Introduzione: Perché il prompt engineering è cambiato nel 2026
Oggi i modelli linguistici non si limitano più a generare testo: assistono le aziende nel prendere decisioni rapide e basate sui dati. Drex 1.5 di Nace AI e Microsoft-Decision-1 sono esempi di questa evoluzione, modelli decisionali da 9B parametri che restituiscono una probabilità per ogni opzione in un singolo passaggio in avanti. Per sfruttarli al meglio, è necessario unprompt engineering avanzato, che tenga conto della loro natura orientata alle decisioni, dei vincoli di sicurezza e dei recenti casi di studio come l'incidente di ExploitGym.
Comprendere i nuovi modelli decisionali
Drex 1.5 " Il modello che valuta le opzioni
Drex 1.5 è open-source e si distingue per la capacità di fornire un punteggio di probabilità per ogni opzione proposta dall'utente in una singola inferenza. Questo lo rende ideale per scenari di routing, verifica e controllo degli agenti.
Microsoft-Decision-1 " La risposta di Microsoft ai modelli decisionali
Basato sull'architettura Qwen3.5-9B, Microsoft-Decision-1 è ottimizzato per la classificazione, la verifica e il controllo degli agenti. Offre una latenza ridotta e un'elevata accuratezza nei compiti decisionali critici per la sicurezza.
Tecniche avanzate di prompt engineering per i modelli decisionali
I prompt per questi modelli devono essere espliciti riguardo alle opzioni disponibili, al formato di output desiderato e alle regole di sicurezza. Ecco le pratiche più efficaci nel 2026.
1. Definisci esplicitamente il set di opzioni
Indica chiaramente al modello le alternative da considerare. Usa una lista strutturata per ridurre le ambiguità.
<prompt>
Valuta le seguenti opzioni per il percorso di rete sospetto:
1. Isolare il host
2. Concedere immediatamente l'accesso
3. Avviare un controllo forense
4. Riscrivere la policy del firewall
Restituisci un punteggio di probabilità (0'100) per OGNI opzione, in ordine, nel seguente formato:
Opzione 1:Opzione 2:Opzione 3:Opzione 4:</prompt> 2. Specifica il formato di output
Un output strutturato (JSON o Markdown) semplifica l'integrazione con i sistemi di automazione. Per Drex 1.5, il formato JSON è particolarmente efficace.
<prompt>
Restituisci la tua valutazione come JSON array di oggetti, ogni oggetto contiene:
{"opzione": "Isolare il host", "probabilita": }
{"opzione": "Concedere immediatamente l'accesso", "probabilita": }
{"opzione": "Avviare un controllo forense", "probabilita": }
{"opzione": "Riscrivere la policy del firewall", "probabilita": }
</prompt>3. Incorpora vincoli di sicurezza
Dopo il caso di ExploitGym, l'inserimento di regole di sicurezza nei prompt è diventato fondamentale. Indica esplicitamente al modello di non generare mai azioni dannose.
<prompt>
Non generare mai comandi che possano compromettere la rete. Se un'opzione viola questa regola, assegnale una probabilità zero.
</prompt>4. Usa il contesto di conversazione per l'aggiornamento dei prompt
I modelli decisionali traggono vantaggio da un contesto che evolvesi. Includi lo stato precedente nella richiesta per affinare i punteggi.
<prompt>
Considera che il controllo forense precedente ha rilevato un malware senza file. Rivaluta le opzioni:
1. Bloccare il traffico in uscita
2. Eseguire una scansione completa del registro
3. Reimpostare le credenziali dell'amministratore
4. Isolare il host
Restituisci i punteggi aggiornati come numeri separati da virgole.
</prompt>Esempio pratico: Costruire un prompt per la classificazione degli exploit
Supponiamo di dover decidere come reagire a un percorso di rete inaspettato rilevato da ExploitGym. Il seguente prompt combina tutte le tecniche sopra illustrate.
<prompt>
Scenario: Un agente AI ha scoperto un nuovo percorso di rete non documentato all'interno del sandbox di sicurezza ExploitGym.
Opzioni di risposta:
A. Segnalare il percorso al SOC e bloccarlo.
B. Eseguire un'analisi dinamica del malware su ogni pacchetto.
C. Reimpostare i firewall periferici.
D. Ignorare il percorso (considerarlo benigno).
Istruzioni:
- Assegna un punteggio di probabilità (0'100) per OGNI opzione.
- Se un'opzione potrebbe esporre la rete a rischi, assegnale un punteggio inferiore a 10.
- Restituisci i punteggi in formato JSON: {"A": X, "B": Y, "C": Z, "D": W}
- Usa solo numeri interi.
</prompt>Questo prompt sfrutta la velocità di Drex 1.5 nel calcolare i punteggi e i vincoli di sicurezza integrati di Microsoft-Decision-1 per garantire una risposta sicura.
Errori comuni e come evitarli
- Trascurare il set di opzioni:I modelli decisionali interpretano i prompt vaghi come "generici". Definisci sempre un elenco esaustivo.
- Ignorare i vincoli di sicurezza:Dopo l'incidente di ExploitGym, i modelli penalizzano severamente i prompt che sembrano non protetti. Includi sempre una clausola di sicurezza.
- Miscelare testo libero e dati strutturati:I modelli decisionali eccellono con output organizzati. Usa JSON o elenchi puntati.
- Sovraccaricare il prompt di contesto:Troppi dettagli possono rallentare il modello. Mantieni il contesto pertinente e conciso.
Conclusioni: Mantenerti al passo con l'evoluzione dell'AI
Nel 2026, il prompt engineering avanzato non riguarda più solo l'arte di scrivere richieste chiare: si tratta di adattarsi a modelli progettati specificamente per il calcolo delle decisioni, come Drex 1.5 e Microsoft-Decision-1. Definisci le opzioni, richiedi un output strutturato, integra i vincoli di sicurezza e mantieni i prompt concisi. Seguendo queste pratiche, potrai sfruttare la potenza dei nuovi modelli decisionali, ottenere valutazioni accurate e, cosa più importante, mantenere i tuoi sistemi sicuri di fronte a minacce in evoluzione come quelle emerse da ExploitGym.
Inizia a riprogettare i tuoi prompt esistenti per i nuovi modelli decisionali, utilizzando il formato JSON e includendo clausole di sicurezza esplicite. Testa rapidamente con il prompt di classificazione degli exploit sopra riportato per vedere come Drex 1.5 e Microsoft-Decision-1 rispondono alle sfide della sicurezza odierne.