Agenti AI: cosa sono, come funzionano e perché se ne parla molto

Negli ultimi mesi, il tema degli Agenti AI sta guadagnando sempre più attenzione. Mark Zuckerberg, CEO di Meta, ha annunciato l’intenzione di implementare agenti AI per lo sviluppo di codice nel 2025, mentre Satya Nadella, CEO di Microsoft, si è espresso ottimisticamente sulle loro potenzialità. Ma cosa sono esattamente gli Agenti AI? In che modo possono essere utilizzati in un contesto aziendale? Quali vantaggi e quali limiti presentano? 

Per comprendere il loro funzionamento, è essenziale partire dalla tecnologia che li rende possibili: i Large Language Models (LLM). 

Cosa Sono gli Agenti AI? 

Gli Agenti AI (AgentAI) sono sistemi avanzati basati su intelligenza artificiale che agiscono in modo autonomo per raggiungere obiettivi specifici. A differenza dei sistemi tradizionali, eseguono compiti complessi senza bisogno di istruzioni per ogni singola azione.

Alimentati da modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), gli Agenti AI possono:

• – interagire con strumenti e analizzare dati,
• – adattarsi a nuove informazioni,
• – gestire flussi di lavoro complessi,
• – prendere decisioni in autonomia.

Un esempio pratico è un assistente virtuale capace non solo di rispondere a domande, ma anche di connettersi ad altre applicazioni, gestire prenotazioni o analizzare dati, migliorando nel tempo grazie ai feedback. Oltre alle interfacce conversazionali, questi agenti possono automatizzare processi aziendali e ottimizzare operazioni in diversi settori.

Tuttavia, il termine “agente” è usato in modi diversi. Anche se basati su LLM, questi sistemi superano alcuni limiti dei chatbot tradizionali. Per esempio, un modello generativo non “apprende” realmente: ogni interazione inizia da zero, senza memoria del passato. Inoltre, in compiti come calcoli matematici o analisi di grandi dati, sono meno precisi e più costosi rispetto a soluzioni tradizionali. In sintesi, a un LLM mancano due elementi fondamentali: contesto e strumentazione esterna.

Come funzionano gli Agent AI 

Gli Agenti AI si basano su un’architettura modulare che combina modelli LLM, meccanismi di memoria ed eventualmente strumenti esterni per migliorare la loro capacità di interazione e decisione. A livello tecnico, il loro funzionamento si articola in tre componenti principali:

1. Modello di base (LLM) – Il cuore dell’agente è un modello LLM pre-addestrato su enormi quantità di dati. Questo modello è in grado di generare testo, comprendere le richieste dell’utente e rispondere in base alle informazioni ricevute. Tuttavia, gli LLM da soli non possiedono memoria, né capacità di azione autonoma.
2. Memoria e contesto – Per superare le limitazioni dei modelli generativi di base, alcuni agenti integrano memorie a breve e lungo termine, oppure utilizzano database o tecniche RAG (Retrieval Augmented Generation) per recuperare informazioni contestuali e migliorare la continuità nelle interazioni con gli utenti.
3. Strumentazione esterna e API – Gli agenti più evoluti si interfacciano con software esterni, eseguono codice, interrogano database e utilizzano strumenti specifici per automatizzare processi complessi. Questo consente loro di andare oltre la semplice generazione di testo, eseguendo operazioni come l’analisi dei dati aziendali, la pianificazione strategica o il controllo di dispositivi IoT.

Dal punto di vista dell’apprendimento, un Agente AI può essere ottimizzato attraverso tecniche di fine-tuning su set di dati specifici o il reinforcement learning from human feedback (RLHF), tecniche che permettono di migliorare la qualità delle risposte grazie a una comprensione più approfondita del contesto e delle esigenze degli utenti. Tuttavia, nella maggior parte dei casi, un agente AI non apprende in tempo reale: ogni conversazione riparte da zero a meno che non venga implementato un sistema di persistenza dei dati.

Questa combinazione di architettura modulare, memoria e strumenti esterni rende gli Agenti AI capaci di operare in scenari dinamici, adattandosi alle esigenze dell’utente e ottimizzando i processi aziendali in maniera più efficiente rispetto ai modelli tradizionali.

Benefici e limiti degli Agenti AI 

Gli Agenti AI stanno rapidamente emergendo in molti ambiti e grazie alle loro capacità di apprendimento, adattamento e interazione con ambienti complessi, promettono di rivoluzionare numerosi ambiti, dall’ottimizzazione dei processi aziendali all’elaborazione di grandi volumi di dati non strutturati. Tuttavia, nonostante le loro potenzialità, presentano ancora alcune sfide significative, come i costi operativi, l’affidabilità delle risposte e la loro dipendenza dai dati di input. Vediamo di seguito i principali vantaggi e le attuali limitazioni di questi sistemi, per comprendere meglio il loro reale impatto nel mondo dell’AI. 

