09) Agenti Intelligenti – Umanesimo Digitale https://umanesimodigitale.info Apprendimento continuato Tue, 14 Apr 2026 17:36:20 +0000 it-IT hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.4 https://umanesimodigitale.info/wp-content/uploads/2023/06/cropped-Logo-Umanesimo-Digitale-32x32.png 09) Agenti Intelligenti – Umanesimo Digitale https://umanesimodigitale.info 32 32 Dall’LLM all’Agente: Un Cambio di Paradigma https://umanesimodigitale.info/agenti-intelligenti https://umanesimodigitale.info/agenti-intelligenti#respond Thu, 12 Mar 2026 22:09:55 +0000 https://umanesimodigitale.info/?p=18778 Gli agenti di intelligenza artificiale rappresentano l'evoluzione dai modelli linguistici statici a sistemi autonomi capaci di pianificare, ricordare e agire concretamente tramite strumenti esterni. ]]>

Dall'LLM all'Agente: Un Cambio di Paradigma


Tassonomia degli Agenti

Gli agenti di intelligenza artificiale rappresentano l’evoluzione dai modelli linguistici statici a sistemi autonomi capaci di pianificare, ricordare e agire concretamente tramite strumenti esterni.
La loro architettura si fonda su quattro pilastri, cervello, pianificazione, memoria e uso di tool, che permettono diversi gradi di indipendenza, dal semplice supporto operativo all’esecuzione completa. Nel panorama attuale spiccano strumenti specializzati come IDE agentici, CLI per sviluppatori e super-agenti web, affiancati da framework di sviluppo che governano la collaborazione tra macchine. Questa trasformazione richiede un’attenzione etica costante per garantire trasparenza nei processi decisionali e mantenere il controllo umano sui risultati.

agentic AI
Agentic AI

Tutti parlano di IA agente.
La maggior parte delle persone lo confonde con qualcos’altro.

Ecco la differenza e perché è importante:

❌ Questi NON sono IA agentiche:

🔺Chatbot LLM, chiedi. Risponde. Ecco fatto.
La query viene inserita → prompt di sistema → l’LLM elabora → Output esce
Nessun ricordo. Nessuna pianificazione. Nessuna autonomia.
È reattiva, non proattiva.

🔺RPA (Automazione dei Processi Robotici) Esegue script. Non pensa.
Attivato da una query → esegue uno script fisso → produce output
Segue le regole che gli sono state date
Se cambia l’ambiente, si rompe

🔺RAG (Retrieval Augmented Generation) Risposte più intelligenti, ma ancora non agentiche.
Incorpora la tua query → cerca nelle knowledge base, database vettoriali, dati web
Arricchisce il LLM con un contesto migliore
Continuo a rispondere alle domande, senza agire

✅ Questa È l’IA Agentica:

Un vero sistema agentico non risponde soltanto. Pianifica, ricorda, agisce e si adatta, da solo.
Memoria: sa cosa è successo prima
Pianificazione: suddivide i compiti in passaggi
Strumenti: possono davvero fare cose nel mondo

Cicli di feedback: impara e aggiusta a metà compito
Protocollo multi-agente: coordina con agenti specializzati
▪Coding Agent → scrive ed esegue codice
▪L’agente di recupero → trova e estrae informazioni
▪L’Agente di Citazione → fonti e verifica le affermazioni

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LLM vs RAG vs AGENTS vs AGENTIC
LLM vs RAG vs AGENTS vs AGENTIC

La classificazione tra LLM, RAG, agenti e agentic si riferisce a livelli evolutivi dell’IA conversazionale, dal semplice generatore di testo a sistemi autonomi e intelligenti.

LLM

I Large Language Model (LLM) sono il “cervello base” dell’IA, come ChatGPT o Grok: addestrati su enormi testi, capiscono e generano linguaggio naturale, ma si basano solo sui dati imparati durante l’addestramento, rischiando errori o “allucinazioni” su info recenti.

RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) migliora l’LLM collegandolo a una “libreria esterna” di documenti: prima recupera dati rilevanti (es. da database o web), poi genera risposte più precise e aggiornate, riducendo errori su fatti specifici.

Agente AI

Un agente AI è un LLM potenziato che non solo risponde, ma agisce: usa tool esterni (es. API, calcolatori, email) per eseguire compiti reali, come prenotare un volo o analizzare dati, decidendo autonomamente i passi da fare.

Agentic (o Agentic AI/RAG)

“Agentic” descrive sistemi avanzati dove l’agente è super-autonomo: orchestra più tool, pianifica strategie complesse (es. suddivide query, valuta risultati, itera ricerche), spesso integrando RAG per un “ragionamento agentico” dinamico e adattivo.

