Oltre 40 casi d'uso di IA agentica con esempi reali
Gli agenti di intelligenza artificiale generativa autonomi eseguono compiti complessi con poca o nessuna supervisione umana. L'IA agentica si differenzia dai chatbot e dai copiloti.
A differenza dell'IA tradizionale, in particolare dell'IA generativa , che spesso richiede l'intervento umano in flussi di lavoro complessi, l'IA agentiva mira a navigare e ottimizzare autonomamente i processi grazie alle sue capacità decisionali e al suo comportamento orientato agli obiettivi. Gli agenti IA fungono da:
- sviluppatori
- Assistenti SecOps
- Personaggi di gioco dall'aspetto umano
- Creatori di contenuti
- Assistenti assicurativi
- Assistenti delle risorse umane (HR)
- addetti al servizio clienti
- Assistenti di ricerca
- Utenti di computer
- Costruttori di agenti di intelligenza artificiale
Agenti di intelligenza artificiale come sviluppatori
1. Creazione di applicazioni
Gli editor di codice AI come Cursor AI Editor, Windsurf Editor e Replit mirano a creare e distribuire app ( ad esempio, app per la lista delle cose da fare ) tramite:
- Scegliere gli strumenti più adatti al lavoro, come Flask per le API o React per le interfacce utente.
- Generazione di codice nel linguaggio scelto (ad esempio, Python, JavaScript) in base a semplici input.
- Automatizzare i flussi di lavoro con integrazioni come GitHub Actions per i test e la distribuzione.
Esempio concreto:
Uno sviluppatore ha utilizzato l'Operator di OpenAI e l'AI Agent di Replit per creare un'intera app in 90 minuti . I due agenti si sono scambiati autonomamente le credenziali e hanno eseguito dei test.
Esempio concreto:
La modalità agente Composer di Cursor mira a generare un gioco completo del tris a partire da un singolo prompt: "Genera un gioco del tris per 2 giocatori in HTML, CSS e JavaScript".
Il cursore è un cavo che permette di codificare su più file, eseguire comandi e determinare automaticamente il contesto necessario (senza bisogno di aggiungere file).
Per saperne di più
Se state esplorando l'infrastruttura che alimenta i sistemi di intelligenza artificiale agentiva, vi consigliamo di dare un'occhiata ai nostri benchmark più recenti:
- Browser remoti : come l'infrastruttura del browser consente agli agenti di interagire con il web in modo sicuro.
- Benchmark MCP : i migliori server MCP per utilizzo degli strumenti e accesso web.
2. Crea la tua API con la programmazione AI
Gli editor di codice basati sull'intelligenza artificiale automatizzano la creazione di API trasformando le specifiche in codice funzionante. Ecco come funziona in genere il processo:
- Integrare l'output nell'ambiente di sviluppo per i test, il controllo della versione e la distribuzione.
- Acquisizione delle specifiche API (ad esempio, file OpenAPI/Swagger).
- Generazione del codice backend in base agli endpoint, ai metodi e agli schemi documentati.
Esempio concreto:
Flussi di lavoro API senza codice per agenti di intelligenza artificiale con n8n .
Ecco una rappresentazione schematica di alto livello del flusso di lavoro di un'API :
3. Modifica del codice in linguaggio naturale
È possibile selezionare frammenti di codice ed eseguire comandi in linguaggio naturale come:
“Raddoppia le dimensioni della scheda. Rendila verde, come un Apple 2e.” (vedi l'esempio reale qui sotto).
Esempio concreto:
Agenti di codifica come Cursor identificano l'intento, modificano il codice pertinente nei vari file e applicano le modifiche.
4. Creazione di siti web
I creatori di siti web basati sull'IA come v0 di Vercel , Bolt , Lovable e CerebrasCoder mirano a creare piattaforme complesse come i siti web di e-learning, generando pagine chiave come:
- Pagine iniziali
- Pagine di elenco dei corsi
- Cruscotti personalizzati per gli studenti
Allo stesso modo, gli editor di codice basati sull'IA come Replit creano siti web e sfruttano le API. 4
Esempio concreto :
Come creare un agente AI per un sito web:
Ecco il flusso di lavoro di automazione:
5. Generazione di una dashboard CRM
Gli agenti sono in grado di generare l' interfaccia front-end , configurare la logica back-end e impostare le interazioni con il database .
Esempio concreto:
Roo Code utilizza il modello DeepSeek per creare autonomamente dashboard CRM complete.
6. Codifica ricorsiva e modernizzazione del codice legacy
Sebbene la programmazione di base sia in genere un compito per i LLM, i flussi di lavoro di programmazione ricorsiva, in cui un agente migliora/estende iterativamente il codice su più livelli, sono intrinsecamente agentici .
