Il documento “Agenti di IA” pubblicato da Anitec-Assinform ci aiuta a orientarci nel panorama dell’AI agentica. Con definizioni chiare, tipologie, casi applicativi e suggerimenti operativi per le imprese italiane, con un focus su PMI e pubblica amministrazione.
Vediamo i principali contenuti del report, incrociandoli con i dati di mercato internazionali (fonte Statista) e con il recente rapporto AgID sull’adozione dell’AI nella PA.
Indice degli argomenti
Cosa sono (e cosa non sono) gli Agenti di AI
Un Agente di Intelligenza Artificiale si distingue per la capacità di osservare l’ambiente circostante, raccogliere informazioni rilevanti, elaborare piani d’azione e agire in modo coerente rispetto a un obiettivo, anche in assenza di istruzioni esplicite per ogni passaggio. Non si tratta semplicemente di una tecnologia reattiva, ma di un sistema dotato di una propria logica operativa, capace di adattarsi, apprendere e interagire con altri strumenti e attori, sia umani che digitali.
A differenza di chatbot basati su regole o di assistenti virtuali che seguono script predefiniti, l’agente di IA è un’entità che agisce sulla base di uno stato interno e di una memoria articolata, che può includere sia il contesto immediato dell’interazione sia conoscenze a lungo termine acquisite nel tempo. È in grado di ragionare, pianificare azioni multi-step e aggiornare le proprie strategie in base agli esiti delle operazioni svolte. Inoltre, può connettersi a strumenti esterni come database, CRM, piattaforme di messaggistica o gestionali aziendali, eseguendo operazioni complesse che vanno ben oltre la semplice risposta a una domanda.
Gli elementi chiave dell’architettura agent AI
Nel rapporto si sottolinea che l’agente IA più evoluto nasce dalla combinazione tra modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e un’architettura tecnica che ne potenzia la capacità operativa. Al centro di questa architettura si trova il LLM, che funge da motore cognitivo, ma la sua efficacia dipende dalla presenza di un Agent Manager che ne coordina l’attività, della memoria a lungo termine e della possibilità di interagire con strumenti esterni attraverso API o plugin.
La sinergia tra queste componenti consente all’agente non solo di comprendere il linguaggio naturale, ma anche di pianificare azioni, monitorarne l’esecuzione e adattarsi alle condizioni operative.
Per comprendere appieno cosa non è un agente IA è utile osservare le tecnologie a cui spesso viene erroneamente assimilato. I sistemi RPA, ad esempio, automatizzano compiti ripetitivi e ben strutturati, ma non possiedono alcuna autonomia né capacità di apprendimento. Gli assistenti virtuali basati su LLM sono certamente più evoluti, ma rimangono confinati entro una logica reattiva, interpretano comandi, restituiscono risposte coerenti, ma non orchestrano attività né prendono decisioni indipendenti. L’agente, invece, è proattivo, riceve un obiettivo e lo traduce in una serie di azioni, selezionando strumenti e strategie più adatti al contesto.
Una nuova forma di interazione
Questa differenza non è solo tecnica, ma culturale e organizzativa. L’agente IA rappresenta un nuovo modo di concepire il rapporto tra uomo e macchina, in cui la tecnologia non si limita a supportare, ma diventa parte attiva della struttura operativa. È proprio questa sua natura trasformativa che lo rende uno dei più potenti strumenti oggi disponibili per la digitalizzazione profonda dei processi aziendali e amministrativi.
Agenti AI: tipologie e architetture
Il rapporto propone una classificazione degli agenti di intelligenza artificiale basata sul grado di autonomia, sulla capacità di pianificazione e sull’architettura tecnologica sottostante. Questo approccio consente di distinguere tra:
- modelli semplici, focalizzati su singole attività e
- sistemi complessi, distribuiti e cooperativi, in grado di affrontare missioni articolate e adattarsi dinamicamente al contesto operativo.
Agenti semplici
La prima forma di agenti descritta è quella dei cosiddetti single agent, ovvero agenti autonomi specializzati che svolgono un compito specifico con una certa flessibilità. Questi agenti sono dotati di capacità decisionali e possono adattare le loro azioni in base alle informazioni ricevute o a variazioni del contesto.
Operano come “unità intelligenti” all’interno dei processi, fornendo risposte e azioni mirate senza richiedere una struttura di coordinamento esterna. Possono ad esempio redigere un report personalizzato, aggregando dati provenienti da più fonti e integrando strumenti esterni per l’elaborazione.
Sistemi complessi multi agent
A un livello superiore si collocano i sistemi multi-agent, in cui una pluralità di agenti, ciascuno con competenze specifiche – coopera sotto il coordinamento di un orchestratore.