Confronto rapido

TipoFunziona comePunti di forzaLimiti
LLMScrittore espertoGenera testo fluidoNo dati esterni, allucinazioni ​
RAGScrittore + bibliotecaRisposte accurate e aggiornate ​Passi fissi, no azioni
AgenteAssistente personaleEsegue task reali con toolMeno complesso
AgenticManager AI autonomoPianifica, itera, multi-toolPiù complesso da implementare ​

Che cosa sono gli AI browser

Gli AI browser sono browser che integrano funzioni di intelligenza artificiale per comprendere il contesto, riassumere contenuti, aiutare nelle ricerche e automatizzare alcuni compiti. L’idea non è solo “cercare meglio”, ma trasformare il browser in un assistente capace di leggere pagine, confrontare tab e accompagnare l’utente nei flussi di lavoro.

Edge con Copilot

In Microsoft Edge, Copilot è un livello intelligente aggiunto sopra un browser già esistente. Microsoft descrive Copilot in Edge come un’esperienza che porta le funzioni AI direttamente nel browser, con consapevolezza del contesto, analisi di più tab, assistenza rapida sulle pagine e alcune funzioni di automazione. In pratica, Edge resta Edge: il copilot è un potenziamento, non il nucleo architetturale del browser.

Comet come AI browser nativo

Comet, invece, è pensato fin dall’inizio come browser AI-native. La sua logica centrale è conversazionale e agentica: l’IA non è una semplice aggiunta, ma parte integrante dell’interfaccia, della ricerca e dell’esecuzione dei compiti. Questo significa che Comet tende a ridurre il passaggio tra “consultare” e “agire”, provando a completare attività come comparare informazioni, riassumere contenuti o organizzare sessioni di navigazione.

Differenze principali

AspettoEdge con CopilotAI browser nativo come Comet
ArchitetturaBrowser tradizionale con AI integrataBrowser progettato attorno all’AI 
Esperienza utenteL’AI è un assistente aggiuntoL’AI è il centro dell’esperienza 
FocusProduttività dentro un browser notoNavigazione, ricerca e azione in un unico flusso 
Curva di apprendimentoPiù bassa, perché parti da EdgePiù alta, perché cambia il paradigma d’uso 
Livello di automazioneBuono, ma più limitato dal contesto del browserPiù spinto verso l’agentic browsing 

Differenza pratica

Se uso Edge con Copilot, sto lavorando in un browser familiare al quale chiedo aiuto quando mi serve: per esempio per riassumere una pagina, confrontare tab o semplificare una ricerca. Se uso Comet, invece, l’idea è che il browser diventi quasi un collaboratore: capisce il contesto, dialoga con me e prova a portare avanti l’attività in modo più autonomo.

Implicazioni per l’utente

Per chi cerca continuità, compatibilità e un passaggio graduale verso l’AI, Edge con Copilot è spesso la scelta più semplice. Per chi vuole sperimentare un paradigma più radicale, dove il browser non è solo una finestra sul web ma un assistente operativo, Comet rappresenta la direzione più innovativa. La contropartita è che, in un browser AI-native, aumentano anche le esigenze di attenzione su privacy, permessi e sicurezza.

AI Agente Orchestrale

Esplora l’evoluzione dell’intelligenza artificiale verso sistemi di orchestrazione complessi. Scopri come gli agenti autonomi coordinano task multipli, integrando logica e azione per gestire processi decisionali avanzati in tempo reale.

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Architettura AI

L’Approccio Agent-First

La caratteristica “agent-first” indica un approccio architettonico in cui l’interfaccia o il software non è progettato primariamente per la conversazione (come una chat), ma per delegare e eseguire compiti complessi in autonomia.
In un sistema agent-first, l’utente non deve guidare l’IA passo dopo passo; invece, fornisce un obiettivo finale e l’agente gestisce in modo indipendente la pianificazione, la ricerca degli strumenti necessari e l’esecuzione dell’intero processo.

Le differenze chiave rispetto ai sistemi tradizionali

1

Obiettivo vs Istruzioni

L’utente dà il “cosa” (es. “crea un sito”), e l’agente decide il “come”, a differenza di un chatbot che attende istruzioni specifiche per ogni singola azione.
2

Azioni native

L’ambiente è costruito per permettere all’IA di interagire direttamente con file, terminali e browser senza intervento umano continuo.
3

Loop autonomo

Il sistema è programmato per iterare, correggersi e completare interi workflow, trasformando l’IA da assistente passivo a operatore attivo.
Tassonomia e Apprendimento

Architetture dell’Intelligenza Artificiale Agentica

Una tassonomia per l’apprendimento e l’integrazione strumentale

L’evoluzione tecnologica dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ha superato la fase della semplice generazione testuale reattiva per entrare nell’era dei sistemi autonomi, comunemente definiti agenti di intelligenza artificiale. La transizione dai modelli statici a quelli agentici non rappresenta soltanto un incremento delle capacità computazionali, ma un cambio di paradigma nel modo in cui l’intelligenza artificiale interagisce con l’ambiente e con l’utente umano.

Mentre un LLM tradizionale risponde a un prompt basandosi sulla sua base di conoscenza interna, un agente opera come un’entità dinamica capace di pianificazione adattiva, ragionamento multi-turno, utilizzo di strumenti esterni e collaborazione multi-agente.

