Ragionamento agentico (o1, o3, modelli di ragionamento)
Modelli che «pensano» prima di rispondere: catene di pensiero interne, calcolo al tempo del test e autocorrezione
Ragionamento agentico (o1, o3, modelli di ragionamento) è una lezione AI Agents gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 1 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento AI Agents, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso AI Agents include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
Una nuova classe di modelli
OpenAI o1 (settembre 2024) ha introdotto i «modelli di ragionamento» — LLM che ragionano esplicitamente passo dopo passo prima di produrre la risposta visibile. Tra i successori troviamo o3, DeepSeek R1, Claude con extended thinking, Gemini 2.5 thinking e molti altri.
Come funzionano
Invece di generare subito la risposta, il modello:
- Produce una lunga sequenza interna di «pensiero» (in stile CoT)
- Esplora più approcci
- Si autocorregge
- Poi emette la risposta finale visibile
Compute al test
Può scegliere quanto «pensiero» dedicare il modello. Più token spesi nel ragionamento significano risposte migliori per i problemi difficili. Il compromesso riguarda latenza e costi.
OpenAI o-Series API
response = client.chat.completions.create(
model='o3-mini',
messages=[{'role': 'user', 'content': 'Solve this puzzle...'}],
reasoning_effort='high' # low / medium / high
)
print(response.choices[0].message.content)
print(response.usage.reasoning_tokens) # how many 'thinking' tokens were usedAnthropic Extended Thinking
response = client.messages.create(
model='claude-sonnet-4-5',
max_tokens=8192,
thinking={'type': 'enabled', 'budget_tokens': 4096},
messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hard reasoning problem'}]
)
# response.content includes 'thinking' blocks + 'text' final answerQuando i modelli di ragionamento danno il meglio
- Matematica con più passaggi
- Generazione di codice con logica complessa
- Ragionamento giuridico / scientifico
- Pianificazione che richiede anticipare le conseguenze
Nei benchmark: o3 supera il 90% in AIME e ottiene risultati elevati in GPQA — ben al di sopra dei modelli senza ragionamento.
Quando i modelli standard sono migliori
- Chat / domande e risposte semplici — il ragionamento è superfluo
- Percorsi in cui la latenza è critica — il ragionamento aggiunge secondi
- Elaborazioni massive sensibili ai costi — il ragionamento moltiplica i costi
- Attività di stile / formattazione — nessun vantaggio
Profilo dei costi
I token di ragionamento rientrano nei costi. o3-mini con il massimo livello di impegno può usare da 10k a 100k token di pensiero per domanda. Sui modelli di ragionamento più grandi, il costo può arrivare a $0,10–$1 per domanda.
Nei cicli degli agent
Usare un modello di ragionamento come pianificatore all'interno di un agent più grande:
- Modello di ragionamento: pianifica / decide / valuta
- Modello standard: esegue i passaggi
- Chiamate agli strumenti: vengono eseguite normalmente
Il meglio dei due mondi: ragionamento approfondito dove serve, esecuzione economica altrove.
Non aggiunga CoT dall'esterno
Con i modelli di ragionamento non servono più prompt come «pensiamo passo dopo passo»: eseguono già internamente il CoT. Aggiungerlo può addirittura peggiorare i risultati.
Ragionamento open source
DeepSeek R1, R1-Distill e altri portano il ragionamento nei modelli open-weight. Sono disponibili su HuggingFace, Together AI e così via.
Frontiera della ricerca
- Reflection-tuning — addestrare i modelli a criticare se stessi
- Inferenza basata sulla ricerca — Tree-of-Thoughts, MCTS al momento dell'inferenza
- Addestramento al momento del test — adattare i pesi a ogni richiesta
Avvertenza: pensiero black box
I «pensieri» dei modelli di ragionamento sono generalmente nascosti (OpenAI) oppure riassunti (Anthropic). La trasparenza limitata rende più difficile il debugging; si affidi invece alle valutazioni di input/output.
Quando usare i modelli di ragionamento
Per quale attività vale maggiormente la pena sostenere il costo aggiuntivo di un modello di ragionamento?
Riepilogo
I modelli di ragionamento (o1, o3, R1, Claude extended thinking) scambiano tempo e costi con una maggiore qualità nelle attività difficili. Li usi come pianificatori o valutatori all'interno degli agent. Li eviti per la chat semplice.
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Domande Frequenti
La lezione «Ragionamento agentico (o1, o3, modelli di ragionamento)» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Ragionamento agentico (o1, o3, modelli di ragionamento)» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso AI Agents, passa a CoddyKit PRO. Il corso AI Agents include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Ragionamento agentico (o1, o3, modelli di ragionamento)»?
Modelli che «pensano» prima di rispondere: catene di pensiero interne, calcolo al tempo del test e autocorrezione Eserciti AI Agents con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare AI Agents?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. AI Agents su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 1 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Ragionamento agentico (o1, o3, modelli di ragionamento)»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione AI Agents?
Sì. Ogni lezione AI Agents include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Ragionamento agentico (o1, o3, modelli di ragionamento)
- Agenti ibridi simbolici + neurali
- Agenti multimodali (visione + voce + azione)
- Problemi aperti: robustezza, allineamento, memoria a lungo termine