In queste architetture distribuite, ogni agente gestisce un segmento del processo e comunica con gli altri per condividere dati, sincronizzare attività e ottimizzare il risultato complessivo.
Il coordinamento è spesso affidato a un Agent Manager, che funge da direttore d’orchestra digitale, intervenendo in caso di conflitti, ottimizzando la pianificazione e adattando la strategia generale.
Un esempio applicativo può essere la gestione di una supply chain, in cui agenti distinti si occupano di approvvigionamento, logistica, ordini e relazioni con i fornitori.
Agenti multi step
Un’altra categoria analizzata è quella degli agenti multi-step, che si caratterizzano per la capacità di pianificare ed eseguire una sequenza di azioni concatenate in autonomia.
A differenza del single agent, che agisce principalmente su istruzione singola, il multi-step agent riceve un obiettivo complesso e lo scompone in sotto-obiettivi, gestendone l’esecuzione fino al completamento.
Questa configurazione è utile per compiti che richiedono più fasi, come la stesura di un documento articolato o lo sviluppo di un’applicazione software.
Human in the loop con gli agenti
Infine, il modello human-in-the-loop introduce una logica ibrida, in cui l’agente opera in autonomia ma prevede momenti di supervisione umana, soprattutto quando si presentano ambiguità, criticità o scelte ad alto impatto.
Questa architettura permette di bilanciare efficienza e controllo, ed è particolarmente indicata in ambiti regolati o ad alta sensibilità, come quello legale, sanitario o della pubblica amministrazione. La collaborazione tra uomo e agente si configura come un’interazione virtuosa, in cui l’agente apprende dai feedback umani e ne migliora progressivamente le prestazioni.
Le piattaforme abilitanti degli agenti
Le architetture tecnologiche che abilitano queste tipologie di agenti si fondano su piattaforme cloud-native in modalità PaaS (Platform as a Service), dotate di caratteristiche fondamentali come la modularità, l’interoperabilità via API, la scalabilità e l’integrazione con strumenti esterni.
Il Model Context Protocol (MCP) è uno degli standard emergenti per garantire che gli agenti possano comunicare tra loro e con l’ambiente in modo efficace, sicuro e tracciabile.
Tali infrastrutture consentono di sviluppare soluzioni agentiche adattive, capaci di apprendere, migliorarsi e cooperare in contesti complessi e dinamici.
Agenti AI: dimensioni del mercato
Il mercato globale degli agenti di intelligenza artificiale è destinato a una crescita rapidissima nei prossimi anni. La stima per il 2024 si attesta attorno ai 5,1 miliardi di dollari, ma le previsioni parlano di un’espansione che potrebbe superare i 47 miliardi di dollari entro il 2030.
Questo corrisponde a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) superiore al 44%, a testimonianza di un settore che non solo è in pieno sviluppo, ma che si configura come uno dei più strategici nel panorama dell’intelligenza artificiale applicata. L’Italia, pur partendo da una base di dimensioni più contenute, mostra segnali molto promettenti. Il valore del mercato nazionale dell’AI ha raggiunto i 935 milioni di euro nel 2024, con una crescita media stimata per anno del 28% nel periodo 2024–2028.
All’interno di questo contesto, l’AI agentica rappresenta una delle componenti a più alto potenziale, capace di incidere in profondità su settori chiave come manifattura, servizi, sanità, pubblica amministrazione e commercio.
A rafforzare l’interesse verso questi sistemi contribuiscono anche gli sviluppi normativi e le politiche industriali europee, che riconoscono nella capacità di integrare agenti autonomi una leva fondamentale per l’efficienza e la sovranità digitale. Parallelamente, la convergenza con altre tecnologie abilitanti, come il cloud, l’edge computing e la cybersecurity, rende il mercato degli agenti IA particolarmente attrattivo anche per startup e attori emergenti. Questi numeri, se interpretati correttamente, non raccontano solo un trend, ma descrivono una trasformazione profonda nei modelli organizzativi, nelle piattaforme tecnologiche e nei paradigmi produttivi. Comprendere e anticipare questa evoluzione diventa quindi essenziale per le imprese italiane che intendono mantenere competitività e rilevanza nello scenario digitale globale.
Agenti AI: raccomandazioni operative per le imprese
L’integrazione degli agenti di intelligenza artificiale all’interno delle organizzazioni non può essere affrontata come un semplice aggiornamento tecnologico. Si tratta piuttosto di un cambio di paradigma che implica una ridefinizione dei modelli operativi, delle competenze, delle responsabilità e delle piattaforme digitali. Gli agenti IA non si limitano a replicare attività esistenti: li reinterpretano, li collegano in modo nuovo e ne modificano l’architettura sottostante.
