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# Evaluator Reflect-Refine Loop Patterns
<a name="evaluator-reflect-refine-loop-patterns"></a>

Attività come la generazione di codice, il riepilogo o il processo decisionale autonomo traggono grandi vantaggi dal feedback in fase di esecuzione, che consente al sistema di evolversi attraverso l'osservazione e il perfezionamento. Per renderlo operativo, il ciclo reflect-refine può essere implementato come un circuito di controllo del feedback basato sugli eventi, un modello ispirato all'ingegneria dei sistemi, adattato per flussi di lavoro autonomi e intelligenti.

Il diagramma seguente è un esempio di ciclo di feedback reflect-refine di Evaluator:

![\[Loop di feedback Reflect-Refine del valutatore.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/images/workflow-for-evaluator.png)


## Circuito di controllo del feedback
<a name="feedback-control-loop"></a>

Un circuito di controllo del feedback è uno schema che monitora i propri output e comportamenti, li valuta in base a criteri definiti o allo stato desiderato e quindi regola le proprie azioni di conseguenza. Questa architettura si ispira alla teoria del controllo ed è fondamentale in domini come le pipeline di automazione, integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD) e le operazioni di apprendimento automatico.

Il diagramma seguente è un esempio di circuito di controllo del feedback:

![\[Circuito di controllo del feedback.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/images/workflow-patterns-feedback-control-loop.png)


1. Una pipeline di distribuzione emette un evento BuildComplete.

1. L'evento attiva un processo di test o valutazione automatizzato che convalida la build.

1. Se la convalida fallisce (ad esempio, a causa di test non riusciti, problemi di sicurezza o violazione delle politiche), il sistema:
   + Emette un evento BuildComplete
   + Registra il problema o invia una notifica
   + Attiva un'azione riparativa o correttiva, ad esempio il rollback, l'applicazione di una patch o un nuovo tentativo

Il ciclo continua finché non produce un risultato o un'escalation accettabile o fino a quando non si verifica un timeout. Questo modello viene comunemente utilizzato per quanto segue:
+  EventBridge Regole di Amazon per indirizzare gli eventi alle attività di valutazione o riparazione
+ AWS Step Functions per una logica di ripetizione iterativa e una ramificazione dei risultati della valutazione
+ Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) o allarmi Amazon per i trigger di CloudWatch feedback e gli avvisi
+ AWS Lambda funzioni o lavoratori containerizzati per applicare azioni correttive

## Circuito di controllo del feedback (valutatore)
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Il flusso di lavoro di un valutatore è un ciclo di feedback cognitivo alimentato dai nostri agenti di LLMs ragionamento. Il processo è costituito dai seguenti elementi:

1. Un agente generatore o LLM produce un output (ad esempio, un piano, una risposta o una bozza).

1. Un agente valutatore esamina il risultato utilizzando un prompt di critica o una rubrica di valutazione.

1. In base al feedback, l'agente originale o un nuovo agente di ottimizzazione rivede l'output.

Il ciclo si ripete finché il risultato non soddisfa una serie di criteri, non viene approvato o raggiunge un limite di tentativi.

## Valutatore
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1. Un utente chiede a un agente di scrivere un riepilogo delle politiche.

1. L'agente generatore lo redige.

1. Un agente valutatore verifica la copertura, il tono e la correttezza legale.

1. Se la risposta è inadeguata, viene perfezionata e inviata nuovamente fino alla convergenza del ciclo di feedback.

Ciò consente l'autovalutazione, il perfezionamento iterativo e il controllo adattivo dell'output, il tutto senza l'intervento umano.

Il diagramma seguente è un esempio di circuito di controllo del feedback (valutatore):

![\[Circuito di controllo del feedback (valutatore).\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/images/workflow-patterns-evaluator.png)


1. Un utente esegue un'attività (ad esempio, redigere una strategia aziendale).

1. Un agente Amazon Bedrock genera una bozza iniziale utilizzando un LLM.

1. Un secondo agente (o un prompt di follow-up) esegue una valutazione strutturata (ad esempio, «valuta questo risultato in base a chiarezza, completezza e tono»).

1. Se la valutazione scende al di sotto di una soglia, la risposta viene modificata da:
   + Reinvocare il generatore con una critica incorporata
   + Invio del feedback a un agente di raffinazione specializzato
   + Iterazione fino al raggiungimento di una risposta accettabile

Componenti opzionali come AWS Lambda i controller AWS Step Functions possono gestire soglie di feedback, nuovi tentativi e strategie di fallback.

## Cose da asporto
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Laddove i tradizionali circuiti di controllo del feedback utilizzano eventi, metriche e logica di correzione per convalidare e regolare il comportamento del sistema, i loop di valutazione agentica utilizzano agenti di ragionamento per valutare, riflettere e rivedere l'output in modo dinamico.

In entrambi i paradigmi:
+ L'output viene valutato dopo essere stato generato
+ Le azioni correttive o di perfezionamento vengono attivate in base al feedback
+ Il sistema si adatta continuamente alla qualità o all'obiettivo prefissato

La versione agentica trasforma la convalida statica in riflessione semantica, permettendo agli agenti di automiglioramento di valutare la propria efficacia.