La rivoluzione degli agenti AI: chi sono, cosa fanno e perché se ne parla
Il 2025 è stato segnato da un’evoluzione della Generative AI: gli Agenti AI. L’obiettivo è diventato trasformare un semplice interlocutore passivo ad un vero e proprio esecutore digitale, delle entità autonome progettate per comprendere un obiettivo, pianificare una serie di azioni complesse e, soprattutto, agire nel mondo digitale per portarle a termine. Non limitandosi a parlare, ma prendendo il controllo del cursore, cliccando pulsanti, compilando form ed interagendo con le applicazioni che usiamo ogni giorno.
Le aziende, dai giganti tech alle startup più innovative, stanno investendo massicciamente in questa tecnologia, riconoscendo che il vero valore dell’AI non risiede solo nella sua capacità di elaborare informazioni, ma nella sua abilità di trasformarle in azioni concrete.
Cos’è un agente AI?
Se un Large Language Model (LLM) è un incredibile motore di conoscenza, è anche fondamentalmente passivo: attende un nostro input per fornire un output. Un agente AI, al contrario, è un sistema progettato per avere la capacità di agire in modo proattivo e indipendente per raggiungere obiettivi complessi.
Non si limita a rispondere, ma riesce ad interagire con l’ambiente in cui opera (come una pagina web o un file system), prende decisioni e compie azioni per raggiungere un fine specifico. Invece di essere un mero strumento che usiamo, diventa un collaboratore che lavora per noi. Questa non è una semplice evoluzione, è un cambio di paradigma che sposta il focus dall’interazione all’esecuzione.
L’anatomia di un agente: ragionamento, memoria ed uso di strumenti
Cosa rende un agente AI così diverso? La sua architettura interna, che cerca di emulare, in modo semplificato, alcune delle nostre capacità cognitive. I tre pilastri fondamentali su cui si regge un agente AI moderno sono il ragionamento, la memoria e l’uso di strumenti.
Il ragionamento è la capacità dell’agente di scomporre un obiettivo complesso in una serie di passaggi più piccoli e gestibili. Se chiediamo ad un agente di “creare un report di ricerca completo su un argomento“, lui non cercherà semplicemente di scrivere tutto in un colpo solo. Pianificherà una sequenza di azioni: “primo, devo cercare informazioni aggiornate sul web; secondo, devo analizzare e sintetizzare le fonti; terzo, devo strutturare le informazioni in un documento coerente; quarto, devo aggiungere le citazioni”. Questo processo di pianificazione strategica è ciò che gli permette di affrontare compiti che vanno ben oltre la semplice generazione di testo.
La memoria è un altro componente cruciale. Gli agenti più avanzati sono dotati di memoria persistente, spesso implementata tramite database vettoriali, che consente loro di ricordare le interazioni passate, le decisioni prese e, soprattutto, gli errori commessi. Questo significa che un agente può imparare nel tempo, adattandosi alle preferenze dell’utente e migliorando le proprie performance. Un’attività complessa può essere interrotta e ripresa giorni dopo, e l’agente saprà esattamente da dove ripartire, con tutto il contesto necessario.
Infine, la vera differenza avviene con l’uso di strumenti. Un agente AI non opera nel vuoto ma viene fornito di un set di “tool” digitali che può utilizzare per agire e completare i propri compiti più efficacemente. Questi strumenti possono includere un browser web per navigare e raccogliere informazioni in tempo reale, un terminale per eseguire codice, la capacità di leggere e scrivere file o l’interazione con API per connettersi a software esterni come Jira, Slack o Gmail. La capacità di scegliere lo strumento giusto al momento giusto e di orchestrarne l’uso è ciò che trasforma l’agente da un semplice “pensatore” ad un “esecutore” efficace.
Chi sta guidando la corsa agli agenti AI?
L’enorme potenziale degli agenti AI ha scatenato una vera e propria corsa all’oro, con attori di ogni dimensione che si contendono la leadership in questo nuovo mercato. Il campo di gioco è vasto e comprende tanto i giganti consolidati della tecnologia quanto agili startup e la vibrante comunità open-source, ognuno con la propria visione e strategia.
