Teoria del controllo applicata all'assemblaggio del contesto negli agenti LLM

Un articolo di arXiv, datato 2026, suggerisce che negli agenti LLM, l'assemblaggio del contesto—che comprende la scelta dei modelli di prompt, degli esempi few-shot, del contesto recuperato e dei processi di pianificazione/verifica—dovrebbe essere considerato come la variabile sotto controllo, piuttosto che concentrarsi sulla selezione degli strumenti o sul routing dei messaggi. Questo metodo impiega un contestual bandit o una politica REINFORCE al di fuori di un modello statico, basandosi su ricerche precedenti di Prinos et al. (controllori di strumenti stabili secondo Lyapunov), Majumdar (politiche sparse per universi discreti di strumenti) e Nogueira e Skogestad (decomposizioni di controllo regolatorio). Gli autori chiariscono che il loro obiettivo non è introdurre la teoria del controllo negli agenti LLM, ma concentrarsi sulla variabile controllata stessa.