Nel panorama tecnologico del 2025, gli agenti di intelligenza artificiale (AI) stanno emergendo come strumenti rivoluzionari, destinati a trasformare il modo in cui interagiamo con la tecnologia e gestiamo le attività quotidiane. Ma cosa sono esattamente questi agenti AI, come funzionano, chi sta guidando il loro sviluppo e in che modo differiscono dalle interazioni tradizionali con modelli come ChatGPT a cui la gente comune si sta ormai adattando?
Cosa fa un agente AI?
Iniziamo subito da capire cosa è un agente AI e che cosa fa. Gli agenti AI sono software avanzati progettati per eseguire compiti specifici in modo autonomo, senza la necessità di un intervento umano continuo. A differenza dei chatbot tradizionali, che rispondono a input specifici, gli agenti AI possono prendere decisioni, pianificare azioni e adattarsi a situazioni mutevoli per raggiungere obiettivi predefiniti. Questi agenti sono in grado di comprendere il contesto, analizzare dati complessi e agire di conseguenza, rendendoli strumenti potenti in vari settori.
Immaginate di avere una sorta di aiutante magico sul tuo computer o sul tuo telefono. Questo aiutante non è una persona, ma un programma super intelligente che può fare cose per te senza che tu debba spiegargli ogni singolo passaggio. L'agente AI può arrivare a prenotarti una pizza senza che tu debba andare sul sito, comprare i biglietti del cinema trovando gli orari migliori, scrivere email e messaggi senza che tu debba digitare tutto da solo e molto altro.
Componenti chiave di un agente AI
Il funzionamento degli agenti AI si basa su una combinazione di tecnologie avanzate, scopriamole insieme.
1. Comprensione dell'Ambiente
Un agente AI deve essere in grado di percepire l'ambiente circostante per elaborare informazioni e prendere decisioni autonome. Questa capacità si basa su una combinazione di tecniche avanzate di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), visione artificiale (CV) e accesso a fonti dati strutturate e non strutturate.
Componenti Chiave della Percezione
🔹 Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP - Natural Language Processing)
- Utilizza modelli di deep learning basati su reti neurali trasformative
- Effettua tokenizzazione, analisi sintattica, riconoscimento delle entità (NER) e interpretazione semantica per comprendere il significato delle richieste testuali o vocali.
- Integra text-to-speech (TTS) e speech-to-text (STT) per la comunicazione vocale bidirezionale.
🔹 Visione Artificiale (Computer Vision - CV)
- Gli agenti AI dotati di capacità visive utilizzano reti convoluzionali (CNNs), modelli Vision Transformer (ViT) o Segment Anything Model (SAM) per analizzare immagini, riconoscere oggetti e interpretare scene.
- L’elaborazione video può includere object detection, facial recognition, OCR (Optical Character Recognition) e tracciamento di entità dinamiche.
- Viene spesso utilizzata in scenari in cui l’agente deve interagire con GUI (Graphical User Interfaces) o documenti cartacei digitalizzati.
🔹 Accesso ai Dati (Data Retrieval & Integration)
- L’agente può eseguire web scraping, interrogazioni su database SQL/NoSQL, o accedere a API RESTful per estrarre informazioni da fonti online.
- Può sfruttare knowledge graphs (es. Google Knowledge Graph, Wikidata) o embedding vector databases (es. FAISS, Pinecone) per richiamare conoscenze contestuali.
- Il modulo di retrieval-augmented generation (RAG) permette di combinare la generazione di contenuti con dati prelevati da fonti esterne per migliorare la precisione della risposta.
📌 Esempio
✅ Scenario: Un utente dice: "Prenotami un volo per Roma domani alle 10:00"
✅ Pipeline di elaborazione:
-
Modulo NLP:
- Tokenizza la frase: ["Prenotami", "un", "volo", "per", "Roma", "domani", "alle", "10:00"]
- Riconosce le entità nominate (NER):
- Destinazione: Roma
- Data: Domani
- Ora: 10:00
- Applica modelli di intent classification per determinare che l'utente desidera eseguire una prenotazione.
-
Modulo di Data Retrieval:
- Interroga un'API di prenotazione voli (Skyscanner API, Google Flights API) per ottenere opzioni disponibili.
- Estrapola i dati rilevanti e li organizza in una struttura JSON.
-
Output dell'agente AI:
- Restituisce le opzioni disponibili in linguaggio naturale o le presenta in una UI interattiva.
- Se autorizzato, può procedere con la prenotazione.
2. Elaborazione e pianificazione
Un agente AI deve essere in grado di dedurre conclusioni basandosi sulle informazioni fornite dall'utente e sulle conosceze apprese. Per farlo utilizza un
2.1 Motore di Ragionamento (Inference & Decision Logic Engine) che si poggia su:
🔹 Sistemi Basati su Regole
🔹Inferenza Probabilistica
- 🔹Reti Neurali per il Reasoning
- Esempio tecnico:
- Un agente AI che deve ottimizzare una prenotazione di volo utilizza un albero di decisione per confrontare prezzi, tempi di scalo e probabilità di ritardo basandosi su dati storici.