Benefici degli Agenti AI 

• – Automazione e Ottimizzazione: gli Agenti AI sono in grado di automatizzare processi complessi, riducendo l’intervento umano. In un sistema di analisi dati, possono elaborare grandi quantità di informazioni in tempo reale, identificare pattern nascosti e prendere decisioni su come migliorare processi aziendali o operazioni di data-driven decision making. 

• – Apprendimento e Adattamento Continuo: gli Agenti AI possono apprendere e adattarsi al cambiamento dei dati. L’uso di algoritmi di apprendimento automatico (machine learning) consente agli agenti di migliorare le proprie performance in funzione dei dati storici e delle interazioni passate. Questo rende li rende particolarmente utili in contesti dinamici, come i mercati finanziari, l’analisi dei comportamenti dei consumatori o i sistemi di raccomandazione. 

• – Interazione con Dati Complessi e Non Strutturati: utilizzando tecniche avanzate di NLP e deep learning, gli Agenti AI possono affrontare dati non strutturati come testi, immagini o audio. In ambito analisi dati, ciò si traduce in una capacità di estrarre insight da fonti di dati eterogenee, come recensioni online, social media o report aziendali. 

• – Scalabilità ed Efficienza: un Agente AI può operare su vasta scala, analizzando terabyte di dati in modo parallelo e molto più velocemente rispetto agli esseri umani. Ciò è particolarmente utile per le aziende che devono affrontare analisi in tempo reale e prendere decisioni rapide, come nel monitoraggio delle performance dei sistemi o nell’ottimizzazione delle operazioni. 

Limiti attuali degli Agenti AI  

Come ogni nuovo strumento, anche gli Agenti AI presentano al momento dei limiti oggettivi. Lasciare che un modello decida in maniera autonoma o semi-autonoma quale strada seguire per raggiungere un obiettivo comporta una componente di imprevedibilità e richiede una dose di fiducia, la stessa che si darebbe ad un collaboratore delegandogli lo svolgimento di un compito.  Esistono una serie di ostacoli che nel tempo sicuramente verranno risolti ma che ad oggi rappresentano dei limiti:  

• – Costi: nonostante i prezzi di input e di output per tutti i modelli siano scesi di molto, anche rispetto ad un anno fa, è arduo se non impossibile calcolare a priori quanto costi portare a termine un compito. 

• – Affidabilità: un LLM che non sia guidato da un programma che ne controlli la logica può accumulare errori durante il processo, facendolo arrivare a conclusioni distanti dai desiderata. 

• – Ingenuità: come detto precedentemente, un LLM non ha fonti di informazione al di fuori di ciò che gli viene fornito nel prompt, e per costruzione “crede” al contenuto del prompt. Questa caratteristica può produrre risultati ilari: un sistema autonomo integrato in Google suggeriva di condire una pizza con la colla, o di visitare luoghi di fantasia tratti da libri e film, perché comparivano nei risultati della ricerca. In questi casi il modello stava facendo perfettamente il suo lavoro, ma questo non elimina il problema: chiedereste di prenotarvi un albergo a un sistema che si fa convincere da ogni bufala e ogni reclame trovata in rete? 

Tipologie di Agent AI 

Gli Agenti AI possono essere classificati in diverse categorie a seconda del loro funzionamento e del livello di autonomia. Le principali tipologie sono:

Agenti basati su regole

Gli agenti basati su regole funzionano attraverso un sistema di if-then-else, dove ogni input ricevuto viene confrontato con una serie di condizioni preimpostate per determinare l’azione da eseguire. Questo approccio è efficace per compiti strutturati, ma ha una grande limitazione: l’agente non può gestire situazioni non previste o adattarsi a nuove informazioni. Agenti di questa tipologia utilizzano motori di regole (come Drools o Jess) che applicano un insieme di regole definite in un linguaggio formale. Ad esempio, un sistema di gestione delle frodi bancarie potrebbe bloccare una transazione se supera una determinata soglia e proviene da un’area geografica insolita.

Agenti basati su apprendimento

Questi agenti sfruttano algoritmi di machine learning e deep learning per analizzare dati, identificare pattern e prendere decisioni data driven basate sull’esperienza accumulata. A differenza degli agenti basati su regole, possono migliorare nel tempo attraverso il reinforcement learning o il fine-tuning di modelli preaddestrati. Un esempio comune è l’uso di reti neurali profonde (DNN) o di modelli di reinforcement learning, in cui un agente viene addestrato attraverso ricompense e penalità per migliorare le sue azioni.