Per questa ragione, l’adozione efficace di queste soluzioni richiede un approccio sistemico, strategico e interfunzionale.
Obiettivi
Il primo passo fondamentale è la definizione degli obiettivi, non generici o esplorativi, ma concreti, misurabili e coerenti con le priorità aziendali. L’utilizzo degli agenti IA va indirizzato verso le aree ad alto impatto, in termini di valore generato, margine di miglioramento o efficienza, evitando esperimenti pilota scollegati dai processi reali. È utile partire da attività già parzialmente digitalizzate e che dispongono di dati strutturati, come la gestione documentale, l’analisi previsionale o la customer interaction.
Governance
In secondo luogo, è cruciale stabilire una governance progettuale che coinvolga competenze trasversali, non solo IT e data scientist, ma anche compliance, direzione HR, responsabili legali e business owner. Questo perché gli agenti IA impattano non solo sulla tecnologia, ma anche sulle responsabilità, sulla qualità dei dati, sui criteri di accountability e sui modelli organizzativi.
La qualità, l’accessibilità e la sicurezza dei dati
La qualità, l’accessibilità e la sicurezza dei dati rappresentano il terzo pilastro. Nessun agente, per quanto sofisticato, potrà operare con efficacia in assenza di una base informativa curata. È necessario investire in attività di data governance, mappare le fonti informative, definire standard e garantire che i flussi siano interoperabili e aggiornati.
Infrastrutture necessarie
Dal punto di vista infrastrutturale, occorre dotarsi di piattaforme modulari, scalabili e aperte, capaci di dialogare via API con gli strumenti aziendali esistenti. La logica “API-first” non è più un’opzione, ma una condizione abilitante per lo sviluppo e l’orchestrazione di agenti intelligenti.
In parallelo, è utile monitorare l’evoluzione degli standard emergenti, come il Model Context Protocol, che faciliteranno l’interoperabilità tra agenti e sistemi.
Competenze e risorse umane
Sul piano delle risorse umane, l’adozione dell’AI agentica richiede nuove competenze. È necessario investire in formazione tecnica e strategica, attivare percorsi di reskilling e creare nuove figure professionali in grado di progettare, gestire e valutare l’impatto degli agenti.
Tra queste emergono i profili dell’AI Officer, dell’Agent Architect e dell’Interaction Designer, ruoli ibridi capaci di tradurre le esigenze operative in architetture agentiche funzionali.
Approccio integrato
Infine, l’integrazione degli agenti nei processi non dovrebbe essere vissuta come un’aggiunta esterna, ma come un’evoluzione nativa della struttura operativa. Gli agenti devono essere pensati come nodi intelligenti che si inseriscono organicamente nei flussi, contribuendo non solo all’efficienza, ma anche alla generazione di insight e alla capacità predittiva.
Questo richiede un design processuale attento, capace di armonizzare tecnologia e obiettivi di business. Solo con questo approccio integrato e consapevole le imprese potranno davvero cogliere le opportunità trasformative degli agenti IA e affrontare le sfide di un mercato in rapida evoluzione. L’adozione di agenti IA non è una semplice sostituzione tecnologica, ma richiede un ripensamento dell’architettura organizzativa e dei flussi operativi. Per il contesto italiano con una cultura professionale fortemente relazionale e una crescente pressione sull’aggiornamento delle competenze, la sfida non è solo se automatizzare, ma dove, con quali priorità e con quali modelli di coinvolgimento delle persone.
Vedi lo studio Stanford su Agenti.
I principali agenti AI sul mercato
Vediamo le principali soluzioni agenti
Agenti AI per aziende con Salesforce Agentforce
Salesforce ha trasformato il tema degli agenti IA in un’estensione naturale del proprio CRM. Agentforce è definito come un’applicazione di intelligenza artificiale proattiva e autonoma, in grado di rispondere alle domande, prendere decisioni operative e svolgere azioni direttamente sui dati aziendali, 24 ore su 24.
Secondo la documentazione ufficiale, gli utenti possono descrivere in linguaggio naturale il ruolo dell’agente (per esempio “gestione reclami”, “supporto vendite”) e il sistema genera la configurazione necessaria, sfruttando i modelli Einstein e l’integrazione nativa con Customer 360.
A questo si aggiunge AgentExchange, un marketplace di agenti preconfigurati sviluppati dai partner, pensato per ridurre tempi di adozione in ambiti come assistenza clienti, sales operations e processi interni.
