Intelligenza Artificiale, due parole che ormai dominano le conversazioni sulla tecnologia, l'innovazione e il futuro del lavoro. Tra i termini più ricorrenti e, forse, meno compresi, spicca quello di Agenti AI. Ma cosa significa realmente? Spesso le spiegazioni oscillano tra tecnicismi incomprensibili per i non addetti ai lavori e semplificazioni eccessive che ne sviliscono la portata. Questo articolo si propone di fare chiarezza, rivolgendosi a chi utilizza quotidianamente strumenti basati sull'IA ma non possiede un background tecnico specifico, desiderando comprendere più a fondo la natura di queste tecnologie emergenti.
Per capire cosa sia un Agente AI, è utile partire da ciò che già conosciamo e procedere per gradi, analizzando le differenze fondamentali tra i vari livelli di implementazione dell'intelligenza artificiale.
Livello 1: I Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM)
Il punto di partenza sono i Large Language Models (LLM), le fondamenta su cui poggiano molti degli strumenti AI più popolari come ChatGPT, Claude di Anthropic o Gemini di Google. Questi modelli sono straordinariamente abili nel comprendere, generare e modificare testo in modo coerente e contestualmente appropriato.
Il loro funzionamento base è semplice: l'utente fornisce un input (un "prompt") e il modello genera un output (una risposta). Ad esempio, chiedendo a ChatGPT di redigere un'email formale per richiedere un incontro conoscitivo, il modello produrrà un testo curato e professionale, basandosi sugli schemi linguistici e sulle informazioni apprese durante la sua vasta fase di addestramento.
Tuttavia, gli LLM presentano limitazioni intrinseche significative. Se si prova a chiedere a un LLM standard informazioni personali, come "Quando è il mio prossimo appuntamento importante?", il sistema non sarà in grado di rispondere. Questo accade per due motivi principali:
- Mancanza di accesso a dati privati: Gli LLM non hanno accesso intrinseco ai dati personali dell'utente (calendari, email, file), a meno che non venga loro concesso esplicitamente attraverso integrazioni o strumenti specifici collegati.
- Natura passiva: Questi modelli sono reattivi. Attendono un input diretto dall'utente per attivarsi e generare una risposta. Non agiscono di propria iniziativa.
Queste due caratteristiche sono cruciali per comprendere la differenza con i livelli successivi.
Livello 2: I Flussi di Lavoro AI
Il passo successivo nell'evoluzione verso sistemi più complessi è rappresentato dai flussi di lavoro AI, spesso definiti "AI Workflows". Qui, si aggiunge un livello di istruzione e automazione. Immaginiamo di poter istruire un LLM con una regola specifica: "Ogni volta che ti chiedo di un evento personale, cerca prima nel mio Google Calendar prima di rispondere".
Con questa istruzione, se l'utente chiedesse "Quando ho l'appuntamento importante?", l'LLM potrebbe, tramite l'integrazione specificata, consultare il calendario e fornire la risposta corretta. Tuttavia, se subito dopo l'utente chiedesse "Che tempo farà quel giorno?", il sistema fallirebbe nuovamente. Perché? Perché l'istruzione data riguardava solo la consultazione del calendario, non delle previsioni meteo.
Questo illustra la natura di un workflow: esegue una sequenza di passaggi specifici, ma solo quelli definiti esplicitamente dall'utente o dallo sviluppatore. Questo insieme di istruzioni passo-passo è noto come "logica di controllo". Si potrebbe costruire un workflow anche molto complesso, con decine di passaggi (controlla il calendario, cerca il meteo, usa uno strumento text-to-audio per leggere le previsioni, ecc.), ma rimarrebbe pur sempre un workflow. La caratteristica distintiva è che è l'essere umano a prendere tutte le decisioni sulla struttura del processo, sugli strumenti da utilizzare e sull'ordine delle operazioni.
Un termine tecnico spesso associato ai workflow è RAG (Retrieval-Augmented Generation). In parole semplici, RAG indica che all'IA è permesso "cercare informazioni" da fonti esterne (come un database, documenti specifici o il web) prima di generare la risposta. Anche questa capacità di ricerca è parte di un flusso di lavoro predefinito.
Livello 3: Gli Agenti AI
Arriviamo così al concetto di Agente AI. Cosa distingue un agente da un semplice (o complesso) workflow? La differenza fondamentale risiede in chi prende le decisioni.
In un workflow, l'umano:
- Decide qual è il modo migliore per strutturare un compito.
- Agisce collegando gli strumenti necessari (es. fogli di calcolo, motori di ricerca, altri modelli AI).
In un sistema basato su Agenti AI, è l'LLM stesso a diventare il decisore. L'utente fornisce un obiettivo generale, non una serie di istruzioni dettagliate. Ad esempio, l'obiettivo potrebbe essere: "Crea e pubblica quotidianamente contenuti di notizie per i social media".
A questo punto, l'Agente AI deve:
- Ragionare: "Qual è il modo migliore per raccogliere articoli rilevanti? Dovrei compilare articoli completi o solo link? Quale strumento è più adatto, Google Sheets o un database dedicato?".
- Agire: "Quale modello AI dovrei usare per riassumere gli articoli? Ho bisogno di un secondo modello per migliorare il tono? Quale modello scrive meglio per una piattaforma come LinkedIn?".
Questa capacità di ragionare sul compito e agire di conseguenza è spesso implementata attraverso framework come ReAct (Reason + Act). Il modello deve pensare al prossimo passo logico e poi eseguirlo autonomamente.
Un'altra caratteristica distintiva degli agenti è l'iterazione. Supponiamo che l'agente scriva un post per LinkedIn e il risultato non sia ottimale. In un workflow, l'utente dovrebbe modificare manualmente il prompt o le istruzioni e riprovare. Un agente, invece, può valutare autonomamente il proprio output: "Come posso migliorare questo testo? Valutiamolo secondo le regole di engagement di LinkedIn e proviamo una nuova versione". L'agente continua questo ciclo di ragionamento, azione, valutazione e miglioramento finché non raggiunge uno standard di qualità predefinito o autoimposto. È questo ciclo autonomo che lo differenzia da una semplice automazione.
Comprendere la differenza è fondamentale
Ricapitolando, possiamo distinguere tre livelli principali:
- LLM: L'utente dà un prompt, il modello risponde. Nessuno strumento esterno (di default), nessun ragionamento autonomo complesso.
- Workflow AI: L'utente dà un prompt e definisce i passaggi. Il modello li segue. Possono essere usati strumenti esterni, ma l'utente mantiene il controllo decisionale.
- Agenti AI: L'utente dà un obiettivo. Il modello ragiona, sceglie gli strumenti, agisce e migliora autonomamente il proprio output. L'LLM diventa il decision-maker.
Comprendere questa distinzione è fondamentale. Gli Agenti AI rappresentano il passaggio da uno strumento che esegue istruzioni a un "collaboratore" digitale capace di ragionare e agire autonomamente per raggiungere un obiettivo. È questo salto di qualità che rende gli Agenti AI uno degli sviluppi più promettenti e discussi nel panorama dell'intelligenza artificiale odierna.