La strategia dei giganti tecnologici: Google, Microsoft e Amazon
I colossi della tecnologia non sono certo rimasti a guardare. Microsoft, forte della sua partnership strategica con OpenAI e della sua posizione dominante nel software per la produttività, sta integrando capacità agentiche in tutto il suo ecosistema. Strumenti come Microsoft Copilot stanno evolvendo da semplici assistenti a veri e propri agenti in grado di orchestrare attività tra Word, Excel, Outlook e Teams, con l’obiettivo di creare una forza lavoro digitale integrata nell’azienda.
Google, con la potenza dei suoi modelli Gemini e la sua profonda esperienza nella ricerca, sta spingendo sulla creazione di agenti capaci di un ragionamento complesso e di interazioni multimodali. Progetti come AlphaEvolve, un sistema che usa un approccio evolutivo per ottimizzare algoritmi, dimostrano la loro ambizione di creare AI che non solo eseguono compiti, ma scoprono autonomamente soluzioni migliori di quelle umane.
Amazon, dal canto suo, sta sfruttando la sua posizione dominante nel cloud con AWS per fornire agli sviluppatori gli strumenti per costruire i propri agenti. Piattaforme come Amazon CodeWhisperer, un “pair programmer” basato su AI, sono solo l’inizio di una strategia volta a integrare agenti intelligenti in ogni fase dello sviluppo software e delle operazioni IT.
L’innovazione delle startup: da Cognition AI ai nuovi disruptor
Se i giganti si muovono con la potenza di una corazzata, sono le startup a navigare le acque dell’innovazione con l’agilità di un motoscafo. Aziende come Abacus.AI con il suo DeepAgent, capace di passare da un’idea alla creazione di un’applicazione web funzionante in pochi minuti, stanno dimostrando capacità che fino a poco tempo fa sembravano fantascienza. Startup come H Company con Runner H, specializzato nell’automazione web tramite interazione diretta con le interfacce grafiche, e Butterfly Effect con Manus AI, un agente generale che promette un’autonomia senza precedenti, stanno ridefinendo i confini del possibile. E non possiamo non menzionare Cognition AI, che con il suo agente Devin ha scatenato un’ondata mista ad entusiasmo e paura sulla possibilità di sostituire un software engineer con uno completamente autonomo.
Il potere dell’open-source: i framework che stanno democratizzando la tecnologia
In questo scenario, la comunità open-source gioca un ruolo fondamentale come catalizzatore e democratizzatore. Progetti come Suna AI, un agente generalista completamente open-source, offrono un’alternativa trasparente e personalizzabile alle soluzioni proprietarie. Questa apertura permette a chiunque di studiare, modificare e contribuire al codice, accelerando il ritmo dell’innovazione e garantendo che il potere di questa tecnologia non sia concentrato nelle mani di pochi. Framework e librerie come LangChain e LlamaIndex sono diventati gli strumenti di riferimento per gli sviluppatori che vogliono costruire le proprie applicazioni agentiche, fornendo i mattoni fondamentali per creare sistemi complessi e su misura.
Un’analisi approfondita dei primi agenti
Il fermento nel campo degli agenti AI ha prodotto una serie di progetti e strumenti che meritano un’attenzione particolare. Alcuni sono diventati famosi per le loro promesse di marketing audaci, altri per il loro approccio innovativo alla collaborazione, altri ancora per aver aperto la strada a questa rivoluzione.
Devin AI: l’ingegnere software AI tra hype e controversie
Nessun agente ha catturato l’immaginazione e scatenato dibattiti più di Devin di Cognition AI. Presentato come il primo software engineer completamente autonomo, Devin è stato mostrato in demo mentre completava interi progetti di sviluppo, dal debugging di codice esistente alla creazione e al deploy di nuove applicazioni. La sua promessa è quella di trasformare radicalmente il modo in cui il software viene creato, agendo non come un semplice assistente che suggerisce codice, ma come un membro del team a tutti gli effetti, capace di prendere un task e portarlo a termine in autonomia.
Tuttavia, l’hype iniziale è stato seguito da un’analisi più critica, con alcuni esperti che hanno messo in dubbio l’effettiva autonomia mostrata nelle demo, suggerendo che le performance nel mondo reale potrebbero essere ancora lontane dalle aspettative. Indipendentemente dalle controversie, Devin ha fissato un nuovo standard per ciò che ci si aspetta da un agente specializzato, spingendo concorrenti come DeepAgent a dimostrare capacità simili nello sviluppo e deploy di applicazioni full-stack.
