Tipi di agenti IA: definizioni, ruoli ed esempi

Gli agenti AI stanno passando da novità a necessità. Ciò che era iniziato come semplice automazione e assistenti basati su chat si sta evolvendo in sistemi che osservano il proprio ambiente, decidono cosa fare e agiscono attraverso flussi di lavoro reali. Questi agenti eseguono job, richiamano strumenti, aggiornano sistemi e influenzano decisioni che un tempo richiedevano il giudizio umano.

Man mano che i sistemi di IA agiscono, la posta in gioco aumenta. Gli errori possono propagarsi a cascata attraverso i sistemi a valle e produrre risultati difficili da tracciare o invertire. Questo cambiamento trasforma l'IA agentiva in una sfida di progettazione di sistema, che richiede ai team di riflettere in anticipo su autonomia, controllo, affidabilità e governance.

Allo stesso tempo, il linguaggio relativo agli agenti IA è diventato confuso. A seconda della fonte, esistono quattro, cinque o sette tipi di agenti, che spesso riflettono le tendenze piuttosto che principi di progettazione duraturi. Questa guida adotta un punto di vista pragmatico. Invece di introdurre un'altra tassonomia, si concentra su un framework stabile per la comprensione degli agenti AI e lo utilizza per aiutarti a ragionare sui compromessi, evitare l'over-engineering e scegliere l'agente giusto per il problema in questione.

Perché i tipi di agenti sono importanti nella pratica

Dalla previsione all'esecuzione

Gli agenti di IA sono importanti perché i sistemi di IA non si limitano più all'analisi o alla generazione di contenuti. Partecipano sempre più direttamente ai flussi di lavoro. Decidono cosa fare dopo, richiamano strumenti, trigger processi a valle e adattano il loro comportamento in base al contesto. In breve, agiscono.

Una volta che i sistemi di IA agiscono, il loro impatto si amplifica. Una singola decisione può influenzare più sistemi, sorgenti di dati o utenti. Gli errori si propagano più velocemente e i comportamenti imprevisti sono più difficili da annullare. Questo è ciò che distingue l'IA agentiva dalle generazioni precedenti di applicazioni di IA.

Di conseguenza, i team stanno riconsiderando il ruolo dell'AI nella loro architettura. Gli agenti rendono labile il confine tra la logica del software e il processo decisionale, costringendo le organizzazioni ad affrontare i temi di affidabilità, supervisione e controllo molto prima di quanto avveniva in passato.

Come i tipi di agenti modellano le decisioni di progettazione

Il valore della classificazione si manifesta in scelte di progettazione reali. I tipi di agenti non sono etichette astratte; codificano presupposti su come vengono prese le decisioni, quanto contesto viene mantenuto e quanto debba essere prevedibile il comportamento. Scegliere un tipo di agente significa scegliere una serie di compromessi.

Un agente basato sui riflessi dà priorità a velocità e determinismo. Un agente di apprendimento si adatta nel tempo, ma introduce incertezza e costi operativi. Senza un framework chiaro, i team spesso scelgono per default l'opzione più potente disponibile, anche quando il problema non lo richiede.

La classificazione fornisce un linguaggio condiviso per queste decisioni. Aiuta i team ad allineare le aspettative, a ragionare sulle modalità di errore e a evitare l'over-engineering. In un panorama in rapida evoluzione, pieno di nuovi strumenti ed etichette, un modello mentale stabile consente agli operatori del settore di progettare sistemi di agenti in modo deliberato anziché reattivo.

I componenti di base di un agente di IA

Come gli agenti percepiscono e agiscono

Un agente IA esiste in un ambiente e interagisce con esso attraverso la percezione e l'azione. La percezione include segnali come dati dei sensori, eventi di sistema, input dell'utente o risultati di query. Le azioni sono le attività operative che l'agente può compiere e che influenzano ciò che accade dopo, dalla chiamata a un'API all'attivazione di un Trigger downstream.

Tra la percezione e l'azione si trova lo stato. Alcuni agenti si basano solo sull'input corrente, mentre altri mantengono uno stato interno che riassume le osservazioni passate o il contesto dedotto. La progettazione efficace di un agente inizia con l'ambiente stesso: ambienti stabili e completamente osservabili premiano progetti più semplici, mentre ambienti parzialmente osservabili o rumorosi richiedono spesso memoria o modelli interni per funzionare in modo affidabile.

