Le 30 migliori domande e risposte sui colloqui di Agentic AI per il 2026

Domande di base sui colloqui di Agentic AI

Partiamo con alcune domande di base che forniscono definizioni e impostano il tono dell’articolo. Alcune includono anche consigli su cosa preparare in anticipo.

Su quali applicazioni di AI hai lavorato?

I selezionatori vorranno sentire parlare della tua esperienza in modo personale e dettagliato. Non cercheranno solo un elenco di progetti (che probabilmente hanno già dal tuo CV), ma valuteranno quanto chiaramente sai spiegare ogni progetto e il tuo ruolo specifico al suo interno.

Assicurati di preparare la tua risposta in anticipo e di avere una chiara comprensione dei tuoi lavori passati. Fare pratica con un amico o scriverla può aiutarti a organizzare le idee.

Con quali librerie, framework e strumenti hai esperienza? Di quali altri hai sentito parlare?

Come per la domanda precedente, i selezionatori vorranno sentire più di quanto è elencato sul tuo CV. Preparati a scomporre ciascun progetto su cui hai lavorato e a spiegare tutte le tecnologie utilizzate.

Tieni presente che a questo punto potresti ricevere molte domande di approfondimento. Per un datore di lavoro è importante capire esattamente il tuo set di competenze. Assicurati di rivedere o familiarizzare con librerie come LlamaIndex o LangChain, poiché sono le librerie di sviluppo ad alto livello più comuni. Inoltre, acquisisci dimestichezza con provider di modelli come Huggingface o Ollama.

Che cos’è l’agentic AI e in cosa differisce dall’AI tradizionale?

Per agentic AI si intendono sistemi di intelligenza artificiale in grado di agire in modo autonomo, impostare i propri obiettivi e adattarsi ad ambienti in cambiamento. Al contrario, l’AI tradizionale in genere opera su regole predefinite, ricevendo input e producendo output.

Per gli esempi, puoi parlare dei tuoi progetti o citare altre applicazioni di agentic AI che hai usato o di cui hai sentito parlare. Per una spiegazione più approfondita, ti consiglio di leggere il seguente articolo su agentic AI.

Cosa ti entusiasma nel lavorare con l’agentic AI?

È una domanda comune pensata per capire le tue motivazioni e i tuoi interessi. Di solito molto aperta, ti consente di andare nella direzione che preferisci e parlare con sincerità al selezionatore.

Prepara una bella storia o spiegazione: sii entusiasta, specifico e cerca di parlare di qualcosa collegato al ruolo. Se non riesci a focalizzarti su qualcosa in particolare, prova a parlare di un prodotto che usi e perché lo trovi stimolante o interessante.

Puoi fare un esempio di applicazione di agentic AI e parlarne dei componenti?

Per esempio, parliamo di un’auto a guida autonoma. Prima, considera gli obiettivi da raggiungere: deve guidare e navigare le strade in autonomia, costruire percorsi ottimali, evitare ostacoli e, soprattutto, mantenere i passeggeri al sicuro.

Una volta definiti gli obiettivi, possiamo vedere come potrebbe essere strutturata l’applicazione. Un modello principale potrebbe essere responsabile della guida, ricevendo input continui o su richiesta da modelli più piccoli che gestiscono compiti come l’ottimizzazione del percorso o il recupero di informazioni sull’ambiente.

Durante il colloquio, puoi approfondire ciascuno di questi componenti. Sentiti libero di proporre anche esempi tuoi.

Con quali LLM hai lavorato finora?

Preparati a discutere in dettaglio i modelli con cui hai lavorato. I datori di lavoro vorranno sapere quanto bene capisci il modello internamente. Ad esempio, preparati a parlare di modelli open source come Llama o di modelli proprietari GPT.

Questa è anche una buona occasione per citare nuovi modelli e mostrare al selezionatore che sei aggiornato. Puoi, ad esempio, parlare di Deepseek R1 e di altri modelli di reasoning.

Che esperienza hai nell’uso degli LLM tramite API?