CrewAI: l’approccio collaborativo per l’automazione aziendale
L’idea che un singolo agente onnipotente possa risolvere ogni problema è affascinante, ma spesso irrealistica. La vera forza, come nel mondo umano, risiede nella collaborazione. CrewAI è un framework open-source progettato proprio per orchestrare team di agenti AI autonomi. Invece di avere un unico agente che cerca di fare tutto, con CrewAI si possono creare “squadre” di agenti specializzati, ognuno con un ruolo ed un set di strumenti specifici.
Ad esempio, si può creare una “crew” per l’analisi di mercato composta da un “Ricercatore” che scandaglia il web, un “Analista” che interpreta i dati ed uno “Scrittore” che redige il report finale. Questi agenti collaborano, si scambiano informazioni e lavorano insieme per raggiungere un obiettivo comune. Questo approccio modulare non solo è più robusto e scalabile, ma rispecchia anche il modo in cui i team umani risolvono problemi complessi, aprendo la strada ad un’automazione aziendale più sofisticata e realistica, un concetto che prende il nome di applicazione multi agentica.
Auto-GPT: il pioniere che ha mostrato il potenziale dell’autonomia
Lanciato come progetto open-source, è stato uno dei primi esperimenti a diventare virale, mostrando al mondo cosa significasse veramente un agente AI autonomo.
Dando ad Auto-GPT un obiettivo in linguaggio naturale, il sistema era in grado di generare autonomamente i passaggi necessari, cercare informazioni su internet, scrivere codice e tentare di raggiungere l’obiettivo senza intervento umano. Sebbene le sue capacità pratiche fossero limitate e spesso cadesse in loop infiniti, il suo impatto è stato immenso. Ha dimostrato il potenziale grezzo dell’autonomia ed ha ispirato un’intera community di sviluppatori a costruire sistemi più robusti e capaci, gettando le basi per agenti più moderni come Agent Zero.
La nuova ondata: Manus AI, Runner H e gli altri agenti emergenti
Il 2025 è caratterizzato da una massiccia messa in produzione di nuovi agenti, ognuno con un suo focus specifico che merita di essere analizzato. Questa ondata non è monolitica, ma composta da diverse filosofie e approcci tecnologici che stanno definendo il futuro dell’automazione intelligente.
Manus AI emerge dalla scena tecnologica cinese con l’ambizione dichiarata di essere non solo un assistente, ma un vero e proprio agente di intelligenza artificiale generale (AGI). Sviluppato dalla startup Butterfly Effect, Manus si distingue per la sua architettura multi-agente che gli consente di scomporre compiti complessi, come l’organizzazione di un intero viaggio o l’analisi di mercato, e di portarli a termine in totale autonomia. La sua capacità di operare in background, continuando a lavorare anche a dispositivo spento grazie alla sua architettura cloud, lo posiziona come un esecutore instancabile, un’entità operativa che colma il divario tra l’intenzione umana e l’azione digitale.
Dalla Francia, invece, arriva Runner H, un agente specializzato nell’automazione web e che prova a simulare un approccio umano. Invece di fare affidamento su API complesse, Runner H interagisce direttamente con le interfacce utente grafiche (GUI) delle applicazioni. Prende il controllo del cursore, clicca pulsanti e digita testo esattamente come farebbe una persona, rendendolo universalmente compatibile con quasi qualsiasi applicazione web, da Gmail a Notion, da Google Sheets a software aziendali personalizzati. Questa sua capacità di “vedere” e “comprendere” lo schermo lo rende incredibilmente robusto e versatile, trasformando flussi di lavoro multi-applicazione in semplici istruzioni in linguaggio naturale.
Un altro agente che punta ad un’integrazione profonda ma in un ecosistema specifico è Vy di Vercept, progettato esclusivamente per l’ambiente macOS. Vy non è un assistente reattivo che attende comandi, ma un collaboratore proattivo e contestuale. Ambisce a comprendere le attività dell’utente e ad anticiparne le esigenze, suggerendo risorse pertinenti durante la stesura di un documento o preparando un riassunto degli ultimi scambi email prima di una riunione. Il suo focus sull’elaborazione on-device per proteggere la privacy e la sua filosofia di intervento minimale e non invasivo lo rendono un esempio perfetto di come un agente possa diventare un’estensione quasi invisibile e naturale del sistema operativo.
