L’intelligenza artificiale agentica segna il passaggio da modelli centralizzati a ecosistemi distribuiti di entità autonome: un passaggio concettuale che ridefinisce il modo stesso in cui si concepisce la “mente artificiale”. Se fino a poco tempo fa l’attenzione era rivolta ai grandi modelli linguistici, i cosiddetti Large Language Models, oggi il vero protagonista dell’innovazione è l’ecosistema di agenti intelligenti che collaborano, apprendono e si auto-organizzano.
Non più un’intelligenza centralizzata, monolitica, chiusa in un unico modello addestrato su immense moli di dati, ma un insieme dinamico di entità autonome, capaci di percepire il contesto, prendere decisioni e agire in modo coordinato verso obiettivi comuni.
È un cambio di prospettiva radicale: l’intelligenza diventa un fenomeno emergente derivante dall’interazione tra molteplici agenti, ciascuno con una propria competenza e identità funzionale.
Indice degli argomenti
Intelligenza artificiale agentica e web semantico: le radici
Le radici di questo paradigma affondano nel pensiero del web semantico, concepito da Tim Berners-Lee come un ambiente in cui i dati non fossero soltanto leggibili dagli esseri umani, ma interpretabili e processabili anche dalle macchine.
L’obiettivo era quello di costruire una rete in cui gli agenti software potessero muoversi autonomamente tra risorse distribuite, aggregando informazioni e fornendo risposte intelligenti.
I primi tentativi di realizzare questa visione si basavano su logiche decidibili, su sistemi simbolici e linguaggi formali come RDF e OWL, strumenti potenti ma incapaci di adattarsi alla complessità, all’ambiguità e alla dinamicità del mondo reale.
Nonostante i limiti, queste esperienze hanno gettato le basi di ciò che oggi chiamiamo intelligenza distribuita: un insieme di entità autonome che cooperano e condividono conoscenza per risolvere problemi complessi in modo adattivo.
Intelligenza artificiale agentica con LLM: sistemi multi-agente
La vera rivoluzione è però arrivata con i modelli linguistici di nuova generazione. Gli LLM, grazie alla loro capacità di comprendere e generare linguaggio naturale, hanno aperto la strada alla creazione di agenti software dotati di capacità decisionali e comunicative sofisticate.
Un agente basato su LLM non è semplicemente un chatbot: è un attore cognitivo che può pianificare, delegare, apprendere e collaborare con altri agenti.
Nascono così i sistemi multi-agente basati su LLM, dove ogni entità ha un ruolo specifico in un ecosistema coordinato. È possibile avere un agente che esplora il web alla ricerca di informazioni, un altro che analizza e sintetizza i risultati, un terzo che redige testi o produce codice, e un quarto che si occupa della revisione e del controllo di qualità.
Insieme, questi agenti formano un sistema organizzato, capace di operare in modo coerente e produttivo, come un team virtuale.
Modularità collaborativa e controllo della qualità
L’efficienza di un tale modello risiede nella sua modularità e nella sua capacità di scalare. Ogni agente può essere aggiornato, sostituito o potenziato senza interferire con l’intero sistema.
La collaborazione tra agenti introduce inoltre un meccanismo di verifica incrociata: il risultato di uno diventa l’input dell’altro, e questo ciclo continuo di validazione riduce errori e distorsioni.
È un’evoluzione che richiama il concetto biologico di specializzazione funzionale, dove la complessità del sistema emerge dall’interazione di componenti semplici ma complementari.
Intelligenza artificiale agentica nelle applicazioni reali
Le applicazioni di questa architettura sono già molteplici. In ambito documentale e comunicativo, i sistemi multi-agente possono automatizzare la produzione di contenuti articolati e coerenti, dalla redazione di rapporti tecnici alla creazione di articoli giornalistici o siti web.
Nel settore dello sviluppo software, gli agenti collaborano per scrivere codice, eseguire test, individuare bug e gestire le fasi di rilascio, trasformando l’intero ciclo di vita del software in un processo distribuito e intelligente.
Anche nel campo delle transazioni digitali e dell’automazione aziendale l’impatto è notevole: agenti dedicati possono interagire con database, verificare la conformità normativa, gestire smart contract su blockchain e orchestrare flussi di lavoro complessi.
Nella robotica e nel controllo remoto, l’integrazione tra LLM e sensori fisici consente di comandare droni o robot in linguaggio naturale, di adattare i comportamenti a contesti imprevedibili e di coordinare gruppi di macchine come se fossero organismi collettivi dotati di una mente condivisa.