Questa domanda riguarda l’uso degli LLM tramite API invece che tramite finestra di chat. Sii pronto a parlare dei tuoi progetti se utilizzano API. Ripassa l’uso delle API, la generazione e l’archiviazione delle chiavi segrete, il monitoraggio dei costi e i diversi provider di modelli. Potrebbe essere anche un buon momento per parlare della tua esperienza ingegneristica.

Se non hai abbastanza esperienza nell’uso degli LLM tramite API, considera queste risorse:

• Tutorial API GPT-4.5: iniziare con l’API di OpenAI
• DeepSeek API: guida con esempi e calcolo dei costi
• Mistral OCR: guida con esempi pratici

Hai usato modelli di reasoning?

Con l’emergere di modelli di reasoning come OpenAI o3 e DeepSeek-R1, i datori di lavoro vorranno conoscere la tua esperienza e familiarità. Va oltre la semplice selezione di un modello diverso in un’applicazione o chiamata API, poiché questi modelli producono thinking token e spesso richiedono un pattern d’uso differente.

Faresti una buona impressione se sapessi fare fine-tuning e far girare in locale un modello open source, dato che potrebbe essere una necessità dell’azienda con cui stai facendo il colloquio. Per esercitarti, valuta di fare fine-tuning di DeepSeek-R1 e di eseguirlo in locale:

• Fine-tuning di DeepSeek R1 (modello di reasoning)
• Come configurare ed eseguire DeepSeek-R1 in locale con Ollama

Usi gli LLM nel tuo flusso di lavoro quotidiano? Se sì, per cosa?

Se usi gli LLM nel tuo flusso di lavoro, questa potrebbe essere l’occasione per mettere in mostra la tua esperienza. Puoi parlare degli strumenti che hai usato, cosa ti è piaciuto o meno e persino di ciò che aspetti con interesse. Considera di citare strumenti popolari come Cursor, NotebookLM, Lovable, Replit, Claude Artifacts, Manus AI, ecc.

Quali sono alcune fonti che usi per restare aggiornato sull’agentic AI?

Alcuni datori di lavoro vorranno sapere quanto sei o puoi essere aggiornato sull’AI. Tra le fonti che potresti citare nella risposta ci sono le conference di AI, forum, newsletter e così via.

Quanto ti senti a tuo agio nel leggere e comprendere paper e documentazione?

Leggere letteratura, paper e documentazione fa parte di quasi ogni lavoro nell’AI. Potrebbero anche chiederti del tuo approccio generale all’apprendimento o al reperimento di informazioni. Nella risposta è una buona idea non sembrare eccessivamente dipendente dai chatbot.

Preparati a parlare di un paper recente che hai letto, ad esempio puoi parlare della Titans Architecture di Google.

Domande intermedie sui colloqui di Agentic AI

Ora, tolte di mezzo le domande di base, possiamo andare un po’ più a fondo e discutere alcune domande intermedie che potrebbero essere poste o servire da buon riferimento.

Qual è la tua opinione sull’etica di questo ruolo e dell’agentic AI in generale?

Penso che sia una domanda piuttosto rara, ma comunque utile su cui riflettere, magari in generale e non solo in vista di un colloquio. Puoi pensare a idee tangenti al ruolo per cui ti candidi o a temi più generali come le applicazioni di AI che prendono decisioni che incidono sulla vita delle persone. La domanda non ha certamente una risposta corretta e serve in genere a verificare quanto ti interessa o quanto hai riflettuto sul campo.

Quali rischi di sicurezza vanno considerati quando si distribuiscono agenti AI autonomi?

Ci sono diverse problematiche di sicurezza da tenere a mente quando si distribuiscono agenti AI autonomi. Un rischio è che il modello possa avere accesso a strumenti o database interni sensibili. Se il modello non è correttamente isolato o non ha permessi adeguati, un utente malintenzionato potrebbe usare prompt injection o input avversari per estrarre dati privati o innescare azioni indesiderate.

Un altro rischio riguarda la manipolazione del comportamento del modello tramite prompt o input esterni attentamente costruiti. Un attaccante potrebbe indurre il modello a ignorare i vincoli di sicurezza, ad aumentare i privilegi o a comportarsi in modi che deviano dalla funzione prevista.