Per un’azienda italiana già cliente Salesforce, Agentforce rappresenta quindi un’opzione “interna” per sperimentare il lavoro agentico partendo da casi d’uso vicini all’organizzazione esistente, con un forte controllo su dati, permessi e metriche operative.
Google Vertex AI Agent Builder per progetti enterprise
Google, con Vertex AI Agent Builder, propone una piattaforma cloud pensata per costruire, scalare e governare agenti alimentati dai modelli Gemini e ancorati ai dati aziendali. La documentazione ufficiale la descrive come una suite full-stack che copre l’intero ciclo di vita dell’agente: progettazione, sviluppo tramite Agent Development Kit o framework open source, deployment e monitoraggio.
Nelle esercitazioni e nei corsi pubblicati da Google, Agent Builder è usato per realizzare agenti che combinano comprensione del linguaggio naturale, interrogazione di basi dati, chiamate a servizi interni e orchestrazione di task multi-step, anche in scenari mobile o web grazie all’integrazione con strumenti come Flutter.
Per le imprese che hanno già investito su Google Cloud, questa piattaforma offre un percorso relativamente lineare per trasformare applicazioni esistenti (portali, chatbot, workflow custom) in sistemi agentici governati, con controlli su logging, sicurezza e residenza del dato.
Microsoft Copilot Studio e la creazione di agenti AI per aziende
Microsoft posiziona Copilot Studio come una piattaforma low-code per creare e gestire agenti conversazionali, pubblicabili sia come Copilot autonomi sia come estensioni di Microsoft 365 Copilot. La pagina ufficiale in italiano lo descrive come uno strumento che permette di collegare gli agenti ai dati aziendali (SharePoint, Dataverse, sistemi esterni via connettori), definirne il comportamento in linguaggio naturale e distribuirli sui canali usati da dipendenti e clienti.
Dal punto di vista organizzativo, questo abbassa la soglia d’ingresso: team di business possono prototipare agenti per faq interne, helpdesk o supporto processi senza scrivere codice, lasciando poi a IT e sicurezza il compito di validare permessi e integrazioni.
Proprio sul fronte della sicurezza, però, alcune ricerche hanno mostrato come agenti Copilot configurati in modo superficiale possano essere sfruttati per indurre gli utenti a concedere permessi OAuth non necessari, con potenziali accessi indebiti a email, chat e file.
Per le PA e le imprese italiane, Copilot Studio è quindi uno strumento potente, ma che va governato con policy chiare su chi può creare agenti, quali dati possono usare e come vengono supervisionati.
Agenti AI per aziende su Amazon Web Services Bedrock
Nel portafoglio di Amazon Web Services, gli Amazon Bedrock Agents sono il tassello che collega i modelli generativi alla capacità di eseguire task complessi su sistemi aziendali. La documentazione AWS presenta gli agenti come componenti che permettono alle applicazioni di automatizzare compiti multi-step collegandosi a sistemi, API e fonti dati interne, con orchestrazione gestita dal servizio.
I tutorial ufficiali mostrano come un agente possa, ad esempio, richiamare funzioni Lambda per ottenere informazioni in tempo reale (come data e ora o lo stato di un ordine), prendere decisioni e restituire risposte contestualizzate, riducendo la quantità di logica “hard-coded” nell’applicazione.
Pubblicazioni più recenti descrivono inoltre AgentCore come stack dedicato alla costruzione, al deployment e alla gestione operativa di agenti su Bedrock, con particolare attenzione a scalabilità e sperimentazione rapida di modelli diversi.
Per le realtà che già usano AWS, questo approccio consente di portare capacità agentiche dentro workflow esistenti (per esempio su supply chain o customer service) mantenendo un forte controllo su rete, identità e compliance.
ServiceNow e l’orchestrazione di agenti AI per aziende nei processi aziendali
ServiceNow propone una visione centrata non tanto sul singolo agente, quanto sulla “squadra” di agenti coordinati. L’AI Agent Orchestrator viene descritto come il componente incaricato di far lavorare insieme team di agenti specializzati lungo processi che attraversano più sistemi e dipartimenti, a partire da obiettivi di business definiti come agentic workflows (per esempio “triage ticket”, “categorization incidenti”).
Al di sopra di questa infrastruttura, ServiceNow dichiara di mettere a disposizione migliaia di agenti preconfigurati per IT, customer service, HR e altri domini, oltre a un AI Agent Studio per costruire agenti custom.
Per un ente o un’azienda che già utilizza ServiceNow per la gestione dei processi, l’orchestratore consente di innestare capacità agentiche sui workflow esistenti, mantenendo tracciabilità delle azioni, audit trail e una chiara separazione tra regole di processo e autonomia degli agenti.
