- Gli agenti AI vanno da semplici sistemi riflessi che reagiscono agli input attuali a sofisticati agenti che pianificano, apprendono e coordinano compiti complessi in diversi ambiti.
- Gli agenti riflessi semplici agiscono solo in base alle condizioni immediate, mentre quelli basati su modello migliorano le decisioni usando modelli interni per monitorare e prevedere i cambiamenti dell’ambiente.
- I sistemi multi-agente includono più agenti AI che collaborano o competono, abilitando applicazioni avanzate come auto a guida autonoma che si coordinano nel traffico o la gestione di supply chain complesse.
Negli ultimi anni gli agenti IA sono esplosi. E con la loro tecnologia complessa e le loro capacità, oggi esistono molti tipi diversi di agenti IA.
Un agente AI è un software che svolge compiti. A differenza di un chatbot standard, può agire per conto dell’utente.
Esistono molti tipi di agenti IA, dai termometri intelligenti alle auto a guida autonoma, fino agli agenti con interfaccia chat. Tutti questi casi d’uso rientrano in una delle sette categorie principali di agenti IA. In questo articolo, ti illustrerò i 7 tipi principali di agenti IA e alcuni esempi reali di agenti IA.
1. Agenti a riflesso semplice
Un agente riflesso semplice è un sistema di intelligenza artificiale che prende decisioni basandosi solo sull’input attuale dell’ambiente.
Utilizza un insieme di regole condizione-azione per associare gli input osservati a risposte specifiche. Quando rileva un certo stato nell'ambiente, esegue la regola corrispondente.
Non ha memoria né un modello interno del mondo — quindi può operare efficacemente solo in ambienti completamente osservabili dove ogni decisione può essere presa solo in base all’input attuale.
Esempi di agenti a riflesso semplice
- Un termostato che accende il riscaldamento se fa troppo freddo
- Un robot che cambia direzione quando colpisce un muro (ciao, Roomba con un gatto sopra)
- Un chatbot di base che risponde “Ciao!” quando un utente dice “Ciao”
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2. Agenti riflessi basati su modello
Un agente riflesso basato su modello è un agente AI che prende decisioni sia in base all’input attuale che a un modello interno del mondo.
A differenza degli agenti riflessi semplici, questo tipo tiene traccia dello stato dell'ambiente nel tempo. Utilizza un modello — cioè informazioni memorizzate su come funziona il mondo — per colmare le lacune quando l'ambiente non è completamente osservabile.
Quando riceve un nuovo input, aggiorna il proprio stato interno, consulta le sue regole condizione-azione e sceglie la risposta migliore in base sia alla percezione attuale che alle conoscenze acquisite dalle interazioni precedenti.
Esempi di agenti riflessi basati su modello
- Un robot aspirapolvere che ricorda la disposizione di una stanza ed evita le aree già pulite
- Un agente LLM che continua una conversazione tenendo traccia delle precedenti interazioni dell’utente
- Un’IA di gioco che reagisce non solo a ciò che vede ma anche a ciò che sa dalle fasi precedenti della partita
3. Agenti che apprendono
Un agente di apprendimento è un agente AI che migliora le proprie prestazioni nel tempo imparando dalle esperienze.
Ha quattro componenti principali: un elemento di apprendimento, uno di esecuzione, un critico e un generatore di problemi.
L’elemento di performance sceglie le azioni, mentre quello di apprendimento adatta il comportamento in base ai feedback. Il critico valuta i risultati delle azioni usando uno standard predefinito e il generatore di problemi suggerisce nuove azioni da provare per migliorare l’apprendimento.
Questa struttura consente all’agente di adattarsi ai cambiamenti, perfezionare le strategie e operare efficacemente anche in ambienti sconosciuti.
Esempi di agenti che apprendono
- Un agente AI per crypto che adatta le strategie di trading in base all’andamento del mercato
- Un motore di raccomandazione che migliora nel suggerire prodotti in base al comportamento dell’utente
- Un chatbot per la sanità che apprende dalle interazioni con i pazienti per migliorare la precisione del triage
4. Agenti basati sull’utilità
Un agente basato sull’utilità è un agente AI che sceglie le azioni in base all’esito che si prevede offra il valore complessivo più alto o la massima “utilità”.
Invece di puntare semplicemente a raggiungere un obiettivo, questo agente valuta diversi possibili risultati e sceglie quello che massimizza una funzione di utilità predefinita.
Questo gli permette di gestire situazioni in cui ci sono più modi per raggiungere un obiettivo o in cui devono essere fatti compromessi. Richiede la capacità di confrontare opzioni, prevedere conseguenze e classificare i risultati in base a preferenze o priorità.
Esempi di agenti basati sull’utilità
- Un chatbot per le vendite che dà priorità ai lead in base alla probabilità di conversione
- Un bot per il trading azionario che bilancia rischio e rendimento per massimizzare i guadagni a lungo termine
- Un chatbot aziendale che pianifica riunioni per ridurre i conflitti e massimizzare la comodità
5. Agenti gerarchici
Un agente gerarchico è un agente AI che organizza il proprio processo decisionale in più livelli o strati, con i livelli superiori che gestiscono obiettivi astratti e quelli inferiori che si occupano delle azioni specifiche.
Questo agente scompone compiti complessi in sotto-attività più piccole, con ogni livello della gerarchia responsabile di un diverso ambito decisionale.
