Agenti AI: cosa sono, come funzionano, come si creano e come si distribuiscono

A cura di Giovanni Masi

Cosa si intende per “Agenti AI”

Con l’espressione agenti AI si indicano sistemi software che, invece di limitarsi a generare testo in risposta a un prompt, usano un modello linguistico o multimodale come “motore decisionale” inserito in un ciclo di controllo. In questo ciclo il sistema interpreta un obiettivo espresso in linguaggio naturale, decide quali passi eseguire, richiama strumenti esterni e verifica gli esiti prima di produrre il risultato finale. In letteratura recente l’idea viene descritta come la combinazione di un foundation model con ragionamento, pianificazione, memoria e uso di strumenti, così da trasformare l’intento dell’utente in azioni concrete su risorse digitali come repository, browser, documenti o servizi aziendali.

La differenza rispetto ai classici workflow automatizzati è sostanziale. Un workflow tradizionale percorre un cammino stabilito a priori dal codice e fallisce quando la realtà devia dalle ipotesi iniziali. Un agente, invece, seleziona dinamicamente il proprio percorso, sceglie quando interrogare una base dati, quando fare una ricerca, quando chiamare un’API e quando riprovare con una strategia diversa. Questa elasticità è il motivo per cui gli agenti stanno diventando una forma di “interfaccia universale” tra linguaggio naturale e calcolo, con applicazioni che vanno dalla ricerca documentale alla gestione di ticket, fino all’automazione di processi di business.

Come funzionano davvero, dal prompt all’azione

Il funzionamento di un agente moderno si può descrivere come una sequenza ripetuta di quattro fasi, che in pratica vengono implementate in un loop. Prima si osserva lo stato del problema, cioè il messaggio dell’utente e il contesto disponibile. Poi si delibera, cioè il modello produce una proposta di passo successivo, che può essere una risposta diretta oppure l’uso di uno strumento.

Si passa quindi all’azione, cioè il sistema esegue davvero la chiamata a un tool, come una query su un motore di ricerca, un’operazione su un database, l’esecuzione di codice, la lettura di un file o l’avvio di una procedura su un gestionale. Infine avviene la verifica, che aggiorna lo stato con l’osservazione dei risultati e decide se l’obiettivo è raggiunto oppure se serve un nuovo ciclo.

Un modo molto influente di formalizzare questa dinamica è il paradigma ReAct, che alterna passaggi di ragionamento e passaggi di azione in forma interleavata. L’idea è ridurre allucinazioni e propagazione dell’errore facendo sì che il modello, quando non è sicuro, non “inventi”, ma recuperi informazioni da fonti esterne, compia un’azione e ricalibri la propria strategia in base all’output osservato. In termini ingegneristici, questo implica che l’agente non si limita a produrre una risposta, ma produce una sequenza di decisioni e invocazioni, ciascuna con un input ben formato e un output che diventa parte del contesto successivo.

Qui entra in gioco un dettaglio spesso determinante. I tool non sono semplici scorciatoie, ma contratti. Perché il modello possa usarli in modo affidabile, è necessario descriverli con firme chiare, argomenti tipizzati e output prevedibili, così da evitare ambiguità. Le piattaforme più mature favoriscono quindi chiamate strutturate, dove il modello propone una funzione e i relativi parametri, e il runtime verifica e applica vincoli prima di eseguire davvero l’azione. Questo meccanismo riduce errori di formattazione, limita il rischio che il modello “escali” le sue intenzioni e consente di applicare policy come rate limit, controllo permessi, masking di dati sensibili e blocchi su azioni potenzialmente distruttive.

In produzione, però, il valore non dipende solo dal loop, ma dalla qualità dei componenti che lo circondano. La memoria è uno di questi. Si usa tipicamente una memoria a breve termine legata alla conversazione e una memoria a lungo termine, spesso realizzata tramite retrieval su archivi indicizzati, che consente di richiamare policy aziendali, procedure o cronologie di casi precedenti.

Un altro componente chiave è il router degli strumenti, cioè la logica che decide quale tool invocare, con quali argomenti, con quali permessi e con quali vincoli di costo e latenza. Infine, nelle architetture più robuste, si inseriscono verificatori, regole e guardrail, che controllano input e output, impediscono azioni rischiose e impongono forme di validazione prima di eseguire operazioni irreversibili.