Agenti AI per aziende con OpenAI: Agent Platform, AgentKit e Frontier
OpenAI ha evoluto la propria offerta da semplici API di modello a una vera e propria piattaforma per agenti. La documentazione ufficiale descrive quattro “mattoncini” composabili per costruire agenti: modelli, strumenti, stato/memoria e orchestrazione, esposti sia via API sia tramite interfacce come Agent Builder, che aiuta a progettare il flusso dell’agente e a collegarlo a dati e tool esterni.
AgentKit viene presentato come il toolkit per costruire workflow agentici, interfacce utente e meccanismi di osservabilità/ottimizzazione su un’unica piattaforma, con l’obiettivo di rendere più industrializzabile il passaggio dal prototipo alla produzione.
Con Frontier, annunciato come piattaforma enterprise per “AI co-workers”, OpenAI punta esplicitamente a consentire alle aziende di creare agenti dotati di contesto condiviso, percorsi di onboarding, permessi granulari e capacità di interagire con applicazioni terze, trattandoli di fatto come collaboratori digitali inseriti nei processi.
Per un’organizzazione italiana, questo ecosistema significa poter combinare gli stessi modelli usati nei chatbot generici con componenti di controllo più maturi su strumenti, identità e responsabilità operative degli agenti.
Anthropic Claude e l’evoluzione del lavoro agentico
Anthropic concentra il proprio lavoro sugli agenti intorno alla famiglia di modelli Claude e a una serie di strumenti dedicati al lavoro “agentico”. Claude Code ora al 4.6, secondo la documentazione e le analisi indipendenti, è un agente da riga di comando che gira sulla macchina dell’utente, con la capacità di leggere e scrivere file, eseguire comandi, modificare codice e mantenere contesto tramite semplici file markdown di configurazione.
L’Agent SDK (evoluzione del precedente Claude Code SDK) permette di riutilizzare lo stesso “ciclo agente” all’interno di applicazioni Python e TypeScript, costruendo agenti che possono leggere file, eseguire comandi, cercare sul web e integrare strumenti personalizzati, mantenendo memoria e gestione del contesto.
Un altro tassello sono le Agent Skills, moduli che confezionano istruzioni, script e risorse che Claude attiva in modo automatico quando rileva un compito pertinente, consentendo di standardizzare capacità come la redazione di documenti secondo uno stile aziendale o l’analisi di dataset specifici.
Sul fronte delle capacità, Anthropic ha annunciato funzioni di “advanced tool use” che permettono ai modelli di scoprire, apprendere e usare strumenti in modo dinamico, abilitando agenti che interagiscono con sistemi reali ad alta complessità. Per le imprese che puntano su Claude, questo ecosistema offre un percorso chiaro per passare dal semplice assistente testuale ad agenti con autonomia operativa crescente, mantenendo però un’attenzione forte ai controlli di sicurezza e audit.
OpenClaw, agente personale open source e rischi per imprese e PA
OpenClaw è un progetto open source di agente personale autonomo, sviluppato da Peter Steinberger e rilasciato sotto licenza MIT, che ha conosciuto una crescita esplosiva di popolarità a partire dalla fine del 2025. Le fonti pubbliche lo descrivono come un assistente che gira in locale, si integra con le principali piattaforme di messaggistica e può chiamare quasi qualsiasi strumento tramite un sistema di plugin, con ampio accesso al file system, alle credenziali e alle attività del browser.
In Cina, OpenClaw è stato adottato da grandi player come Tencent, Alibaba e ByteDance per integrazioni con strumenti di collaborazione aziendale, con utenti che gli affidano la gestione di agenda, coding session e compiti amministrativi.
Proprio questa combinazione di ampia superficie di attacco e marketplace aperto di “skill” ha però portato a una serie di allarmi di sicurezza: analisi di testate specializzate e vendor di sicurezza hanno evidenziato la presenza di estensioni malevole su ClawHub, capaci di installare malware e sottrarre credenziali, chiavi di wallet cripto e altri segreti.
Il ministero dell’industria cinese ha pubblicato un avviso ufficiale invitando a rafforzare controlli su identità, permessi e audit quando si usa OpenClaw in contesti organizzativi, senza arrivare però a un divieto formale. Per imprese e PA italiane, OpenClaw è quindi un laboratorio interessante per capire il potenziale degli agenti personali “full access”, ma difficilmente compatibile con requisiti di sicurezza e compliance stringenti se non pesantemente confinato e supervisionato.
