AI Agent: autonomia d’azione verso un obiettivo specifico
Un AI Agent è un’entità software progettata per raggiungere un obiettivo specifico operando in modo autonomo all’interno di un contesto definito. Non è un semplice esecutore di istruzioni, ma un sistema capace di decidere dinamicamente quali azioni intraprendere per conseguire il risultato atteso.
A differenza di un flusso deterministico di chiamate a un LLM (LLM flow), un AI Agent non è vincolato a una singola sequenza statica di passi. Lavora per obiettivi, valuta lo stato del contesto, seleziona strumenti, pianifica azioni e adatta il proprio comportamento in base ai feedback ricevuti.
Le sue caratteristiche principali sono due:
- Autonomia decisionale e orientamento al goal - Un AI Agent riceve un obiettivo e costruisce in autonomia il percorso per raggiungerlo. Può scegliere quali strumenti utilizzare, in quale ordine e con quali priorità, adattando la strategia in funzione dei risultati intermedi.
- Maggiore flessibilità e adattabilità - Pur operando all’interno di vincoli progettuali e di dominio, l’AI Agent non segue logiche rigide o sequenze fisse. Il suo comportamento emerge dall’interazione tra modelli, regole, memoria e contesto, con una capacità di adattamento superiore rispetto a semplici catene di prompt, pur restando soggetto a policy e constraint definiti in fase di progettazione.
Gli AI Agent sono particolarmente adatti a scenari in cui è necessario raggiungere un risultato che non dipende da un solo compito univoco: ad esempio, nell’orchestrazione di workflow complessi, nell’automazione intelligente di journey, nel supporto decisionale e nella gestione dinamica di processi IT o di business.
Agentic AI: l'intelligenza strategica
L'Agentic AI rappresenta un salto qualitativo: il termine deriva dall'inglese agency, che descrive la capacità di agire autonomamente.
Non si tratta più di un singolo agente focalizzato su un obiettivo circoscritto, ma di un sistema intelligente composto da più agenti, capace di interpretare obiettivi complessi, pianificare strategie e adattare dinamicamente il proprio comportamento.
Potremmo definirla come un sistema di Agenti AI che collaborano, in grado di:
- risolvere problemi più complessi ed astratti, anche su su argomenti diversi,
- orchestrare e concatenare singoli agent, che nel loro perimetro possono prendere decisioni e utilizzare strumenti.
L’elemento distintivo non è semplicemente la presenza di più agenti, ma l’esistenza di una visione sistemica, con meccanismi di coordinamento, pianificazione globale e supervisione.
La visione operativa costituisce, quindi, una differenza significativa: l'AI Agent agisce principalmente a livello locale rispetto al proprio obiettivo, mentre l'Agentic AI coordina più agenti con una visione d’insieme più ampia del problema.
Di norma, varia anche la capacità di adattamento: l'AI Agent è più limitato a scenari previsti in fase di progettazione, mentre l'Agentic AI adatta il proprio comportamento attraverso feedback, memoria e cicli di pianificazione, senza necessariamente implicare apprendimento continuo o retraining dei modelli.
Perché è errato usarli come sinonimi
Confondere AI Agent e Agentic AI significa sottovalutare il salto tecnologico e organizzativo che separa i due paradigmi.
In primis, le implicazioni strategiche sono diverse: un AI Agent è uno strumento da configurare e controllare. Un sistema di Agentic AI maturo ha capacità di pianificazione, integrazione ed esecuzione avanzate e, quindi, una potenziale superficie d'impatto maggiore.
Governare questo tipo di sistemi richiede, dunque, una governance ancora più strutturata, con particolare attenzione alla pianificazione autonoma, alla delega decisionale e alle integrazioni con altri sistemi.
Per rispondere a questa esigenza, diventa sempre più importante integrare policy tecniche e normative direttamente all’interno del sistema o della piattaforma di orchestrazione.
Dal punto di vista delle competenze, la sfida è far evolvere ulteriormente la cultura dell’AI, per comprenderne capacità, potenzialità e rischi, soprattutto quando questi sistemi vengono integrati nei sistemi core.
Lo shift agentico: da strumenti a collaboratori
Il passaggio dall'AI Agent all'Agentic AI segna una transizione fondamentale: da strumenti che eseguono task perimetrati a sistemi che collaborano attivamente con noi nella risoluzione di problemi complessi.
Questo shift agentico richiede un ripensamento profondo dei processi aziendali, dei ruoli umani e delle logiche di supervisione. Solleva domande cruciali, che afferiscono non solo all’ambito tecnologico ma anche a quello etico e deontologico: quanto controllo delegare? Come garantire trasparenza nelle decisioni autonome? Come bilanciare efficienza e responsabilità?
Non si tratta più solo di "usare l'AI", ma di co-evolvere con essa, co-progettando soluzioni: definire nuovi modelli di collaborazione uomo-macchina, costruire architetture di governance robuste, formare persone capaci di lavorare fianco a fianco con intelligenze sintetiche.
Sapere quale paradigma serve al proprio business, quali capacità implementare, quale livello di autonomia concedere è la differenza tra un'adozione di successo e un investimento sprecato. Perché l’adozione consapevole della tecnologia è quasi più fondamentale della bontà “tecnica” della stessa.
