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?
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.
🔹 Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP - Natural Language Processing)
🔹 Visione Artificiale (Computer Vision - CV)
🔹 Accesso ai Dati (Data Retrieval & Integration)
✅ Scenario: Un utente dice: "Prenotami un volo per Roma domani alle 10:00"
✅ Pipeline di elaborazione:
Modulo NLP:
Modulo di Data Retrieval:
Output dell'agente AI:
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
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.
L’agente AI deve allineare le proprie azioni agli obiettivi prefissati, utilizzando framework di task planning e action prioritization.
Automated Planning & Scheduling (AI Planning Algorithms)
Multi-Agent Coordination
📌 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.
L'esecuzione delle azioni da parte di un agente AI avviene attraverso tre componenti principali:
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.
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:
Gli agenti AI possono interagire con dispositivi fisici
📌 Esempio tecnico:
L'agente AI in un sistema di smart home può:
Per automatizzare compiti ripetitivi e migliorare l’efficienza operativa, gli agenti AI utilizzano:
📌 Esempio tecnico:
Un agente AI può gestire la creazione di un appuntamento medico:
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:
Dopo aver eseguito un’azione, l’agente AI controlla se il risultato è stato corretto. Se qualcosa non è andato bene, può:
📌 Esempio: Se il pagamento non va a buon fine, l'agente ti avvisa e prova un’altra soluzione.
Gli agenti AI devono essere sicuri e affidabili. Per questo:
📌 Esempio: Se l’agente deve pagare con la tua carta di credito, ti chiederà una conferma prima di procedere.
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.
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.