Agenti AI, cosa sono e come funzionano: la nuova tendenza dell’intelligenza artificiale

Gli agenti AI rappresentano l’ultima evoluzione nel campo dell’intelligenza artificiale, ma cosa sono esattamente? La risposta non è semplice e le stesse aziende che li promuovono sembrano avere una definizione diversa. Che si tratti di chatbot avanzati o futuri colleghi digitali nei posti di lavoro, gli agenti AI sono di tendenza e stanno attirando le attenzioni, e gli investimenti, della Silicon Valley e non solo.

Cosa sono gli agenti AI

Il nome “agente con intelligenza artificiale” è diventato un contenitore generico. OpenAI stessa ha pubblicato definizioni contraddittorie: in un blog post ha parlato di sistemi in grado di completare compiti in autonomia, mentre nei documenti per sviluppatori li descrive come modelli linguistici avanzati dotati di istruzioni e strumenti. Microsoft distingue tra agenti AI, descritti come “nuove applicazioni per un mondo basato sull’AI”, e assistenti digitali che svolgono compiti generici come scrivere email. Anthropic adotta un approccio più ampio, includendo sia sistemi completamente autonomi sia implementazioni che seguono flussi di lavoro predefiniti. Salesforce, invece, propone sei categorie diverse, che vanno dagli agenti basati su riflessi semplici a quelli guidati da logiche complesse.
Di certo, gli agenti con intelligenza artificiale rappresentano un’evoluzione rispetto ai chatbot e agli assistenti virtuali, poiché sono in grado di agire autonomamente, sfruttando il ragionamento e l’inferenza, anziché limitarsi a eseguire istruzioni predefinite. Un esempio chiarificatore è la prenotazione di un tavolo in un ristorante: un assistente virtuale si limiterebbe a effettuare la prenotazione richiesta, mentre un agente AI terrebbe conto di fattori quali l’agenda, i tempi di spostamento e la disponibilità del locale, prendendo decisioni più elaborate, come modificare l’orario o scegliere un ristorante alternativo in base alle circostanze.

Gli agenti AI (o agenti intelligenti) sono sistemi basati sull’intelligenza artificiale progettati per interagire con l’ambiente, prendere decisioni autonome e svolgere compiti complessi in modo proattivo. Non si limitano a generare testi o rispondere a comandi (come fanno molti chatbot), ma agiscono con obiettivi propri, pianificazione e adattamento al contesto.

In parole semplici?

Un agente AI non è solo un assistente: è un “collaboratore virtuale” che può osservare, pensare e agire.

Come funziona un agente AI?

Un agente AI tipico ha 3 componenti fondamentali:

1. Percezione
   Raccoglie dati dal mondo esterno (tramite sensori, input utente, API, ecc.).
2. Ragionamento e pianificazione
   Analizza la situazione, valuta opzioni e sceglie un’azione in base a obiettivi, regole o ricompense.
3. AzioneInteragisce con l’ambiente: può scrivere codice, inviare email, muovere un robot, modificare file, o eseguire comandi su una macchina.
   

   Esempi di agenti AI

• Assistenti personali avanzati
  Che prenotano voli, pianificano la tua agenda e si interfacciano con altri software autonomamente.
• Agenti di customer service
  Che non solo rispondono, ma aprono ticket, inoltrano richieste e seguono pratiche in autonomia.
• Agenti software per DevOps
  Che monitorano sistemi IT, eseguono update, risolvono bug o implementano modifiche senza intervento umano diretto.
• Agenti AI in robotica
  Come i robot autonomi che pianificano percorsi, riconoscono oggetti e interagiscono fisicamente con l’ambiente.

La differenza con un semplice LLM (come ChatGPT)

Un modello linguistico (LLM) è reattivo: riceve un input, genera un output.
Un agente AI è proattivo: riceve un obiettivo, decide come raggiungerlo, con quali strumenti, in quale ordine, e se aggiornare la propria strategia in base ai risultati.

Agenti AI multimodali e agenti AI agentici

• Multimodali: usano più canali di input/output (testo, immagini, audio, video).
• Agentici: dotati di memoria, capacità di auto-miglioramento e chain of thought complessi — sono l’avanguardia attuale, come quelli che OpenAI, Meta, Anthropic e altri stanno sviluppando.

 Perché sono importanti?