Nel mondo open-source, Suna AI si sta ritagliando un ruolo da protagonista. Rilasciato con licenza Apache 2.0, questo agente generalista offre una trasparenza ed una flessibilità che le soluzioni proprietarie non possono eguagliare. Suna può navigare il web, leggere e scrivere file, ed eseguire codice, il tutto operando in un ambiente Docker isolato che garantisce la sicurezza. La possibilità di self-hosting offre alle aziende e agli sviluppatori un controllo totale sui dati, mentre la sua natura aperta lo rende una risorsa educativa inestimabile per chiunque voglia studiare l’anatomia di un agente AI moderno e contribuire al suo sviluppo.
Sempre in ambito open-source, Agent Zero si presenta non come un singolo agente, ma come un intero framework per la creazione di team di specialisti AI. La sua architettura multi-agente, con un “manager” che pianifica e delega i compiti a “sviluppatori”, “ricercatori” e “revisori”, rispecchia la collaborazione umana. La sua capacità di eseguire cicli di scrittura, test e debugging automatico del codice, unita ad una memoria persistente che gli consente di riprendere lavori complessi, lo ha reso famoso per la sua abilità nel costruire intere applicazioni, come il gioco Flappy Bird, partendo da un singolo prompt.
Infine, DeepAgent di Abacus.AI si posiziona come un “generalista” di livello enterprise, capace di gestire l’intero ciclo di vita di un progetto. Va ben oltre la semplice automazione, combinando capacità di ricerca approfondita per generare report in PDF e presentazioni PowerPoint, con l’abilità di sviluppare e deployare applicazioni web full-stack, integrando persino sistemi di pagamento come Stripe. Il suo modello di prezzo accessibile mira a democratizzare l’accesso ad un’intelligenza artificiale agentica di altissimo livello, mettendo nelle mani di singoli professionisti e piccole startup la potenza di un intero team di sviluppo virtuale.
Costruire il tuo agente: i framework essenziali
L’ascesa degli agenti AI non è solo un fenomeno da osservare, ma una rivoluzione a cui partecipare. Grazie a potenti framework open-source, la capacità di costruire applicazioni agentiche personalizzate non è più appannaggio esclusivo dei laboratori di ricerca dei giganti tecnologici. Sviluppatori e aziende possono ora creare i propri agenti su misura, sfruttando strumenti che semplificano enormemente la complessità del processo.
LangChain: la cassetta degli attrezzi per creare agenti personalizzati
LangChain è rapidamente diventato il framework de facto per chiunque voglia costruire applicazioni basate su LLM. Più che un semplice strumento, è una vera e propria cassetta degli attrezzi modulare che fornisce tutti i componenti necessari per assemblare sistemi sofisticati. LangChain astrae gran parte della complessità, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica della propria applicazione piuttosto che sui dettagli implementativi di basso livello.
Con LangChain, è possibile creare delle vere e proprie chain di diverse componenti: un modello linguistico, un prompt, strumenti esterni (come un motore di ricerca o una API) ed una memoria per mantenere il contesto. Fornisce le interfacce per creare agenti che possono ragionare su quali strumenti utilizzare per rispondere ad una richiesta, eseguire l’azione ed utilizzare l’output per formulare la risposta finale. La sua vasta gamma di integrazioni con diversi modelli LLM (sia cloud sia locali) e con decine di altri servizi lo rende uno strumento incredibilmente versatile e potente per la prototipazione e lo sviluppo di agenti su misura.
LangGraph: l’evoluzione per flussi di lavoro complessi e stateful
Mentre LangChain è eccellente per creare catene lineari di operazioni, i compiti più complessi del mondo reale raramente seguono un percorso rettilineo. Spesso richiedono cicli, biforcazioni e la capacità di tornare a passaggi precedenti, un comportamento più simile ad un grafo che ad una catena. LangGraph è l’evoluzione naturale di LangChain, progettata specificamente per costruire agenti “stateful” (cioè, che mantengono uno stato interno) e per gestire flussi di lavoro non lineari.
