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Agenti AI: cosa sono, come funzionano e a cosa servono

8 min min lettura
Agenti AI: cosa sono, come funzionano e a cosa servono — Raffaele Mele

Nel 2026 il termine piu usato nel mondo AI non e 'chatbot' — e agente AI. Ma cosa significa esattamente? Un agente AI e un sistema software che percepisce input dall'ambiente, ragiona usando un LLM come cervello, agisce in autonomia per raggiungere un obiettivo e osserva i risultati per iterare.

La differenza con una normale conversazione AI: un modello standard risponde a una domanda. Un agente esegue task che richiedono decine di passi e azioni concrete nel mondo reale. Il concetto viene dall'intelligenza artificiale classica — un'entita che percepisce l'ambiente e agisce su di esso.

I quattro componenti fondamentali

1. Il cervello (LLM)

Il modello linguistico ragiona, pianifica e decide. Puo essere Claude, GPT-4, Hermes di Nous Research o DeepSeek. La scelta impatta qualita, costo e velocita.

2. I tool

Sono le azioni concrete: ricerca web, lettura/scrittura file, chiamate API, esecuzione codice, invio messaggi Telegram, query database. Il meccanismo e il function calling: il modello dichiara quale funzione vuole chiamare e con quali parametri, il sistema esegue e restituisce il risultato.

3. La memoria

Senza memoria ogni sessione riparte da zero. Gli agenti avanzati hanno memoria a breve termine (contesto attivo), a lungo termine (database persistenti) ed episodica (log azioni passate per evitare loop).

4. Il loop di pianificazione (ReAct)

Il paradigma piu diffuso alterna ragionamento e azione finche l'obiettivo e raggiunto. L'agente osserva il risultato di ogni azione e decide il passo successivo.

Tipi di agenti

Agente singolo: un LLM con tool. Semplice, adatto per task lineari. Multi-agent: piu agenti specializzati che lavorano in parallelo — e il modello dietro Paperclip. Gerarchico: un orchestratore assegna subtask ad agenti specializzati.

Framework principali

Il protocollo MCP

Il Model Context Protocol di Anthropic e lo standard aperto per connettere agenti AI a tool e servizi esterni. Sta diventando il riferimento del settore.

Casi d'uso concreti

  • Sviluppo software: Claude Code e Codex scrivono e debuggano codice in autonomia
  • Marketing automation: pianificano contenuti, analizzano metriche, propongono copy
  • Operazioni aziendali: coordinano flussi tra sistemi — vedi Paperclip

Per approfondire i sistemi multi-agent: Paperclip. Per il modello da usare come cervello: Hermes AI.

Domande frequenti
Cosa sono gli agenti AI?
Gli agenti AI sono sistemi software che percepiscono input dall'ambiente, ragionano usando un LLM come cervello, agiscono in autonomia per raggiungere un obiettivo e osservano i risultati per iterare. A differenza di un chatbot che risponde a domande, un agente esegue task multi-step concreti nel mondo reale.
Qual è la differenza tra un chatbot e un agente AI?
Un chatbot risponde a domande in una conversazione. Un agente AI pianifica ed esegue sequenze di azioni: può navigare il web, modificare file, chiamare API, inviare messaggi, eseguire codice. Ha memoria tra sessioni e usa tool per agire, non solo per rispondere.
Quali sono i migliori framework per costruire agenti AI?
I principali sono LangChain (il più diffuso), AutoGen di Microsoft (ottimo per multi-agent), CrewAI (ruoli definiti), Claude Code (sviluppo software) e OpenClaw (agenti locali su Mac). La scelta dipende dal caso d'uso e dall'infrastruttura disponibile.