LangChain come framework per agenti AI per aziende
LangChain è uno dei framework open source più diffusi per la costruzione di agenti e applicazioni LLM-based, nato per collegare in catena modelli, strumenti e integrazioni di terze parti in modo modulare. La documentazione ufficiale definisce LangChain come un framework con architetture di agente pre-costruite e integrazioni verso database, API e altri servizi, pensato per accelerare la creazione di agenti senza dover reinventare l’infrastruttura di base.
Gli “agents” di LangChain sono costruiti sopra LangGraph, che introduce esecuzione durevole, persistenza, human-in-the-loop e gestione di workflow di lunga durata; questo consente di progettare agenti che non si limitano a una singola richiesta-risposta, ma portano avanti processi complessi nel tempo.
Per chi sviluppa internamente soluzioni agentiche – anche in Italia – LangChain è spesso lo strato applicativo scelto per orchestrare modelli diversi, strumenti custom e logiche di controllo, in particolare quando si punta a deployment su infrastrutture proprie o su cloud diversi da quelli dei grandi vendor.
CrewAI e i team multi-agente nelle aziende
CrewAI è un framework open source, scritto in Python, che mette al centro il concetto di “crew”: squadre di agenti specializzati che collaborano per raggiungere un obiettivo. Il progetto viene descritto come una piattaforma multi-agente leggera e ad alte prestazioni, che punta a fornire astrazioni intuitive per definire cosa devono fare gli agenti (ruoli, obiettivi, interazioni) e a lasciare al framework il “come” orchestrare dialoghi, decisioni e suddivisione dei compiti.
Nella documentazione e nelle guide pratiche, CrewAI viene presentato come particolarmente adatto a costruire team di agenti che si scambiano informazioni, si assegnano attività e convergono su una soluzione per problemi che richiedono competenze diverse, come analisi di mercato, generazione di contenuti o sviluppo software.
Per un’azienda che vuole sperimentare architetture multi-agente senza legarsi subito a un vendor cloud specifico, CrewAI rappresenta una base flessibile, compatibile con vari LLM commerciali e open source.
Semantic Kernel, Microsoft Agent Framework e AutoGen per agenti AI per aziende
Semantic Kernel è l’SDK open source di Microsoft Agent Framework (in senso lato, come ecosistema) pensato per costruire e orchestrare agenti e workflow complessi basati su LLM, con supporto per .NET, Python e Java. Il kernel offre primitive per definire “skill” (funzioni) riutilizzabili, plugin, pianificatori e connettori verso servizi esterni, con l’obiettivo dichiarato di permettere la creazione di agenti e sistemi multi-agente in modo agnostico rispetto al modello.
Su questa base è nato il Semantic Kernel Agent Framework, e successivamente il Microsoft Agent Framework, che secondo i blog tecnici di Microsoft rappresenta l’evoluzione unificata per lo sviluppo, il deployment e la gestione di agenti enterprise. L’Agent Framework introduce un tipo di agente standard (ChatClientAgent) capace di lavorare con diversi provider di modelli, e viene integrato nel Microsoft 365 Agents SDK come layer di orchestrazione per agenti che operano all’interno dell’ecosistema Microsoft.
Per le organizzazioni che hanno già un forte footprint su tecnologie Microsoft, questa combinazione rende possibile progettare agenti che parlano nativamente con i servizi esistenti (Teams, SharePoint, Dynamics, sistemi custom) mantenendo un unico modello di governance del ciclo di vita.
AutoGen, sviluppato nell’ambito di Microsoft Research, è un framework open source che ha avuto un ruolo importante nel diffondere il paradigma dei sistemi multi-agente basati su conversazioni tra agenti. Il paper scientifico e la documentazione lo descrivono come un’infrastruttura per creare applicazioni di LLM componendo più agenti che dialogano tra loro e con esseri umani, usando strumenti esterni quando necessario.
AutoGen offre agenti personalizzabili e “conversabili”, in grado di lavorare in modalità diverse (più o meno autonome, con più o meno intervento umano), e ha introdotto concetti come GroupChat e runtime event-driven per orchestrare in modo più fine il flusso di interazione.
Negli ultimi aggiornamenti, Microsoft posiziona AutoGen come progetto mantenuto ma in parte superato dal Microsoft Agent Framework, offrendo guide di migrazione dedicate: un segnale di maturazione della tecnologia, che passa da un contesto di ricerca a un ecosistema più strutturato per l’uso produttivo. Per chi in Italia sta sperimentando architetture multi-agente avanzate, AutoGen resta una fonte importante di pattern e best practice, anche quando in produzione si sceglie di adottare framework più recenti o servizi gestiti dei cloud provider.
