"We have the opportunity to refine the existing summary"    "(only if needed) with some more context below.\n"    "------------\n"    "{text}\n"    "------------\n"    "Given the new context, refine the original summary in Italian"    "If the context isn't useful, return the original summary.")refine_prompt = PromptTemplate.from_template(refine_template)chain = load_summarize_chain(    llm=llm,    chain_type="refine",    question_prompt=prompt,    refine_prompt=refine_prompt,    return_intermediate_steps=True,    input_key="input_documents",    output_key="output_text",)result = chain({"input_documents": split_docs}, return_only_outputs=True)print(result["output_text"])    Il presente articolo discute il concetto di costruire agenti autonomi utilizzando LLM (large language model) come controller principale. Esplora i diversi componenti di un sistema di agenti alimentato da LLM, tra cui la pianificazione, la memoria e l'uso degli strumenti. Dimostrazioni di concetto come AutoGPT mostrano il potenziale di LLM come risolutore generale di problemi. Approcci come Chain of Thought, Tree of Thoughts, LLM+P, ReAct e Reflexion consentono agli agenti autonomi di pianificare, riflettere su se stessi e migliorarsi iterativamente. Tuttavia, ci sono sfide da affrontare, come la limitata capacit√† di contesto che limita l'inclusione di informazioni storiche dettagliate e la difficolt√† di pianificazione a lungo termine e decomposizione delle attivit√†. Inoltre, l'affidabilit√† dell'interfaccia di linguaggio naturale tra LLM e componenti esterni come la memoria e gli strumenti √® incerta, poich√© i LLM possono commettere errori di formattazione e mostrare comportamenti ribelli. Nonostante ci√≤, il sistema AutoGPT viene menzionato come esempio di dimostrazione di concetto che utilizza LLM come controller principale per agenti autonomi. Questo articolo fa riferimento a diverse fonti che esplorano approcci e applicazioni specifiche di LLM nell'ambito degli agenti
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