I livelli più alti possono pianificare strategie a lungo termine, mentre quelli inferiori gestiscono dati dei sensori e risposte in tempo reale. La comunicazione tra i livelli permette all’agente di coordinare obiettivi generali con l’esecuzione dettagliata.
Questa struttura facilita la gestione della complessità e la scalabilità dei comportamenti su diversi orizzonti temporali o priorità.
Esempi di agenti gerarchici
- Nella produzione, un agente di alto livello pianifica il processo di assemblaggio mentre i livelli inferiori controllano i bracci robotici e la tempistica
- In una smart factory, diversi livelli gestiscono la programmazione della produzione, il coordinamento delle macchine e le operazioni fisiche
6. Agenti basati su obiettivi
Un agente basato su obiettivi è un agente AI che prende decisioni valutando quali azioni lo aiutano a raggiungere uno specifico obiettivo.
All’agente vengono assegnati uno o più obiettivi — risultati desiderati da raggiungere. Utilizza algoritmi di ricerca o pianificazione per esplorare possibili sequenze di azioni e selezionare quelle più adatte a raggiungere l’obiettivo.
A differenza degli agenti riflessivi, non si limita a reagire: valuta le conseguenze future prima di agire. Questo lo rende più flessibile e capace in ambienti dinamici o sconosciuti, ma anche più impegnativo dal punto di vista computazionale.
Esempi di agenti basati su obiettivi
- Un sistema di navigazione che calcola il percorso migliore verso una destinazione
- Un'IA che risolve puzzle cercando le mosse che portano al completamento del puzzle
- Un braccio robotico che pianifica una sequenza di movimenti per assemblare correttamente un prodotto
7. Sistemi Multi-Agente (MAS)
Ultimo ma non meno importante: il sistema multi-agente.
Un sistema multi-agente (MAS) è composto da più agenti AI che interagiscono tra loro (o a volte competono) per raggiungere obiettivi individuali o condivisi.
Ogni agente nel sistema opera in modo indipendente, con proprie capacità, obiettivi e percezione dell’ambiente.
Questi agenti comunicano e si coordinano — direttamente tramite messaggi o indirettamente osservando i cambiamenti nell’ambiente. Il sistema nel suo insieme può risolvere problemi troppo complessi o distribuiti perché un singolo agente possa gestirli.
I sistemi multi-agente possono essere cooperativi, competitivi o una combinazione di entrambi, a seconda del design e degli obiettivi.
Esempi di sistemi multi-agente
- Veicoli autonomi che si coordinano a un incrocio per evitare collisioni
- Un insieme di bot finanziari gestisce fatturazione, rilevamento frodi e reportistica tramite automazione dei flussi di lavoro AI
- Un sistema di supply chain in cui diversi agenti gestiscono inventario, spedizioni e previsioni della domanda
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Domande frequenti
Quali sono i 7 tipi di agenti AI?
I 7 tipi sono: agenti a riflesso semplice, agenti a riflesso basati su modello, agenti basati su obiettivi, agenti basati sull’utilità, agenti di apprendimento, agenti gerarchici e sistemi multi-agente.
ChatGPT è un agente AI?
Sì, ChatGPT può essere considerato un agente AI: riceve input, li elabora e genera risposte, spesso seguendo un obiettivo o una logica di utilità a seconda di come viene utilizzato.
Cosa sono gli agenti intelligenti e come operano negli ambienti digitali?
Gli agenti intelligenti sono entità progettate per agire in diversi ambienti digitali. Raccolgono informazioni dall’ambiente, valutano la situazione attuale ed eseguono azioni per raggiungere obiettivi predefiniti. Le loro prestazioni dipendono dalle azioni che compiono negli ambienti osservabili.
In che modo l’intelligenza artificiale influisce sulle funzionalità degli agenti?
L’Intelligenza Artificiale dà potere agli agenti intelligenti fornendo loro la capacità di apprendere, ragionare e adattarsi. Gli agenti utilizzano l’IA per arricchire la propria base di conoscenze, consentendo decisioni più sofisticate in vari contesti.
Da cosa è composta la base di conoscenza degli agenti intelligenti?
La conoscenza degli agenti intelligenti comprende informazioni sull’ambiente, regole predefinite e una comprensione di base della situazione attuale. Questa conoscenza costituisce la base dei loro processi decisionali.
Cosa si intende per elemento di prestazione nel contesto degli agenti intelligenti?
L’elemento prestazionale degli agenti intelligenti si riferisce alla loro capacità di raggiungere obiettivi e prendere decisioni che ottimizzano le loro azioni in un determinato ambiente. È un aspetto cruciale che determina l’efficienza e l’efficacia dell’agente.
Gli agenti possono operare in strutture gerarchiche?
Sì, gli agenti gerarchici sono una tipologia di agenti intelligenti che operano su livelli strutturati. Gli agenti di livello superiore supervisionano le decisioni generali, mentre quelli di livello inferiore gestiscono compiti specifici all’interno del quadro generale. Questa struttura gerarchica consente un funzionamento efficiente in ambienti complessi.
Gli agenti intelligenti operano con un’intelligenza limitata?
Sì, molti agenti intelligenti operano con intelligenza limitata, cioè hanno un ambito definito di conoscenze e capacità. Questo limite li aiuta a concentrarsi su compiti e ambienti dove la loro competenza è più rilevante.
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