Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Framework [Foundations of agentic AI on AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-foundations/) esamina i modelli e i flussi di lavoro fondamentali che consentono un comportamento autonomo e mirato. Alla base dell'implementazione di questi modelli c'è la scelta del framework. Un *framework* è la base software del codice già scritto che fornisce un ambiente strutturato e funzionalità comuni per la creazione e la gestione degli strumenti e delle funzionalità di orchestrazione necessari per creare agenti di intelligenza artificiale autonomi pronti per la produzione. I framework di intelligenza artificiale agentica offrono diverse funzionalità essenziali che trasformano le interazioni grezze con modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) in sistemi coordinati e intelligenti in grado di ragionare, collaborare e agire: + **L'orchestrazione degli agenti** coordina il flusso di informazioni e il processo decisionale tra uno o più agenti per raggiungere obiettivi complessi senza l'intervento umano. + **L'integrazione degli strumenti** consente agli agenti di interagire con sistemi esterni, API e fonti di dati per estendere le proprie funzionalità oltre l'elaborazione del linguaggio. Per ulteriori informazioni, vedere [Panoramica degli strumenti](https://strandsagents.com/0.1.x/user-guide/concepts/tools/tools_overview/) nella Strands Agents documentazione. + La **gestione della memoria** fornisce uno stato persistente o basato sulla sessione per mantenere il contesto tra le interazioni, essenziale per attività di lunga durata o adattive. I framework più avanzati incorporano memoria a lungo termine per archiviare riepiloghi e preferenze degli utenti, consentendo esperienze agentiche personalizzate e contestualmente consapevoli. Per ulteriori informazioni, consulta [How to think](https://blog.langchain.com/how-to-think-about-agent-frameworks/) about agent framework sul blog. LangChain + **La definizione del flusso di lavoro** supporta modelli strutturati come catene, routing, parallelizzazione e cicli di riflessione che consentono un ragionamento autonomo sofisticato. + **L'implementazione e il monitoraggio** facilitano la transizione dallo sviluppo alla produzione con l'osservabilità per i sistemi autonomi. Per ulteriori informazioni, consulta l'annuncio sulla [disponibilità AgentCore generale di Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-bedrock-agentcore-is-now-generally-available/). Queste funzionalità sono implementate con approcci ed enfasi diversi in tutto il panorama del framework, ognuna delle quali offre vantaggi distinti per diversi casi d'uso di agenti autonomi e contesti organizzativi. Questa sezione descrive e confronta i principali framework per la creazione di soluzioni di intelligenza artificiale agentiche, con particolare attenzione ai loro punti di forza, limiti e casi d'uso ideali per il funzionamento autonomo: + [Agenti Strands](strands-agents.md) + [LangChain e LangGraph](langchain-langgraph.md) + [Crew AI](crewai.md) + [AutoGen](autogen.md) + [LlamaIndex](llamaindex.md) + [Confronto tra framework di intelligenza artificiale agentica](comparing-agentic-ai-frameworks.md) **Nota** Questa sezione tratta i framework che supportano specificamente l'agenzia dell'intelligenza artificiale e non copre le interfacce frontend o l'IA generativa senza agenzia.