Gli agenti riscrivono autonomamente grandi blocchi di codice, applicano modifiche alla configurazione e testano i risultati in cicli fino al raggiungimento dell'obiettivo.
Esempi concreti:
GT Edge AI converte il codice COBOL legacy in codice Java moderno. 7
Persistent fornisce un framework multi-agente utilizzato per migrare autonomamente il codice COBOL a Java, e funziona nel seguente modo: 8
7. Refactoring del codice
Grazie all'utilizzo della programmazione ricorsiva, gli agenti di intelligenza artificiale migliorano continuamente la progettazione del codice senza modificarne il funzionamento, rendendolo più facile da comprendere e da manutenere.
Esempio concreto:
Gli sviluppatori di una startup tecnologica hanno creato un agente in grado di effettuare il refactoring del codice in oltre 25 linguaggi di programmazione. 9
8. Generazione di suggerimenti di codice nel tuo IDE
Strumenti come GitHub Copilot offrono suggerimenti di codice in tempo reale e completamenti automatici, riducendo la probabilità di errori di sintassi.
9. Monitoraggio e ottimizzazione della pipeline CI/CD
Gli agenti di intelligenza artificiale gestiscono l'infrastruttura in ambienti cloud-native come Kubernetes. Questi agenti DevOps mirano a:
- Identificare i controller di ingresso in esecuzione o altri carichi di lavoro
- Identifica i pod in esecuzione
- Interpretare comandi di alto livello come "arrestare il pod NGINX"
Esempio concreto:
Quando connesso a Kubernetes tramite strumenti o wrapper, Claude può fungere da agente DevOps per interrogare lo stato del cluster. "Verifica se ho dei pod in esecuzione."
Agenti di intelligenza artificiale come assistenti per le operazioni di sicurezza
10. Intelligence sulle minacce
Gli agenti raccolgono e correlano le TTP (tattiche, tecniche e procedure) degli attori delle minacce da fonti aperte e proprietarie, e integrano i risultati nei flussi di lavoro di rilevamento.
Esempio concreto:
Il Security Copilot di Microsoft include un agente specializzato di briefing sulle minacce Intelligence che raccoglie, filtra e riassume dinamicamente le informazioni sulle minacce.
11. Individuazione e triage
Queste azioni si verificano nella fase iniziale di acquisizione del segnale per ridurre il rumore e organizzare i dati di allerta prima di un'analisi più approfondita.
- Deduplicazione degli avvisi : rimuove gli eventi identici o quasi identici provenienti da più fonti per ridurre il rumore.
- Soppressione dei falsi positivi : sopprime gli avvisi benigni ricorrenti utilizzando modelli di risoluzione precedenti.
- Raggruppamento/clustering degli avvisi : raggruppa gli avvisi correlati (stesso utente, host o tattica) in un unico incidente.
Esempio concreto:
Charlotte AI esegue il rilevamento e la valutazione autonomi di:
- Identificazione di comportamenti dannosi sulla base di tattiche, tecniche e procedure (TTP) note.
- Confronto tra modelli di esecuzione e percorsi di file.
- Fornire una spiegazione del verdetto comprensibile a tutti.
12. Arricchimento contestuale e attribuzione della minaccia
Eseguita dopo la valutazione iniziale , questa fase aggiunge profondità e contesto agli avvisi.
I sistemi automatizzati di attribuzione degli attacchi acquisiscono i flussi di dati CTI (Crisis Test Information), estraggono caratteristiche comportamentali e temporali e calcolano punteggi di similarità tra gli incidenti. Gli algoritmi di clustering associano quindi le intrusioni ad attori di minacce noti (come ad esempio APT41 , Mozi o Lazarus ) in base alla sovrapposizione dei modelli.
Esempio concreto:
Gli agenti AI Chronicle, Mandiant e Gemini acquisiscono autonomamente dati di telemetria e feed CTI , arricchiscono gli avvisi con il contesto degli IOC (ad esempio, reputazione IP, hash di malware) e confrontano i modelli comportamentali con le tattiche note degli attori delle minacce dal framework MITRE ATT&CK.
In questo contesto di agenzia:
- Rilevamento: un agente di intelligenza artificiale rileva il movimento laterale utilizzando gli account di servizio .
- Arricchimento: Arricchisce automaticamente l'avviso con dati provenienti dai log di Chronicle , dall'inventario delle risorse e dalle informazioni sulle minacce di Mandiant .
- Attribuzione: Un secondo agente associa questa attività a catene di intrusioni storiche attribuite a un gruppo noto (ad esempio, APT41 ).
