Agentic AI: cosa sono e a cosa servono

Il panorama dell’intelligenza artificiale sta diventando sempre più complesso. Giorno dopo giorno emergono nuove tecnologie e nuove tecniche per utilizzarle, tutte accomunate dall’obiettivo comune di riuscire ad aiutarci in tutti i nostri problemi di vita quotidiana. Ma anche i più recenti LLM, se messi di fronte a domande di nicchia su specifici argomenti, o ancora se interrogati su materie la cui conoscenza è difficilmente reperibile in rete, possono mostrare delle lacune o perfino produrre allucinazioni. 

Ma come è possibile superare questi limiti? La risposta a questa domanda è proprio l’implementazione di applicazioni basate sull’Agentic AI. 

In questo articolo, esploreremo in profondità il mondo degli AI Agents, le loro funzioni e applicazioni avanzate, e il loro impatto sulla nuova era del lavoro intelligente.

Agentic AI: ecco perché rivoluzioneranno l’AI

Gli Agentic AI non sono semplici strumenti di automazione, ma veri e propri agenti intelligenti in grado di gestire compiti complessi con adattività e dinamicità. A differenza delle tradizionali tecnologie di AI, che spesso si limitano a rispondere a input specifici, gli Agentic AI sono progettati per agire in modo autonomo, prendendo decisioni e risolvendo problemi specifici in contesti dinamici. Questa capacità di gestione autonoma di compiti li rende particolarmente adatti a settori come il business, la robotica e le applicazioni creative.

Uno degli aspetti più rivoluzionari degli Agentic AI è la loro capacità di lavorare in sinergia tra loro creando sequenze di operazioni che portano alla risoluzione di problemi complessi e, soprattutto, la capacità di richiamare funzioni, o comunque di eseguire operazioni deterministiche, che invece un “semplice” LLM non potrebbe fare, rendendolo non solo una preziosa fonte di conoscenza e un aiuto per la risoluzione di task complessi, ma anche un vero e proprio agente (da cui il nome) operativo in ogni settore in cui se decide di implementarlo.

 

Le basi degli agenti AI

Cos’è un agente AI: principi fondamentali

Un agente AI è un sistema intelligente progettato per percepire l’ambiente in cui opera, prendere decisioni e agire per raggiungere obiettivi specifici. A differenza di altri sistemi di AI, che si limitano a elaborare dati o generare contenuti, gli agenti AI sono in grado di interagire attivamente con il mondo esterno. Questo li rende particolarmente versatili e adatti a una vasta gamma di applicazioni.

Gli agenti AI si basano su principi come l’apprendimento automatico, il ragionamento logico e la pianificazione strategica. Questi principi permettono loro di adattarsi a situazioni nuove e impreviste, rendendoli strumenti potenti per la risoluzione di problemi complessi.

Le differenze tra agenti AI e altre tecnologie di AI

Mentre le tecnologie di AI tradizionali si concentrano sulla creazione di contenuti o sulla generazione di risposte a input specifici, gli Agentic AI non si limitano soltanto ad elaborare informazioni, ma le utilizzano per agire in modo autonomo. Ad esempio, un LLM nella sua implementazione classica potrebbe generare un testo descrittivo, mentre un agente AI potrebbe utilizzare quel testo per prendere una decisione operativa.

Un’altra differenza chiave è la capacità degli agenti AI di eseguire azioni concatenate. Questo significa che possono gestire sequenze di operazioni complesse valutando quando è necessario l’intervento umano (tecnica che prende il nome di Human in the loop), e quando invece sono in grado di compiere autonomamente tutte le operazioni richieste, rendendoli ideali per applicazioni come l’automazione aziendale e la robotica cognitiva.

Cos’è un agentic RAG: come unisce memoria e azione

Un agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) è un tipo di agente AI che combina la capacità di recuperare informazioni da una vasta base di conoscenza con la capacità di generare risposte e azioni basate su quelle informazioni. Questo approccio permette agli agentic RAG di unire memoria e azione, rendendoli particolarmente efficaci in contesti dove è necessario accedere a grandi quantità di dati per prendere decisioni informate.

Ad esempio, un agentic RAG potrebbe essere utilizzato in un contesto aziendale per analizzare dati storici e generare previsioni di mercato, o in un contesto medico per diagnosticare malattie basandosi su una vasta biblioteca di casi clinici.