Ontologia dell’agente: Componenti Core

Per stabilire una tassonomia comprensibile, occorre prima definire cosa differenzia un agente da un semplice chatbot. La distinzione risiede nell’architettura operativa: mentre i sistemi convenzionali richiedono istruzioni esplicite per ogni compito, gli agenti funzionano come strati superiori ai modelli, osservando l’ambiente, raccogliendo informazioni e generando piani d’azione in autonomia.

L’architettura di base di un agente si scompone in quattro componenti fondamentali:

  • Il Cervello (Modello di Ragionamento) L’LLM (o Large Action Model) che interpreta le istruzioni e decide le mosse.
  • Pianificazione (Planning) Scomposizione di complessi in sub-task e riflessione sulla loro efficacia.
  • Memoria (Memory) A breve termine (contesto immediato) e a lungo termine (archivio storico di interazioni e schemi).
  • Uso degli Strumenti (Tool Use) La capacità di invocare funzioni esterne come ricerche web, terminali o calcolatrici.

Tassonomia dei livelli di autonomia

Una delle categorizzazioni più efficaci riguarda il grado di autonomia concesso all’agente, definito dal ruolo dell’utente umano nel processo.

L1
L’utente come Operatore (Operator) L’agente è un “copilota” (es. Microsoft Copilot) che agisce solo su richiesta esplicita.
L2
L’utente come Collaboratore (Collaborator) Pianificazione ed esecuzione sono condivise; ci sono passaggi di mano fluidi tra uomo e macchina.
L3
L’utente come Consulente (Consultant) L’agente guida il compito e consulta l’utente solo per preferenze o chiarimenti esperti.
L4
L’utente come Approvatore (Approver) L’agente opera indipendentemente e chiede approvazione solo per azioni ad alto rischio.
L5
L’utente come Osservatore (Observer) L’agente persegue obiettivi aperti senza assistenza; l’utente monitora solo per sicurezza.

Classificazione degli strumenti attuali

Per dare concretezza alla teoria, è possibile suddividere gli strumenti “in voga” nel 2025-2026 in categorie funzionali.

1. IDE Agentici e Desktop Agents

Questi strumenti non sono semplici editor, ma “centri di comando” dove l’agente ha accesso diretto al file system, al terminale e al browser.

  • Google Antigravity: Un IDE “agent-first” basato su VS Code che permette di delegare intere missioni.
  • Desktop IDE (Cursor, Windsurf): Evoluzioni del classico editor dove l’agente può leggere l’intero codebase.
Motivazione: Si distinguono perché l’agente ha agency fisica sull’ambiente di sviluppo, riducendo il context-switching dell’utente.

2. CLI Agents (Strumenti per Power User)

Agenti che operano direttamente dalla riga di comando, ideali per automazioni rapide e integrazioni di sistema.

  • Claude Code & Gemini CLI: Interfacce che portano la potenza dei modelli nel terminale.
  • OpenAI Codex (Evoluzione 2025): Una superficie di programmazione integrata che connette modelli e strumenti locali.
Motivazione: Rappresentano l’agente come compagno di terminale, focalizzato sull’efficienza pura.

3. Agenti Web Autonomi (General-Purpose)

Sistemi progettati per navigare il web e compiere azioni per conto dell’utente.

Genspark & Manus: Definiti “Super Agenti”, sono in grado di pianificare viaggi, fare telefonate reali, creare mazzi di slide e siti web completi partendo da un solo obiettivo.

Motivazione: Sono esecutori di task end-to-end. L’utente fornisce l’obiettivo e l’agente gestisce l’intera catena di sub-task.

4. Enterprise e Business Agents

Agenti specializzati in flussi di lavoro aziendali e ROI-driven.

Abacus.ai (Deep Agent): Un agente generale per il business capace di costruire app, scrivere report finanziari, gestire campagne di outreach su LinkedIn e persino agire come QA Engineer.

Motivazione: Operano come dipendenti virtuali specializzati, collegandosi ai sistemi aziendali (CRM, database).

5. L’Evoluzione “Agent Mode” e OS Agentici

La trasformazione dei chatbot tradizionali in sistemi agentici attivabili tramite una specifica opzione o modalità operativa.

  • ChatGPT Agent, Gemini “Tasks”: Nuove modalità in cui l’utente attiva una procedura in cui l’IA può navigare sul web in modo persistente.
  • Perplexity “Computer”: Un’interfaccia desktop che trasforma il motore di ricerca in un sistema operativo agentico. Non si limita a rispondere, ma può navigare il web, interagire con le applicazioni e compilare documenti in autonomia, agendo come un “browser intelligente” con iniciativa propria.
  • Z.ai (Agent vs Chat): Esempio chiaro di biforcazione: “Chat” per risposte istantanee; “Agent” per tool-use autonomo.
Motivazione: Dimostrano che l’agenzia è una modalità operativa. La “Chat” è per il dialogo; l'”Agente” è per il lavoro autonomo.