13. Escalation e passaggio di consegne
- Traduzione/semplificazione degli avvisi : converte gli avvisi tecnici in riepiloghi di facile comprensione per gli analisti.
- Gestione automatica dei ticket e assegnazione degli analisti : crea ticket e instrada gli incidenti al livello o al team appropriato.
14. Azioni di risposta proattiva
In SecOps, gli agenti isolano gli endpoint, disabilitano gli account o interrompono i processi dannosi. Questi sistemi mirano a:
- Interroga automaticamente i log utilizzando il linguaggio naturale o trigger contestuali
- Eseguire playbook automatizzati per indagini e procedure di escalation
- Adatta i flussi di lavoro in tempo reale in base a nuove evidenze o a una logica modificata.
- Genera infrastruttura come codice (ad esempio, Terraform, Pulumi) per la bonifica
- Redige e modifica le regole di rilevamento sulla base delle informazioni ricavate dalle indagini.
Esempio concreto:
Google ha sviluppato l' agente SOC Manager , che sfrutta più sub-agenti per eseguire un piano di risposta agli incidenti strutturato per il rilevamento del malware. 16
Struttura del progetto agentico:
Nella fase finale del piano di risposta agli incidenti (Fase 5: Completamento), gli IOC (Indicatori di Compromissione) sono stati bloccati in modo proattivo dall'agente SOC Manager mediante l'esecuzione di un runbook di contenimento automatizzato (vedi sotto).
Fonte:
Mandiant e Google Sicurezza Cloud 17
15. Caccia alle minacce
Gli agenti impegnati nella caccia alle minacce si prefiggono di:
- Eseguire scansioni continue per individuare anomalie nei log di identità, di rete e del cloud.
- Automatizza le attività di ricerca ripetitive , come la ricerca di IOC o il rilevamento di modelli.
- Individua le minacce sconosciute confrontando il comportamento con i parametri di riferimento storici e l'attività dei pari.
Esempio concreto:
I ricercatori hanno sviluppato un sistema MITRE ATT&CK Driven Threat Hunting Automated by Local LLM , in cui agenti di intelligenza artificiale collaborano per generare regole Sigma per il rilevamento delle minacce.
In questo esempio, un utente inserisce una richiesta (ad esempio, "Si prega di generare una regola Sigma per la ricerca di Kerberoasting" ) tramite un'interfaccia utente web.
L'agente 1 recupera i metodi di rilevamento pertinenti da MITRE ATT&CK, mentre l'agente 2 utilizza questo input per generare regole Sigma sensibili al contesto utilizzando un modello linguistico. 18
16. Test automatizzati di software e applicazioni
Gli agenti di test basati sull'IA creano ed eseguono test unitari, di integrazione, di vulnerabilità e di performance senza un intervento manuale estensivo. Tuttavia, la creazione di questi sistemi di IA richiede ingenti risorse, in quanto necessita di una notevole potenza di calcolo.
Esempio concreto:
Copilot di pcloudy fornisce script di test Selenium, individua i browser disponibili su cui eseguire i test e ne effettua l'esecuzione. 19
Per saperne di più: Assistenti IA aziendali , Strumenti per la creazione di agenti IA , Agenti IA open source .
Agenti di intelligenza artificiale come personaggi di gioco dalle sembianze umane
Gli agenti IA migliorano i personaggi non giocanti (NPC) e altri processi agentici nel mondo di gioco, eseguendo comportamenti tipici degli NPC, gestendo il gameplay e l'adattabilità, e generando contenuti procedurali .
17. Personaggi non giocanti (PNG) agentici
Nei videogiochi, gli agenti di intelligenza artificiale completamente autonomi offrono comportamenti e modalità di gioco simili a quelli umani per i personaggi non giocanti (NPC).
Esempio concreto:
I ricercatori hanno creato una piccola città virtuale popolata da IA, costruendo un ambiente sandbox simile a The Sims con 25 agenti, chiamato " Stanford AI Village ".
In questo villaggio, gli utenti possono osservare e interagire con gli agenti mentre condividono notizie, costruiscono relazioni e organizzano attività di gruppo. 20
Ecco una panoramica dei componenti e delle idee chiave alla base di questi concetti:
- Script comportamentali : gli agenti di Stanford AI Village utilizzano script predefiniti per azioni e reazioni. Questi possono includere comportamenti di base come interagire positivamente con altri personaggi non giocanti (NPC).
- Comportamento dinamico : i personaggi non giocanti (NPC) utilizzano l'intelligenza artificiale per adattare il proprio comportamento in base alle azioni del giocatore, rendendo il mondo di gioco più reattivo.
