AI Agent
La locuzione AI agent, o “agente di intelligenza artificiale”, è utilizzata per indicare un sistema software che utilizza uno o più modelli di intelligenza artificiale per raggiungere un obiettivo attraverso una sequenza di decisioni e azioni, interagendo con dati, applicazioni e strumenti esterni.
A differenza di un sistema di AI utilizzato esclusivamente per rispondere a una richiesta, un AI agent può suddividere un obiettivo in attività, scegliere quali strumenti utilizzare, eseguire azioni e valutare il risultato per decidere come procedere.
Un AI agent agisce in modo ciclico ricevendo un obiettivo e determinando quali attività siano necessarie per raggiungerlo fino all’avvio di una nuova azione (obiettivo → analisi → pianificazione → azione → verifica → nuova azione). Può quindi interrogare una base dati, recuperare informazioni, utilizzare un software, chiamare un’API, elaborare documenti o eseguire altre operazioni previste dal sistema.
Il risultato di ogni azione è l’input per quella successiva. L’agente continua il processo fino al raggiungimento dell’obiettivo, al verificarsi di una condizione di arresto oppure quando è necessario l’intervento di una persona.
L'iter (Utente → interfaccia → AI agent → strumenti/dati → risultato) di richiesta, da parte di un utente, può avvenire tramite un interfaccia che può essere:
- un chatbot in cui l’utente scrive, ad esempio, “fammi il riepilogo delle fatture scadute”;
- un pulsante o comando dentro un gestionale;
- una chiamata API (Application Programming Interface) da un altro software;
- un evento automatico, per esempio l’arrivo di una nuova fattura;
- una schedulazione, per esempio “ogni lunedì controlla gli insoluti”.
Nel caso del chatbot, questo raccoglie la richiesta dell’utente (partita IVA) attraverso una conversazione e la passa all’AI agent che esegue un processo interpretando l’obiettivo, decidendo quali operazioni eseguire e utilizzare tra quelli disponibili.
Ad esempio, alla richiesta “prepara un riepilogo delle fatture scadute”, un sistema conversazionale può spiegare come ottenere il risultato. Un AI agent, se dispone delle autorizzazioni e degli strumenti necessari, può invece:
- interrogare il gestionale;
- individuare le fatture scadute;
- organizzare i dati;
- produrre il riepilogo;
- eventualmente avviare un'azione prevista dal processo.
La differenza non dipende quindi dal fatto che il sistema utilizzi un modello linguistico, ma dal grado di autonomia con cui può utilizzare strumenti e portare avanti un obiettivo perché un AI agent può operare in contesti nei quali le attività non siano predeterminate. Il modello può interpretare l’obiettivo, scegliere tra gli strumenti disponibili e adattare il processo alle informazioni ottenute durante l’esecuzione mentre l’automazione tradizionale prevede regole predefinite, o predeterminate.
I limiti, sulle azioni sulle azioni da compiere, dipendono dalle istruzioni, dagli strumenti disponibili, dai permessi concessi e dai controlli implementati dal sistema.
Un AI agent può comprendere diversi componenti:
- modello di AI: interpreta le richieste e contribuisce al processo decisionale;
- istruzioni: definiscono obiettivi, comportamenti e vincoli;
- memoria o contesto: conserva le informazioni necessarie durante il processo;
- strumenti (tools): ad esempio API, database, software gestionali o servizi esterni;
- meccanismo di orchestrazione: coordina le diverse fasi dell’esecuzione;
- controlli e autorizzazioni: stabiliscono quali operazioni l’agente può effettuare;
- verifica dei risultati: controllare l’esito delle azioni e determinare il passo successivo.
Non tutti gli AI agent utilizzano necessariamente tutti questi componenti e il loro livello di autonomia può essere molto diverso.
Per una partita IVA, un AI agent può essere utilizzato per automatizzare processi che richiedono normalmente più operazioni su strumenti diversi come, ad esempio:
- analizzare documenti e ricavarne informazioni;
- consultare dati contabili o amministrativi;
- preparare report sulla situazione aziendale;
- verificare informazioni presenti in più sistemi;
- classificare richieste ricevute dai clienti;
- predisporre comunicazioni sulla base di dati aziendali;
- coordinare operazioni tra gestionale, posta elettronica e altri servizi.
L’utilità dell’agente dipende soprattutto dalla possibilità di collegarlo ai dati e agli strumenti che deve utilizzare. Un modello AI isolato può generare una risposta; un agente collegato ai sistemi aziendali può invece intervenire all’interno di un processo.
Questo porta a sottolineare che l’autonomia di un AI agent deve essere commisurata al rischio delle operazioni che gli si chiede di eseguire perché, senza un controllo umano qualificato sui risultati prodotti, si rischiano conseguenze economiche, fiscali, contrattuali o verso terzi. Un AI agent non è un soggetto autonomo né garantisce automaticamente che le proprie decisioni siano corrette.
Il suo comportamento dipende dal modello utilizzato, dai dati disponibili, dalle istruzioni, dagli strumenti collegati e dalle regole con cui è stato progettato. Può inoltre produrre risultati errati o utilizzare informazioni non aggiornate.
È consuetudine confondere i termini AI agent e agentic AI ma, mentre il primo (AI agent) indica generalmente il singolo sistema, o componente, che opera verso un determinato obiettivo il secondo (agentic AI) è un’espressione più ampia utilizzata per descrivere sistemi di IA caratterizzati da capacità di pianificazione, uso di strumenti, adattamento e maggiore autonomia nell'esecuzione dei compiti.
Nel linguaggio commerciale, tuttavia, i due termini possono essere utilizzati con significati differenti. Per questo è necessario valutare le capacità effettivamente disponibili e non soltanto il termine utilizzato per descrivere il prodotto.