Progettare un agente, prima ancora di scrivere codice

Creare un agente efficace significa prima di tutto decidere quale grado di autonomia sia desiderabile. Esiste una soglia oltre la quale l’autonomia diventa rischio, soprattutto quando l’agente può modificare dati, avviare pagamenti o cambiare configurazioni. Per questo in molti casi si preferisce una strategia a “autonomia graduata”, in cui il sistema opera liberamente su azioni reversibili o a basso impatto, ma richiede un passaggio umano per step ad alta criticità. Questa impostazione riduce gli incidenti operativi e rende più facile rispettare requisiti di audit e compliance.

A livello pratico, il design parte dalla definizione del dominio e delle metriche di successo. Un agente per customer support, ad esempio, deve essere misurato su tasso di risoluzione, tempi e qualità della triage, ma anche su aderenza alle policy e riduzione delle escalation improprie. Un agente per ricerca e sintesi deve essere misurato su copertura delle fonti, correttezza fattuale e capacità di dichiarare incertezza. La valutazione non è un dettaglio finale. È una scelta architetturale, perché guida quali strumenti servono, quale memoria mantenere e quanto “ragionamento” allocare.

Come si creano, con quali componenti e quali framework

Dal punto di vista tecnico, un agente è spesso una combinazione di tre livelli. Il primo livello è il modello, che può essere ottimizzato per ragionamento, velocità o multimodalità. Il secondo livello è l’orchestrazione, cioè il runtime che gestisce loop, stato, retry, streaming e tracciamento. Il terzo livello è la cassetta degli attrezzi, cioè le integrazioni con sistemi esterni.

Il percorso di costruzione, nella pratica, parte da un compito circoscritto e cresce per iterazioni controllate. Si definisce una prima versione dell’agente con obiettivi espliciti, limiti di comportamento e un set minimo di strumenti. Si progetta poi la rappresentazione dello stato, che può includere passaggi già eseguiti, documenti recuperati, vincoli di business e decisioni pendenti. Questo stato è ciò che rende l’agente adatto a compiti a orizzonte più lungo, perché consente di riprendere un lavoro dopo un’interruzione, di evitare ripetizioni e di motivare scelte successive.

Un punto tecnico cruciale è la gestione degli errori. I tool reali falliscono, ritornano payload incompleti, vanno in timeout o rispondono con codici di errore. Un agente robusto deve distinguere tra errori transitori e errori strutturali, applicare retry con backoff quando ha senso e soprattutto saper cambiare strategia, ad esempio passando da una query molto specifica a una più generica, oppure richiedendo conferma all’utente quando i dati disponibili sono insufficienti. In assenza di questa “politica di fallimento”, l’agente tende a bloccarsi in loop o a produrre risposte plausibili ma non ancorate ai fatti.

Negli ultimi due anni, questo stack si è consolidato attorno a componenti sempre più standardizzati. Da un lato, piattaforme e SDK per agenti rendono più semplice definire istruzioni, strumenti, passaggi di handoff tra agenti specializzati e controlli di sicurezza, oltre a offrire tracing e osservabilità dell’esecuzione. Dall’altro, framework di orchestrazione come quelli basati su grafi mettono l’accento su persistenza, debug e distribuzione, distinguendo in modo netto tra workflow deterministici e agenti dinamici. Il primo livello è il modello, che può essere ottimizzato per ragionamento, velocità o multimodalità. Il secondo livello è l’orchestrazione, cioè il runtime che gestisce loop, stato, retry, streaming e tracciamento. Il terzo livello è la cassetta degli attrezzi, cioè le integrazioni con sistemi esterni.

Negli ultimi due anni, questo stack si è consolidato attorno a componenti sempre più standardizzati. Da un lato, piattaforme e SDK per agenti rendono più semplice definire istruzioni, strumenti, passaggi di handoff tra agenti specializzati e controlli di sicurezza, oltre a offrire tracing e osservabilità dell’esecuzione. Dall’altro, framework di orchestrazione come quelli basati su grafi mettono l’accento su persistenza, debug e distribuzione, distinguendo in modo netto tra workflow deterministici e agenti dinamici.

Sul fronte multi agente, la tendenza è specializzare ruoli e farli cooperare tramite handoff o coordinatori. Un esempio ricorrente è il pattern orchestrator worker, dove un agente “manager” scompone il problema e assegna sotto-attività a agenti esperti. Un altro è evaluator optimizer, dove un agente genera una soluzione e un altro la critica, suggerendo correzioni. Questi pattern sono utili quando la qualità conta più della latenza, perché aumentano la robustezza al prezzo di più chiamate modello.

Per l’integrazione con strumenti, si sta imponendo una direzione chiara. Invece di costruire connettori ad hoc per ogni tool e ogni modello, si preferiscono interfacce standard. Il Model Context Protocol va proprio in questa direzione, proponendo un modo uniforme per collegare applicazioni basate su LLM con fonti dati e servizi esterni tramite un’architettura client server. In pratica, invece di riscrivere N integrazioni per M modelli, si punta a server riusabili che espongono funzioni e contesto in modo coerente, riducendo attrito e frammentazione.

Distribuire un agente, dal prototipo alla produzione

La distribuzione è spesso la parte più sottovalutata, perché un agente che funziona in notebook può fallire quando incontra traffico reale, dati sporchi, permessi incompleti o tool intermittenti. In produzione, l’agente deve essere trattato come un servizio con requisiti classici di affidabilità, ma con alcune complessità specifiche.

La prima è il non determinismo. Piccole variazioni nel contesto o nei parametri di generazione possono cambiare il piano d’azione. Per questo servono test ripetibili, dataset di valutazione e regressioni automatiche, oltre a benchmark interni che simulino casi difficili. In questo campo sono nati benchmark pensati esplicitamente per misurare capacità agentiche, come GAIA per assistenti generalisti e ambienti web realistici come WebArena, che valutano l’esecuzione end to end invece della sola correttezza di una singola risposta. In parallelo, suite dedicate all’uso di strumenti misurano quanto un modello riesca a selezionare e comporre API in modo affidabile.

Questi strumenti di misura non sostituiscono il testing di dominio, ma aiutano a individuare regressioni e a capire se un miglioramento del modello si traduce davvero in una maggiore affidabilità operativa.

La seconda complessità è l’osservabilità. Senza tracce dettagliate dei passaggi, diventa impossibile capire perché un agente ha invocato un tool sbagliato o perché ha reiterato azioni inutili. Nelle architetture moderne, tracing e telemetria non sono optional. Si tracciano chiamate al modello, tool invocation, tempi, costi, payload e risultati, con la possibilità di ricostruire una sessione end to end e isolare colli di bottiglia.

La terza complessità è la sicurezza. Un agente è un moltiplicatore di superficie di attacco perché collega input in linguaggio naturale a esecuzioni operative. Prompt injection, data exfiltration e abuso di tool sono rischi reali, soprattutto quando l’agente legge contenuti non fidati, come email o pagine web, e poi usa credenziali o token per agire su sistemi interni. Qui entrano in gioco sandbox, principio del minimo privilegio, separazione delle credenziali per tool, validazione rigorosa degli argomenti delle funzioni e meccanismi di approvazione per azioni sensibili. Protocolli di integrazione come MCP promettono di semplificare la connettività, ma rendono ancora più importante avere controlli di autenticazione, policy e isolamento coerenti, perché un connettore riusabile diventa anche un punto critico comune.

In termini di architettura di deployment, nella pratica si vedono tre scenari ricorrenti. Il primo è l’agente come microservizio, esposto via API e integrato in applicazioni esistenti, con containerizzazione, scaling orizzontale e code di lavoro per step lunghi. Il secondo è l’agente embedded in prodotti interattivi, dove lo streaming delle risposte e l’esperienza conversazionale sono parte della UX e dove la gestione dello stato di sessione è centrale. Il terzo è l’agente on premise o in ambienti a vincoli di compliance, dove logging, retention e confini di rete impongono scelte più conservative su strumenti e modelli.

Conclusione

Gli agenti AI stanno spostando il baricentro dell’AI generativa dalla produzione di testo alla produzione di esiti, perché associano al modello una capacità operativa guidata da obiettivi, strumenti e verifiche. La loro efficacia dipende dall’architettura del loop, dalla qualità delle integrazioni e dalla disciplina ingegneristica con cui vengono valutati e messi in produzione. Creare un agente oggi significa progettare autonomia, controlli e osservabilità con la stessa cura con cui si progetta un sistema distribuito. Distribuirlo significa accettare che la parte “intelligente” è solo una componente, mentre il valore reale nasce dall’infrastruttura che rende l’intelligenza affidabile.

Bibliografia

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