AI Context & LLM Optimization
Rendere efficiente l'uso di LLM e agenti: riduzione del contesto, pulizia dei dati, scelta dei tool e controllo dei costi
L'agente deve vedere solo ciò che gli serve per decidere: tutto il resto è rumore che costa token e degrada il reasoning. Molte aziende hanno agenti e applicazioni LLM che funzionano ma consumano troppo. Il problema raramente è il modello: quasi sempre è il modo in cui contesto, tool e dati vengono dati in pasto all'LLM. Interveniamo proprio lì, mantenendo o migliorando la qualità delle decisioni.
Il servizio in una scheda
- Servizio
- Ottimizzazione tecnica dell'uso di LLM e agenti: contesto, tool, dati e costi.
- Quando serve
- Quando gli agenti funzionano ma costano troppo o sono inefficienti.
- Fase R.O.C.E.
- Optimize.
- Include
- Il controllo dei costi LLM (FinOps AI a livello di agente).
- Prerequisito
- Agenti o applicazioni LLM già in produzione. Buon secondo intervento dopo AI in Production.
- Output
- Assessment di contesto e costi, architettura ottimizzata, selezione tool/MCP, system prompt e budget, osservabilità, stima e misura dei risparmi.
- Si collega a
- AI in Production Enablement, MirAI e AI-ready Data & RAG (rumore che nasce dalle fonti).
La domanda non è «quale LLM usiamo?», ma cosa gli diamo in pasto
La domanda giusta non è «quale LLM usiamo?», ma cosa entra davvero nel contesto dell'agente, con quali tool, con quali dati e con quali limiti. È lì che si concentrano costi e inefficienze.
Da agente sovraccarico ad agente efficiente
Prima — inefficiente
Dopo — ottimizzato
Come funziona
Partiamo dal comportamento reale di agenti e applicazioni; solo dopo definiamo gli interventi di ottimizzazione, sempre a partire dai punti a maggiore impatto sui costi.
Qualificazione
Capiamo quali agenti e applicazioni LLM sono coinvolti, quali problemi di costo o efficienza emergono e quali obiettivi perseguire.
Assessment
Analizziamo contesto, loop operativo, tool, payload, modelli e costi, producendo criticità, priorità e quick win.
Disegno degli interventi
Definiamo riduzione del contesto, selezione dei tool, ottimizzazione dei prompt, eterogeneità dei modelli e budget operativi.
Implementazione progressiva
Procediamo per interventi controllati, partendo dai punti a maggiore impatto sui costi.
Misurazione
Confrontiamo costi, token, performance e qualità prima e dopo gli interventi.
Osservabilità continua
Introduciamo monitoraggio e trattiamo prompt e configurazioni come elementi da far evolvere nel tempo.
Le leve su cui interveniamo
Il perimetro si adatta agli agenti e agli obiettivi di costo. Le aree principali:
AI Context Assessment
Mappa di contesto e loop operativo, individuazione di informazioni e step inutili al reasoning, analisi dei tool esposti, quick win.
LLM Cost & FinOps Assessment
Ripartizione dei costi per modello, agente e fase, individuazione del tool bloat, analisi dei payload e stima del risparmio atteso.
Context & Loop Re-architecture
Estrazione e pulizia dati spostate fuori dal loop, pre-elaborazione con modelli flash, loop ridotto al solo reasoning.
Tool & MCP Optimization
Riduzione dei tool esposti, selezione mirata dei tool MCP e ottimizzazione dell'interfaccia tra agente e tool.
System Prompt & Payload Engineering
System prompt efficienti, istruzioni su uso dei tool e budgeting, prompt trattato come playbook dinamico.
Custom Tool Development
Tool su misura ottimizzati per come l'LLM li usa: pulizia e asciugatura dei dati, sintesi, funzioni specifiche a basso costo.
Observability & Computational Heterogeneity
Osservabilità con strumenti dedicati (es. LangSmith), metriche di costo ed efficienza, il modello giusto assegnato a ogni fase.
Non misuriamo la spesa: la abbattiamo
Miriade non affronta l'efficienza degli LLM cambiando modello o ritoccando un prompt: lavora sull'intero modo in cui contesto, dati e tool vengono dati in pasto all'agente. Ottimizzazione tecnica e controllo dei costi (FinOps AI) sono due facce della stessa medaglia — qui non ci limitiamo a misurare la spesa, la abbattiamo intervenendo sulla causa.
Il problema raramente è il modello. Quasi sempre è ciò che gli diamo in pasto.
Dove si colloca nel percorso AI
AI Context & LLM è l'intervento tecnico più profondo su agenti e costi: si affianca ad AI in Production e a MirAI, e torna ad AI-ready quando il rumore nasce dalle fonti.
AI-ready Data & RAG
Prepariamo dati e fonti per l'AI e costruiamo la prima soluzione.
AI Context & LLM
Ottimizziamo contesto, tool e costi di agenti e LLM.
Sei quiAI in Production
Stabilizziamo e governiamo l'AI già in produzione.
MirAI
Presidio mensile continuativo sul sistema AI.
Domande frequenti
Cambiate il modello o ritoccate i prompt?
No: lavoriamo sull'intero modo in cui contesto, dati e tool entrano nell'agente, non su un singolo prompt o modello.
Che differenza c'è rispetto ad AI in Production Enablement?
AI in Production misura e governa la spesa a livello di soluzione e operations; AI Context & LLM la abbatte intervenendo tecnicamente sull'agente: contesto, tool e modelli.
MCP non basta a ottimizzare i tool?
MCP interfaccia i tool all'agente, ma non garantisce l'ottimizzazione per lo specifico uso: i tool esposti vanno comunque selezionati con attenzione.
Quando conviene creare tool personalizzati?
Quando, applicati tutti i limiti e le ottimizzazioni, i costi restano elevati: un tool su misura, ottimizzato per come l'LLM lo usa, può ridurli ulteriormente.
Serve avere già agenti in produzione?
Sì. È un intervento tecnico per chi ha già agenti o applicazioni LLM in uso con problemi di costo o efficienza; spesso è un buon secondo intervento dopo AI in Production.
Da dove si parte concretamente?
Da un assessment di contesto e costi: cosa entra nell'agente, quali tool sono esposti e dove si concentra la spesa. Da lì definiamo interventi e priorità.
Le tecnologie che usiamo
Alcune delle tecnologie e piattaforme con cui lavoriamo su questo servizio.
Vuoi ridurre i costi dei tuoi agenti LLM senza perdere qualità?
Partiamo dal contesto, dai tool e dai modelli che usi davvero, e costruiamo un percorso per alleggerire l'agente, eliminare il rumore e tenere i costi sotto controllo.
Raccontaci i tuoi agenti LLM
Bastano poche informazioni sugli agenti e sui costi. Ti ricontattiamo per una call e definiamo il perimetro dell'assessment di contesto e spesa.
Nota privacy e sicurezza. Non inserire credenziali, password o dati sensibili nel form. Accessi, log e informazioni tecniche verranno gestiti successivamente tramite canali sicuri concordati.