Gli agenti AI sono una pietra miliare nella transizione da strumenti intelligenti a collaboratori autonomi. Non solo ci aiutano, ma iniziano a prendere decisioni strategiche e operative, cambiando il modo in cui lavoriamo, costruiamo software, gestiamo infrastrutture e persino innoviamo.

Cosa possono fare gli agenti AI

Nonostante il caos terminologico, la promessa degli agenti AI è chiara: ridurre gli stalli operativi e automatizzare attività ripetitive, liberando tempo per compiti più complessi. Questi sistemi possono gestire documenti, processi HR, prenotazioni e analisi, con l’obiettivo di rendere le operazioni aziendali più fluide. Tuttavia, l’automazione estrema porta con sé il rischio di errori, decisioni imprevedibili e vulnerabilità di sicurezza, ma è importante ricordare che questi strumenti possono essere adattati alle esigenze specifiche dell’azienda. In questo modo avranno l’autorità di accedere solo alle informazioni che la ditta è disposta a condividere e potranno eseguire solo le azioni per le quali sono specificamente autorizzati. I loro compiti devono essere scelti con cura per garantire che siano in linea con le esigenze, le regole di sicurezza e i valori dell’azienda.

Agenti AI: cosa sono e perché rivoluzioneranno il nostro modo di lavorare

Gli agenti AI stanno conquistando la scena tecnologica. Non semplici chatbot né assistenti passivi, ma veri e propri software autonomi capaci di osservare, prendere decisioni, utilizzare strumenti digitali e raggiungere obiettivi complessi in autonomia. In questo blog post esploreremo da vicino il fenomeno, passando per le versioni gratuite, gli agenti sviluppati da OpenAI, applicazioni nel mondo crypto e in Salesforce, e come creare un proprio agente.

Agenti AI gratis: quali soluzioni esistono?

Molte piattaforme stanno già offrendo la possibilità di sperimentare gratuitamente agenti AI:

• AgentGPT: Un’interfacfcia open-source che permette di creare agenti basati su modelli GPT in modo gratuito. Basta inserire un obiettivo e l’agente si attiverà da solo, decidendo autonomamente i passi necessari per raggiungerlo.
• AutoGPT: Basato sul modello GPT, è il primo agente AI open source che ha catturato l’attenzione globale. Disponibile gratuitamente su GitHub, consente di definire un obiettivo complesso e lasciarlo agire autonomamente.
• BabyAGI: Un’altra implementazione gratuita e open source, che unisce GPT e database vettoriali per creare agenti capaci di pianificare ed eseguire autonomamente attività.

Questi strumenti consentono anche a chi non ha budget dedicati di iniziare ad esplorare il potenziale degli agenti AI e di comprenderne la portata rivoluzionaria.

 Agenti AI OpenAI: la frontiera degli assistenti intelligenti

OpenAI ha introdotto una vera rivoluzione nel settore degli agenti AI con la sua Assistants API, che permette di costruire agenti estremamente potenti e personalizzati usando GPT-4.

OpenAI punta molto sugli agenti AI, considerando questi sistemi come l’evoluzione naturale dei grandi modelli linguistici (LLM). La nuova API consente agli agenti di interagire con strumenti esterni come:

• Browser web
• Database vettoriali
• Funzioni Python personalizzate
• Terminali Linux e Windows

Il risultato? Un ecosistema in cui l’agente AI non è più solo una voce dialogante, ma un vero e proprio assistente capace di svolgere attività complesse.

Agenti AI crypto: automazione intelligente per la blockchain

Nel settore crypto e blockchain gli agenti AI stanno emergendo come strumenti chiave per il trading algoritmico, il monitoraggio delle transazioni e l’analisi predittiva:

• Trading crypto: gli agenti AI analizzano in tempo reale i dati di mercato, decidendo automaticamente quando comprare, vendere o detenere asset.
• Security monitoring: agenti AI identificano transazioni sospette e attività malevole, migliorando la sicurezza dei wallet digitali.
• Smart contract auditors: agenti che analizzano contratti intelligenti per rilevare vulnerabilità, evitando exploit costosi.

Gli agenti AI crypto rappresentano così una promettente combinazione tra l’autonomia della blockchain e l’intelligenza adattiva dell’AI.

