Introduzione agli Agenti AI
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“Agenti AI: Prospettive, Sfide e Architetture per un Futuro Inclusivo e Sostenibile”, che puoi leggere e scaricare liberamente in fondo alla pagina.
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🧠Una breve storia
Negli anni ’90, il concetto di “agente intelligente” era legato al paradigma dei sistemi multi-agente e al modello BDI (Beliefs, Desires, Intentions).
In questa visione, ogni agente aveva un insieme di credenze, desideri e intenzioni che guidavano le sue azioni.
Erano sistemi quasi interamente basati su regole if-then e database simbolici: innovativi per il periodo, ma limitati nella capacitĂ di comprendere il linguaggio naturale e di apprendere dinamicamente.
La vera svolta arriva con l’evoluzione del Machine Learning e dell’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). Grazie agli attuali modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) – come GPT, Claude, DeepSeek o altre soluzioni di nuova generazione – oggi gli Agenti AI riescono a:
- comprendere testi complessi
- interpretare istruzioni in modo semantico
- dialogare con gli esseri umani (o con altri sistemi) con fluiditĂ e versatilitĂ
🔄 Differenza rispetto ai sistemi IA tradizionali
La principale differenza sta nell’autonomia e nella flessibilità .
I sistemi IA tradizionali (es. motori di raccomandazione o software di Business Intelligence) erano concepiti per compiti ben definiti, basati su regole o modelli predittivi specifici.
Potevano prendere decisioni su dati strutturati, ma erano “bloccati” in processi rigidi.
Un Agente AI, invece:
- 🧾 Comprende il linguaggio naturale: usa l’LLM come motore semantico per testi di qualsiasi tipo (email, PDF, siti web…)
- 🧠Pianifica e decide: dispone di un modulo di ragionamento per orchestrare funzioni, API e plugin in modo autonomo
- 🔄 Si adatta in tempo reale: modificando prompt o collegandosi a tool diversi, può estendere le proprie capacità senza scrivere nuovo codice
- 🤝 Interagisce con altri sistemi: collabora con agenti o software, scambiando dati anche in formati standardizzati
🚀 Perché è importante?
Gli Agenti AI possono rivoluzionare molte aree di business, dalla customer automation alla logistica, grazie alla capacitĂ di:
- comprendere e gestire dati non strutturati
- prendere decisioni intelligenti in autonomia
- abilitare nuovi servizi e prodotti
- supportare i manager con insight evoluti
Ciò apre scenari di innovazione radicale nella strategia aziendale, nei modelli di servizio e nel rapporto uomo-macchina.
Questo è il primo articolo di otto sul tema Agenti AI. Se vuoi saperne di più, scarica il PDF integrale qui sotto e continua a seguirmi per rimanere aggiornato sugli sviluppi di questa tecnologia in rapida evoluzione.
