Nel mondo dell’intelligenza artificiale agentica regna una crescente complessità. Framework, strumenti e modelli si moltiplicano rapidamente, rendendo sempre più difficile per sviluppatori e aziende capire quali soluzioni adottare per costruire sistemi efficaci. Il risultato, spesso, è una paralisi decisionale: troppe opzioni, troppi compromessi da valutare.
L’intelligenza artificiale agentica sta attraversando una fase di espansione rapida, spinta dalla combinazione di modelli di fondazione sempre più capaci e di un ecosistema di strumenti che permette agli agenti di cercare informazioni, eseguire codice, interrogare basi di dati, consultare memorie e coordinare sotto-agenti. Questa ricchezza, però, produce un effetto collaterale che in ambito enterprise diventa presto un freno. La scelta non riguarda più soltanto quale modello usare, ma quale architettura adottare per trasformare un modello generalista in un sistema affidabile, aggiornabile e sostenibile nei costi.
Nel 2025 e nel 2026 le previsioni e le indagini sul mercato hanno reso esplicita la tensione tra entusiasmo e cautela. Gartner ha indicato una crescita rapida dell’adozione di agenti task-specific nelle applicazioni aziendali, ma ha anche sottolineato l’ampiezza dei fallimenti progettuali quando la governance e l’ingegneria dei sistemi non tengono il passo.
In parallelo, i survey di McKinsey e le analisi di BCG continuano a mostrare un divario tra sperimentazione e valore a scala. In questo contesto, la pressione si sposta dalla “corsa al modello migliore” verso la capacità di progettare componenti, interfacce e cicli di adattamento che consentano di migliorare prestazioni e affidabilità senza innescare complessità ingestibile.
Un approccio concettuale chiave
È in questa direzione che si colloca un lavoro recente, pubblicato su arXiv con il titolo “Adaptation of Agentic AI”, che propone un framework concettuale per classificare e confrontare le strategie con cui un sistema agentico viene adattato a un compito. L’idea centrale è che il problema dell’AI agentica, in molte applicazioni pratiche, sia diventato soprattutto una decisione di investimento tra addestramento e modularità, tra personalizzazione e sostituibilità dei componenti, tra efficienza in inferenza e costi di sviluppo.
Per le imprese, il messaggio è chiaro: l’AI agentica non è solo un problema di selezione del modello migliore, ma una decisione architetturale più ampia. Significa stabilire dove investire il budget di addestramento, quanta modularità preservare e quali compromessi accettare tra prestazioni, costi operativi e capacità di evoluzione nel tempo.
Le due dimensioni dell’adattamento
Lo studio individua due grandi dimensioni che definiscono l’adattamento dei sistemi agentici: l’adattamento dell’agente e l’adattamento degli strumenti.
L’adattamento dell’agente
Nel primo caso, l’intervento avviene direttamente sul modello di base che guida l’agente. Attraverso tecniche come il fine-tuning o il reinforcement learning, vengono modificati i parametri interni per specializzare il comportamento dell’agente su compiti specifici. È un approccio potente, ma costoso, perché richiede grandi quantità di dati e risorse di calcolo.
L’adattamento degli strumenti
L’adattamento degli strumenti, invece, sposta il focus sull’ambiente che circonda l’agente. Il modello principale rimane “congelato”, mentre vengono ottimizzati componenti esterni come motori di ricerca, moduli di memoria o sotto-agenti specializzati. In questo modo il sistema può evolversi senza dover riaddestrare un foundation model, riducendo drasticamente i costi.
Le quattro strategie
Il framework separa in modo netto due famiglie di scelte. La prima riguarda l’adattamento dell’agente, cioè la modifica dei parametri o delle policy interne del modello che pianifica e decide. In questa impostazione si interviene sul “cervello” del sistema, tipicamente con fine-tuning o con apprendimento per rinforzo, per insegnare all’agente nuove abilità o nuove strategie di uso degli strumenti.
La seconda leva è l’adattamento degli strumenti, cioè l’ottimizzazione dell’ambiente operativo attorno a un agente che rimane congelato. Qui l’attenzione si sposta su moduli esterni come retriever, memorie, planner specializzati o sotto-agenti. L’agente principale mantiene la propria generalità e la propria stabilità, mentre l’ecosistema periferico viene addestrato o raffinato per fornire il contesto giusto nel formato giusto e nel momento giusto.
Strategie dettagliate
- Strategia A1: l'adattamento dell’agente che impara direttamente dall’esecuzione degli strumenti, basato su feedback verificabili. Ideale per domini tecnici e stabili.
- Strategia A2: l'adattamento basato soltanto sul risultato finale, utile per insegnare strategie complesse di orchestrazione, ma che richiede grandi dataset.
- Strategia T1: l’uso di tool generici addestrati su dataset estesi, applicati a un agente congelato. Approccio economico e scalabile.
- Strategia T2: l’addestramento di strumenti personalizzati, ottimizzati per interagire efficacemente con un agente fisso, migliorando la qualità del supporto.
Esempi operativi
Nella pratica, i sistemi più avanzati combinano più approcci: agenti specializzati per il ragionamento, strumenti di recupero dati generici e moduli adattivi per colmare lacune specifiche.
Il paradigma A1
Il primo paradigma, A1, descrive l’adattamento dell’agente guidato da segnali provenienti dall’esecuzione degli strumenti. È l’approccio più “meccanicistico”. L’agente viene premiato o penalizzato in base a esiti verificabili, ad esempio il successo di una chiamata API, l’esecuzione corretta di uno script, il risultato di una query SQL o la correttezza di un calcolo effettuato da un interprete. Questa classe di segnali rende possibile un apprendimento più oggettivo e spesso più stabile, perché la valutazione non dipende da giudizi umani o da modelli valutatori.
In ambito code-generation e reasoning verificabile, l’ascesa di modelli addestrati con reinforcement learning e ricompense verificabili ha dato un esempio concreto di questa logica. DeepSeek-R1, per esempio, ha mostrato come l’ottimizzazione tramite RL possa incentivare pattern di ragionamento avanzati e migliorare drasticamente i risultati su benchmark matematici, mentre progetti industriali e open hanno sperimentato la verifica tramite esecuzione in sandbox per ottenere reward affidabili nella programmazione.