2.2 Apprendimento Automatico (Machine Learning & Reinforcement Learning)
L'agente deve migliorare la propria capacità decisionale nel tempo attraverso algoritmi di machine learning supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.
📌 Esempio tecnico:
Se un utente viaggia spesso in business class, l’agente AI può apprendere la sua preferenza e ottimizzare le ricerche future per mostrare solo voli premium.
2.3 Gestione degli Obiettivi e Pianificazione Sequenziale (Goal-Oriented Planning & Task Management)
L’agente AI deve allineare le proprie azioni agli obiettivi prefissati, utilizzando framework di task planning e action prioritization.
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Automated Planning & Scheduling (AI Planning Algorithms)
- per suddividere il problema in sottocompiti e definire un piano d'azione sequenziale.
- Esempio: Se l'agente deve prenotare un volo e un hotel, pianifica prima la disponibilità dell’hotel, poi verifica le opzioni di volo compatibili.
-
Multi-Agent Coordination
- Se un agente AI deve collaborare con altri sistemi (es. chatbot, sistemi ERP aziendali), utilizza tecniche per sincronizzare le operazioni.
- Esempio: un agente AI per il booking può interagire con API di pagamento e sistemi di verifica dell’identità.
📌 Esempio tecnico:
Se l’utente ha bisogno di un volo e di una macchina a noleggio, l’agente pianifica prima il volo, poi sincronizza l’orario di ritiro dell’auto in base all’orario di arrivo.
3. Esecuzione
Una volta completata la fase di percezione e pianificazione, l'agente AI deve tradurre il piano d'azione in operazioni concrete, interagendo con software, API, interfacce grafiche e dispositivi hardware. Questa fase è gestita da un Execution Engine, che coordina la sequenza delle operazioni e garantisce la corretta esecuzione dei task in ambienti multi-sistema e multi-agente.
3.1 Architettura del Modulo di Esecuzione
L'esecuzione delle azioni da parte di un agente AI avviene attraverso tre componenti principali:
3.1 Orchestrazione e Interfaccia di Controllo (AI Action Orchestration Layer)
L'agente AI utilizza un orchestratore per eseguire il piano d'azione, monitorando l’interazione con il sistema di destinazione.
Esempio tecnico:
L’agente deve completare una transazione online. Se la pagina web della compagnia aerea non carica correttamente, il modulo di recovery prova a ricaricare la pagina o selezionare un’opzione alternativa.
3.2 Interazione con Applicazioni Web e Software (Web & API Integration)
Per eseguire azioni sui sistemi remoti, l’agente AI utilizza tecniche avanzate di interazione con interfacce digitali
📌 Esempio tecnico:
Per acquistare un volo, l’agente può:
- Controllare API di booking (es. Skyscanner, Amadeus, Sabre) per ottenere opzioni disponibili.
- Utilizzare Selenium per compilare moduli di prenotazione su siti privi di API.
- Confermare il pagamento via API di Stripe o PayPal per finalizzare l'acquisto.
3.3. Interfaccia con Dispositivi Hardware e IoT (Edge Execution & Device Control)
Gli agenti AI possono interagire con dispositivi fisici
📌 Esempio tecnico:
L'agente AI in un sistema di smart home può:
- Analizzare il contesto (es. temperatura attuale, orario).
- Decidere un'azione ottimale (es. accendere il riscaldamento).
- Inviare un comando MQTT al termostato per attivarlo.
3.4Automazione e Ottimizzazione dei Processi (Process Automation & Workflow Execution)
Per automatizzare compiti ripetitivi e migliorare l’efficienza operativa, gli agenti AI utilizzano:
- PIdentificazione di pattern ricorrenti nei processi aziendali per ottimizzare i flussi di lavoro.
- Sistemi che permettono agli agenti AI di gestire esecuzioni multi-step e task paralleli.
- li agenti AI possono aggiornare automaticamente database aziendali, gestire ticketing system o schedulare meeting
📌 Esempio tecnico:
Un agente AI può gestire la creazione di un appuntamento medico:
- Analizza il calendario dell'utente via Google Calendar API.
- Trova slot disponibili nel sistema di prenotazione della clinica via FHIR/HL7 API.
- Conferma l'appuntamento via email usando SendGrid API.
Ritornando al nostro esempio del volo l'esempio concreto per meglio capire questa fase:
✅ Scenario: Un utente chiede: "Prenotami un volo per Roma domani e un’auto a noleggio che sia pronta quando atterro."
✅ Pipeline di esecuzione dell’agente AI:
- Controlla disponibilità e prezzi dei voli via API.
- Prenota il volo prima della macchina per sincronizzare l’orario di ritiro.