La RAG può essere vista quindi come una fonte di conoscenza a cui l’agente attinge per poter migliorare al massimo la risposta, ma non è tutto qui. L’agente, infatti, potrebbe anche utilizzare un database aggiornato in tempo reale come fonte di conoscenza per la RAG, in modo da essere sempre aggiornato sul tema per cui è chiamato a dare soluzioni; In particolari casi, è anche possibile acquisire ed archiviare autonomamente i dati, seppur prestando molta attenzione ad evitare che eventuali allucinazioni dell’agente vengano archiviate, inficiando sulla qualità dei dati e rendendo l’agente meno performante. Questa tecnica, la cui implementazione è particolarmente complessa ma i vantaggi sono enormi, prende il nome di self-rag.

 

Come funzionano e di cosa sono capaci gli agenti AI

Azioni concatenate: esempi pratici di problem-solving complesso

Uno degli aspetti fondamentali degli Agentic AI è la loro capacità di eseguire azioni concatenate, ovvero gestire sequenze di operazioni interconnesse in modo autonomo e intelligente. A differenza dei sistemi di automazione tradizionali, che spesso richiedono un intervento umano per passare da un’operazione all’altra, gli agenti AI sono progettati per pianificare, eseguire e coordinare una serie di azioni in modo fluido e dinamico. Questo è reso possibile grazie a una combinazione di tecniche avanzate, tra cui la pianificazione strategica, il ragionamento logico e l’integrazione con strumenti esterni.

Gli agenti AI hanno a disposizione una vasta gamma di tool, definiti in fase di progettazione, che permettono loro di interagire con l’ambiente circostante e svolgere compiti specifici. Questi tool possono includere API per accedere a database, strumenti di analisi dati, piattaforme di comunicazione o persino dispositivi fisici nel caso della robotica. La capacità di integrare e utilizzare questi strumenti in modo coordinato è ciò che permette agli agenti AI di eseguire azioni concatenate in modo efficiente. Ad esempio, un agente AI potrebbe prima recuperare dati da un database, poi analizzarli utilizzando un tool di machine learning, e infine inviare i risultati a un sistema di reporting, tutto senza intervento umano.

La vera forza degli agenti AI risiede nella loro capacità di adattare queste sequenze di azioni in base al contesto. Questo li rende particolarmente adatti a contesti dove è necessario gestire flussi di lavoro complessi e dinamici, come l’automazione aziendale, la gestione di progetti o l’ottimizzazione di processi industriali. In sintesi, gli agenti AI non solo eseguono azioni concatenate, ma lo fanno con un livello di precisione e adattabilità che supera di gran lunga le capacità dei sistemi tradizionali.

Cooperazione e sinergia: Nascono così le applicazioni multi agentiche

Uno degli aspetti più rivoluzionari degli Agentic AI è la loro capacità di cooperare e creare sinergie tra più agenti specializzati. In questo contesto, i tool di un agente non sono semplici strumenti passivi, ma possono essere a loro volta altri agenti AI, ognuno con competenze specifiche. Questa architettura modulare permette di combinare più agenti, ciascuno focalizzato su un problema diverso, per affrontare sfide complesse che richiedono un approccio multidisciplinare. In altre parole, gli agenti AI non lavorano in isolamento, ma possono collaborare tra loro, scambiando informazioni e coordinando azioni per raggiungere obiettivi comuni.

Questa cooperazione è resa possibile grazie a meccanismi di comunicazione avanzati, che permettono agli agenti di condividere dati, risultati parziali e strategie in tempo reale. Ad esempio, un agente specializzato nell’analisi dei dati potrebbe fornire informazioni a un altro agente focalizzato sulla pianificazione strategica, il quale a sua volta potrebbe coordinarsi con un terzo agente incaricato dell’esecuzione di azioni specifiche. Questa sinergia crea un ecosistema di agenti interconnessi, in cui ogni componente contribuisce con le proprie competenze per risolvere problemi sempre più complessi, che prende il nome di applicazione multi agentica. Ad oggi, le applicazioni multi agentiche rappresentano lo stato dell’arte dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nei propri ecosistemi.

 

Quali sono i vantaggi di un Agente AI

Vantaggi per le aziende: efficienza, scalabilità e ottimizzazione

Le aziende possono trarre enormi benefici dalle applicazioni agentiche, soprattutto in termini di efficienza, scalabilità e ottimizzazione dei processi. Gli agenti AI sono in grado di automatizzare attività ripetitive e complesse, liberando risorse umane per compiti più strategici. Inoltre, la loro capacità di adattarsi a contesti dinamici e di gestire flussi di lavoro multipli in parallelo permette alle aziende di scalare le operazioni senza compromettere la qualità. Questo si traduce in una maggiore agilità operativa e in una riduzione dei costi, rendendo le organizzazioni più competitive in mercati sempre più complessi.