6. Ambienti di Collaborazione Simbiotica

Piattaforme che elevano l’interazione uomo-macchina a una collaborazione attiva, integrando l’IA direttamente nel flusso di lavoro creativo e decisionale come un “collega digitale”.

  • Claude Cowork: Evoluzione dell’assistente passivo in un partner attivo. Partecipa alla stesura di documenti, all’analisi dati e alla revisione codice in tempo reale.
  • Copilot Cowork: Si integra profondamente nella suite Microsoft 365. Agisce come un collega proattivo che partecipa alle riunioni, sintetizza discussioni e collega dati tra Excel, Word e Teams.
Motivazione: A differenza degli IDE agentici o dei CLI, questi ambienti puntano sulla simbiosi. L’agente lavora “a fianco”, apprendendo dal contesto per diventare un’estensione delle capacità cognitive umane.

Sintesi Strumentale per gli Studenti

Strumento Categoria Perché è un Agente?
Google Antigravity Agentic IDE Gestisce terminale e browser per testare il codice in autonomia.
Claude Code / Gemini CLI CLI Agent Opera direttamente sul sistema operativo tramite riga di comando.
Genspark / Manus Web Super-Agent Esegue task complessi sul web senza guida passo-passo.
Abacus.ai Deep Agent Enterprise Agent Automatizza workflow aziendali complessi (QA, vendite, analisi Excel).
Z.ai (Opzione Agent) Multi-modal Agent Passa dal semplice testo alla creazione di siti e grafiche con tool-use.
Perplexity Computer OS Agent / Agent Mode Trasforma il browser in un sistema operativo agentico capace di navigare e agire.
Claude / Copilot Cowork Collaborative Agent Lavora simbolicamente a fianco dell’utente, integrandosi nel flusso creativo.

Framework di sviluppo

Mentre gli strumenti sopra elencati sono prodotti “finiti”, essi sono spesso costruiti utilizzando framework che definiscono la logica di collaborazione:

  • CrewAI Ideale per modellare Team di lavoro. Ogni agente ha un ruolo (es. Ricercatore, Scrittore) e i task fluiscono in modo gerarchico o sequenziale.
  • LangGraph Perfetto per Workflow ciclici. Permette all’agente di sbagliare, riflettere e riprovare finché non raggiunge lo stato desiderato.
  • AutoGen Focalizzato sulla Conversazione. Gli agenti risolvono problemi discutendo tra loro (es. un agente scrive codice e l’altro fa il debugging).

Sfide, Etica e Governance degli Agenti

L’autonomia non è priva di rischi. La trasparenza è fondamentale: strumenti come Google Antigravity, Perplexity Computer o Manus utilizzano il sistema degli Artifacts (deliverable verificabili come screenshot, piani d’azione e registrazioni del browser) per permettere all’utente di ispezionare il lavoro dell’agente senza dover leggere infiniti log tecnici.

In ambito educativo, l’obiettivo è che l’IA agisca come un collaboratore che supporta il giudizio professionale del docente o dello studente, non come una “scatola nera” che sostituisce il pensiero critico. Padroneggiare questa tassonomia permette agli studenti di scegliere lo strumento giusto per il compito giusto, sapendo distinguere tra una semplice chat e un sistema capace di agire nel mondo digitale.

Quando gli LLM imparano a
“tenere il tempo”

Come ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, Grok, Copilot, Meta AI e Mistral stanno diventando assistenti schedulabili.

Dai semplici prompt alle azioni ricorrenti: come orchestrare task, promemoria e workflow con i principali modelli generativi, senza perdere l’umanità nel processo.

Perché oggi non basta più “fare una domanda all’AI”

Negli ultimi mesi ho avuto una sensazione sempre più chiara: gli LLM non sono più solo “motori di risposta”, ma stanno diventando infrastrutture temporali delle nostre giornate.

Non si limitano più a rispondere quando chiedo qualcosa: iniziano a ricordarsi di me, a tornare da soli con aggiornamenti, report, promemoria, contenuti periodici. Questa trasformazione passa da una parola chiave che, da ingegnere e umanista digitale, mi ossessiona: task schedulabili.

01. PROMEMORIA Scadenze e notifiche personali.
02. REPORTING Briefing e rassegne stampa mattutine.
03. DEEP RESEARCH Pattugliamento web su nuovi trend.
04. WORKFLOW Integrazioni CRM e decisioni assistite.

Matrice degli Assistenti

Assistente Scheduling Punto di Forza Best Use Case
ChatGPT Tasks Nativo Ecosistema Projects & Deep Research. Ricerca Ricorrente
Perplexity Tasks Nativo Ricerca web con citazioni in tempo reale. Alert Informativi
Claude Via API Contesto enorme (200k) e Artifacts. Team Tecnici/Coding
Gemini Scheduled Actions Integrazione Google Workspace. Gestione Agenda
Meta AI In WhatsApp (Beta) Assistenza diffusa nelle chat social. Vita Quotidiana

RIDURRE IL RUMORE INFORMATIVO, NON MOLTIPLICARLO.