Agenti conversazionali (chatbot)

Gli agenti conversazionali (Chatbot) sono progettati per interagire con gli esseri umani attraverso il linguaggio naturale, utilizzando modelli avanzati di Natural Language Processing (NLP). Possono essere basati su regole, ma quelli più avanzati, come GPT, integrano Large Language Models (LLM) per comprendere il contesto e generare risposte più naturali. Questi agenti utilizzano tecnologie come spaCy, Hugging Face Transformers o Rasa per elaborare il testo, e possono integrare API esterne per recuperare informazioni in tempo reale. Alcuni chatbot avanzati utilizzano tecniche RAG, Retrieval-Augmented Generation, per migliorare la pertinenza delle risposte, combinando la generazione testuale con la ricerca di documenti.

Campi d’utilizzo degli Agenti AI  

Esistono diversi campi d’applicazione su cui si stanno sperimentando gli agenti. Il caso d’uso più chiacchierato è quello di un agente che sia autonomo nello sviluppo di codice a partire da istruzioni utente. Si tratta di un contesto particolarmente favorevole dovuto al confluire di diversi aspetti: la strumentazione è matura (IDE, inter e LSP), il codice è rigidamente strutturato, ha forti similarità locali ed è possibile scoprire automaticamente alcune classi di errori con gli stessi processi già ampiamente in uso nell’ingegneria del software, come test di unità e test di integrazione automatici. 

La promessa è quella di ridurre i costi di sviluppo, ma rimane cruciale la verifica umana dei risultati finali: i test automatici non sono in grado di dimostrare la correttezza formale di un programma, tantomeno la sua aderenza ai requisiti del sistema nel complesso. 

Altro potenziale uso è l’assistenza clienti: il contesto si presta ad un’interazione basata su domande e risposte, certamente congeniale al funzionamento degli LLM, ed è possibile combinare l’agente con workflow per svolgere azioni specifiche, come rimborsi o gestione dei ticket, e come nel caso dello sviluppo software è facile misurare il successo o l’insuccesso dell’intervento dell’agente. 

Agenti AI e non agent-AI: quali differenze?

Non tutti i sistemi basati su intelligenza artificiale possono essere considerati Agenti AI. La differenza principale risiede nella loro capacità di agire autonomamente, interagire con l’ambiente e adattarsi agli obiettivi assegnati. Un perfetto esempio di Agente AI è un assistente virtuale avanzato che gestisce richieste aziendali, prenota riunioni, analizza documenti e interagisce con altri software senza intervento umano.

La differenza principale con i sistemi AI tradizionali, o non agent-AI, riguarda l’operatività: i sistemi non-agent AI eseguono operazioni di elaborazione e analisi dati, ma non prendono decisioni autonome né interagiscono con l’ambiente in modo proattivo. Si limitano a rispondere a input predefiniti, senza un comportamento adattivo. Un esempio sono i sistemi di riconoscimento facciale che identificano una persona in un database, ma non possono decidere autonomamente come gestire il risultato.

Questa è quindi la principale differenza: gli Agenti AI agiscono, prendono decisioni, interagiscono con l’ambiente, apprendono e migliorano.

Il futuro degli Agenti AI

Gli Agenti AI stanno evolvendo rapidamente, spinti dai progressi nell’intelligenza artificiale e dall’integrazione con tecnologie avanzate. Il futuro di questi sistemi sarà caratterizzato da maggiore autonomia, interazione più naturale e capacità di apprendimento avanzato. Vediamo alcune delle principali tendenze e previsioni.

1. Agenti AI sempre più autonomi e proattivi

Gli Agenti AI del futuro non saranno più semplici esecutori di comandi, ma sistemi capaci di anticipare i bisogni degli utenti e prendere decisioni strategiche. Questo sarà possibile grazie a:

• – Miglioramenti nei modelli di pianificazione e ragionamento, per eseguire task complessi senza intervento umano.
• – Integrazione con strumenti software avanzati, come ERP, CRM e sistemi di automazione industriale.
• – Capacità di apprendimento continuo, per adattarsi a nuovi scenari e contesti in tempo reale.

Ad esempio, un Agente AI nel settore della cybersecurity potrebbe rilevare minacce informatiche prima che si verifichino attacchi, adottando automaticamente misure di protezione basate sull’analisi dei dati di rete.