- Se il sito non supporta API, usa Selenium per completare la prenotazione.
- Genera una firma digitale del pagamento e verifica l’autenticità tramite OTP (One-Time Password).
- Coordina il ritiro dell’auto con il sistema dell’autonoleggio via API.
- Notifica l’utente e aggiorna il suo calendario.
4. Feedback e Adattamento (Miglioramento Continuo)
Dopo aver eseguito un’azione, l’agente AI controlla se il risultato è stato corretto. Se qualcosa non è andato bene, può:
- Chiedere conferma all'utente → "Vuoi davvero prenotare questo volo?"
- Imparare dagli errori → Se ha fatto un errore, corregge il suo comportamento per la prossima volta.
- Aggiornare la sua conoscenza → Se i prezzi dei voli cambiano spesso, l'agente può aggiornare le sue strategie di prenotazione.
📌 Esempio: Se il pagamento non va a buon fine, l'agente ti avvisa e prova un’altra soluzione.
5. Sicurezza e Controllo
Gli agenti AI devono essere sicuri e affidabili. Per questo:
- Limitano le azioni pericolose → Non possono fare acquisti senza il tuo permesso.
- Proteggono i dati personali → Usano crittografia e accessi sicuri.
- Hanno controlli etici → Devono rispettare regole e normative.
📌 Esempio: Se l’agente deve pagare con la tua carta di credito, ti chiederà una conferma prima di procedere.
Le aziende che oggi stanno lavorando su Agenti AI
Oggi sono numerose le aziende tecnologiche leader che stanno investendo nello sviluppo di agenti AI. La prima delle lista è OpenAI che, oltre a "Operator" annunciato nel gennaio del 2025, sta esplorando agenti AI in grado di automatizzare una vasta gamma di attività, con l'obiettivo di creare assistenti virtuali sempre più autonomi.
A seguire citiamo Salesforce che ha introdotto "Agentforce" nel settembre 2024, un agente AI progettato per migliorare l'esperienza del cliente attraverso interazioni più personalizzate e efficienti; SAP, azienda che ha annunciato assistenti per lo shopping basati su agenti AI, previsti per il lancio nel 2025, mirati a rivoluzionare l'esperienza di acquisto dei consumatori; IBM che sta promuovendo agenti AI come "lavoratori digitali", con l'obiettivo di aumentare la produttività e ridurre la necessità di intervento umano in compiti ripetitivi.
Che futuro ci aspetta con gli Agenti AI?
Gli agenti AI stanno rapidamente evolvendo da semplici assistenti virtuali a sistemi altamente autonomi in grado di prendere decisioni, interagire con ambienti digitali e fisici, e apprendere dai dati in modo proattivo. Nei prossimi anni, assisteremo alla nascita di agenti AI multi-agente, capaci di collaborare tra loro, auto-apprendere, anticipare le esigenze degli utenti e controllare dispositivi IoT e infrastrutture digitali complesse. Questa trasformazione avrà impatti profondi su lavoro, economia, sicurezza e società.
Uno dei cambiamenti più significativi riguarderà il mondo del lavoro. Alcuni esperti temono una massiccia automazione delle professioni, con agenti AI in grado di gestire customer service, analisi finanziarie, programmazione e persino consulenze legali, riducendo drasticamente la domanda di lavoro umano. Tuttavia, un altro scenario prevede una cooperazione tra umani e AI, in cui gli agenti AI potenziano la produttività e creano nuove figure professionali, come esperti in AI management e ottimizzazione dei workflow automatizzati.
L’aumento dell’autonomia degli agenti AI solleva anche questioni critiche di sicurezza ed etica. La possibilità che questi sistemi prendano decisioni sbagliate o siano vulnerabili ad attacchi informatici rappresenta un rischio concreto. Inoltre, se gli agenti AI vengono addestrati su dati distorti, potrebbero amplificare pregiudizi esistenti, con effetti dannosi su assunzioni, prestiti bancari e sistemi di giustizia predittiva. Regolamentare lo sviluppo di questi sistemi sarà essenziale per evitare scenari distopici.
Il grande obiettivo della ricerca è la creazione di agenti AI generalizzati (AGI), capaci di auto-apprendere e adattarsi a qualsiasi compito, senza bisogno di programmazione specifica. Alcuni laboratori, come OpenAI e DeepMind, stanno esplorando modelli di meta-apprendimento e ragionamento simbolico, che potrebbero portare a una nuova generazione di AI, simile all’intelligenza umana.
A seconda di come gestiremo questa evoluzione, il futuro degli agenti AI potrebbe prendere strade diverse. Potremmo assistere a una rivoluzione positiva, in cui gli AI aumentano l’efficienza e migliorano la qualità della vita, oppure a un futuro in cui l’automazione non regolata causa disuguaglianze e perdita di controllo. La sfida sarà garantire che queste tecnologie rimangano strumenti a beneficio dell’umanità e non si trasformino in forze incontrollabili.