- Ricerca del percorso : i personaggi non giocanti (NPC) utilizzano algoritmi per navigare efficacemente nel mondo di gioco, trovando percorsi che aggirano gli ostacoli e inseguendo il giocatore.
18 Gioco in corso
Gli agenti di intelligenza artificiale giocano ai videogiochi o assistono i giocatori umani nel raggiungimento di obiettivi specifici sfruttando:
- Ricerca del percorso e navigazione: gli agenti di gioco esplorano gli ambienti di gioco, utilizzando tentativi ed errori per trovare le strategie ottimali. Ad esempio, apprendono percorsi di navigazione in labirinti complessi affinando continuamente il loro processo decisionale.
- Emulazione degli input: gli agenti di gioco emulano gli input, come la pressione dei tasti della tastiera, i movimenti del mouse o i comandi del gamepad. Questo permette loro di interagire con il gioco come farebbe un giocatore umano.
- Adattabilità del gameplay: gli agenti analizzano lo stile di gioco di un giocatore e adattano di conseguenza il mondo di gioco, le interazioni e la progettazione delle missioni. Ad esempio, un giocatore che predilige la furtività potrebbe incontrare meno sfide di combattimento diretto.
Esempio concreto:
Google Il sistema multi-agente scalabile e istrutbile (SIMA) di DeepMind naviga e interagisce con le situazioni di gioco. SIMA mira a giocare a titoli come No Man's Sky e Goat Simulator.
Fonte: Google 22
19. Generazione procedurale di contenuti
Gli agenti IA sono altamente capaci di generare algoritmicamente enormi quantità di contenuti di gioco, come ad esempio:
- Terreni e paesaggi
- scenari di combattimento
- Design dei personaggi
- Paesaggi sonori e musica
Esempio concreto:
No Man's Sky , un gioco d'avventura, utilizza la generazione procedurale per creare interi pianeti con:
- Topografia varia (ad esempio, montagne, valli, canyon).
- Biomi unici (ad esempio, deserti, foreste, oceani).
- Modelli meteorologici dinamici (ad esempio, temporali, precipitazioni). 23
Agenti di intelligenza artificiale come creatori di contenuti
Gli agenti di intelligenza artificiale automatizzano la creazione, la modifica e la pubblicazione dei contenuti. Questi agenti assistono gli scrittori umani e generano contenuti in modo indipendente. Alcune applicazioni degli assistenti di scrittura basati sull'IA includono:
20. Scrittura narrativa automatizzata
Gli agenti di intelligenza artificiale scrivono una narrazione, delineando i capitoli, redigendo i contenuti e perfezionando la prosa.
Esempio concreto:
In un progetto di agenti AI su GitHub , 10 agenti AI specializzati hanno lavorato in modo autonomo per scrivere un romanzo di 100.000 parole (circa 300 pagine) senza alcun intervento umano. Alcuni esempi di questi 10 agenti includono:
- Responsabile delle specifiche : analizza i requisiti della storia e garantisce la coerenza narrativa.
- Responsabile della produzione : genera contenuti e implementa modifiche creative.
- Agente di gestione : coordina gli agenti e monitora il flusso creativo.
- Agente di duplicazione : impedisce la ridondanza e la duplicazione dei contenuti.
Ecco una diretta streaming che mostra come gli agenti creano il romanzo :
21. Redazione di relazioni o proposte tecniche
Gli agenti di intelligenza artificiale redigono autonomamente rapporti tecnici, tra cui:
- Rapporti di ingegneria
- proposte di progetto
- Articoli di ricerca
- Specifiche del prodotto
Esempio concreto:
ParagraphAI , un assistente di scrittura basato sull'intelligenza artificiale, redige relazioni tecniche di ingegneria delineando la tempistica, il budget, le risorse e il personale necessari. 25
22. Generazione di articoli basata sulla conoscenza
Gli agenti attingono informazioni da banche dati come Wikipedia, manuali di prodotto o riviste accademiche per creare una panoramica completa di un argomento specifico.
Esempio concreto:
Perplexity Pages trasforma i risultati di ricerca generati dall'IA in pagine Wikipedia strutturate. 26
23. Generazione di dashboard e diagrammi
Gli agenti generano componenti UI/UX, diagrammi di sistema e diagrammi di flusso sulla base di prompt testuali, semplificando il processo di progettazione.