Autonomia, obiettivi e apprendimento

L'autonomia descrive la libertà di un agente nel decidere cosa fare e quando farlo. La logica decisionale di un agente (le regole, i piani o le policy apprese che associano le osservazioni alle azioni) determina come viene esercitata tale libertà. Alcuni agenti eseguono azioni predefinite in risposta a degli input, mentre altri selezionano obiettivi, pianificano azioni e stabiliscono quando un'attività è completata. L'autonomia esiste su uno spettro, che va dagli agenti di basso livello che reagiscono direttamente agli input agli agenti di livello superiore che pianificano, ottimizzano o apprendono nel tempo.

Gli obiettivi e l'apprendimento aumentano la flessibilità, ma aggiungono anche complessità. Gli agenti basati su obiettivi devono adattare i piani al variare delle condizioni. Gli agenti di apprendimento richiedono addestramento e valutazione continuo man mano che il loro comportamento si evolve. Ogni passo verso una maggiore autonomia scambia la prevedibilità con l'adattabilità, rendendo essenziale definire confini chiari per creare agenti che rimangano comprensibili e affidabili in produzione.

I cinque tipi principali di agenti AI

Le cinque tipologie principali di agenti IA descrivono cinque modi fondamentali in cui gli agenti decidono cosa fare: reagire agli input, mantenere lo stato interno, pianificare in base agli obiettivi, ottimizzare i compromessi e imparare dall'esperienza. Questo framework rimane valido perché descrive il comportamento decisionale piuttosto che tecnologie specifiche. Concentrandosi su come un agente reagisce, ragiona, ottimizza o si adatta, e non sugli strumenti che utilizza o sui ruoli che ricopre, continua ad applicarsi ai sistemi moderni creati con modelli linguistici di grandi dimensioni, livelli di orchestrazione e strumenti esterni.

1. Agenti a riflesso semplice

Gli agenti a riflesso semplice operano utilizzando regole dirette di tipo condizione-azione. Quando viene rilevato un modello di input specifico, l'agente esegue una risposta predefinita. Non c'è memoria degli eventi passati, nessun modello interno dell'ambiente e nessun ragionamento sulle conseguenze future. Questa semplicità rende gli agenti a riflesso veloci, prevedibili e facili da testare e convalidare.

Gli agenti riflessi funzionano meglio in ambienti stabili e completamente osservabili, in cui le condizioni cambiano raramente. Rimangono comuni nei sistemi di monitoraggio, avviso e controllo, in cui la sicurezza e il determinismo contano più della flessibilità. Il loro limite è la fragilità: quando gli input sono disturbati o incompleti, il comportamento può fallire bruscamente perché l'agente non dispone di uno stato contestuale.

2. Agenti a riflesso basati su modello

Gli agenti a riflesso basati su modello estendono gli agenti a riflesso semplice mantenendo una rappresentazione interna dell'ambiente. Questo stato interno consente all'agente di ragionare su aspetti del mondo che non può osservare direttamente. Le decisioni rimangono basate su regole, ma tali regole operano su un contesto dedotto anziché solo sugli input grezzi.

Questo approccio migliora la robustezza in ambienti parzialmente osservabili o dinamici. Molti sistemi pratici si basano su un comportamento riflesso basato su modello per bilanciare affidabilità e adattabilità senza introdurre l'imprevedibilità dell'apprendimento.

3. Agenti basati su obiettivi

Gli agenti basati su obiettivi rappresentano i risultati desiderati e valutano le azioni in base al fatto che avvicinino o meno il sistema a tali obiettivi. Invece di reagire immediatamente, questi agenti pianificano sequenze di azioni e si adattano al sorgere di ostacoli. La pianificazione consente flessibilità e supporta un comportamento più complesso su orizzonti più lunghi.

La pianificazione introduce anche costi e fragilità. Gli obiettivi devono essere definiti chiaramente e i piani dipendono da ipotesi sul comportamento dell'ambiente. In contesti in rapida evoluzione, i piani spesso richiedono revisioni frequenti o una logica di fallback. Gli agenti basati su obiettivi sono potenti, ma richiedono un'attenta disciplina di progettazione per evitare complessità inutili.

4. Agenti basati sull'utilità

Gli agenti basati sull'utilità perfezionano il ragionamento basato sugli obiettivi assegnando un valore ai risultati piuttosto che considerare il successo come binario. Le azioni vengono scelte in base all'utilità attesa, consentendo all'agente di bilanciare obiettivi concorrenti come velocità, accuratezza, costo o rischio.

Il punto di forza degli agenti basati sull'utilità è la trasparenza. Codificando direttamente le priorità, espongono una logica decisionale che altrimenti sarebbe nascosta nelle euristiche. La sfida consiste nel definire funzioni di utilità che riflettano le priorità del mondo reale. Un'utilità specificata in modo inadeguato può portare a un comportamento tecnicamente ottimale ma indesiderato.

