Un sistema agente con intelligenza artificiale (AI) si riferisce a sistemi che possono prendere decisioni, intraprendere azioni, utilizzare strumenti ed eseguire iterazioni verso un obiettivo con un limitato intervento umano. A differenza di un modello linguistico tradizionale, un agente AI non si limita a rispondere a un singolo prompt e terminare: invece, valuta la situazione, decide l'azione successiva, esegue e continua finché l'obiettivo non sia raggiunto.
Un agente combina un modello linguistico per il ragionamento, l'accesso a strumenti o API per agire, una memoria per conservare il contesto e un ciclo di controllo per decidere quale azione compiere. Se si toglie il ciclo e gli strumenti, non si ha un agente. Si ha un chatbot.
La differenza da un'interazione LLM tradizionale è semplice: l'interazione LLM tradizionale è di tipo richiesta e risposta. Si pone una domanda e il modello genera un testo. Il processo termina. I sistemi agentici operano in modo diverso:
| Interazione standard LLM | Agente AI |
|---|---|
| Un input singolo → un output singolo | Obiettivo → ragionamento → azione → osservazione → iterazione |
| Stato non persistente | Memoria tra passi |
| Nessuna azione esterna | Chiamate API, query al database, esecuzione di codice |
| L'utente guida ogni passo | Il sistema decide i passi intermedi |
Comprendere Perché I Sistemi Agentic SI Stanno Espandendo Velocemente
Ci sono molte ragioni per cui i sistemi agentic si stanno espandendo velocemente, ma ce ne sono tre fondamentali che spingono l'adozione: crescite delle capacità LLM, adozione esplosiva alle aziende e framework open-source per gli agenti.
Crescita delle Capacità dei Modelli LLM
I modelli basati su architetture Transformer, introdotti nella ricerca “Attention Is All You Need” da ricercatori di Google Brain, hanno reso pratica la modellizzazione linguistica estesa. Da allora, modelli come la serie GPT di OpenAI hanno aggiunto chiamate di strumenti strutturati e finestre di contesto più lunghe, permettendo decisioni attendibili cicliche.
Adozione Esplosiva delle Aziende
Secondo il rapporto 2023 della McKinsey & Company sui modelli generativi, circa un terzo delle aziende già utilizzavano l'intelligenza artificiale generativa in almeno una funzione d'azienda. Tale adozione ha creato la pressione per avanzare oltre le interfacce chat verso l'automazione.
Utilizzo di Framework Open-source
I repository pubblici come LangChain, AutoGPT, CrewAI e Microsoft AutoGen hanno abbassato la soglia per costruire agenti AI. Lo sviluppatore non deve più costruire ogni componente da zero, ma può integrare ragionamenti, memoria e orchestrazione di strumenti facilmente.
Nel prossimo lasso di tempo, parleremo brevemente di 10 concetti pratici che alimentano i moderni sistemi agentic, come LLM come motori di ragionamento, strumenti e chiamate a funzioni, sistemi di memoria, pianificazione e decomposizione compiti, cicli di esecuzione, collaborazione multi-agente, linee guida di sicurezza, valutazione e visibilità, architettura di implementazione e modelli di prontezza per la produzione.
1. LLM come Motori di Ragionamento, Non Solo Chatbot
Se si riduce il sistema agente al suo nucleo centrale, il modello linguistico è lo strato cognitivo. Tutto il resto—strumenti, memoria, orchestrazione—ne gira intorno.
Il break che ha reso tutto possibile è stata l'architettura Transformer, introdotta nella ricerca “Attention Is All You Need” da ricercatori al Google Brain. Lo studio mostrò che i meccanismi di attenzione potevano modellare dipendenze a lunga distanza più efficacemente rispetto alle reti ricorrenti.
Quell'architettura alimenta modelli moderni che possono ragionare passo passo, sintetizzare informazioni e decidere cosa fare successivamente.
La fase iniziale dell'uso dell'LLM somigliava a:
Una grossa trasformazione è avvenuta quando OpenAI ha introdotto le chiamate a funzioni strutturate nei modelli GPT-4. Invece di tentativi di chiamare le API, il modello emette ora JSON strutturato che corrisponde a uno schema definito.
Questo cambio, benché sottile, è molto importante. Trasforma il testo generato liberamente in output decisionale strutturato. Questa è la differenza tra una proposta e un'istruzione eseguibile.
Applicare il Ragionamento Catena di Pensiero
Un'altra svolta importante è il ragionamento a catena di pensiero, introdotto in ricerca da Google. Lo studio ha dimostrato che chiedere esplicitamente al modello di ragionare passo passo migliorava la performance sui compiti complessi.
Nel contesto di sistema agente, il profondità di ragionamento è importante perché:
- I obiettivi a multi-step richiedono decisioni intermedie
- Selezionare gli strumenti dipende dall'interpretazione
- Gli errori si moltiplicano di passo in passo
Se lo strato cognitivo è poco profondo, l'agente diventa poco affidabile. Consideriamo l'obiettivo: “Analizzare i concorrenti e redigere una strategia posizionata.”
Un sistema superficiale potrebbe produrre suggerimenti generici. Ma un agente motivato da ragionamento potrebbe:
- Ricerca dati dei concorrenti
- Estrarre attributi strutturati
- Confrontare modelli di prezzo
- Identificare lacune
- Redigere una posizione su misura
Questo richiede una pianificazione, valutazione e raffinamento iterativo. Ora che comprendi questo strato cognitivo, è il momento di guardare a come gli agenti interagiscono con il mondo esterno.
2. Utilizzare Strumenti e Chiamate a Funzioni
Il ragionamento da solo non serve a nulla se non produce azione. Gli agenti agiscono tramite strumenti. Uno strumento può essere un'API REST, una query al database, un ambiente di esecuzione del codice, un motore di ricerca,