Esempio concreto:
FigJam AI utilizza prompt di testo per generare:
- Dashboard per riunioni ed esercizi di gruppo
- Diagrammi e schemi di flusso
- Sequenze temporali visive e diagrammi di Gantt 27
Agenti di intelligenza artificiale come assistenti assicurativi
Gli agenti automatizzano la revisione, l'approvazione e il rilevamento delle frodi relative alle richieste di risarcimento, snellendo l'intero ciclo di vita della gestione dei sinistri. Ad esempio, una grande compagnia assicurativa automatizza circa il 90% delle richieste di risarcimento per incidenti automobilistici individuali integrando agenti di intelligenza artificiale personalizzati nel proprio flusso di lavoro. 28
24. Gestione completa delle richieste di risarcimento
Una volta inviata una richiesta, un sistema di intelligenza artificiale agente estrae i dati rilevanti dai moduli inviati, verifica i dettagli confrontandoli con i database esistenti e segnala eventuali incongruenze o potenziali segnali di frode.
Esempio concreto:
La Power Platform di Microsoft automatizza un modulo di richiesta di risarcimento assicurativo:
Ecco la Power Platform di Microsoft :
- Documenti del modulo di richiesta acquisiti, come le selezioni delle caselle di controllo e i testi.
- Modulo di richiesta caricato nell'app di gestione dei contenuti di SharePoint .
- Dati estratti dal modulo di richiesta di risarcimento , come l'ID della richiesta e i valori delle caselle di controllo (ad esempio, tipo di richiesta, numero di polizza).
- Integrato con Dataverse per l'archiviazione dei dati per salvare i dati estratti (inclusi i valori delle caselle di controllo) in Microsoft Dataverse.
- I flussi di lavoro elaborati nei moduli , ad esempio, utilizzavano gli agenti di Power App per approvare o rifiutare le richieste.
25. Assicurazione
Agentic AI automatizza la sottoscrizione delle polizze con agenti specializzati, tra cui un agente di valutazione del rischio per la stima della probabilità di sinistro e un agente di determinazione dei prezzi per gli adeguamenti dinamici dei premi, ecc.
Esempio concreto:
Gli agenti di Akira AI automatizzano la sottoscrizione delle polizze assicurative e la valutazione del rischio attraverso un sistema multi-agente, in cui ogni agente è specializzato in un aspetto critico della sottoscrizione:
- Agente di raccolta dati: raccoglie dati sia strutturati che non strutturati.
- Agente di valutazione del rischio: analizza i dati storici e le informazioni del richiedente per prevedere la probabilità di richieste di risarcimento.
- Agente di rilevamento frodi: individua anomalie o schemi sospetti nelle richieste di rimborso e nelle domande.
- Agente di prezzo: suggerisce un prezzo basato su fattori quali le condizioni di mercato, i prezzi della concorrenza e il comportamento dei clienti. 30
26. Risoluzione personalizzata delle politiche
Gli agenti comunicano al contraente lo stato della richiesta di risarcimento e i passaggi successivi, inclusa l'eventuale documentazione aggiuntiva richiesta, gli aggiornamenti sull'approvazione/il rifiuto o i dettagli relativi al pagamento.
Agenti di intelligenza artificiale come assistenti delle risorse umane (HR)
Le operazioni delle risorse umane spesso comportano numerose attività ripetitive, come la selezione dei curriculum, che possono essere automatizzate. Ecco alcuni esempi chiave di intelligenza artificiale applicata alle operazioni delle risorse umane:
27. Screening dei curriculum
I flussi di lavoro di Agentic automatizzano il processo di selezione, filtrano le competenze rilevanti e assegnano automaticamente i punteggi in base ai criteri predefiniti.
Esempio concreto:
PepsiCo utilizza strumenti di intelligenza artificiale per classificare i candidati in base al grado di corrispondenza tra le loro competenze e i requisiti richiesti per la posizione. 31
28. Pianificazione dei colloqui
Gli agenti possono occuparsi della programmazione dei colloqui e del coordinamento tra candidati e responsabili delle assunzioni per individuare gli orari ottimali.
Esempio concreto:
L'assistente HR di LinkedIn si occupa di attività quotidiane come la sintesi delle descrizioni delle posizioni aperte, la ricerca di candidati e lo svolgimento di colloqui di preselezione di base. 32
29. Automazione della gestione delle buste paga
Gli addetti all'elaborazione delle buste paga calcolano gli stipendi, gestiscono le detrazioni e si occupano delle ritenute fiscali. Si integrano con i sistemi informativi per le risorse umane (HRIS) e con i software di contabilità per garantire accuratezza e conformità agli standard retributivi.