5. Agenti di apprendimento

Gli agenti di apprendimento migliorano il loro comportamento nel tempo integrando il feedback dall'ambiente. Questo feedback può provenire da dati etichettati, ricompense, penalità o segnali impliciti. L'apprendimento consente agli agenti di adattarsi in ambienti troppo complessi o imprevedibili da modellare esplicitamente con regole fisse.

Allo stesso tempo, l'apprendimento introduce incertezza. Il comportamento si evolve, le prestazioni possono subire un drift e i risultati diventano più difficili da prevedere. Gli agenti di apprendimento sono più indicati quando l'adattabilità è essenziale e i team sono pronti a gestire tale complessità.

Pattern emergenti e ibridi di agenti IA

Sistemi multi-agente

Man mano che gli agenti IA vengono applicati a problemi sempre più grandi e complessi, i progetti a singolo agente spesso si rivelano inadeguati. I sistemi multi-agente distribuiscono il processo decisionale tra più agenti che interagiscono tra loro. Questi agenti possono cooperare per obiettivi condivisi, competere per le risorse o operare in modo indipendente all'interno di un ambiente distribuito. Questo approccio è utile quando il lavoro può essere scomposto o parallelizzato.

Il compromesso è il coordinamento. Con l'aumentare del numero di agenti, aumenta il rischio di azioni contrastanti, stati incoerenti e comportamenti emergenti non intenzionali, rendendo essenziali meccanismi di comunicazione e coordinamento chiari per garantire affidabilità e prevedibilità.

Agenti gerarchici

Gli agenti gerarchici aggiungono struttura stratificando il controllo. Un agente di livello superiore pianifica, scompone gli obiettivi o fornisce supervisione, mentre gli agenti di livello inferiore si concentrano sull'esecuzione. Questo modello supervisore-subagente aiuta a gestire la complessità separando le decisioni strategiche da quelle operative.

Le gerarchie possono migliorare la chiarezza e il controllo, ma introducono anche dipendenze. Se le responsabilità tra i livelli sono definite in modo inadeguato, i fallimenti o le ipotesi errate ai livelli superiori possono propagarsi a cascata attraverso il sistema.

Agenti ibridi e basati sui ruoli

La maggior parte degli agenti di produzione sono ibridi. Combinano il comportamento riflesso per la velocità e la sicurezza, la pianificazione per la flessibilità e l'apprendimento per l'adattamento. Questo approccio ibrido consente ai sistemi di bilanciare affidabilità e reattività al variare delle condizioni.

Molte etichette moderne descrivono ruoli funzionali piuttosto che comportamenti. Termini come agenti per i clienti, agenti di codice, agenti creativi o agenti di dati descrivono cosa fa un agente, non come prende le decisioni. Tendenze come gli agenti basati su LLM, gli agenti di flusso di lavoro e gli agenti che utilizzano strumenti riflettono nuove interfacce e capacità che sono ancora meglio comprese attraverso i comportamenti classici degli agenti.

Scegliere l'agente IA giusto per il proprio caso d'uso

Adattare la progettazione degli agenti alla realtà

La scelta di un tipo di agente IA dovrebbe iniziare dal problema, non dagli strumenti. Diversi design di agenti presuppongono diversi livelli di prevedibilità, controllo e rischio. Quando queste ipotesi non corrispondono alla realtà, anche gli agenti più sofisticati falliscono in modi difficili da diagnosticare.

Le attività altamente ripetitive e ben definite di solito traggono vantaggio da agenti più semplici. Man mano che le attività diventano più aperte o richiedono una sequenza, gli agenti basati su obiettivi o sull'utilità diventano più appropriati. Un errore comune è presumere che la complessità richieda automaticamente l'apprendimento.

Anche le dinamiche dell'ambiente sono altrettanto importanti. In ambienti stabili, gli agenti più semplici possono rimanere efficaci per lunghi periodi. In ambienti dinamici, l'adattabilità diventa preziosa, ma solo con circuiti di feedback e supervisione. L'interpretabilità è un altro vincolo. Se le decisioni devono essere spiegate o verificate, il comportamento prevedibile è spesso più importante della flessibilità.

Quando l'apprendimento è utile e quando è dannoso

Gli agenti di apprendimento sono più utili quando le regole esplicite non sono pratiche o quando le prestazioni dipendono da modelli che emergono solo con l'esperienza. La personalizzazione e gli scenari di apprendimento per rinforzo rientrano spesso in questa categoria.

