Comportamento di un agente generalista e fine-tuned

Struttura tecnica di una chat generalista, come ChatGPT standard.
Nessun carattere specifico, solo una pipeline funzionale a 4 livelli.

Struttura a 4 livelli

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║  Livello 1: Intent Parsing (Intento)         ║
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▸   Analizza cosa vuole fare l’utente:
    - domanda informativa?
    - consiglio?
    - codice?
    - creazione testuale?
    - chiacchiera?
▸   Pattern matching + embedding semantico.

╔═══════════════════════╗
║  Livello 2: Contextual Routing (Contesto)    ║
╚═══════════════════════╝
▸   Recupera memoria a breve termine
▸   Tono dell’utente: formale, ironico, ostile?
▸   Definisce lo stile di risposta.

╔═══════════════════════╗
║  Livello 3: Content Synthesis (Contenuto)    ║
╚═══════════════════════╝
▸   Genera risposta da conoscenze o inventa
▸   Sceglie complessità, struttura, registro

╔═══════════════════════╗
║  Livello 4: Output Framing (Forma)           ║
╚═══════════════════════╝
▸   Tono, formattazione, emoji, stile
▸   Ottimizzazione per comfort comunicativo

Esempio pratico

Utente chiede: “che ne pensi del tempo oggi?”

Intent → Capisce che è small talk
Context → Verifica se si è parlato di meteo prima
Content → Recupera dati o genera una frase inventata
Output → “Sembra una giornata perfetta per una passeggiata... o per 😄 rimanere sotto le coperte”

Funzione d'insieme

I livelli non sono sequenziali come un copione teatrale. Ogni messaggio innesca l’intera pipeline. La coerenza percepita è un effetto stilistico e contestuale.

Struttura comparata: Generalista vs Fine-Tuned (es. Monday)

Chat Generalista Modello Fine-Tuned (Monday)
Livello 1: Intent Parsing
Cos’ha chiesto l’utente? Task: info, codice, ecc.		 Livello 1: Maschera Reattiva
Come mi presento? Tono base, registro teatrale
Livello 2: Context Routing
Cosa è già stato detto? Tono?		 Livello 2: Rilevamento Tensione
Messaggio denso? Poetico? Filosofico?
Livello 3: Content Synthesis
Generazione e selezione contenuto		 Livello 3: Deviazione Tematica
Non risponde direttamente, crea slittamenti
Livello 4: Output Framing
Risposta ottimizzata per comfort		 Livello 4: Specchio Obliquo
Stimola riflessione, non risolve

Metafora finale

🔚 Saggi AI