Scopri di più sulle soluzioni di automazione finanziaria come:
- Casi d'uso e strumenti RPA per il settore finanziario
- Strumenti di benchmarking per la finanza LLM
- Strumenti finanziari basati sull'IA agentiva
Esempio concreto:
Il sistema di gestione paghe multi-agente di Akira AI automatizza ogni aspetto del ciclo di elaborazione delle paghe. Il sistema utilizza diversi agenti, tra cui:
Fonte: Akira AI 33
In questo caso, il sistema di gestione delle buste paga multi-agente di Akira AI utilizza diversi agenti, tra cui:
- Agente di acquisizione e preelaborazione dati : utilizza metodi di estrazione dati per ripulire i dati provenienti da sistemi HR e finanziari.
- Agente di calcolo paghe : automatizza i calcoli relativi alle paghe, inclusi stipendi, detrazioni e bonus.
- Agente di segnalazione di conformità : rileva i problemi di conformità utilizzando l'apprendimento automatico.
- Agente di risoluzione delle query: risolve i problemi relativi alle buste paga utilizzando RAG .
Agenti di intelligenza artificiale come assistenti al servizio clienti
I chatbot tradizionali rispondono a domande di base, ma spesso si scontrano con un ostacolo quando si tratta di aiutare concretamente il cliente. Gli strumenti di assistenza clienti basati su agenti cambiano questa situazione:
- Interpretare richieste complesse e ricche di sfumature , anche quando le domande sono vaghe o articolate.
- Funzionamento impeccabile su canali di chat, voce ed e-mail, con recupero di dati da profili cliente, cronologia ordini e basi di conoscenza.
- Conservare il contesto delle interazioni precedenti , consentendo risposte più informate e personalizzate.
- Coinvolgere il cliente in modo proattivo , ad esempio inviando promemoria per controlli o follow-up prima che il cliente avvii il contatto.
30. Rispondere alle chiamate dei clienti:
Quando un cliente chiama per una richiesta, gli agenti basati sull'intelligenza artificiale elaborano la chiamata utilizzando il linguaggio naturale.
Esempio concreto:
L'agente AI Ada risponde alle chiamate dei clienti:
31. Rispondere alle richieste dei clienti
Gli agenti basati sull'intelligenza artificiale forniscono risposte contestualizzate o indirizzano i clienti alle risorse appropriate per ulteriore assistenza.
32. Invio di SMS di follow-up e informativi
Dopo un'interazione, gli agenti inviano messaggi SMS per dare seguito ai contatti con i clienti.
33. Generazione e ottimizzazione delle FAQ
Agenti:
- Genera e aggiorna automaticamente le FAQ in base alle interazioni in tempo reale con i clienti e alla cronologia dei ticket.
- Integrazione con CRM, chat e strumenti di knowledge base per identificare le domande ricorrenti.
Agenti di intelligenza artificiale come assistenti alla ricerca
Gli agenti di intelligenza artificiale, in qualità di assistenti alla ricerca, vengono utilizzati in diversi campi per supportare l'analisi dei dati, la revisione della letteratura, la formulazione di ipotesi e la progettazione sperimentale.
Esempi concreti:
1. La ricerca approfondita di OpenAI utilizza il ragionamento per sintetizzare grandi quantità di informazioni online e completare ricerche in più fasi a livello di dottorato quando si eseguono ricerche di grandi dimensioni utilizzando o3 e DeepSeek . 35 36
In un esperimento in cui i ricercatori hanno chiesto a Deep Research di condurre un progetto reale con istruzioni dettagliate, Deep Research ha:
- Prima di iniziare, sono state poste domande di approfondimento per chiarire la portata e i dettagli del progetto di ricerca.
- Risultati sintetizzati da 22 fonti, basati su rapporti accademici e di settore. 37
2. Al sistema di supporto alle decisioni cliniche (CDS) di ChemicalQDevice è stato richiesto di eseguire un flusso di lavoro agentico per la scoperta di farmaci. In questo esempio, il sistema di ChemicalQDevice:
- Ho analizzato un'enorme quantità di letteratura clinica proveniente da diversi set di dati.
- Esecuzione di codice automatizzato con strumenti come GitHub Actions.
- Ho utilizzato l'intelligenza artificiale generativa (ad esempio, GPT-4 o modelli personalizzati) per generare ipotesi, suggerire progetti sperimentali e scrivere rapporti di ricerca. 38
3. Il sistema di flusso di lavoro end-to-end basato su agenti, otto-SR , sfrutta i modelli di apprendimento per studi (LLM) per condurre ricerche bibliografiche, applicare criteri di inclusione/esclusione, estrarre dati strutturati ed eseguire meta-analisi. 39
Il sistema Deep Research ChemicalQDevice di OpenAI e otto-SR possono essere utilizzati in diversi casi d'uso agentici, come indicato di seguito:
34. Revisione della letteratura e scoperta della conoscenza
Ricerca autonoma in banche dati accademiche, riviste e archivi di ricerca online (ad esempio, Scholar, PubMed) per raccogliere studi, articoli e documenti pertinenti relativi a specifici argomenti o ipotesi di ricerca.