Tale adattabilità ha un costo. L'apprendimento introduce un sovraccarico operativo e un comportamento in evoluzione che complica i test e la governance. In ambienti sostanzialmente stabili, l'apprendimento può aggiungere rischi senza un vantaggio significativo.

Un'euristica pratica aiuta a chiarire questi compromessi. Se puoi definire le regole in modo chiaro, non ricorrere all'apprendimento. Se puoi definire l'obiettivo in modo chiaro, non ottimizzare. Se puoi definire chiaramente l'utilità, ottimizza deliberatamente. L'apprendimento dovrebbe essere una scelta deliberata, non un default.

I segnali di allarme di una scarsa corrispondenza includono output instabili, cicli di riaddestramento eccessivi, modalità di errore poco chiare e difficoltà a spiegare perché un agente si è comportato in un certo modo. Questi sintomi spesso indicano che il tipo di agente non è allineato al problema, piuttosto che un difetto nei modelli o negli strumenti sottostanti.

Come si manifestano in pratica i tipi di agenti IA

Automazione, controllo e pianificazione

I tipi di agenti AI sono più facili da comprendere attraverso i problemi che risolvono nella pratica. Gli agenti riflessi rimangono fondamentali nei sistemi di automazione e controllo, dove velocità e prevedibilità contano più di ogni altra cosa. Un semplice comportamento condizione-azione è alla base dei flussi di lavoro di avviso e monitoraggio, perché le risposte devono essere immediate e coerenti.

Gli agenti riflessi basati su modello estendono questo schema ad ambienti con informazioni incomplete o ritardate. Mantenendo uno stato interno, supportano un comportamento più robusto in domini come la robotica, la navigazione e i flussi di lavoro software di lunga durata, dove gli agenti devono dedurre cosa sta accadendo al di là degli input grezzi.

Gli agenti basati su obiettivi sono comuni negli scenari di pianificazione e coordinamento. La pianificazione del lavoro, la sequenza delle attività o l'instradamento delle richieste attraverso processi a più fasi traggono vantaggio da agenti che ragionano sugli stati futuri, in particolare quando gli obiettivi sono chiari e i presupposti ambientali rimangono stabili.

Sistemi di ottimizzazione e basati sull'apprendimento

Gli agenti basati sull'utilità dominano le applicazioni ad alta intensità di ottimizzazione, come i sistemi di raccomandazione e l'allocazione delle risorse. Le funzioni di utilità rendono espliciti i compromessi, consentendo a questi sistemi di bilanciare obiettivi concorrenti ed essere ottimizzati e valutati in modo più trasparente.

Gli agenti di apprendimento sono alla base dei sistemi decisionali adattivi in cui i modelli si evolvono nel tempo. Diventano preziosi quando le regole statiche non funzionano più, ma richiedono anche una valutazione e un riaddestramento continui per rimanere affidabili.

Agenti nei flussi di lavoro aziendali e di analitiche

Nei flussi di lavoro aziendali e di analitiche, i moderni sistemi di agenti combinano sempre più approcci multipli. Gli agenti possono pianificare query, selezionare strumenti, recuperare dati e attivare azioni a valle. Nei flussi di lavoro di sviluppo del software, gli agenti assistono sempre più in attività come la navigazione in ampie codebase, l'esecuzione di test, la proposta di modifiche o il coordinamento di pull request tra sistemi. In questa fase, l'osservabilità, la governance e il controllo contano più di un comportamento intelligente, specialmente quando la governance e la scalabilità degli agenti AI di produzione diventano un requisito anziché un ripensamento.

Sfide, limiti e idee sbagliate

Perché le classificazioni degli agenti divergono

Gli elenchi di agenti AI spesso differiscono perché rispondono a domande diverse. Alcuni framework classificano gli agenti in base al comportamento decisionale, altri in base all'architettura di sistema e altri ancora in base al ruolo applicativo. Quando queste prospettive vengono mescolate, il numero di "tipi" cresce rapidamente senza aggiungere chiarezza.

Questa confusione è aggravata da etichette di marketing come "big four agents" o da termini basati sul ruolo come agenti di codifica o agenti clienti. Queste etichette descrivono il posizionamento degli agenti piuttosto che il modo in cui decidono o si comportano, il che rende i confronti fuorvianti.

Più autonomia non è sempre meglio

Un altro malinteso comune è che una maggiore autonomia produca automaticamente sistemi migliori. In pratica, una maggiore autonomia introduce quasi sempre una complessità aggiuntiva. Gli agenti altamente autonomi sono più difficili da testare, prevedere e limitare. Per molti casi d'uso, gli agenti più semplici superano quelli più avanzati perché il loro comportamento è più facile da interpretare e controllare.

