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
- LangChain: il piu diffuso, flessibile ma complesso
- AutoGen (Microsoft): ottimo per conversazioni tra agenti
- CrewAI: orientato a crew con ruoli definiti
- OpenClaw: framework custom per agenti locali su Mac
- Claude Code: agente da terminale per sviluppo software
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.