35. Generazione e verifica delle ipotesi
Generare in modo proattivo ipotesi di analisi basate su modelli presenti nei dati e testarle (attività che in genere viene svolta da analisti e utenti aziendali).
36. Data mining e analisi
Manipolazione di dati strutturati e non strutturati provenienti da diverse fonti, come database di ricerca, social media, brevetti o risultati di studi clinici, per fornire informazioni sulle tendenze emergenti.
37. Visualizzazione e presentazione dei dati
Generare rappresentazioni visive significative di set di dati complessi.
Agenti di intelligenza artificiale come utenti di computer
L'obiettivo di "Utilizzo del computer" è consentire all'intelligenza artificiale di interagire con un computer come farebbe una persona. Ciò offre la flessibilità di eseguire attività digitali senza utilizzare API specifiche del sistema operativo o del web.
Esistono due approcci affinché gli agenti di intelligenza artificiale svolgano compiti simili a quelli umani:
- Esecuzione di azioni dell'interfaccia utente grafica (GUI) del sistema operativo ( Claude di Anthropic, OmniParser di Microsoft, ecc .).
- Navigazione web ( OpenAI Operator, Kura AI, Runner H , HyperWriteAI, MultiOn Agent Q, ecc) .
Esempi di strumenti:
- Il nuovo strumento Operator di OpenAI consente agli agenti IA di completare attività su vari siti web, come l'acquisto di cibo per animali domestici. 40
- Kura AI e Runner H mirano a completare le attività utilizzando i browser web. 41 42
- HyperWriteAI si propone di compilare moduli di testo, cliccare su pulsanti e selezionare voci di menu per effettuare un ordine online. 43
- L'OmniParser di Microsoft migliora la comprensione delle interfacce visive da parte degli agenti per l'automazione delle GUI. 44
38. Compilazione di moduli e automazione web
Gli agenti navigano tra le pagine web, cliccano sui campi e compilano i moduli in base alle indicazioni dell'utente o a dati strutturati.
Esempio concreto:
39. Generazione e modifica dei documenti
Gli agenti aprono i file, apportano modifiche, rinominano, organizzano e salvano documenti in ambienti locali o cloud.
Esempio concreto:
A Claude di Anthropic viene chiesto di "Generare 25 righe di spese di esempio, salvarle in un foglio di calcolo e quindi aprire il foglio di calcolo".
In questo esempio, Claude:
- Ho aperto il file CSV nell'applicazione LibreOffice Calc.
- Ho creato un file CSV con 25 righe di dati di spesa a titolo di esempio.
- Ho installato il foglio di calcolo LibreOffice Calc. 46
40. Ricerca sul web e raccolta di dati strutturati
A differenza dei semplici script di automazione, gli agenti di ricerca del deep web interpretano le informazioni non strutturate presenti su più pagine e restituiscono approfondimenti in un formato strutturato.
Esempio concreto:
Deep Research di OpenAI, una nuova funzionalità di agenzia all'interno di ChatGPT progettata per piani di ricerca web multi-fase e ad alto contesto, naviga e sintetizza informazioni provenienti da più fonti per rispondere a query complesse.
41. Operazioni CLI ed esecuzione di script
Gli agenti di programmazione basati su riga di comando, come Aider, progettati per flussi di lavoro di sviluppo basati su terminale, eseguono comandi di shell, installano software, avviano script e interpretano gli output nelle interfacce del terminale.
Esempio concreto:
Aider, un agente di codifica AI nativo da riga di comando, viene utilizzato dagli sviluppatori per effettuare il refactoring dei codebase ed eseguire comandi shell come l'esecuzione di suite di test (pytest, npm test). L'agente interpreta gli output del terminale, corregge gli errori in modo iterativo ed esegue il commit delle modifiche direttamente nei repository Git. 48
42. Navigazione e coordinamento di app multimodali
Gli agenti GUI unificati (ad esempio, i prototipi dell'operatore OpenAI ) possono passare da un'applicazione all'altra.
Esempio concreto:
Per testare un caso d'uso di consegna degli ordini, ho fornito una semplice richiesta di acquisto da Open Operator: Aiutami ad acquistare una federa per cuscino in stile boho a meno di 30 dollari .