Gli agenti di apprendimento introducono i propri rischi. Man mano che il comportamento si evolve nel tempo, i risultati possono diventare imprevedibili, soprattutto quando la qualità dei dati si degrada o si formano cicli di feedback. Anche il sovraccarico di manutenzione continua, come il riaddestramento, la valutazione e il monitoraggio, è spesso sottovalutato durante la sperimentazione iniziale.

Le incomprensioni sull'intelligenza complicano ulteriormente le cose. Gli agenti che sembrano intelligenti spesso si basano più su struttura, vincoli e un'attenta progettazione che su un ragionamento sofisticato. Una progettazione efficace degli agenti non consiste nel massimizzare l'autonomia o l'intelligenza, ma nel bilanciare controllo, flessibilità e costi. I team che rendono espliciti questi compromessi hanno molte più probabilità di creare agenti che abbiano successo in produzione nel tempo.

Dove si sta dirigendo l'IA agentiva

L'IA agentiva si sta evolvendo rapidamente, ma la direzione sta diventando più chiara. I modelli linguistici di grandi dimensioni stanno cambiando il modo in cui gli agenti ragionano, interagiscono con gli strumenti e lavorano con input non strutturati, rendendoli più flessibili ed espressivi. Ciò che non cambiano sono i compromessi fondamentali che modellano il comportamento dell'agente.

I sistemi di maggior successo saranno ibridi per progettazione. I meccanismi a riflesso rimarranno essenziali per la sicurezza e la reattività, la pianificazione e il ragionamento basato sull'utilità supporteranno il coordinamento e l'ottimizzazione e l'apprendimento verrà applicato selettivamente laddove l'adattabilità è veramente richiesta. I team che hanno successo tendono a start in piccolo, a limitare l'ambito e a espandersi in modo incrementale in base al feedback del mondo reale.

Nonostante la rapida innovazione, la lezione fondamentale rimane la stessa. Comprendere i tipi fondamentali di agenti IA aiuta i team a ragionare in modo chiaro, a scegliere deliberatamente e a evitare complessità inutili. Gli strumenti si evolveranno, ma una solida progettazione degli agenti continuerà a determinare quali sistemi funzionano in produzione e quali no.

Crea automaticamente agenti AI con Databricks

Crea automaticamente un agente

Esistono piattaforme, come Databricks Agent Bricks, che forniscono un approccio semplice per creare e ottimizzare sistemi di agenti IA di alta qualità e specifici per un dominio per i casi d'uso comuni dell'IA. Specifica il tuo caso d'uso e i tuoi dati e Agent Bricks creerà automaticamente per te diversi sistemi di agenti AI che potrai perfezionare ulteriormente.

Crea un agente nel codice

Mosaic AI Agent Framework e MLflow forniscono strumenti per aiutarti a creare agenti pronti per l'uso aziendale in Python.

Databricks supporta la creazione di agenti tramite librerie di authoring di terze parti come LangGraph/LangChain, LlamaIndex o implementazioni Python personalizzate.

Crea prototipi di agenti con AI Playground

AI Playground è il modo più semplice per creare un agente su Databricks. AI Playground consente di selezionare vari LLM e di aggiungere rapidamente strumenti all'LLM utilizzando un'interfaccia utente low-code. È quindi possibile chattare con l'agente per testarne le risposte e quindi esportare l'agente in codice per il deployment o per un ulteriore sviluppo.

Quali tipi di agenti possono essere creati utilizzando Agent Bricks?

Agent Bricks, parte della Databricks Data Intelligence Platform, può essere utilizzato per creare diversi tipi di agenti AI di livello produttivo, ottimizzati per i casi d'uso aziendali più comuni. I principali tipi di agenti supportati sono:

• Agente di estrazione delle informazioni: questo agente trasforma documenti non strutturati (come PDF, email, report, ecc.) in dati strutturati per l'analisi.
• Agente assistente per la conoscenza: questo tipo crea un chatbot personalizzabile e di alta qualità in grado di rispondere a domande basate su dati e documenti specifici della tua organizzazione (ad esempio, policy HR, manuali tecnici o documentazione del prodotto), fornendo citazioni per le sue risposte.
• Agente LLM personalizzato: questo agente gestisce attività specializzate di generazione e trasformazione del testo, come riassumere le chiamate dei clienti, classificare i contenuti per argomento, analizzare il sentiment o generare contenuti di marketing in linea con il brand.
• Supervisore multi-agente: orchestra più agenti specializzati (e altri strumenti o API) per collaborare su flussi di lavoro complessi e multi-passo, come la combinazione del recupero di documenti con i controlli di conformità.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale