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# Flusso di lavoro per valutatori e cicli Reflect-Refine
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Questo flusso di lavoro fornisce un ciclo di feedback in cui un LLM genera un risultato e un altro valuta o critica il risultato. Ciò promuove l'autoriflessione, l'ottimizzazione e i miglioramenti iterativi.

![\[Flusso di lavoro per il valutatore.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/images/workflow-patterns-evaluator-reflect-refine-feedback-loop.png)


Il flusso di lavoro del valutatore è ideale per scenari in cui la qualità, la precisione e l'allineamento dell'output sono importanti e in cui la generazione a passaggio singolo è inaffidabile o insufficiente. Questo flusso di lavoro eccelle quando gli agenti devono autocriticare, iterare e perfezionare i propri risultati, per soddisfare uno standard di correttezza più elevato o per esplorare alternative migliori basate sul feedback.

Questo flusso di lavoro è particolarmente efficace quando:
+ L'output include metriche di qualità soggettive (ad esempio stile, tono e leggibilità) o criteri oggettivi (ad esempio, correttezza, sicurezza e prestazioni).
+ L'agente deve ragionare sulla base di compromessi, valutare i vincoli o ottimizzare per raggiungere un obiettivo.
+ Sono necessarie ridondanza e garanzia di qualità integrate, specialmente in domini regolamentati, rivolti ai clienti o creativi.
+ Human-in-the-loop la revisione è costosa o non disponibile e si desidera una convalida autonoma.

Questo flusso di lavoro viene utilizzato per la generazione di contenuti, la sintesi e la revisione del codice, l'applicazione delle policy, il controllo dell'allineamento, l'ottimizzazione delle istruzioni e la postelaborazione RAG. È utile anche per gli agenti che si migliorano da soli, dove il feedback continuo aiuta a modellare risposte migliori nel tempo per creare cicli decisionali affidabili e autonomi.

## Casi di utilizzo comune
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+ Agenti della squadra rossa rispetto agli agenti della squadra blu
+ Agenti che generano, valutano e rivedono codice o piani
+ Garanzia della qualità, rilevamento delle allucinazioni e applicazione dello stile

## Funzionalità
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+ Supporta la generazione e la valutazione disaccoppiate utilizzando diversi modelli (ad esempio, Claude per la generazione e Mistral per la valutazione)
+ Il feedback è strutturato e utilizzato per richiedere risultati rivisti
+ Supporta più iterazioni o soglie di convergenza