Benvenuti nell’era agentica

LLM (Large Language Models) – modelli linguistici di grandi dimensioni

Un LLM è un modello di intelligenza artificiale progettato per comprendere e generare testo come un umano. Immaginalo come un motore di completamento automatico molto avanzato: addestrato su enormi quantità di testo (da libri, articoli, siti web) per imparare come scrivere frasi di senso compiuto. Grazie a questo training, un LLM può rispondere a domande, tradurre lingue, scrivere storie o anche codificare.

• Tokenizzazione: suddivide il testo in pezzi più piccoli (parole o sub-parole) in modo che il modello possa “capire” la lingua pezzo per pezzo.
• Embedding (incorporazioni): trasforma ogni parola o pezzo di testo in un numero o vettore matematico, così il modello può elaborarlo.
• Architettura Transformer: è la struttura “cerebrale” del modello, basata su meccanismi di auto-attenzione che permettono di cogliere le relazioni tra le parole nella frase.
• Addestramento: il modello “legge” enormi collezioni di testi e impara le regole della lingua associando parole e contesti.
• Abilità emergenti: quando gli LLM diventano molto grandi, acquisiscono capacità inaspettate (ad es. risolvere puzzle logici o spiegare il codice) che non erano programmate esplicitamente.

Esempi concreti: ChatGPT, Google Gemini, Meta LLaMA, Claude, e altri chatbot basati su GPT o modelli simili sono tutti LLM. Questi strumenti generano risposte testuali complete e coerenti grazie a quanto sopra.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

La RAG è un approccio che combina un LLM con un sistema di ricerca di informazioni esterne. In pratica, quando il modello deve rispondere a una domanda, prima recupera dati aggiornati da fonti affidabili (ad es. articoli, documenti interni) e poi usa queste informazioni come contesto per generare la risposta. Questo aiuta a ridurre errori e allucinazioni (risposte inventate) che possono capitare se il modello si basa solo sulla sua memoria statica.

• Basi di conoscenza esterne: archivi di testi strutturati o semistrutturati (es. Wikipedia, documenti aziendali) dove il modello cerca informazioni attuali.
• Motore di ricerca semantico (database vettoriali): usa la ricerca basata su similarità dei significati. Ad esempio, strumenti come Pinecone o Weaviate trasformano documenti in vettori e trovano quelli più affini alla domanda.
• Pipeline RAG: prima si indicizzano i documenti (li si spezza in parti piccole e li si trasforma in vettori), poi, dato un prompt, si recuperano i brani più rilevanti, infine l’LLM genera la risposta unendo domanda e informazioni ottenute.
• Aggiunta di contesto aggiornato: così l’LLM può riportare fatti attuali. Ad esempio, se chiedi notizie di oggi, la RAG può estrarre gli ultimi articoli web pertinenti prima di formulare la risposta.
• Affidabilità e precisione: la RAG permette al modello di citare fonti e confermare i dati, riducendo risposte fantasiose. In breve, il modello diventa più affidabile perché “controlla” i fatti.

Grazie a RAG, un chatbot basato su LLM sa sempre attingere a informazioni aggiornate e pertinenti, migliorando la qualità delle risposte.

Agente AI (AI Agent)

Un AI Agent è un software intelligente che compie compiti specifici per conto di un utente o di un sistema, spesso seguendo istruzioni precise. Pensa a un assistente virtuale: gli dici di fissarti un appuntamento o di risponderti a una domanda, e lui fa esattamente quello. Gli agenti AI raccolgono dati dall’ambiente (es. input dell’utente, dati sensoriali) e li usano per prendere decisioni semplici.

• Interazione sensoriale: l’agente riceve input da interfacce utente o sensori. Ad esempio, un chatbot “sente” le tue domande (testo) e un robot domestico usa telecamere e sensori per capire l’ambiente.
• Ragionamento e azione limitati: possiede regole e modelli di base per rispondere o svolgere il compito richiesto, ma senza grande creatività. Non fissa nuovi obiettivi da sé.
• Pianificazione semplice: può organizzare una breve sequenza di azioni. Ad esempio, un assistente vocale può aprire app, inviare messaggi o impostare promemoria seguendo comandi vocali.
• Ambito di utilizzo: è ideale per attività ripetitive e specifiche. Esempi comuni sono chatbot di supporto clienti, assistenti vocali (Siri, Alexa) e assistenti alla produttività (es. strumenti che scrivono parti di email o codice suggerendo frasi).

Esempi concreti: i bot di messaggistica che rispondono a domande frequenti dei clienti, gli assistenti virtuali che gestiscono il calendario o la casella email, e strumenti come GitHub Copilot (che suggerisce codice). Questi sono tutti AI Agent che svolgono compiti ben definiti senza grande autonomia di iniziativa.

AI agentica (Agentic AI)

L’AI agentica (chiamata anche Agentic AI) è un livello più avanzato: sistemi che agiscono autonomamente per raggiungere obiettivi complessi, imparando e adattandosi da soli. In pratica, un AI agentico non solo esegue comandi prestabiliti, ma definisce da sé le strategie per risolvere problemi più ampi.

• Ciclo a quattro fasi: tipicamente un sistema agentico percepisce l’ambiente, ragiona sui dati raccolti, agisce (modificando l’ambiente o facendo richieste a sistemi esterni) e impara dalle conseguenze. Questo continuo ciclo di apprendimento lo rende adattivo.
• Decisioni autonome: fissa obiettivi a medio-lungo termine e pianifica come raggiungerli con minima supervisione umana. È proattivo: persegue compiti complessi a più passi, non si limita a reagire a un singolo prompt.
• Coordinamento multi-agente: spesso l’AI agentica fa da “coordinatore” di più agenti specializzati. Per esempio, in una casa intelligente un’AI agentica può gestire contemporaneamente il termostato, le luci e gli elettrodomestici, ottimizzando i consumi complessivi.
• Adattabilità continua: apprende costantemente dai nuovi dati. Con l’esperienza impara quali azioni funzionano meglio e aggiusta la propria strategia, diventando più efficiente nel tempo.
• Scenari complessi: trova applicazione in ambiti dove servono capacità di ragionamento avanzate e autonomia. Ad esempio, auto a guida autonoma che devono prendere decisioni di guida in tempo reale, robotica e cybersecurity (sistemi che rilevano minacce e reagiscono da soli).

Esempi concreti: una macchina che guida da sola (come il sistema FSD di Tesla), robot collaborativi nei magazzini Amazon, sistemi di sicurezza informatica autonomi (es. Darktrace) o assistenti digitali complessi. In questi casi l’AI agentica prende decisioni articolate senza bisogno di continue istruzioni umane.

Differenze tra AI Agent e AI agentica

Pur avendo punti in comune, AI Agent e AI agentica si distinguono per autonomia, complessità dei compiti e modo di funzionare. Qui sotto una tabella comparativa:

Aspetto	AI Agent	AI agentica
Autonomia	Limitata: opera entro istruzioni prefissate e contesto definito.	Elevata: fissa autonomamente obiettivi complessi e prende iniziative.
Tipo di compiti	Semplici o ripetitivi (es. rispondere a un messaggio, impostare un evento).	Compiti multi-step e strategici (es. pianificare operazioni a lungo termine).
Apprendimento	Statico: al massimo utilizza regole preimpostate o modelli addestrati offline, senza evolvere da sé.	Continuo: impara dall’esperienza e dai feedback, adattando il comportamento nel tempo.
Coordinamento	Singolo agente, focus su un’unica funzione (es. chatbot, assistente vocale).	Più agenti in squadra: l’AI agentica funge da “direttore d’orchestra” coordinando diversi agenti o strumenti.
Esempi pratici	Chatbot di supporto, assistenti virtuali (Siri, Alexa), strumenti di produttività (Smart Compose, Copilot).	Veicoli autonomi, robot di magazzino, sistemi complessi (es. sicurezza informatica).

In sintesi, un AI Agent è come un assistente che esegue compiti concreti indicati dall’utente, mentre un sistema AI agentico si comporta più come un team autonomo o un manager digitale: decide da sé cosa fare per raggiungere un obiettivo più grande, adattandosi alle situazioni.

Altri concetti chiave in breve: RAG, AI Agents e agenti agentici possono anche interagire: ad esempio un agente vocale (AI Agent) può usare un LLM potenziato da RAG per rispondere meglio, o un sistema agentico può combinare più LLM e RAG in un flusso unico. In ogni caso, tutte queste tecnologie stanno evolvendo rapidamente per rendere l’AI sempre più utile nella vita quotidiana.

🔍 Differenze Chiave

Caratteristica	Agenti AI	AI Agentica
Autonomia	Limitata a compiti specifici	Estesa, con capacità decisionale indipendente
Adattabilità	Bassa, segue regole predefinite	Alta, si adatta a nuovi dati e contesti
Complessità dei compiti	Semplici e ripetitivi	Complessi e multi-step
Interazione con l’ambiente	Reattiva	Proattiva e predittiva
Esempi d’uso	Chatbot, sistemi di raccomandazione	Diagnostica medica, gestione autonoma di processi aziendali

Prendiamo in esame velocemente tre prodotti che si distinguono per la loro capacità di eseguire compiti complessi in modo autonomo: Operator di OpenAI, Manus di Monica AI e Genspark. Questi agenti intelligenti rappresentano un’evoluzione significativa rispetto agli assistenti virtuali tradizionali, offrendo funzionalità avanzate che trasformano il modo in cui interagiamo con la tecnologia.

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1. 🧭 Operator di OpenAI

Operator è un agente AI sviluppato da OpenAI, progettato per eseguire compiti sul web in modo autonomo. Utilizzando un browser integrato, Operator può navigare su siti web, interagire con interfacce utente grafiche, compilare moduli e completare attività come l’acquisto di generi alimentari o la prenotazione di viaggi, il tutto senza intervento umano diretto. Recentemente, OpenAI ha migliorato Operator integrando il modello o3, che ne potenzia le capacità di ragionamento e sicurezza, rendendolo più affidabile nelle operazioni autonome .OpenAIThe Economic Times

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2. 🤖 Manus di Monica AI

Manus, sviluppato dalla startup Monica con sede a Singapore, è un agente AI completamente autonomo progettato per gestire compiti digitali complessi senza supervisione umana. Utilizzando un sistema multi-agente, Manus può eseguire attività come la ricerca, l’analisi dei dati, la generazione di report, l’automazione dei flussi di lavoro e persino la scrittura e il deployment di codice. La sua architettura consente di coordinare diverse operazioni su una macchina virtuale dedicata, offrendo un’esperienza utente trasparente e accessibile anche a chi non ha competenze di programmazione .WikipediaVentureBeatfutureofbeinghuman.com

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3. ⚡ Genspark

Genspark si presenta come un “super agente” AI, progettato per gestire una vasta gamma di compiti in modo autonomo. Tra le sue funzionalità principali vi sono la generazione di presentazioni professionali, l’analisi automatica dei dati, la creazione di contenuti SEO e la capacità di effettuare chiamate telefoniche per conto dell’utente. Genspark ha ottenuto un punteggio elevato nel benchmark GAIA, superando altri agenti AI come Manus, grazie alla sua capacità di completare compiti complessi con minima supervisione umana .Medium+1Business Insider+1

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Questi tre agenti rappresentano l’avanguardia dell’intelligenza artificiale agentica, offrendo soluzioni innovative che promettono di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con la tecnologia e automatizziamo le attività quotidiane.

Conoscere le differenze tra agenti AI come Operator, Manus e Genspark è fondamentale per comprendere l’evoluzione dell’intelligenza artificiale e per scegliere le soluzioni più adatte alle proprie esigenze, sia in ambito personale che professionale. Ecco perché:

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🎯 1. Comprendere le Capacità e i Limiti

Ogni agente AI ha caratteristiche uniche:

• Operator di OpenAI è progettato per eseguire compiti web autonomamente, come compilare moduli o effettuare acquisti online, utilizzando un browser integrato .
• Manus di Monica AI è un agente generale completamente autonomo, capace di gestire attività complesse come la generazione di report, l’analisi dei dati e l’automazione dei flussi di lavoro senza supervisione umana .
• Genspark si presenta come un “super agente” AI, in grado di gestire una vasta gamma di compiti, dalla pianificazione di viaggi alla generazione di contenuti SEO, grazie a un sistema di “Mixture-of-Agents” .Ai Supremacy

Conoscere queste differenze permette di selezionare l’agente più adatto alle proprie necessità specifiche.

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🧠 2. Adattarsi all’Evoluzione Tecnologica

L’intelligenza artificiale sta rapidamente evolvendo da semplici assistenti virtuali a agenti autonomi capaci di prendere decisioni complesse. Comprendere le funzionalità e le potenzialità di questi agenti è essenziale per rimanere aggiornati e sfruttare al meglio le nuove tecnologie.

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🛡️ 3. Valutare Implicazioni Etiche e di Sicurezza

L’adozione di agenti AI autonomi solleva questioni etiche e di sicurezza, come la gestione dei dati personali e la responsabilità delle decisioni automatizzate. Conoscere le differenze tra gli agenti aiuta a valutare i rischi associati e a implementare misure di sicurezza adeguate.

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🔧 4. Ottimizzare l’Integrazione nei Processi Aziendali

Per le aziende, scegliere l’agente AI giusto può significare una maggiore efficienza e competitività. Ad esempio, un agente come Manus, con capacità di automazione dei flussi di lavoro, può essere ideale per migliorare l’efficienza operativa, mentre Genspark potrebbe essere più adatto per attività di marketing e creazione di contenuti.

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🌐 5. Prepararsi al Futuro del Lavoro

L’integrazione di agenti AI nel mondo del lavoro è destinata a crescere. Comprendere le differenze tra questi strumenti consente di anticipare i cambiamenti, adattarsi alle nuove dinamiche professionali e acquisire competenze rilevanti per il futuro.

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In sintesi, conoscere le differenze tra agenti AI come Operator, Manus e Genspark è cruciale per sfruttare appieno le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale, garantendo al contempo un utilizzo responsabile e sicuro di queste tecnologie avanzate.

FAQ: 🤖 Agenti AI vs. AI Agentiche

Domande Frequenti sull’Intelligenza Artificiale

Qual è la differenza tra un AI Agent e un sistema di AI agentica?

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Un AI Agent è un software intelligente che esegue compiti specifici seguendo istruzioni predefinite, con autonomia limitata (come chatbot di supporto o assistenti vocali). Un sistema di AI agentica invece possiede elevata autonomia decisionale, può fissare obiettivi propri, coordina più agenti specializzati e si adatta continuamente attraverso l’apprendimento dall’esperienza. Mentre un AI Agent è reattivo ed esegue singoli compiti ben definiti, l’AI agentica è proattiva e gestisce strategie complesse a lungo termine.

Cosa sono gli LLM e come funzionano?

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I Large Language Models (LLM) sono modelli di intelligenza artificiale addestrati su enormi quantità di testo per comprendere e generare linguaggio. Funzionano attraverso processi di:

• Tokenizzazione: suddivisione del testo in piccole unità
• Embedding: trasformazione delle parole in vettori matematici
• Architettura Transformer: struttura che coglie le relazioni tra le parole

Esempi di LLM includono ChatGPT, Google Gemini, Claude e Meta LLaMA.

Cos’è la tecnologia RAG e perché è importante?

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La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è un approccio che combina un LLM con un sistema di ricerca di informazioni esterne. È importante perché:

• Migliora l’accuratezza delle risposte attingendo a dati aggiornati
• Riduce le “allucinazioni” (informazioni inventate) tipiche degli LLM
• Permette di citare fonti e confermare dati
• Consente ai modelli di avere accesso a informazioni recenti non incluse nell’addestramento originale

La RAG funziona indicizzando documenti, recuperando i più pertinenti alla domanda e poi utilizzandoli come contesto per generare risposte.

Quali sono esempi concreti di AI agentica oggi sul mercato?

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L’AI agentica sta emergendo in diversi prodotti innovativi:

• Operator di OpenAI: naviga autonomamente sul web, compila moduli e completa transazioni come acquisti online
• Manus di Monica AI: gestisce compiti digitali complessi come ricerche, analisi dati e automazione di flussi di lavoro senza supervisione
• Genspark: “super agente” che genera presentazioni, analizza dati, crea contenuti SEO e può effettuare chiamate telefoniche
• Sistemi di guida autonoma (come Tesla FSD)
• Robot collaborativi utilizzati nei magazzini
• Sistemi di cybersecurity che rilevano e rispondono automaticamente alle minacce

Come interagiscono tra loro LLM, RAG e AI agentica?

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Questi componenti spesso lavorano insieme in sistemi AI avanzati:

• Un LLM può fornire la capacità di comprensione e generazione del linguaggio
• La RAG può potenziare l’LLM aggiungendo conoscenze esterne aggiornate
• L’AI agentica può coordinare più LLM potenziati da RAG, utilizzandoli come “strumenti” per svolgere compiti complessi

Ad esempio, un sistema agentico potrebbe utilizzare un LLM per comprendere richieste complesse, impiegare RAG per ricercare informazioni pertinenti e attuali, e poi orchestrare una serie di azioni in base a questi input per raggiungere un obiettivo più ampio.

Quali sono le implicazioni etiche dell’AI agentica?

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L’AI agentica solleva diverse questioni etiche importanti:

• Autonomia decisionale: chi è responsabile quando un’AI prende decisioni autonome?
• Privacy: sistemi agentici potrebbero necessitare di accesso a dati personali per funzionare efficacemente
• Sicurezza: come assicurarsi che agenti autonomi non intraprendano azioni dannose
• Impatto sul lavoro: automazione di mansioni intellettuali precedentemente riservate agli umani
• Trasparenza: comprendere come e perché un sistema agentico prende determinate decisioni

Queste considerazioni sono cruciali per lo sviluppo responsabile dell’AI agentica.