Gli agenti di intelligenza artificiale (AI) rappresentano una trasformazione fondamentale nel modo in cui le organizzazioni sfruttano la tecnologia. A differenza di chatbot o di software per l’automazione (RPA), gli agenti AI non seguono semplici comandi, ma eseguono azioni complesse e pianificate in base a obiettivi definiti. L’obiettivo di questo articolo è chiarire come funzionano, come differiscono da altri strumenti tecnologici, e come le aziende e la pubblica amministrazione possano integrarli nei propri processi.

Che cosa sono realmente gli agenti AI?

Gli agenti AI non sono semplici sistemi reattivi: sono entità in grado di interagire con l’ambiente digitale, raccolgendo informazioni, formando strategie e adottando decisioni su base autonoma. Sono supportati da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e da una architettura che ne permette la memorizzazione e l’apprendimento continuo. L’elemento distintivo di un agente AI è l’autonomia: può agire in base a un obiettivo, anche senza ricevere istruzioni dettagliate per ogni step.

I modelli di intelligenza artificiale tradizionali seguono comandi, ma non sono capaci di pianificare. Gli agenti, invece, sono progettati per prendere decisioni, selezionare lo strumento più efficace e adattarsi a contesti variabili. Questi sistemi vengono inoltre integrati con strumenti esterni, come API, interfacce, piattaforme di gestione e CRM, in modo da svolgere operazioni complesse.

Differenze tecnologiche rispetto a chatbot e RPA

I chatbot e gli strumenti di RPA (Robotic Process Automation) vengono spesso confusi con gli agenti AI. Tuttavia, esistono differenze strutturali evidenti:

    • I chatbot basati su regole sono limitati in termini di autonomia e di complessità. Rispondono a query, ma non gestiscono operazioni complesse;
    • Gli strumenti RPA non possiedono capacità di apprendimento. Automatizzano operazioni ripetitive, ma non reagiscono a contesti in continuo mutamento;
    • Gli agenti AI, invece, sono proattivi: ricevono un obiettivo, e lo raggiungono selezionando autonomamente i metodi e le strategie.

Che cos’è l’architettura di un agente AI

Un agente AI ha un cuore tecnico costituito da modelli linguistici avanzati, come quelli LLM (Large Language Models), integrati con un sistema di gestione degli agenti (Agent Manager) e una memoria estesa. Ogni componente svolge una funzione specifica:

    • Il LLM fornisce la capacità di comprendere e generare linguaggio;
    • Il Agent Manager supervisiona e coordina le operazioni;
    • La memoria archivia conoscenze consolidate nel tempo.

Insieme, questi componenti permettono all’agente di interagire con sistemi esterni, adattarsi ed eseguire operazioni complesse in autonomia.

Classificazione dei principali tipi di agenti

Le organizzazioni possono scegliere il tipo di agente che meglio si adatta al loro contesto e alle loro esigenze. Secondo i report disponibili, esistono diverse tipologie di agenti AI:

1. Single Agent

I single agent sono agenti autonomi, specializzati in un compito specifico ma con una certa flessibilità. Possono operare come “unità intelligenti” all’interno dei processi aziendali, adattando le loro azioni in base al contesto. Possono, ad esempio, aggregare dati provenienti da diverse fonti, redigere un report personalizzato e integrare strumenti esterni come Excel per l’elaborazione.

2. Multi-Agent

I multi-agent comprendono una rete di agenti collaborativi, ognuno con un ruolo specifico. Questi agenti si comunicano, scambiano informazioni e coordinano le attività per raggiungere un obiettivo comune. L’architettura prevede l’utilizzo di un componente centrale, l’Agent Manager, che supervisiona e regola il funzionamento.

3. Agenti Multi-step

I multi-step agenti ricevono un obiettivo e lo scompongono in una serie di passaggi. A differenza dei single agent, non eseguono un’azione singola, ma gestiscono sequenze complesse. Ad esempio, possono svolgere la stesura di un documento di grandi dimensioni, pianificando ogni passo e adattandosi alle esigenze del momento.

4. Human-in-the-loop

I modelli ibridi, dove l’operatore entra a far parte della catena operativa, sono fondamentali quando si richiede supervisione umana per decisioni complesse. Questo tipo di architettura è molto usato in ambiti legali, sanitari e nelle attività regolamentate. L’agente opera autonomamente, ma chiede feedback umano quando necessario, permettendo di bilanciare efficienza e controllo.

Gli standard tecnologici emergenti

L’espansione degli agenti AI richiede standard comuni per garantire interoperabilità e sicurezza. Due protocolli chiave emergono oggi:

1. Model Context Protocol (MCP)

L’MCP è un protocollo che abilita la comunicazione tra agente e strumenti esterni. Standardizza la trasmissione di dati, migliorando il tracciamento e la sicurezza dell’interazione. È stato adottato per supportare l’integrazione tra agenti e diverse piattaforme.

2. Protocollo A2A (Agent-to-Agent)

Sviluppato nel 2025 e mantenuto grazie a Linux Foundation, il protocollo A2A risolve il problema della collaborazione tra agenti diversi. Definisce strumenti chiari per la gestione delle Agent Card, le Task e metodi di comunicazione standardizzati. Con A2A, un agente può scoprire, delegare e supervisionare compiti ad altri agenti, a prescindere dal framework o dal vendor sottostante.

Nel mese di lancio, il protocollo aveva già riscosso successo grazie alla sua semplicità e apertura. Oggi l’ecosistema A2A sta crescendo rapidamente, offrendo nuove opportunità per la collaborazione tra aziende, enti pubblici e soggetti diversi.