Focus: Agenti per PMI e Pubblica Amministrazione
Le piccole e medie imprese italiane rappresentano il tessuto vivo dell’economia nazionale, ma spesso faticano ad accedere in modo pieno alle opportunità offerte dalle tecnologie emergenti. In questo contesto, gli agenti di intelligenza artificiale possono costituire un vero e proprio volano di trasformazione, grazie alla loro capacità di automatizzare operazioni complesse, potenziare l’efficienza organizzativa e favorire la transizione verso modelli di gestione più data-driven.
L’approccio agentico è particolarmente adatto per contesti caratterizzati da risorse limitate ma grande flessibilità. In ambito PMI, infatti, gli agenti possono svolgere un ruolo cruciale nel ridurre il carico operativo e liberare tempo e risorse da destinare ad attività a maggior valore aggiunto. Dai processi di generazione e analisi dei preventivi alla gestione dinamica delle offerte, fino al monitoraggio della concorrenza e alla produzione automatizzata di reportistica, gli agenti permettono di aumentare la produttività e migliorare la qualità decisionale anche senza una divisione IT strutturata. Non mancano le sfide.
Le principali riguardano l’accesso a competenze specialistiche, la disponibilità e la qualità dei dati aziendali e la capacità di integrare le nuove tecnologie nei sistemi legacy. Per affrontare questi ostacoli, si suggerisce l’adozione di modelli di accompagnamento alla trasformazione, attraverso collaborazioni con incubatori, competence center, system integrator e università, capaci di guidare l’adozione degli agenti in modo sostenibile e coerente con le specificità delle PMI.
Nel settore pubblico, gli agenti IA possono rappresentare una svolta strutturale per affrontare l’annoso problema dell’efficienza e della qualità dei servizi. Il 42% dei progetti censiti da Agid punta a migliorare l’efficienza dei processi interni, il 24% è orientato alla valorizzazione dei dati disponibili, mentre il 18% mira ad aumentare la fruibilità dei servizi per cittadini e imprese.
Permane un quadro di difficoltà legato alla frammentazione delle banche dati, all’assenza di indicatori di impatto e alla dipendenza da competenze esterne. L’agente IA, in questo scenario, può fungere da catalizzatore per un cambiamento di prospettiva: da una logica orientata all’adempimento a una centrata sul valore generato.
Si pensi, ad esempio, a un agente in grado di rispondere automaticamente a richieste normative, consultare basi di dati pubbliche e produrre documentazione coerente; oppure a un agente che affianchi i funzionari nell’analisi delle istanze o nella verifica documentale, riducendo drasticamente i tempi di istruttoria.
La PA potrebbe così sperimentare una nuova modalità di interazione con i cittadini, più reattiva, accessibile e personalizzata. Sia per le PMI sia per il settore pubblico, è cruciale che l’adozione degli agenti sia accompagnata da una riflessione strutturale, serve una governance del cambiamento che includa la revisione dei processi, la formazione continua e la valutazione d’impatto. Solo così gli agenti IA potranno diventare alleati autentici della produttività, dell’efficienza e dell’equità nei servizi. In parallelo, si diffondono i cosiddetti solo Creator agentici, sistemi che consentono a singoli professionisti o micro-imprese di sviluppare e monetizzare contenuti, servizi o prodotti senza necessità di un’organizzazione strutturata. Grazie a flussi automatizzati e interfacce no-code, questi agenti diventano veri e propri collaboratori imprenditoriali, capaci di amplificare le capacità del singolo.
Casi applicativi degli Agenti in Italia
Nel rapporto vengono riportati numerosi esempi di adozione concreta degli agenti di intelligenza artificiale, distribuiti in diversi ambiti aziendali e amministrativi, con l’obiettivo di illustrare la versatilità e il potenziale trasformativo di questi strumenti.
Nel campo dello sviluppo software, si segnalano agenti capaci di generare porzioni di codice sulla base di requisiti funzionali espressi in linguaggio naturale, di testarli in ambienti simulati e di proporre correzioni o miglioramenti in autonomia. In alcuni casi più avanzati, questi agenti possono operare come “team virtuali” in grado di coordinarsi tra loro per completare task complessi di sviluppo applicativo, risparmiando tempo e riducendo la possibilità di errore umano.
Nell’area commerciale e della gestione delle relazioni con i clienti, emergono esempi in cui gli agenti prendono in carico l’intero ciclo di elaborazione di un preventivo: dalla lettura della richiesta proveniente dal CRM, all’analisi dei dati contenuti nell’ERP, fino alla generazione automatica dell’offerta, adattata a caratteristiche e cronologia del cliente. Questo consente non solo una maggiore velocità, ma anche una personalizzazione spinta e un utilizzo più efficace delle informazioni disponibili.