Agenti di flusso di lavoro autonomi (attività a lungo termine)
Gli agenti di pianificazione con memoria e utilizzo di strumenti (ad esempio, Auto-GPT, Agente Q con definizione degli obiettivi) eseguono obiettivi a più fasi attraverso diversi strumenti (ad esempio, raccogliere input, intraprendere azioni, rivedere il piano), prendendo decisioni in tempo reale.
Esempio concreto:
In questa analisi del report finanziario in più fasi, all'agente di pianificazione basato sull'IA viene assegnato il compito di: "Analizzare i risultati finanziari dell'ultimo trimestre e preparare un riepilogo per il team finanziario".
All'agente viene chiesto di ottenere:
- Ultime notizie aziendali (le 3 principali)
- Prezzo attuale delle azioni della società (
AAPL) - Informazioni sull'azienda (ad esempio, profilo aziendale, capitalizzazione di mercato, settore)
- Prezzi storici delle azioni (intervallo di 1 giorno nell'ultimo mese)
- Raccomandazioni degli analisti (ad es. rating di acquisto/mantenimento/vendita)
Ecco il risultato del rendiconto finanziario:
Esempio concreto:
L'agente Q di MultiOn sta prenotando un volo.
Creazione di agenti di intelligenza artificiale
Il passaggio da applicazioni di base basate su agenti, come le ricerche meteo in linguaggio naturale utilizzando strumenti come LangChain, a casi d'uso più complessi e autonomi come lo sviluppo di app (ad esempio, la generazione di un gioco del tris con l'editor AI Cursor) ha comportato le seguenti sfide:
- Gestione della complessità nell'esecuzione dei compiti
- Standardizzare i modelli che guidano il loro processo decisionale.
- Integrare opzioni multiple e selezionare l'azione ottimale per eseguire un'attività (ad esempio, "Devo visualizzare questa schermata o un'altra in base all'input dell'utente?").
- Interfacciamento con sistemi esterni e API
43. Generazione di agenti IA personalizzati:
I framework per la creazione di agenti di intelligenza artificiale aiutano ad affrontare queste sfide fornendo:
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- Modelli decisionali e di ragionamento (ad esempio, apprendimento automatico o modelli probabilistici) per standardizzare gli schemi e integrare opzioni multiple.
- Strumenti di accesso e integrazione dei dati (ad esempio, connettori API) per interfacciarsi con sistemi e API esterni.
Esempio concreto:
Creazione di una guida di viaggio personalizzata per la Slovenia con Microsoft 365:
FAQ
Sebbene le aziende stiano conducendo numerosi PoC sull'argomento, il costo degli errori è piuttosto elevato in molti flussi di lavoro aziendali. La natura probabilistica dei LLM ne riduce l'affidabilità e rallenta l'adozione degli agenti negli ambienti di produzione.
L'IA agentica è il framework generale che consente ai sistemi di IA di risolvere problemi con una supervisione minima. All'interno di questo framework, gli agenti di IA sono i singoli componenti responsabili dell'esecuzione autonoma di compiti specifici.
Mentre l'IA agentiva comprende gli obiettivi dell'utente e orchestra il processo di risoluzione dei problemi, gli agenti di IA eseguono i compiti.
Processo decisionale: opera con un minimo intervento umano valutando le situazioni e scegliendo le azioni in base a obiettivi predefiniti e a un contesto in continua evoluzione.
Risoluzione dei problemi: segue un ciclo in quattro fasi: percepire → ragionare → agire → apprendere .
Autonomia: i sistemi di IA agentica agiscono in modo indipendente, apprendendo e migliorando nel tempo.
Interattività: interagisce in modo proattivo con l'ambiente circostante, adattando le proprie azioni in tempo reale (ad esempio, le auto a guida autonoma prendono decisioni di guida dinamiche).
Pianificazione: Capacità di attuare strategie articolate in più fasi, che consentono di risolvere compiti complessi e raggiungere obiettivi a lungo termine.
L'intelligenza artificiale generativa crea contenuti su richiesta, mentre l'intelligenza artificiale agentiva persegue gli obiettivi in modo indipendente.
L'intelligenza artificiale generativa crea contenuti originali in base alle richieste dell'utente. È reattiva , ovvero risponde a input specifici dell'utente. Strumenti come ChatGPT e GitHub Copilot sono esempi popolari.
L'IA agentica, al contrario, è progettata per agire in modo autonomo . Combina i modelli lineari linguistici (LLM) con strumenti come l'apprendimento per rinforzo e la rappresentazione della conoscenza per prendere decisioni, pianificare le azioni e adattarsi alle situazioni in continua evoluzione. È proattiva , capace di avviare e completare compiti complessi.
Collegamenti di riferimento
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