Un agente IA è un programma per computer basato sull'intelligenza artificiale che può eseguire autonomamente compiti complessi per conto degli utenti umani.
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Un agente IA è un programma per computer basato sull'intelligenza artificiale (IA) che può eseguire attività in modo autonomo per assistere gli utenti umani, anche senza istruzioni precise. A differenza di altri software basati sull'intelligenza artificiale, come i chatbot, gli agenti IA possono operare al di fuori di uno specifico contesto basato su prompt. Possono uscire dai loro dati di addestramento e dare un'occhiata al mondo, per così dire, per trovare informazioni. Quindi, possono intraprendere autonomamente azioni basate su tali informazioni al fine di perseguire un obiettivo più ampio.
Gli agenti IA possono prendere decisioni, imparare dalle esperienze passate e adattare di conseguenza le loro azioni. Possono persino consultare altri agenti IA per ottenere informazioni pertinenti. Gli esseri umani stabiliscono degli obiettivi per gli agenti IA, ma spetta agli agenti capire come raggiungerli. Possono operare autonomamente o con un input umano molto limitato.
Gli agenti IA possono alimentare l'hardware (come nella robotica) oppure operare solo nel software.
Gli agenti IA sono i programmi software descritti che prendono decisioni e gestiscono i compiti in autonomia. L'IA agentica è il campo dello sviluppo dell'IA che consente la costruzione di agenti IA. Pensa alla differenza tra l'IA generativa e i singoli modelli linguistici di grandi dimensioni, come Microsoft Copilot, o alla differenza tra il "cucinare" e uno specifico pasto.
L'IA generativa (GenAI) si riferisce a un tipo di modello di deep learning in grado di generare contenuti in risposta alle richieste. È la categoria di IA a cui appartengono gli LLM come ChatGPT. L'IA agentica si basa sull'IA generativa. Mentre un LLM può rispondere ai prompt solo tramite una specifica interfaccia utente o API, un agente IA può operare al di fuori di un contesto definito ed eseguire azioni anche senza prompt.
Un responsabile delle vendite di una grande azienda potrebbe fare un prompt per un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) dicendo: "Scrivi un'e-mail che posso inviare a 10 dei nostri più grandi clienti, invitandoli a cena". Ma con l'IA agentica, il dirigente potrebbe invece fare un prompt a un agente IA dicendo: "Invita 10 dei nostri migliori clienti a cena". In altre parole, l'LLM può generare testo, ma l'agente IA dovrebbe essere in grado sia di generare il testo dell'e-mail, sia di trovare i 10 clienti più importanti in un CRM, sia di inviare inviti e-mail personalizzati all'evento (a condizione che disponga delle autorizzazioni necessarie per farlo).
Gli agenti di IA sono basati sui modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Un LLM è un tipo di modello di intelligenza artificiale addestrato su ampi set di dati campione, che gli permette di comprendere contenuti creati da persone e di generarne di propri. Gli LLM comprendono anche richieste e prompt umani imprecisi.
Poiché sono basati su LLM, gli agenti IA possono elaborare e interpretare un'ampia gamma di dati e contenuti, dalle richieste conversazionali degli utenti ai contenuti video ospitati sul Web. Gli agenti IA possono interpretare contenuti da diversi tipi di media: codice, testo, audio, video e così via. Possono quindi utilizzare ciò che apprendono da tali contenuti per perfezionare le loro azioni.
Inoltre, gli agenti IA possono interagire con il mondo in diversi modi. Nel settore della robotica, ciò può includere sensori fisici e telecamere. Per gli agenti IA solo software, può invece assumere diverse forme:
Questi modi di interagire con il mondo esterno al contesto dell'ambiente dell'agente IA consentono all'agente IA di eseguire azioni. Le organizzazioni possono stabilire delle misure di sicurezza per gli agenti IA per garantire che le azioni da loro intraprese siano corrette, proprio come gli utenti umani possono avere autorizzazioni limitate all'interno di un ambiente IT. Oltre a programmare le policy negli agenti IA, le organizzazioni possono anche adottare un approccio human-in-the-loop, in cui gli esseri umani verificano l'accuratezza delle risposte degli agenti IA o approvano le azioni degli agenti.
Anche gli agenti IA possono apprendere, utilizzando i risultati delle azioni passate e l'input degli utenti umani, per perfezionare le loro azioni in futuro. Hanno "memoria", non solo nel senso computazionale della RAM, ma nel senso di ricordare le interazioni e i risultati passati. Questo apprendimento avviene attraverso un ciclo di feedback chiamato volano dei dati (o data flywheel): i record delle interazioni di un agente vengono utilizzati dal modello sottostante per migliorare le prestazioni future.