Vantaggi per i team: strumenti di supporto e collaborazione intelligente

I team possono essere potenziati dagli agenti AI, che agiscono come veri e propri collaboratori intelligenti. Questi sistemi offrono supporto nella risoluzione di problemi complessi, fornendo analisi dettagliate, suggerimenti strategici e automazione di task ripetitivi. Grazie alla loro capacità di integrare dati e strumenti, gli agenti AI aiutano i team a prendere decisioni informate in tempi più rapidi, migliorando la produttività e riducendo il carico di lavoro. Inoltre, facilitano la collaborazione tra membri del team, creando un ambiente di lavoro più sinergico e orientato ai risultati.

Vantaggi per l’utente finale: miglioramento delle esperienze quotidiane

Gli utenti finali beneficiano degli agenti AI attraverso un miglioramento tangibile delle loro esperienze quotidiane. Questi sistemi possono semplificare processi complessi, offrendo soluzioni personalizzate e tempestive. Che si tratti di ottimizzare l’interazione con un servizio, di fornire risposte immediate a richieste specifiche o di anticipare bisogni non ancora espressi, gli agenti AI rendono le esperienze più fluide e intuitive. Questo si traduce in un maggiore livello di soddisfazione e fiducia da parte degli utenti, che percepiscono un reale valore aggiunto nell’utilizzo di tecnologie avanzate.

 

Applicazioni concrete degli agenti AI

Nel business: automazione avanzata e decision-making

Un’applicazione multi agentica nel business potrebbe essere utilizzata per ottimizzare la catena di approvvigionamento. Un agente AI potrebbe monitorare i livelli di inventario in tempo reale, un secondo agente potrebbe analizzare le tendenze di mercato per prevedere la domanda futura, e un terzo agente potrebbe coordinare gli ordini con i fornitori per evitare carenze o eccessi di scorte. Insieme, questi agenti garantiscono una gestione efficiente e proattiva della supply chain, riducendo costi e tempi di risposta.

Nella robotica cognitiva: esempi di nuova frontiera tecnologica

Nella robotica cognitiva, un sistema multi agentico potrebbe essere impiegato per gestire un team di robot in un magazzino automatizzato. Un agente potrebbe pianificare i percorsi ottimali per i robot, un altro potrebbe coordinare il prelievo e il posizionamento dei prodotti, mentre un terzo agente monitorerebbe lo stato delle attrezzature e pianificherebbe la manutenzione preventiva. Questa collaborazione permette di massimizzare l’efficienza operativa e minimizzare i tempi di inattività.

Sinergia tra agentic AI e generative AI nelle applicazioni creative

Nel campo delle applicazioni creative, un sistema multi agentico potrebbe essere utilizzato per produrre contenuti multimediali complessi. Un agente AI potrebbe generare un testo descrittivo utilizzando tecniche di Generative AI, un secondo agente potrebbe creare immagini o video coerenti con il testo, e un terzo agente potrebbe ottimizzare il contenuto finale per adattarlo a specifiche piattaforme o audience. Questa sinergia permette di creare prodotti creativi di alta qualità in tempi ridotti, sfruttando al massimo le potenzialità di entrambe le tecnologie.

 

Perché gli agenti AI rappresentano una svolta nell’intelligenza artificiale

Gli Agentic AI rappresentano una svolta nell’intelligenza artificiale perché combinano la capacità di elaborare informazioni con la capacità di agire in modo autonomo. Questo li rende strumenti potenti per la risoluzione di problemi complessi e l’ottimizzazione dei processi in vari settori. Con la loro adattività e dinamicità, gli agenti AI sono destinati a diventare una componente fondamentale della nuova era del lavoro intelligente.

Se vuoi approfondire ulteriormente il tema dell’intelligenza artificiale, dai un’occhiata al nostro articolo su cos’è l’Intelligenza Artificiale. Per scoprire come gli Agentic AI possono essere applicati in contesti aziendali, consulta la nostra guida completa sulle Agentic Applications. Se invece sei interessato a formarti su questo tema, scopri il nostro Corso di formazione sugli AI Agents.

In conclusione, gli Agentic AI non sono solo una nuova tecnologia, ma una vera e propria rivoluzione nel modo in cui pensiamo all’intelligenza artificiale. Con la loro capacità di gestione autonoma di compiti e azioni concatenate, questi sistemi stanno aprendo nuove possibilità in settori come il business, la robotica e le applicazioni creative. Se vuoi rimanere al passo con questa rivoluzione, è essenziale comprendere a fondo quali sono le capacità degli Agenti IA e come possono essere utilizzati per potenziare i team e migliorare i processi aziendali.

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