Esiste anche la possibilità di attacchi in stile denial-of-service, in cui il modello viene sommerso di richieste o indotto a interrompere le proprie operazioni. Se un agente controlla infrastrutture critiche o workflow automatizzati, ciò potrebbe portare a interruzioni più ampie.

Per mitigare questi rischi, è importante applicare i principi della sicurezza software tradizionale: minimo privilegio, rigorosa validazione degli input, monitoraggio, rate limiting e red teaming continuo del comportamento dell’agente.

Quali lavori umani pensi verranno presto sostituiti da applicazioni di agentic AI e perché?

I selezionatori potrebbero fare questa domanda per capire la tua comprensione delle capacità dell’agentic AI allo stato attuale. Non cercheranno solo un elenco, ma una spiegazione ponderata del tuo ragionamento.

Ad esempio, personalmente non credo che i medici verranno sostituiti presto—soprattutto quelli le cui decisioni incidono direttamente sulla vita umana—e questo rimanda all’etica. C’è molto da esplorare qui, e puoi anche discutere se pensi che sia un bene o un male che certi lavori vengano sostituiti dall’AI.

Puoi descrivere alcune sfide che hai affrontato lavorando su un’applicazione di AI?

Anche se è una domanda su di te, l’ho messa nella sezione intermedia perché è piuttosto comune e i selezionatori tendono a darle molto peso. Devi assolutamente avere pronto un esempio solido: non cercare di inventarlo sul momento.

Se non hai ancora affrontato grandi sfide, prova almeno a parlare di una situazione teorica e di come la gestiresti.

Domande avanzate sui colloqui di Agentic AI

Infine, vediamo alcune domande più avanzate e tecniche. Cercherò di restare il più generale possibile, anche se in un colloquio reale le domande potrebbero essere più specifiche. Ad esempio, invece di chiedere dell’indicizzazione in generale, potrebbero chiederti dei diversi metodi di indicizzazione supportati da LangChain o Llama-Index.

Qual è la differenza tra system prompt e user prompt?

I prompt di sistema e utente sono entrambi input forniti a un modello linguistico, ma hanno ruoli diversi e di solito portano livelli di influenza differenti.

Il system prompt è un’istruzione nascosta che definisce il comportamento complessivo o la persona del modello. Non è direttamente visibile all’utente durante una conversazione, ma svolge un ruolo fondamentale. Ad esempio, il system prompt può dire al modello di comportarsi come un assistente disponibile, un matematico o un travel planner. Definisce il tono, lo stile e i vincoli dell’interazione.

Lo user prompt, invece, è l’input che l’utente digita direttamente—come una domanda o una richiesta. È ciò a cui il modello risponde in tempo reale.

In molti setup, il system prompt ha più peso, aiutando a mantenere un comportamento coerente tra le sessioni, mentre lo user prompt guida il contenuto specifico di ciascuna risposta.

Come programmi un sistema di agentic AI per dare priorità a obiettivi o compiti in competizione?

I sistemi di agentic AI sono in genere programmati definendo obiettivi chiari, assegnando gli strumenti appropriati e strutturando la logica che determina come l’agente dà priorità ai compiti quando gli obiettivi sono in conflitto. Ciò implica spesso una combinazione di prompt, chiamate di funzione e logiche di orchestrazione—talvolta su più modelli o sottosistemi.

Un approccio è definire una gerarchia di obiettivi e assegnare pesi o regole che guidino l’agente nella scelta del compito da perseguire quando sorgono conflitti. Alcuni sistemi utilizzano anche componenti di planning o passaggi di ragionamento intermedi (come loop di riflessione o scratchpad) per valutare i trade-off prima di agire.

Se sei alle prime armi, ti consiglio di partire dall’articolo di Anthropic sui pattern di progettazione degli agenti. Offre esempi concreti e architetture comuni usate nei sistemi reali. Molti concetti ti risulteranno familiari se hai un background in ingegneria del software, in particolare su design modulare, gestione dello stato ed esecuzione asincrona dei task.

Quanto ti senti a tuo agio con il prompting e il prompt engineering? Quali approcci conosci o hai usato?