Con LangGraph, è possibile definire le interazioni tra agenti come un grafo, dove ogni nodo rappresenta un agente o uno strumento e gli archi rappresentano le transizioni. Questo permette di creare sistemi multi-agente sofisticati, in cui il controllo può passare da un agente all’altro in base a condizioni specifiche, o in cui un agente può entrare in un ciclo di “riflessione” per correggere i propri errori. È lo strumento ideale per costruire applicazioni che richiedono pianificazione, modifica ed iterazione, come un team di agenti che collabora alla stesura di un documento o un sistema che esegue un ciclo continuo di test e debug del codice. Per chiunque voglia passare dalla creazione di semplici agenti reattivi alla progettazione di sistemi autonomi complessi, LangGraph rappresenta la frontiera dello sviluppo agentico.
Casi d’uso ed applicazioni pratiche
La rivoluzione agentica non è solo un dibattito accademico ma sta già producendo un impatto tangibile in una vasta gamma di settori. Le aziende che adottano per prime queste tecnologie stanno ottenendo vantaggi competitivi significativi, trasformando non solo i loro prodotti, ma anche le loro operazioni interne. L’anno degli agenti AI nel mondo del lavoro è già iniziato.
Trasformare lo sviluppo software: oltre la semplice generazione di codice
Il settore dello sviluppo software è uno dei primi ad essere stato investito da questa ondata. Siamo andati ben oltre i semplici “copiloti” che suggeriscono poche righe di codice. Agenti come Devin e DeepAgent puntano a gestire l’intero ciclo di vita dello sviluppo. Possono prendere una specifica in linguaggio naturale, scrivere il codice per il frontend ed il backend, eseguire test per trovare i bug, configurare l’ambiente di produzione ed infine effettuare il deploy dell’applicazione.
Ridefinire le operazioni aziendali: finanza, marketing e servizio clienti
L’impatto si estende a tutte le funzioni aziendali. Nel marketing, brand globali come Coca-Cola stanno utilizzando agenti AI per creare campagne interattive che generano contenuti personalizzati in tempo reale, aumentando l’engagement e raccogliendo dati preziosi sui consumatori. Nelle vendite, piattaforme come Salesforce stanno integrando agenti che automatizzano la segmentazione del pubblico e conducono campagne di follow-up mirate.
Il servizio clienti è forse l’ambito in cui la trasformazione è più evidente per gli utenti finali. Agenti conversazionali avanzati sono ora in grado di risolvere problemi complessi dall’inizio alla fine, attivando procedure di rimborso o modificando servizi senza intervento umano.
Agenti nel mondo fisico: robotica ed integrazione IoT
La frontiera successiva è l’estensione dell’agentività dal mondo digitale a quello fisico. Nella robotica cognitiva, sistemi multi-agente vengono impiegati per gestire flotte di robot in magazzini automatizzati, dove un agente pianifica i percorsi, un altro coordina il prelievo degli oggetti e un terzo si occupa della manutenzione predittiva. Questa sinergia tra intelligenze artificiali permette di raggiungere livelli di efficienza operativa prima impensabili. L’integrazione con l’Internet of Things (IoT) aprirà scenari ancora più complessi, con agenti in grado di analizzare i dati provenienti da sensori nel mondo reale e di agire di conseguenza, ottimizzando i consumi energetici di un edificio o gestendo il traffico di una città intelligente.
Il futuro è agentico? Tendenze, sfide e considerazioni etiche
Ci troviamo solo all’alba di questa nuova era. La traiettoria di sviluppo degli agenti AI è esponenziale e le implicazioni per l’economia digitale e la società nel suo complesso sono profonde. Guardando al futuro, emergono tendenze chiare, ma anche sfide significative che richiedono un’attenta considerazione.
L’ascesa dei sistemi multi-agente: il potere della collaborazione
La tendenza più significativa è il passaggio da agenti singoli a sistemi multi-agente. Come abbiamo visto con framework come CrewAI, il futuro dell’automazione complessa risiede nella capacità di orchestrare squadre di agenti specializzati che collaborano per risolvere problemi. Questo approccio non solo è più efficiente, ma permette anche di affrontare sfide che sarebbero insormontabili per un singolo agente, aprendo la porta a quella che alcuni chiamano una vera e propria rivoluzione culturale nel mondo del lavoro.