Agent GPT italiano: un agente intelligente che parla la tua lingua

In Italia cresce l’interesse verso gli agenti AI. Progetti come Agent GPT offrono interfacce accessibili e semplici anche per utenti italiani. Sebbene molte soluzioni siano ancora prevalentemente in inglese, la possibilità di definire obiettivi e ricevere risposte e azioni in italiano rende l’approccio a questi strumenti molto più naturale e immediato.

La crescente comunità italiana attorno agli agenti AI sta anche promuovendo nuove idee e casi d’uso specifici per il mercato nazionale, rendendo sempre più concreto il ruolo strategico degli agenti intelligenti.

 Come creare un agente AI: guida rapida

Realizzare un agente AI personale è diventato più semplice grazie a framework intuitivi come LangChain, AutoGPT, o la nuova Assistants API di OpenAI.

Ecco i passaggi base:

1. Definisci un obiettivo preciso per il tuo agente.
2. Scegli il modello linguistico (GPT-4, GPT-4 Turbo, Claude, etc).
3. Fornisci al modello degli strumenti (API esterne, funzioni Python, database vettoriali).
4. Imposta la memoria (a breve termine nel prompt o a lungo termine tramite DB vettoriali).
5. Avvia il ciclo autonomo dell’agente e monitora le sue azioni.

Creare un agente AI non è più una questione di esperti, ma una competenza accessibile a chiunque abbia conoscenze basilari di scripting e API.

 Best AI agent: quale scegliere?

Al momento, tra gli agenti AI più performanti e semplici da utilizzare spiccano:

• AutoGPT per autonomia e semplicità.
• AgentGPT per facilità di uso e accessibilità web.
• BabyAGI per pianificazione e memoria avanzata.
• Assistants API di OpenAI per potenza e capacità di integrazione in applicazioni enterprise.

La scelta del miglior agente dipende molto dall’obiettivo e dalla competenza tecnica dell’utente: per un uso aziendale approfondito, gli agenti basati su GPT-4 e API OpenAI restano la soluzione più robusta.

 AI agent example: un agente che automatizza i report aziendali

Per chiarire concretamente il concetto, ecco un esempio reale di un agente AI che gestisce report settimanali:

• Obiettivo: creare e inviare automaticamente report settimanali delle vendite.
• Modello AI: GPT-4 Turbo.
• Strumenti integrati:
  • Accesso CRM via API per i dati vendita.
  • Database vettoriale per memoria.
  • Google Sheets per esportazione e visualizzazione dati.
  • Email automation tramite SMTP.

L’agente agisce così:

1. Recupera autonomamente i dati aggiornati dal CRM.
2. Analizza e sintetizza i dati nel report.
3. Salva il file su Google Sheets.
4. Invia via email ai responsabili.
5. Verifica il buon esito e auto-corregge eventuali errori.

Un esempio pratico e semplice che evidenzia il potenziale produttivo degli agenti AI.

 AI agent Salesforce: la nuova frontiera del CRM intelligente

Salesforce è uno dei principali ambienti aziendali che sta beneficiando dell’integrazione degli agenti AI. Salesforce Einstein, infatti, offre agenti AI integrati capaci di:

• Automatizzare la gestione delle opportunità di vendita.
• Suggerire azioni per migliorare la relazione con i clienti.
• Analizzare trend e dati per prevedere comportamenti futuri.

Gli agenti AI in Salesforce consentono così ai team commerciali e marketing di concentrarsi sulle decisioni strategiche, delegando all’agente compiti ripetitivi e analitici, aumentando così la produttività e l’efficienza.

I dubbi delle aziende sugli Agenti AI

Gli agenti sono quindi una novità nebulosa e in continua evoluzione, proprio come l’AI stessa. Jim Rowan di Deloitte avverte che senza una definizione chiara è difficile misurarne il ritorno sugli investimenti e stabilire benchmark di performance affidabili. OpenAI, Google e Perplexity hanno appena iniziato a distribuire quelli che considerano i loro primi agenti – Operator di OpenAI, Project Mariner di Google e l’agente per lo shopping di Perplexity – e le loro capacità sono molto diverse. Non è un caso che un sito rispettabile come TechCrunch abbia scritto un articolo dal titolo “Nessuno sa cosa sia un agente AI”. Le aziende devono decidere se aspettare chiarezza o adattarsi a un mercato ancora in costruzione, dove il potenziale è enorme, ma la direzione rimane incerta.