Il prompt engineering è una componente fondamentale di un sistema di agentic AI, ma è anche un argomento che tende ad attirare stereotipi—quindi è importante evitare affermazioni vaghe sulla sua importanza e concentrarsi invece sui dettagli tecnici di come lo applichi.

Ecco cosa considererei una buona risposta:

Mi sento molto a mio agio con il prompting e il prompt engineering, e ho usato diverse tecniche sia nei progetti sia nelle attività quotidiane. Ad esempio, uso regolarmente il few-shot prompting per guidare i modelli verso un formato o un tono specifico fornendo esempi. Uso anche il chain-of-thought prompting quando ho bisogno che il modello ragioni passo dopo passo—è particolarmente utile per attività come coding, rompicapi logici o pianificazione.

In applicazioni più strutturate, ho sperimentato il prompt tuning e la prompt compression, soprattutto quando lavoro con API che tariffano per token o richiedono un controllo stretto degli output. Queste tecniche consistono nel distillare i prompt nelle loro componenti essenziali preservando intento e prestazioni.

Poiché il campo evolve rapidamente, ho l’abitudine di leggere paper recenti, repository GitHub e aggiornamenti della documentazione—rimanendo al passo con tecniche come function calling, retrieval-augmented prompting e prompt chaining modulare.

Cos’è una context window? Perché la sua dimensione è limitata?

La context window indica la quantità massima di informazioni—misurata in token—che un modello linguistico può elaborare in una volta. Include il prompt corrente, l’eventuale cronologia della conversazione e le istruzioni a livello di sistema. Quando si raggiunge il limite della context window, i token più vecchi possono essere troncati o ignorati.

Il motivo del limite della context window riguarda vincoli computazionali e architetturali. Nei modelli basati su transformer, i meccanismi di attenzione richiedono di calcolare le relazioni tra tutti i token nel contesto, che crescono quadraticamente con il numero di token. Questo rende l’elaborazione di contesti molto lunghi costosa e lenta, specialmente sull’hardware attuale. I modelli più vecchi come gli RNN non avevano un limite di contesto così rigido, ma faticavano a mantenere efficacemente le dipendenze a lungo raggio.

Che cos’è la retrieval-augmented generation (RAG)?

La retrieval-augmented generation (RAG) è una tecnica che migliora i modelli linguistici consentendo loro di recuperare informazioni rilevanti da fonti esterne prima di generare una risposta. Invece di affidarsi solo a ciò che il modello ha appreso durante l’addestramento, i sistemi RAG possono accedere a dati aggiornati o specifici del dominio in fase di inferenza.

Un setup RAG tipico ha due componenti principali: un retriever, che cerca in un database o in una raccolta di documenti il contesto rilevante in base alla query di input, e un generator, che utilizza le informazioni recuperate per produrre una risposta più accurata e informata. Questo approccio è particolarmente utile per compiti che richiedono accuratezza fattuale, memoria a lungo termine o conoscenze specifiche di dominio.

Quali altre architetture di LLM conosci oltre al transformer?

Sebbene il transformer sia l’architettura dominante nell’AI di oggi, ci sono diversi altri tipi di modelli che vale la pena conoscere. Ad esempio, xLSTM si basa sull’architettura LSTM con miglioramenti che aumentano le prestazioni su sequenze lunghe mantenendo l’efficienza.

Mamba è un’altra architettura promettente: utilizza modelli di stato selettivo per gestire il long-context in modo più efficiente dei transformer, soprattutto per compiti che non richiedono piena attenzione a ogni token.

La Titans architecture di Google merita anch’essa attenzione. È progettata per affrontare alcune limitazioni chiave dei transformer, come la mancanza di memoria persistente e gli elevati costi computazionali.

Queste architetture alternative mirano a rendere i modelli più efficienti, scalabili e capaci di gestire input più lunghi o complessi senza richiedere enormi risorse hardware.

Cosa sono il tool use e il function calling negli LLM?

L’uso di strumenti e il function calling consentono ai large language model di interagire con sistemi esterni, come API, database o funzioni personalizzate. Invece di affidarsi esclusivamente alla conoscenza pre-addestrata, il modello può riconoscere quando un compito richiede informazioni aggiornate o specialistiche e rispondere chiamando lo strumento appropriato.