Nel customer service, si afferma una nuova generazione di agenti che vanno oltre il semplice chatbot, operano su più canali (email, chat, telefono, portale), mantengono una memoria conversazionale persistente, sono in grado di recuperare dati da fonti diverse, adattare il tono della comunicazione e prendere decisioni complesse per la risoluzione dei problemi, coinvolgendo operatori umani solo nei casi più delicati o anomali.
Infine, in ambito knowledge management, sono sempre più diffusi gli agenti che agiscono come potenti motori di ricerca intelligenti all’interno delle basi documentali aziendali.
Questi agenti non si limitano a restituire link o documenti, ma sintetizzano le informazioni, le contestualizzano rispetto al quesito posto, evidenziano eventuali contraddizioni tra fonti e producono risposte articolate e rilevanti. In questo senso, diventano veri e propri collaboratori cognitivi al servizio della conoscenza aziendale. Questi casi dimostrano che gli agenti di IA non sono più una prospettiva futura, ma una realtà già operativa in molti contesti. La loro capacità di combinare comprensione linguistica, pianificazione autonoma e interazione con sistemi complessi li rende strumenti ideali per affrontare le sfide di efficienza, personalizzazione e scalabilità che caratterizzano il contesto competitivo attuale.
Agenti AI per le imprese italiane: i punti chiave
Gli agenti di intelligenza artificiale rappresentano una delle evoluzioni più significative della tecnologia digitale contemporanea. Non si tratta di un semplice miglioramento dei sistemi precedenti, ma di un salto concettuale che ridefinisce il ruolo della tecnologia all’interno delle organizzazioni.
Questi sistemi, infatti, non si limitano ad automatizzare attività ripetitive, ma sono in grado di apprendere, prendere decisioni in autonomia, interagire con altri sistemi e con gli esseri umani, e adattarsi in modo dinamico ai cambiamenti del contesto operativo. Il cuore pulsante di questi agenti è oggi costituito da modelli linguistici di grandi dimensioni, basati sull’architettura Transformer. Questa architettura consente di elaborare e generare linguaggio naturale in modo altamente sofisticato, rappresentando un fondamento solido per la costruzione di capacità cognitive artificiali.
I limiti
Resta importante sottolineare che l’attuale generazione di LLM, pur straordinariamente potente, non è priva di limiti. Questi sistemi possono incorrere in errori di ragionamento, confabulazioni o generalizzazioni improprie, soprattutto in contesti complessi o ambigui. Pertanto, un’implementazione efficace deve prevedere non solo strumenti di controllo e verifica, ma anche un’attenta progettazione dell’interazione tra uomo e agente.
Il futuro degli agenti IA, inoltre, potrebbe non essere legato esclusivamente alla prosecuzione dell’approccio Transformer. Si stanno infatti affacciando nuove architetture e paradigmi ibridi, come i modelli multimodali generalisti e gli agenti bio-ispirati, che promettono di superare alcune delle limitazioni attuali, migliorando la comprensione del contesto e l’adattabilità.
Le imprese e le istituzioni devono quindi mantenere una visione prospettica, capace di accogliere l’innovazione ma anche di valutarne criticamente le implicazioni etiche, operative e organizzative.
L’approccio giusto
In conclusione, l’adozione degli agenti IA non può essere intesa come un’aggiunta tattica a una strategia esistente. Rappresenta una trasformazione che richiede nuove competenze, una governance evoluta, e un impegno continuo nel monitorare l’impatto delle tecnologie. Le imprese italiane, in particolare le PMI, hanno oggi l’opportunità di cogliere un vantaggio competitivo significativo, a condizione che sappiano integrare questi strumenti all’interno di un disegno coerente e consapevole.
Come per ogni fase di profondo cambiamento, la differenza la farà la capacità di apprendere, adattarsi e collaborare con intelligenza, umana e artificiale. Gli agenti di IA non sono un’appendice all’automazione, ma un cambio di paradigma che trasforma il modo di lavorare.
Le imprese italiane, e in particolare le PMI, possono trarne grande beneficio, a patto di adottare un approccio strutturato, consapevole e strategico. Ricordiamo che gli agenti avanzati non sono perfetti. I modelli basati su Transformer possono incorrere in errori di ragionamento, “confabulation” (inventare fatti) e creare generalizzazioni errate in contesti ambigui.
Per i sistemi bio-ispirati, restano ancora grandi sfide su interpretabilità, affidabilità e standardizzazione etica e di sicurezza. Per questo, nell’adozione operativa, è fondamentale mantenere un controllo umano (human-in-the-loop), definire chiare policy di validazione e monitorare continuamente le performance e la compliance degli agenti in attività reali.
