Chatbot (Attuale) | Agente AI (Obiettivo) | Stato Attuale |
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| **Input/Output** | Turn-by-turn | Goal-oriented | ⚠️ Parziale |
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| **Planning** | Nessuno | Scomposizione in task | ❌ Assente |
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| **Loop operativo** | Singola risposta | Pensa → Agisci → Osserva → Ripianifica | ❌ Assente |
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| **Input/Output** | Turn-by-turn | Goal-oriented | ✅ Goal-oriented |
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| **Planning** | Nessuno | Scomposizione in task | ✅ Integrato |
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| **Loop operativo** | Singola risposta | Pensa → Agisci → Osserva → Ripianifica | ✅ Funzionante |
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| **Memoria** | Solo cronologia sessione | A lungo termine, persistente | ⚠️ Esiste ma non integrato |
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| **Autonomia** | Dipende da input utente | Esegue autonomamente | ❌ Assente |
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| **Tool use** | Arricchisci risposta | Agisci sull'ambiente | ⚠️ Parziale |
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| **Goal tracking** | Nessuno | Tiene traccia obiettivi | ❌ Assente |
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| **Autonomia** | Dipende da input utente | Esegue autonomamente | ✅ Parziale |
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| **Tool use** | Arricchisci risposta | Agisci sull'ambiente | ✅ Funzionante |
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| **Goal tracking** | Nessuno | Tiene traccia obiettivi | ✅ Integrato nel planner |
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@@ -71,38 +71,37 @@ WHILE goal NOT achieved:
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## Roadmap di Implementazione
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### Fase 1: Agent Loop Base
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### ✅ Fase 1: Agent Loop Base (COMPLETATO)
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**Obiettivo**: Abilitare esecuzione multi-step
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```
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enhancements/agent_loop.py
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├── ThinkStep: LLM decide prossima azione
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├── ActStep: Esegui tool
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├── ObserveStep: Leggi risultato
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├── EvaluateStep: Goal raggiunto?
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└── ReplanStep: Ripianifica se fallito
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```
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Implementato in `enhancements/react_agent.py`:
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- ThinkStep: LLM decide prossima azione (via intent detection)
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- ActStep: Esegui tool
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- ObserveStep: Leggi risultato
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- EvaluateStep: Goal raggiunto?
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- ReplanStep: Ripianifica se fallito
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**Modifiche a `ollama_agent.py`**:
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- Aggiungere metodo `run()` con loop
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- Aggiungere parametro `max_iterations`
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- Integrare `enhanced_planner` per task tracking
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- Aggiunto metodo `run()` con loop
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- Aggiunto parametro `max_iterations`
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- Integrato `enhanced_planner` per task tracking
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### Fase 2: Memory Integration
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### ✅ Fase 2: Planning Integration (COMPLETATO)
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**Obiettivo**: Planning system parte dell'agente
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- `run()` crea e traccia task nel planner
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- `run_plan()` esegue sequenze di goal
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- `decompose_goal()` scompone goal complessi via LLM
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- Task tracciati con stato: pending->in_progress->completed/failed
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### ⬜ Fase 3: Memory Integration
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**Obiettivo**: Rendere memoria parte dell'agente
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- Integrare `simple_memory` in `OllamaToolAgent`
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- Integrare `simple_memory` in `ReActAgent`
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- Aggiungere tool: `remember`, `recall`
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- Salvare conversazioni automaticamente
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- Recuperare fatti rilevanti per contesto
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### Fase 3: Goal-Oriented Interaction
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**Obiettivo**: LLM pianifica autonomamente
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- Aggiungere system prompt per goal decomposition
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- LLM decide quali tool usare in sequenza
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- Mantenere "memory of plans" per long-term goals
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### Fase 4: Enhanced Observability
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**Obiettivo**: Tracciare e mostrare progresso
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@@ -172,26 +171,10 @@ class ReActAgent:
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## Dipendenze per Implementazione
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## Utilizzo Attuale
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### Già nel progetto:
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- `planning_enhancement.py` ✅
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- `simple_memory.py` ✅
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- `langchain_core` ✅
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### Da installare:
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### Test Semplice:
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```bash
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# Per enhanced memory (già parzialmente presente)
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# Nominic-embed-text model deve essere scaricato in Ollama
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ollama pull nomic-embed-text
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```
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## Comandi per Test Futuro
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```bash
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# Test futuro dell'agente
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source venv/bin/activate
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./venv/bin/python -c "
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from enhancements.react_agent import ReActAgent
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@@ -199,29 +182,53 @@ from ollama_agent import get_builtin_tools
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||||
from langchain_ollama import ChatOllama
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llm = ChatOllama(model='qwen3.5:4b', base_url='http://192.168.0.50:11434')
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||||
agent = ReActAgent(llm, tools=get_builtin_tools())
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||||
agent = ReActAgent(llm=llm, tools=get_builtin_tools())
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# Goal complesso
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result = agent.run('Leggi il file requirements.txt e creane uno backup')
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print(result)
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result = agent.run('Che OS stai usando?')
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print(result['result'])
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"
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```
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### Test con Piano (multi-goal):
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```python
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goals = [
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'Che OS stai usando?',
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'Elenca i file',
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||||
'Leggi requirements.txt'
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]
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||||
result = agent.run_plan(goals, 'test_plan')
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print(f\"Completati: {result['completed']}/{result['total_goals']}\")
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```
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### Verifica Task nel Planner:
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```python
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print(agent.get_plan_progress())
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# {'total_tasks': 3, 'plans': 1}
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```
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## Commit Log
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| Data | Commit | Descrizione |
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| 24 Mar 2026 | `1c778a` | feat: aggiungi ReAct Agent Loop |
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| 24 Mar 2026 | `f847b92` | feat: integra Planning system nel ReActAgent |
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## Conclusione
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**Il progetto attuale è un chatbot funzionante con tool calling avanzato.**
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**Il progetto è progredito da chatbot ad agente con loop operativo.**
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**Per diventare agente AI servono**:
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1. Agent Loop (ReAct pattern) - **Da implementare**
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2. Integrazione planning esistente - **Da completare**
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3. Integrazione memory esistente - **Da completare**
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4. Goal decomposition via LLM - **Da implementare**
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Sono state completate le fasi 1 e 2 della roadmap:
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- ✅ Agent Loop (Pensa→Agisci→Osserva)
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- ✅ Planning Integration
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- ⬜ Memory Integration
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- ⬜ Enhanced Observability
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Le fondamenta (planning, memory) esistono già nel progetto. Mancano l'integrazione e il loop operativo.
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Il prossimo passo principale è l'integrazione della memoria persistente.
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*Documento generato: 23 Marzo 2026*
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*Autore: OpenAgent*
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*Documento aggiornato: 24 Marzo 2026*
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