In Innovazione / Settembre 11, 2025 / 4 Min read
I modelli linguistici hanno reso evidente quanto possa essere versatile la generazione automatica di testo, ma restano legati al perimetro della conversazione. Gli agenti AI rappresentano l’evoluzione di questo approccio: integrano obiettivi chiari, mantengono memoria del contesto e interagiscono con strumenti esterni. In questo modo non si limitano a produrre risposte, ma partecipano a processi concreti, contribuendo a renderli più rapidi, coordinati ed efficaci.
Dalla conversazione all’azione
Le interfacce conversazionali hanno un limite evidente: restano confinate nella chat. Possono spiegare, scrivere e riassumere, ma raramente incidono davvero sui processi reali.
Un agente AI, invece, prende forma quando al modello linguistico si affiancano tre elementi essenziali. Lo scopo definito trasforma la generazione di testo in obiettivi operativi; il contesto persistente assicura continuità e coerenza senza ripartire ogni volta da zero; l’uso di strumenti esterni apre l’accesso a dati, API e automazioni. È in questa combinazione che il modello smette di rispondere in astratto e diventa capace di operare in modo continuativo, spesso riducendo al minimo l’intervento umano diretto.
Forme e ruoli dell’agente
Gli agenti non sono tutti uguali: alcuni si comportano come ricercatori, altri come pianificatori, altri ancora come esecutori.La loro forma dipende dall’obiettivo e può andare dal raccogliere dati in un insieme di documenti al coordinare attività tra diversi reparti fino al dialogare con i sistemi aziendali già in uso.
In ogni caso l’intervento umano rimane decisivo: è la persona che si occupa di controllare, correggere e stabilire le regole di fondo, garantendo che l’agente lavori in modo affidabile e in linea con i valori scelti.
Strumenti e piattaforme
L’ecosistema si muove rapido. Framework come CrewAI o Relevance propongono agenti modulari, pronti a connettersi con database, CRM o tool creativi. Le soluzioni no-code (Flowise, n8n) abbassano la soglia di accesso, mentre i modelli in locale (Ollama) introducono opzioni di controllo e privacy.
La varietà è un segnale: non esiste un unico “agente standard”, ma una gamma di approcci che convergono verso lo stesso obiettivo – tradurre intelligenza generativa in operatività.
Dall’entusiasmo all’utilità
La fase iniziale dell’AI generativa ha messo in luce il fascino della conversazione con i modelli linguistici. Oggi l’attenzione si sposta su un terreno diverso, dove conta non la singola risposta brillante ma la capacità di costruire processi che generano valore e possono essere misurati.
Gli agenti AI entrano così nei flussi di lavoro con un ruolo preciso: integrarsi, coordinare, automatizzare. L’AI smette di essere un esercizio dimostrativo e diventa un’infrastruttura operativa. L’innovazione non si riconosce più nel sorprendere con ciò che un modello sa scrivere, ma nel verificare ciò che un sistema è in grado di realizzare.