Esistono due tipi principali di agenti IA:
Esistono anche sistemi mono-agente e multi-agente. I sistemi di intelligenza artificiale a singolo agente sono basati su un solo modello. I sistemi di intelligenza artificiale multi-agente combinano le capacità di più agenti che si consultano a vicenda per risolvere i problemi.
I chatbot di IA agentica, come i chatbot tradizionali, sono in grado di interagire in modo colloquiale con le persone. Tuttavia, possono uscire dal loro contesto di chatbot, abbandonare la chat, per intraprendere azioni per conto della persona con cui interagiscono. Un chatbot tradizionale potrebbe essere in grado di fornire istruzioni su come aprire una richiesta di assistenza mentre un chatbot di IA agentica potrebbe essere in grado di registrare autonomamente il ticket.
I chatbot di IA agentica sono reattivi e rispondono ai prompt degli utenti in base ai loro dati di addestramento. Possono comunque essere basati su un LLM, ma sono più efficaci nel fornire agli utenti contenuti o indicazioni utili piuttosto che nell'eseguire azioni per conto degli utenti. I chatbot di IA agentica sono in grado di agire al di fuori del contesto della loro interazione con un utente e possono anche apprendere da una serie di fonti oltre ai dati di addestramento.
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Un agente IA è un programma per computer basato sull'intelligenza artificiale che può eseguire autonomamente compiti complessi per gli utenti umani, anche senza istruzioni esplicite. A differenza di altri software IA, come i chatbot, gli agenti IA possono operare oltre un contesto specifico basato su prompt e trovare informazioni in modo indipendente e intraprendere azioni per raggiungere un obiettivo più ampio.
Gli agenti IA si basano su Large Language Model (LLM) e sono in grado di elaborare e interpretare diversi tipi di dati, incluse le richieste conversazionali e i contenuti ospitati sul web. Possono interagire con applicazioni esterne tramite API, simulare le interazioni degli utenti umani con le app web (ad esempio, compilare moduli, leggere pagine web) e connettersi a vari strumenti tramite standard emergenti come il Model Context Protocol (MCP). Queste capacità consentono loro di intraprendere azioni al di là del loro ambiente immediato. Inoltre, gli agenti IA apprendono e perfezionano le loro azioni future attraverso un ciclo di feedback "volano dei dati", che utilizza i record delle interazioni passate e l'input umano.
Gli agenti IA sono i programmi software effettivi che prendono decisioni autonome e gestiscono le attività. L'IA agentica si riferisce al campo dello sviluppo dell'IA che si concentra sulla creazione di questi agenti IA.
L'IA generativa (GenAI), che include LLM come ChatGPT, è progettata per produrre contenuti in risposta ai prompt. L'IA agentica si basa sulla GenAI, ma fa un ulteriore passo consentendo agli agenti AI di eseguire azioni al di fuori di un contesto definito, anche senza prompt diretti. Ad esempio, mentre un LLM potrebbe generare una bozza di email, un agente IA potrebbe anche trovare informazioni sui clienti e inviare email personalizzate.
Esistono due tipi principali di agenti IA: agenti in background e agenti di superficie. Gli agenti in background gestiscono le attività di routine con un'interazione minima dell'utente, in modo simile agli addetti alla manutenzione. Gli agenti di superficie, come il personale della reception, interagiscono in modo più diretto con gli utenti umani, assistendoli in vari compiti. Inoltre, i sistemi possono essere basati su un unico agente (utilizzando un modello) o su più agenti (combinando più agenti che collaborano per risolvere problemi).
Un chatbot di IA agentica è un'IA conversazionale che non solo può interagire con gli utenti, ma anche intraprendere azioni al di fuori del contesto della chat per conto loro. A differenza dei chatbot tradizionali che potrebbero fornire istruzioni, un chatbot di IA agentica potrebbe eseguire direttamente l'azione, come presentare un ticket di supporto.
I chatbot di IA non agentica sono reattivi e forniscono principalmente informazioni o indicazioni basate sui loro dati di addestramento, anche se basati su un LLM. I chatbot di IA agentica, invece, possono avviare e completare azioni oltre l'interazione immediata dell'utente e possono apprendere da una gamma più ampia di dati del mondo reale, non solo dal loro addestramento iniziale.
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