Ad esempio, se chiedi a un modello con accesso a un’API meteo: “Che tempo fa a Londra?”, può decidere di chiamare quell’API in background e restituire i dati in tempo reale invece di generare una risposta generica o obsoleta. Questo approccio rende i modelli più utili e affidabili, soprattutto per compiti che coinvolgono dati live, calcoli o azioni al di fuori delle capacità interne del modello.

Che cos’è la chain-of-thought (CoT) e perché è importante nelle applicazioni di agentic AI?

La chain-of-thought (CoT) è una tecnica di prompting che aiuta i modelli linguistici a scomporre problemi complessi in ragionamenti passo dopo passo prima di fornire la risposta finale. Consente al modello di generare passaggi intermedi di ragionamento, migliorando accuratezza e trasparenza, soprattutto per compiti di logica, matematica o decisioni multi-step.

La CoT è ampiamente utilizzata nei sistemi di agentic AI. Ad esempio, quando un modello funge da giudice in una valutazione, potresti invitarlo a spiegare la risposta passo dopo passo per comprendere meglio il suo processo decisionale. La CoT è anche una tecnica centrale nei modelli focalizzati sul reasoning come OpenAI o1, dove il modello genera prima token di ragionamento per poi usarli nella produzione dell’output finale. Questo processo strutturato rende il comportamento dell’agente più interpretabile e affidabile.

Che cos’è il tracing? Cosa sono gli span?

Il tracing è il processo di registrazione e visualizzazione della sequenza di eventi che avvengono durante una singola esecuzione o chiamata di un’applicazione. Nel contesto delle applicazioni LLM, un trace cattura l’intera timeline delle interazioni—come chiamate multiple al modello, uso di strumenti o punti decisionali—all’interno di un unico flusso di esecuzione.

Uno span è un singolo evento o operazione all’interno di quel trace. Ad esempio, una chiamata al modello, un’invocazione di funzione o un passaggio di retrieval verrebbero registrati come singoli span. Insieme, gli span aiutano a comprendere la struttura e il comportamento dell’applicazione.

Tracing e span sono essenziali per il debugging e l’ottimizzazione dei sistemi agentici. Rendono più semplice individuare errori, colli di bottiglia di latenza o comportamenti indesiderati. Strumenti come Arize Phoenix e altri offrono interfacce visive per ispezionare in dettaglio trace e span.

Cosa sono gli eval? Come valuti le prestazioni e la robustezza di un sistema di agentic AI?

Gli eval sono essenzialmente i test unitari dell’ingegneria dell’agentic AI. Consentono agli sviluppatori di valutare quanto bene il sistema si comporti in diversi scenari e casi limite. Oggi si usano vari tipi di eval. Un approccio consiste nell’utilizzare un dataset di ground truth realizzato a mano per confrontare gli output del modello con risposte note come corrette.

Un altro approccio è utilizzare un LLM come giudice per valutare la qualità, l’accuratezza o il ragionamento dietro le risposte del modello. Alcuni eval testano il successo complessivo del task, mentre altri si concentrano su componenti specifiche come uso degli strumenti, pianificazione o coerenza. Eseguirli regolarmente aiuta a identificare regressioni, misurare i miglioramenti e garantire che il sistema rimanga affidabile man mano che evolve. Per approfondire, ti consiglio questa guida alla valutazione degli LLM.

Puoi parlare dell’architettura transformer e della sua importanza per l’agentic AI?

L’architettura transformer è stata introdotta nel paper influente del 2017 “Attention Is All You Need.” Se non l’hai ancora letto, vale la pena farlo: ha gettato le basi per quasi tutti i moderni large language model.

Dalla sua pubblicazione sono state sviluppate molte varianti e miglioramenti, ma la maggior parte dei modelli utilizzati nei sistemi di agentic AI si basa ancora su qualche forma di transformer.

Un vantaggio chiave del transformer è il meccanismo di attenzione, che permette al modello di calcolare la rilevanza di ogni token della sequenza di input rispetto a tutti gli altri, finché tutto rientra nella context window. Ciò abilita prestazioni solide nei compiti che richiedono la comprensione di dipendenze a lungo raggio o ragionamenti su input multipli.