2. Interazione sempre più naturale con gli utenti

L’evoluzione dei modelli di linguaggio porterà gli Agenti AI a comunicare in modo sempre più fluido, contestuale e personalizzato. I progressi includeranno:

• – Miglior comprensione delle intenzioni degli utenti, superando le attuali limitazioni nel riconoscimento del contesto.
• – Interfacce multimodali, che combinano testo, voce e immagini per un’esperienza più intuitiva.
• – Memoria e personalizzazione, per offrire risposte sempre più pertinenti in base alle interazioni precedenti.

Ad esempio, un assistente AI nel customer service potrebbe ricordare le preferenze di un cliente e fornire suggerimenti mirati senza dover ripetere le informazioni a ogni interazione.

3. Agenti AI specializzati e interconnessi

Mentre oggi molti agenti sono generalisti, in futuro emergeranno agenti specializzati, progettati per compiti specifici e capaci di collaborare tra loro. Questo sarà reso possibile da:

• – Architetture multi-agente, dove diversi AI collaborano per risolvere problemi complessi.
• – Agenti verticali per settori specifici, come sanità, finanza, manifattura e logistica.
• – Maggiore interoperabilità con altre AI e sistemi IT, per garantire flussi di lavoro più fluidi.

Ad esempio, nel settore medico, diversi Agenti AI potrebbero collaborare per diagnosticare una malattia, combinando l’analisi dei sintomi con la lettura di immagini diagnostiche e la consultazione di linee guida mediche aggiornate.

4. Evoluzione delle capacità di apprendimento

Oggi, la maggior parte degli Agenti AI non ha memoria permanente e ogni interazione riparte da zero. In futuro, assisteremo a:

• – Integrazione di meccanismi di memoria a lungo termine, per conservare informazioni contestuali tra interazioni.
• – Tecniche di apprendimento per rinforzo avanzate, che permetteranno agli agenti di migliorare in autonomia.
• – Personalizzazione spinta, con agenti che si adattano alle preferenze e ai comportamenti degli utenti nel tempo.

Ad esempio, un Agente AI per l’educazione potrebbe ricordare le difficoltà di uno studente e proporre esercizi mirati in base ai progressi fatti nelle lezioni precedenti.

LLM: La Tecnologia alla Base degli Agenti AI 

I large language models (LLM) sono modelli statistici del linguaggio, un tipo di modello di machine learning addestrato allo scopo di svolgere compiti legati al linguaggio naturale, come la comprensione di istruzioni fornite dall’utente, la traduzione o la generazione di testo.  Sono large, “grandi”, perché addestrati su grandi quantità di dati testuali (conversazioni, enciclopedie, letteratura, codice, documentazione tecnica…) e costituiti da miliardi di parametri. La “grande dimensione” è necessaria per permettere al sistema di riconoscere i pattern del linguaggio umano e rispondere in modo naturale e contestualmente appropriato. Il tipo di LLM più diffuso è il generative pretrained transformer (GPT); quasi tutti i sistemi chatbot di intelligenza artificiale, come quelli sviluppati da OpenAI, Anthropic e Deepseek sono appunto GPT. L’architettura alla base di questi modelli ha origine dal paper “Attention is all you need”, del 2017, ma l’utilizzo dei large language model fuori dal contesto della ricerca accademica è divenuto comune a partire dalla fine del 2022 con il rilascio al pubblico di ChatGPT.  

Come iniziare a lavorare con gli Agenti AI

Per chi desidera avvicinarsi agli agenti AI, è fondamentale impostare un percorso a livello aziendale, acquisire competenze in intelligenza artificiale, machine learning e automazione. Piattaforme come Dataiku offrono ambienti potenti e accessibili per sviluppare agenti AI, consentendo una gestione semplificata dei dati e dei modelli. Affidarsi a consulenti, come BNova, qualificati e certificati su Dataiku, grazie alla loro esperienza e competenza, garantisce un’implementazione ottimale, riducendo i rischi e massimizzando i benefici dell’AI nel contesto aziendale.

In conclusione, gli Agenti AI rappresentano una delle innovazioni più promettenti nel panorama dell’Intelligenza Artificiale con applicazioni che spaziano dalla robotica alla gestione delle risorse, dalla sanità alla finanza, dalla logistica all’assistenza clienti. Pur offrendo potenzialità straordinarie, è essenziale affrontare con attenzione i limiti legati alla qualità dei dati, alla trasparenza dei modelli e ai possibili bias. Gli Agenti AI sono strumenti potenti, ma richiedono una progettazione, un monitoraggio e un’integrazione etici e responsabili per minimizzare i rischi e massimizzare i risultati. Con un approccio oculato e consapevole, gli Agenti AI possono rivoluzionare molti settori, migliorando l’efficienza operativa, la personalizzazione dei servizi e la capacità di prendere decisioni informate in tempo reale. 

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