Nuovi modelli di business all’orizzonte
L’avvento degli agenti AI sta creando le basi per un’intera nuova economia. Emergeranno nuovi modelli di business basati su agenti che forniscono servizi autonomi, dalla pianificazione di viaggi personalizzati all’analisi finanziaria on-demand. La capacità di agenti come DeepAgent di creare una “startup in un click” abbassa drasticamente le barriere all’ingresso per l’imprenditorialità, consentendo a chiunque abbia un’idea di creare un prototipo funzionante con costi minimi. Assisteremo alla nascita di “marketplace” di agenti, dove sarà possibile “assumere” agenti specializzati per compiti specifici, pagando in base al risultato.
Navigare i rischi: sicurezza, affidabilità e il problema della responsabilità
Tanta potenza porta con sé enormi responsabilità. La sicurezza è una delle preoccupazioni principali. Dare ad un’IA la capacità di agire autonomamente sul web e di interagire con dati sensibili introduce rischi significativi. È fondamentale eseguire questi agenti in ambienti isolati e sicuri (sandboxed) per prevenire che prompt malevoli possano indurli a compiere azioni dannose.
L’affidabilità è un’altra sfida cruciale. Gli agenti AI, basandosi su LLM non deterministici, possono talvolta fallire o produrre risultati imprevedibili. Non è ancora possibile delegare un compito critico e disinteressarsene completamente e la supervisione umana rimane essenziale per validare la correttezza del loro operato. Test indipendenti mostrano che gran parte degli agenti AI generalisti fatica con task complessi, spesso va in errore, richiede molta supervisione, è soggetto a blocchi o interruzioni frequenti, e l’autonomia è ancora lontana dagli scenari di marketing.
Infine, si pone il complesso problema della responsabilità. Se un agente AI autonomo commette un errore che causa un danno finanziario o di altro tipo, di chi è la colpa? Del proprietario dell’agente? Dello sviluppatore? Del creatore del modello LLM sottostante?
A queste domande, l’Unione Europea ha iniziato a dare delle risposte strutturata con l’introduzione dell’AI Act, una delle prime normative al mondo a regolamentare l’intelligenza artificiale in modo orizzontale. L’approccio europeo non lascia più la questione della responsabilità nel vago territorio dell’etica, ma la ancora a obblighi legali precisi, basati su una classificazione del rischio. Molti degli agenti autonomi di cui abbiamo discusso, specialmente quelli che operano in settori critici come la finanza, le risorse umane o che interagiscono con infrastrutture, rientrerebbero quasi certamente nella categoria ad “alto rischio”.
La domanda “di chi è la colpa?” trova quindi una risposta più chiara: la responsabilità viene distribuita lungo tutta la catena del valore, dal fornitore che crea l’agente all’utente (l’azienda) che lo implementa nei propri processi. Entrambi hanno obblighi specifici e documentati da rispettare. L’AI Act, di fatto, costringe le aziende a passare da un approccio reattivo (“speriamo non succeda nulla”) ad uno proattivo, basato su una valutazione continua del rischio e sull’adozione di misure concrete per mitigarlo. Ignorare queste nuove regole non è un’opzione, dato che le sanzioni previste sono tutt’altro che simboliche.
Per i motivi che abbiamo trattato lungo tutto l’articolo, comprendere le architetture sottostanti degli agenti AI, come la RAG o padroneggiare framework come LangChain è fondamentale. Percorsi formativi strutturati, come il nostro corso su AI Agents, possono sicuramente fornire le competenze necessarie per navigare e plasmare questo nuovo e sfidante futuro.
AUTORE:Vincenzo Maritati Apri profilo LinkedIn
Vincenzo è Co-founder di Data Masters, AI Academy per la formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science. È un ricercatore informatico che lavora attivamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale, coordinando progetti di ricerca e sviluppo che spaziano in diversi ambiti, come la mobilità intelligente, sistemi di telemedicina, la manutenzione predittiva, il controllo della produzione industriale e la formazione.