Per l’agentic AI in particolare, la flessibilità e il parallelismo del transformer lo rendono adatto alla gestione di compiti complessi come uso di strumenti, pianificazione e dialoghi multi-turn—comportamenti centrali nella maggior parte dei sistemi agentici di oggi.

Che cos’è l’osservabilità degli LLM e perché è importante?

Per osservabilità degli LLM si intende la capacità di monitorare, analizzare e comprendere in tempo reale il comportamento dei sistemi basati su large language model. È un termine ombrello che include strumenti come trace, span ed eval, che aiutano gli sviluppatori ad avere visibilità su come il sistema opera internamente.

Poiché gli LLM sono spesso visti come “scatole nere”, l’osservabilità è essenziale per il debugging, il miglioramento delle prestazioni e l’affidabilità. Permette di tracciare come i modelli interagiscono tra loro e con strumenti esterni, identificare punti di errore e intercettare comportamenti inattesi in anticipo. Nei sistemi di agentic AI, dove più passaggi e decisioni sono concatenati, l’osservabilità è particolarmente critica per mantenere fiducia e controllo.

Puoi spiegare il fine-tuning del modello e la distillazione del modello?

Il fine-tuning del modello è il processo di prendere un modello pre-addestrato e addestrarlo ulteriormente su un nuovo dataset, di solito per specializzarlo in un dominio o compito specifico. Ciò consente al modello di adattare il proprio comportamento e le risposte in base a conoscenze più mirate o aggiornate.

La distillazione del modello è una tecnica correlata in cui un modello più piccolo o meno capace viene addestrato sugli output di un modello più grande e potente. L’obiettivo è trasferire conoscenze e comportamento dal modello più grande a quello più piccolo, ottenendo spesso modelli più veloci ed efficienti con prestazioni comparabili. Ad esempio, dalla pubblicazione di Deepseek R1, molti modelli più piccoli sono stati distillati sulle sue risposte raggiungendo qualità notevoli rispetto alle loro dimensioni.

Cos’è il task di previsione del token successivo e perché è importante? Cosa sono i modelli assistant?

La previsione del token successivo, nota anche come language modeling autoregressivo, è il compito di addestramento principale alla base della maggior parte dei large language model. Il modello viene addestrato a prevedere il token successivo in una sequenza dati tutti i token precedenti. Questo obiettivo semplice permette al modello di apprendere grammatica, fatti, pattern di ragionamento e persino alcune capacità di pianificazione. Il risultato di questa fase iniziale di addestramento è chiamato base model.

I modelli assistant sono base model ulteriormente perfezionati per comportarsi in modo più utile, sicuro o conversazionale. Questo fine-tuning di solito prevede tecniche come l’instruction tuning supervisionato e il reinforcement learning con feedback umano (RLHF), che guidano il modello a rispondere più come un assistente piuttosto che semplicemente completare del testo.

Che cos’è l’approccio human-in-the-loop (HITL)?

L’approccio human-in-the-loop (HITL) si riferisce al coinvolgimento di persone nell’addestramento, valutazione o uso in tempo reale di un LLM o di un sistema di agentic AI. L’intervento umano può avvenire in varie fasi—durante l’addestramento del modello (ad es. etichettando dati, classificando risposte), durante il fine-tuning (come nell’RLHF) o anche durante l’esecuzione, quando una persona può guidare o approvare le azioni di un agente.

Ad esempio, se un chatbot ti chiede di scegliere la migliore tra due risposte, stai partecipando attivamente a un processo HITL. Questo approccio aiuta a migliorare qualità, sicurezza e allineamento del modello incorporando il giudizio umano dove l’automazione da sola potrebbe non bastare.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo coperto una serie di domande che potrebbero emergere in un colloquio su agentic AI, insieme a strategie per riflettere, fare ricerca e rispondere in modo efficace. Per approfondire, ti consiglio di esplorare i riferimenti citati lungo l’articolo e di dare un’occhiata ai corsi di AI di DataCamp sull’argomento per un apprendimento più strutturato.