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Quando pensi a un agente AI, potresti immaginare un chatbot con un po’ di cervello in più. Ma la realtà è molto più interessante: un agente AI è una entità software autonoma in grado di pianificare, decidere e interagire con strumenti esterni per risolvere compiti complessi.
🧩 Cosa distingue un agente AI da un semplice LLM?
Un LLM (come GPT-4) è un motore generativo, ma non ha memoria, non sa quando usare uno strumento esterno, e non ha una logica decisionale strutturata.
Un agente AI invece è:
- 🧠 Pianificatore: capisce il compito
- 🔧 Esecutore: sa chiamare tool o fare ricerche
- 🧰 Dotato di strumenti (tool calling)
- 📝 In grado di ricordare e aggiornare lo stato (memory)
- 🔄 Iterativo: può eseguire loop finché il compito è completato
🧠 Architettura base di un agente
Ecco i componenti chiave di un agente AI moderno:
1. Planner
Decide cosa fare in base all’input utente.
“Controlla se ho email importanti e crea un evento in calendario”
Il planner potrebbe decidere:
- Step 1: Leggi le email
- Step 2: Trova quelle urgenti
- Step 3: Crea evento su Google Calendar
2. Executor
Per ogni step pianificato, esegue l’azione appropriata:
- Se serve, chiama una funzione (tool)
- Se no, genera una risposta naturale
3. Memory
Gli agenti possono tenere traccia del contesto:
- Conversazioni precedenti
- Informazioni importanti
- Stato della sessione
Spesso si usano Redis, Pinecone o un semplice dizionario Python per questo.
4. Tool calling
Il cuore dell’interattività: l’agente sa che può usare strumenti esterni.
Dal meteo all’accesso a Gmail, passando per motori di ricerca o database interni.
5. Feedback loop
Un agente AI intelligente non si ferma dopo un solo step. Può rianalizzare il risultato e decidere cosa fare dopo.
🧪 Esempio concreto
Supponiamo un agente che riceve il prompt:
"Mandami un riepilogo degli ultimi 5 articoli che ho ricevuto su Gmail"
Il flusso potrebbe essere:
- Pianifica: servono Gmail + riassunto
- Usa la Gmail API per leggere le email
- Per ogni email, sintetizza il contenuto con GPT
- Compone il messaggio finale
- Lo mostra all’utente o lo invia via mail
🔍 Agenti Single-step vs Multi-step
- Single-step agent: Risponde in un colpo solo (es. ChatGPT base)
- Multi-step agent: Pianifica, valuta e si corregge (es. LangGraph agent, AutoGPT, BabyAGI)
🔄 Framework per agenti
- LangChain – Definisce agenti, tools, memory
- LangGraph – Organizza il flusso come grafo di stati
- AutoGPT – Esempio di agente autonomo che continua finché non raggiunge l’obiettivo
- SmolAI/SmolAgents – Agenti lightweight con strumenti minimi e mirati
⚙️ Quando usare un agente AI?
Usali quando:
- Il compito richiede più passaggi
- Serve interagire con API o database
- Vuoi offrire una UX intelligente e flessibile
Evitali se:
- Basta un prompt diretto
- Le funzioni sono statiche e prevedibili
🤖 Conclusione
Gli agenti AI sono il livello superiore dell’interazione tra utenti e modelli linguistici.
Non si limitano a rispondere, ma pianificano, decidono e agiscono. Se usati correttamente, possono diventare veri assistenti intelligenti che potenziano qualunque applicazione.
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