Analisi a cura di Umanesimo Digitale – SSML San Domenico

Risorse e Approfondimenti

Una selezione di guide, tutorial e analisi approfondite sugli strumenti agentici più rilevanti.

AI Agent vs Agentic AI:
La Guida Semplice

Con esempi reali per capire la differenza tra reattività e proattività.

Negli ultimi mesi si parla molto di AI agent, agentic AI, multi‑agent systems, planner‑executor, deep search, deep thinking. Spesso tutto viene confuso, ma in realtà non sono la stessa cosa.

La Distinzione Fondamentale

Per capirlo davvero, basta una distinzione semplice:

  • AI Agent = reattivo
  • Agentic AI = proattivo

E per vedere la differenza basta guardare come si comportano.

1. AI Agents: gli assistenti reattivi

Gli AI Agents tradizionali sono sistemi che:

  • rispondono a un prompt
  • eseguono un compito alla volta
  • usano strumenti solo quando glielo chiedi
  • non ricordano molto tra una sessione e l’altra

Sono perfetti per:

  • chatbot
  • copilots
  • automazioni semplici
  • task ripetitivi

🔍 Esempi concreti di AI Agents (oggi)

Strumento / Funzione Perché è un AI Agent
Deep Search (Perplexity, Gemini, Claude) È una ricerca potenziata: prende una domanda → produce una risposta. Non pianifica, non ha memoria lunga, non agisce autonomamente.
Deep Thinking (modalità “thinking” dei modelli) Migliora il ragionamento, ma resta prompt → risposta. Non pianifica più step autonomi.
Code Interpreter / Python Sandbox Esegue codice quando glielo chiedi. Non decide da solo cosa fare.
Copilot Chat / ChatGPT standard Conversazione reattiva, senza obiettivi autonomi.

👉 Sono intelligenti, ma non “agenti” nel senso pieno.

2. Agentic AI: sistemi che agiscono

Gli Agentic AI fanno un salto di qualità:

  • partono da un obiettivo, non da un prompt
  • pianificano più passi
  • usano memoria persistente
  • scelgono quali strumenti usare
  • possono collaborare in multi‑agent systems
  • eseguono workflow complessi senza supervisione continua

È la differenza tra:

“Dimmi cosa fare” → “Lo faccio”
vs
“Dimmi l’obiettivo” → “Capisco come arrivarci”

🧩 Esempi concreti di Agentic AI (o quasi)

Strumento / Funzione Categoria Perché
Claude Co‑worker Agentic AI emergente Pianifica, divide il lavoro in task, usa strumenti, mantiene contesto, lavora per obiettivi. È uno dei primi esempi reali di agentic AI consumer.
Google Antigravity Agentic AI avanzato Sistema multi‑agente interno a Google per orchestrare modelli, strumenti, memoria e pianificazione. È un vero “agentic stack”.
OpenAI Code Agents Agentic AI specializzato Non si limitano a eseguire codice: pianificano, correggono, iterano, testano, orchestrano tool. Sono agenti veri, non solo interpreti.
AutoGen / CrewAI / LangGraph Framework agentici Permettono di costruire sistemi multi‑agente con planner, executor, memoria e tool autonomi.
NotebookLM (con Notebook orchestration) Ibrido → verso agentic Non è ancora un agente completo, ma inizia a orchestrare fonti, memoria e reasoning.

👉 Qui l’AI non risponde: lavora.

3. La differenza tecnica (spiegata semplice)

AI Agent
  • Un solo modello
  • Flusso lineare
  • Nessuna memoria lunga
  • Tool solo su richiesta
  • RAG statico
  • Niente pianificazione
Agentic AI
  • Più modelli (planner + executor)
  • Memoria episodica e semantica
  • Knowledge graph
  • Tool scelti autonomamente
  • RAG adattivo
  • Loop di pianificazione e riflessione
  • Orchestrazione complessa

È come passare da un assistente → a un collaboratore autonomo.

4. Dove stanno oggi i veri limiti?

Tre aree critiche:

1⃣ Memoria

La memoria lunga, affidabile, sicura e persistente è ancora difficile. È il vero “collo di bottiglia”.

2⃣ Pianificazione

I planner migliorano, ma non sono ancora robusti come un project manager umano.

3⃣ Esecuzione autonoma

Gli agenti sbagliano, si bloccano, ripetono passi inutili. Serve monitoraggio continuo.

Per questo la maggior parte delle applicazioni reali è ancora nella categoria AI Agent.

5. Classificazione finale: chi è cosa

AI Agents (reattivi)

  • Deep Search (Perplexity, Gemini, Claude)
  • Deep Thinking modes
  • Code Interpreter / Python Sandbox
  • ChatGPT / Copilot Chat standard
  • RAG tradizionale
  • Automazioni Zapier / Make

Agentic AI (proattivi)

  • Claude Co‑worker
  • Google Antigravity
  • OpenAI Code Agents
  • AutoGen / CrewAI / LangGraph
  • MCP (Model Context Protocol)
  • Multi‑agent systems orchestrati

Ibridi (in transizione)

  • NotebookLM
  • Gemini con “multi‑step reasoning”
  • Copilot con tool orchestration (in evoluzione)

6. Conclusione

Il futuro è agentico, ma non è ancora distribuito

Gli agenti veri stanno arrivando, ma richiedono:

  • affidabilità
  • osservabilità
  • controllo
  • sicurezza
  • memoria persistente
  • orchestrazione robusta

Per ora convivono due mondi:

AI Agents

Utili, affidabili, diffusi.

