Principio 5delegation

Sostituire la magia implicita con modelli mentali chiari

Il prodotto dovrebbe aiutare gli utenti a comprendere cosa il sistema può fare, cosa sta facendo attualmente, cosa non può fare e quali condizioni governano il suo comportamento.

Fatti chiave

Cluster: delegation
Rischio principale: Gli utenti attribuiscono un livello di agenzia, affidabilità o competenza che il sistema non possiede effettivamente.
Esempi correlati: 6 esempi in libreria
Libreria di dottrina: Riferimento interno alla dottrina

Perché questo principio è importante?

La fiducia è rafforzata quando gli utenti possono formare aspettative accurate. I sistemi che sembrano intelligenti ma rimangono mal definiti creano confusione, uso improprio e affidamento errato.

Descrivere le capacità in termini chiari e specifici.

Distinguere tra suggerimento, esecuzione e automazione.

Rendere espliciti permessi, dipendenze e limitazioni.

Indicare quando un'azione richiede approvazione e quando procede in modo indipendente.

Quale fallimento previene questo principio?

Gli utenti attribuiscono un livello di agenzia, affidabilità o competenza che il sistema non possiede effettivamente.

AI come abbellimento dell'interfaccia: Un prodotto convenzionale è dotato di un input testuale e viene etichettato come intelligente, senza alcun cambiamento significativo nel modello operativo.

Autonomia simulata: Il sistema appare autonomo nel linguaggio o nella presentazione ma non può agire con un'indipendenza significativa.

Esecuzione opaca: Il lavoro avviene in background senza uno stato adeguato, responsabilità o recuperabilità.

Come applico questo principio in pratica?

La libreria di implementazione contiene esempi ispezionabili e rieseguibili che mostrano questo principio applicato in codice reale. Studia i source path, le librerie scelte e le dipendenze di runtime, non solo il nome del pattern.

Esempio di implementazione

Livello 1: LLM aumentato — Singola chiamata API

Una singola chiamata al modello con output strutturato, system prompt e contesto. Nessun loop, nessuno strumento. (script · advanced)

Ispeziona l'implementazione

Esempio di implementazione

Livello 2: Catene di prompt e routing — DAG deterministici

Più chiamate LLM in una sequenza fissa. È il codice a controllare il flusso, non il modello. (script · advanced)

Ispeziona l'implementazione

Esempio di implementazione

Livello 3: Agente con chiamata di strumenti — Autonomia circoscritta

L’agente decide quali strumenti chiamare e in quale ordine, ma solo all’interno di un insieme fisso di capacità ben definite. (script · advanced)

Ispeziona l'implementazione

Fatti chiave

Esempi correlati