Auto-miglioramento e apprendimento collaborativo
Uno degli aspetti più affascinanti è la possibilità che questi sistemi contribuiscano al perfezionamento degli stessi modelli linguistici su cui si basano.
Un gruppo di agenti può generare dati sintetici per l’addestramento, fornire feedback su errori e incoerenze, proporre miglioramenti di struttura o parametri, e persino ridefinire parti dell’architettura del modello.
In altre parole, l’intelligenza artificiale diventa capace di auto-migliorarsi. Questo processo di apprendimento collaborativo tra agenti rappresenta una frontiera inedita: non più un’IA addestrata passivamente da esseri umani, ma una comunità di intelligenze che evolve, affina le proprie competenze e diventa progressivamente più efficace attraverso il dialogo interno.
Intelligenza artificiale agentica e ciclo di auto-correzione
Il concetto di auto-correzione e raffinamento collaborativo introduce una dimensione evolutiva nel funzionamento dei sistemi cognitivi artificiali.
Gli agenti possono agire da revisori o critici, generare alternative, valutare la qualità dei risultati e suggerire modifiche.
Ciò crea un ciclo di miglioramento continuo che si avvicina, per analogia, ai processi di apprendimento collettivo tipici delle comunità scientifiche umane, dove il progresso deriva dal confronto e dalla revisione tra pari.
L’intelligenza agentica, quindi, non è soltanto un insieme di algoritmi che eseguono compiti, ma un sistema dinamico capace di trasformarsi e crescere nel tempo.
Swarm intelligence e differenze sostanziali
In questo contesto, è importante distinguere l’AI agentica dalla swarm intelligence, spesso confusa con essa.
Mentre quest’ultima si basa su interazioni semplici tra un gran numero di agenti omogenei, ispirandosi ai comportamenti collettivi di insetti o uccelli, i sistemi multi-agente si fondano su agenti complessi, eterogenei, capaci di ragionamento, pianificazione e memoria.
L’intelligenza dello sciame emerge dal basso, da regole minime e dalla pura auto-organizzazione; l’intelligenza agentica, invece, nasce dalla collaborazione strutturata tra entità consapevoli del contesto e dei rispettivi obiettivi.
È una differenza cruciale, perché indica che l’AI agentica non è una semplice simulazione biologica, ma una forma di cognizione distribuita orientata alla risoluzione di problemi sofisticati e alla cooperazione intenzionale.
Intelligenza artificiale agentica per governance e servizi pubblici
Guardando al futuro, l’intelligenza agentica apre scenari di enorme portata. La possibilità di orchestrare ecosistemi di agenti intelligenti offre una prospettiva completamente nuova sulla progettazione dei sistemi informatici, dei processi aziendali, dei servizi pubblici e persino della governance digitale.
In un mondo in cui i dati crescono esponenzialmente e la complessità supera la capacità di controllo umano, la collaborazione tra agenti rappresenta una via per costruire sistemi resilienti, adattabili e trasparenti.
È plausibile immaginare infrastrutture digitali in cui gli agenti negoziano risorse, garantiscono sicurezza, prevengono incidenti e agiscono come custodi intelligenti di ecosistemi informativi interconnessi.
Intelligenza artificiale agentica e traiettorie future
La traiettoria che si sta delineando suggerisce un futuro in cui l’intelligenza artificiale non sarà più confinata all’interno di modelli chiusi, ma si manifesterà come una rete di menti artificiali che comunicano, imparano e si evolvono insieme.
Dalle logiche decidibili del passato alle architetture agentiche di oggi, il percorso dell’IA racconta la progressiva emancipazione della macchina dalla rigidità dell’algoritmo verso la fluidità della cooperazione e dell’adattamento.
L’intelligenza non è più solo una questione di potenza computazionale, ma di organizzazione, interazione e capacità di costruire significato condiviso.
Collocazione nel saggio e impatto sulla PA
L’AI agentica, in questo senso, rappresenta il passo decisivo verso una forma di intelligenza collettiva distribuita, capace non solo di comprendere il mondo, ma di trasformarlo attraverso la sinergia tra le sue molteplici componenti cognitive.
Questo capitolo verrà inserito nella versione 1.2 del saggio “Prima che spicchi il volo: l’intelligenza artificiale tra il racconto di Bostrom e la saggezza tardiva di Hegel – Una Guida Introduttiva sulla Intelligenza Artificiale nella PA”, ampliando la riflessione sull’evoluzione dell’IA e fornendo una chiave interpretativa aggiornata sulle dinamiche dell’intelligenza agentica e del suo impatto sui processi pubblici e cognitivi contemporanei.