Agentic AI

Potenti, emergenti, ancora instabili.

Il 2026 sarà l’anno in cui questi due mondi inizieranno a fondersi.

AI Agents vd Agentic AI
AI Agents vd Agentic AI
Architettura AI

Sei tipi di modelli di linguaggio
usati negli AI Agent

Gli agenti moderni non si basano su un unico modello, ma su una combinazione di modelli diversi. Comprendere queste differenze è essenziale per progettare sistemi robusti e affidabili.

1. GPT
Generative Pre‑trained Transformer

Grandi modelli addestrati su quantità estremamente elevate di testi per imparare a generare frasi coerenti e naturali.

Particolarmente adatti a:

  • Redigere testi (email, report, articoli)
  • Assistere nella programmazione
  • Svolgere compiti di ragionamento di base
  • Sostenere conversazioni naturali
Esempio concreto

Un’azienda li usa per generare automaticamente bozze di risposte alle email dei clienti, proporre bozze di contratti o suggerire codice per nuove funzionalità. È il “motore linguistico” generale.

2. MoE
Mixture of Experts

Composti da molti “esperti” interni, ciascuno specializzato in un certo tipo di compito. Quando arriva una richiesta, il modello attiva solo gli esperti più adatti.

Vantaggi principali:

  • Scalare a modelli molto grandi
  • Mantenere sotto controllo i costi di calcolo
  • Migliorare la qualità su compiti specialistici
Esempio concreto

Un agente per team di sviluppo indirizza il debugging agli esperti di codice e le richieste documentative agli esperti “spiegazioni”. Risulta più preciso senza usare sempre l’intero modello.

3. VLM
Vision‑Language Model

Combinano comprensione del linguaggio naturale e comprensione delle immagini. Collegano testo e contenuto visivo in un’unica risposta coerente.

Capacità:

  • Descrivere immagini, grafici, diagrammi
  • Rispondere a domande su screenshot o foto
Esempio concreto

Un tecnico carica la foto di un quadro elettrico: il VLM riconosce i componenti e suggerisce problemi. Oppure uno studente fotografa un esercizio di matematica e il modello spiega i passaggi.

4. LRM
Large Reasoning Model

Ottimizzati per il ragionamento su più passi, la pianificazione e la risoluzione di problemi complessi. L’obiettivo non è produrre testo elegante, ma ragionare.

Obiettivi:

  • Scomporre un problema in sotto‑problemi
  • Valutare scenari alternativi
  • Giustificare i passaggi logici
Esempio concreto

Per organizzare una rete di magazzini, un LRM identifica i vincoli, genera piani logistici, spiega vantaggi e svantaggi e suggerisce la configurazione ottimale. È la componente “strategica”.

5. SLM
Small Language Model

Versioni più piccole e leggere dei grandi modelli. Pensati per essere eseguiti localmente (edge devices) con costi ridotti e risposta rapida, anche offline.

Punti di forza:

  • Esecuzione su dispositivi locali
  • Costi di calcolo ridotti
  • Rapidità e privacy
Esempio concreto

Un’app di note sul telefono usa un SLM per riassumere gli appunti, proporre to‑do list o tradurre note. Tutto avviene sul dispositivo, senza server remoti.

6. LAM
Large Action Model

Progettati non solo per generare testo, ma per agire nel mondo digitale. Chiamano API, usano strumenti e interagiscono con ambienti software per eseguire operazioni reali.

Capacità:

  • Chiamare API esterne
  • Usare strumenti (motori di ricerca, fogli calcolo)
  • Eseguire operazioni concrete
Esempio concreto

Un assistente riceve “Organizza un viaggio a Milano”. Il LAM cerca voli, confronta prezzi, prenota volo e hotel, aggiorna il calendario. Traduce decisioni in azioni.

Perché servono tutti questi tipi?

Il futuro degli AI Agent non è un singolo modello onnipotente, ma un sistema modulare. Un’architettura a “ecosistema di modelli” è vicina al modo in cui lavorano i team umani: competenze diverse che collaborano per uno stesso obiettivo.

Ruoli dei Modelli

  • GPT: Conversazione e testo.
  • VLM: Interpretazione visiva.
  • LRM: Pianificazione complessa.

Esecuzione & Efficienza

  • SLM: Risposte rapide in locale.
  • MoE: Scalabilità ed efficienza.
  • LAM: Azioni reali.

Quale tipo guiderà la prossima generazione?

La prossima generazione sarà probabilmente guidata da una combinazione specifica:

LRM + LAM

Ragionamento robusto e capacità di agire in modo autonomo, supportati da VLM sempre più accurati e da SLM distribuiti sui dispositivi personali.

Questo consentirà agenti capaci non solo di parlare, ma di comprendere il contesto, pianificare e intervenire, mantenendo al centro i valori dell’umanesimo digitale: trasparenza, controllo umano, accessibilità.

AI Agent e Agentic AI
AI Agent e Agentic AI

Risorse Video

Esplora i workflow e le innovazioni dell’intelligenza artificiale.

Claude Cowork e Copilot Cowork

🧭 Differenza di fondo

Claude Cowork e Copilot Cowork usano lo stesso modello di base (Claude) e lo stesso paradigma agentico, ma sono progettati per contesti completamente diversi:

  • Claude Cowork → agente locale, pensato per individui, sviluppatori, piccoli team.
  • Copilot Cowork → agente enterprise, integrato in Microsoft 365, con governance, audit e accesso ai dati aziendali.

🕰 Origini e strategia industriale

  • Gennaio 2026: Anthropic lancia Claude Cowork come agente desktop locale.
  • Marzo 2026: Microsoft risponde con Copilot Cowork, costruito in collaborazione con Anthropic, non come prodotto concorrente.
  • La partnership è profonda: investimenti incrociati (Microsoft fino a $5B, Nvidia $10B, Anthropic $30B in compute Azure) e uso estensivo dei modelli Claude in Microsoft 365.

⚙ Come funzionano

Claude Cowork (locale)

  • Esegue azioni sul computer dell’utente, attraverso qualsiasi software.
  • Massima flessibilità, nessun vincolo di ecosistema.
  • Limite: nessun accesso al contesto organizzativo (email, file aziendali, calendari condivisi).

Copilot Cowork (cloud + Microsoft 365)

  • Opera dentro l’ecosistema Microsoft 365.
  • Usa Work IQ, il layer di intelligenza che integra email, file, chat, calendario, meeting.
  • Può preparare documenti e workflow basandosi su dati aziendali reali.
  • Vantaggio chiave: profondissima integrazione contestuale.

🔄 Cosa possono fare entrambi

  • Pianificazione e triage del calendario
  • Preparazione meeting
  • Redazione documenti
  • Analisi competitive
  • Workflow multi-step su più file
  • Capacità agentiche reali: pianificano, eseguono, verificano, chiedono conferme.

🛡 Sicurezza e governance

Claude Cowork

  • Nessuna governance centralizzata.
  • Nessun audit trail.
  • Ottimo per privacy individuale, inadatto per aziende con requisiti di sicurezza.

Copilot Cowork

  • Integrato nella governance Microsoft 365: identità, permessi, compliance, audit.
  • Ogni azione è tracciata.
  • Con Microsoft Agent 365 (dal 1° maggio, $15/user/mese) si ottiene un pannello di controllo centralizzato per monitorare e gestire gli agenti.

💰 Prezzi e modelli di accesso

ProdottoAccessoPrezzoTarget
Claude CoworkAbbonamento AnthropicVariabile per usoIndividui, sviluppatori, piccoli team
Copilot Cowork (E5)Incluso in M365 E5~60$/utente/meseAziende su Microsoft 365
Copilot Cowork (E7 Frontier Suite)Bundle enterprise99$/utente/meseGrandi organizzazioni
Microsoft Agent 365Add-on15$/utente/meseIT e sicurezza

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🧩 A chi serve cosa

Claude Cowork

  • Perfetto per freelance, ricercatori, sviluppatori.
  • Nessuna burocrazia IT, installi e usi.
  • Ideale se lavori su stack eterogenei e non hai bisogno di dati aziendali.

Copilot Cowork

  • Pensato per aziende già su Microsoft 365.
  • Offre contesto organizzativo, sicurezza, audit, governance.
  • È l’unica scelta sensata quando i dati aziendali sono centrali.

🤝 La dinamica Microsoft–Anthropic

  • Anthropic ha mostrato cosa può fare un agente avanzato.
  • Microsoft ha preso la stessa tecnologia e l’ha industrializzata per l’impresa.
  • È un esempio di co-evoluzione tra laboratorio di frontiera e piattaforma enterprise.
  • Il futuro dipenderà da come Anthropic, Microsoft e OpenAI evolveranno i loro ecosistemi.

🎯 Quale scegliere?

  • Se lavori da solo o in un piccolo team → Claude Cowork è più libero, immediato, versatile.
  • Se sei in un’organizzazione Microsoft 365 → Copilot Cowork è più potente grazie al contesto e alla governance.
  • Se osservi il settore → la partnership Microsoft–Anthropic è un segnale forte su come si sta strutturando l’AI enterprise.
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Ecco una semplice roadmap in 10 fasi:

  1. Comprendere le basi dell’IA agentica
  • Imparare cosa sono realmente gli agenti IA
  • Confrontare agenti, chatbot e script semplici
  • Comprendere chiaramente le differenze tra automazione e autonomia
  • Esplorare casi d’uso pratici reali per agenti
  • Scopri come i LLM prendono decisioni sugli agenti di potenza
  1. Impara i componenti core degli agenti
  • Comprendere il LLM come cervello centrale per il processo decisionale
  • Apprende prompt come input strutturati per istruzioni
  • Esplorare strumenti come azioni che gli agenti possono svolgere
  • Comprendere i sistemi di memoria per memorizzare le informazioni
  • Apprendere un ambiente in cui gli agenti operano dinamicamente
  1. Imparare a stimolare gli agenti
  • Comprendere i prompt di sistema rispetto ai prompt dell’utente
  • Creare esempi con pochi colpi per risultati migliori
  • Utilizzare prompting basati sul ruolo per risposte strutturate
  • Definire regole e formati di output attesi
  • Itera continuamente i prompt finché i risultati non migliorano
  1. Costruisci il tuo primo agente semplice
  • Scegliere un problema semplice o un caso d’uso
  • Utilizzare GPT/Claude tramite interfacce semplici
  • Scrivere istruzioni di sistema chiare e strutturate
  • Testare con input dell’utente e valutare gli output
  • Affinare i prompt finché l’agente non funziona in modo affidabile
  1. Aggiungi memoria al tuo agente
  • Utilizzare la memoria a breve termine per le interazioni recenti
  • Implementare la memoria a lungo termine utilizzando database vettoriali
  • Memorizzare conversazioni passate e interazioni con gli utenti
  • Recuperare dati rilevanti basandosi sulle query degli utenti
  • Aggiornare continuamente la memoria dopo ogni interazione
  1. Utilizzare strumenti e API esterne
  • Imparare la chiamata di funzioni per collegare strumenti esterni
  • Integrare API per l’esecuzione di compiti nel mondo reale
  • Aggiungere strumenti come ricerca e webhook
  • Gestire correttamente gli input e output API
  • Utilizzo degli strumenti di test all’interno del flusso di lavoro completo
  1. Costruire un flusso di lavoro completo per agenti
  • Flusso di progettazione dal prompt all’output finale
  • Aggiungere meccanismi di fallback e gestione degli errori
  • Usa strumenti di orchestrazione come LangChain/n8n
  • Tracciare azioni per debug e miglioramenti
  • Test workflow utilizzando scenari reali
  1. Creare sistemi multi-agente
  • Assegnare ruoli come pianificatore, esecutore testamentario, revisore
  • Abilitare la comunicazione tra più agenti
  • Utilizzare protocolli come i framework MCP/A2A
  • Condividere memoria tra agenti per il coordinamento
  • Testare il processo decisionale collaborativo tra agenti
  1. Dispiegare e monitorare gli agenti
  • Dispiegare agenti utilizzando piattaforme come Vercel
  • Monitorare token, latenza ed errori di sistema
  • Implementare controlli di sicurezza e limiti di velocità
  • Impostare log, avvisi e metriche
  • Garantire l’uptime e prestazioni costanti del sistema
  1. Unisciti all’ecosistema dei costruttori
  • Contribuire a framework open-source per lo sviluppo di agenti
  • Agenti di benchmark su compiti di performance reali
  • Rimanere aggiornati sulle ultime tendenze degli ecosistemi degli agenti

Se stai sviluppando nell’IA in questo momento, questa roadmap ti farà risparmiare mesi.

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Nota di trasparenza sull’uso dell’AI nel blog

In questo spazio digitale, dedicato alla comprensione critica dell’innovazione tecnologica, desidero condividere con chiarezza due aspetti importanti del lavoro che porto avanti.

Immagini generate con l’AI

La quasi totalità delle immagini presenti nel blog è generata tramite strumenti di intelligenza artificiale. Le utilizzo sia come supporto visivo sia come modo per sperimentare nuove forme di comunicazione creativa, coerenti con i temi trattati.

Un blog nato dalla scrittura… e trasformato dalla velocità dell’AI

Scrivere è sempre stata una mia passione. Dopo anni di appunti, riflessioni e sperimentazioni, tre anni fa è nato questo blog. Fin da subito, però, ho dovuto confrontarmi con una sfida evidente: l’incredibile accelerazione dell’evoluzione scientifica legata all’intelligenza artificiale rende complesso mantenere aggiornato un progetto di divulgazione che ambisce alla qualità e alla precisione.

Per questo, in coerenza con la mia missione di promuovere consapevolezza, oggi più che mai un elemento vitale, ho scelto di farmi affiancare da piattaforme di AI in molte fasi del lavoro editoriale. In particolare, l’AI mi supporta in:

  • ricerca e verifica preliminare delle notizie
  • organizzazione e strutturazione degli articoli
  • creazione di sezioni HTML per FAQ e link alle fonti
  • ideazione di infografiche
  • esplorazione di titoli efficaci e pertinenti

L’obiettivo non è delegare il pensiero, ma amplificare la capacità di analisi e di sintesi, così da offrire contenuti sempre più chiari, accurati e utili.

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