Cosa succede quando l’AI sbaglia? Error handling, ambiguità e recovery in Flowvenue

Come Flowvenue gestisce richieste ambigue, dati mancanti, parametri non validi, errori di integrazione e recovery senza confondere il mod...

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28 settembre 20261 min di lettura4 visualizzazioni

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Flowvenue non parte dall’idea che l’LLM sia sempre corretto. Il modello interpreta una richiesta; il runtime verifica se quell’interpretazione può essere trasformata in un’azione valida.

Richieste ambigue

Quando mancano informazioni essenziali o più interpretazioni sono possibili, il comportamento corretto non è inventare. Il sistema deve chiedere chiarimenti o richiedere i dati mancanti.

Parametri non validi

Tipi errati, date non valide, campi sconosciuti o valori incompatibili devono essere intercettati prima della persistenza quando possibile, restituendo un errore strutturato che consenta una correzione mirata.

Errori di integrazione

Timeout, autenticazione fallita o errori del sistema esterno non devono essere mascherati da una risposta linguistica plausibile. Il processo distingue tra azione completata, fallita e azione che richiede recovery.

Human-in-the-loop

Quando un passaggio richiede conferma o approvazione, il processo può sospendere l’esecuzione e attendere l’intervento umano.

Principio chiave

LLM interprets; runtime validates. L’affidabilità non deriva dalla promessa che il modello non sbaglierà mai, ma dal fatto che un errore di interpretazione non debba automaticamente diventare un’azione errata.