36 esempi reali di agenti AI

Sebbene gli agenti AI abbiano fatto notizia in tutto il mondo, gli esempi concreti di agenti AI non sono sempre evidenti.

In questo articolo ti guiderò tra i tipi di agenti IA con esempi per ciascuno.

Tieni però presente che, anche se sono suddivisi per tipologia, la maggior parte dei sistemi IA avanzati combina più tipi di agenti IA.

Ad esempio, nella gestione delle catene di approvvigionamento tramite IA, si utilizzano diversi tipi di agenti per ottimizzare logistica, gestione dell’inventario, stoccaggio e consegne. Lo stesso vale per le auto a guida autonoma: si combinano agenti basati sull’utilità, agenti orientati agli obiettivi, agenti riflessivi basati su modelli e agenti di apprendimento per gestire processi complessi.

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Ma per partire dai principi di base, vediamo cosa mira a realizzare ciascun tipo di agente IA, con alcuni esempi di come si manifesta già nel mondo reale.

Anche se non hai un’auto a guida autonoma o non lavori in un magazzino potenziato dall’IA, probabilmente hai già interagito con bot aziendali agentici come:

• Agenti IA per l’e-commerce che effettuano ordini, forniscono aggiornamenti sulle spedizioni e suggeriscono prodotti personalizzati agli utenti.
• Chatbot per l’assistenza clienti che rispondono alle domande frequenti, gestiscono rimborsi e risolvono problemi tecnici (come in questo esempio di Ruby Labs).
• Agenti per la generazione di lead che chattano, qualificano i potenziali clienti e fissano appuntamenti (come in questo esempio di Waiver Consulting Group).
• Chatbot per le vendite e funzioni di marketing, come la generazione di lead tramite IA o altri modi di usare l’IA nelle vendite.

Ma non tutti gli agenti IA sono creati da esperti tecnici. In realtà, con le nuove piattaforme di sviluppo IA è piuttosto semplice progettare e distribuire il proprio agente IA personalizzato.

Se sei interessato a creare il tuo agente IA, puoi farlo oggi stesso seguendo il nostro tutorial per costruire un agente IA.

Ora vediamo i 9 tipi di agenti IA e 36 esempi reali del loro utilizzo.

1. Agenti basati sull’utilità

A differenza degli agenti più semplici che si limitano a reagire agli stimoli ambientali, gli agenti basati sull’utilità valutano le possibili azioni in base all’utilità attesa. Prevedono quanto ogni opzione sia utile o vantaggiosa rispetto all’obiettivo prefissato.

Gli agenti basati sull’utilità eccellono in ambienti decisionali complessi con molteplici possibili risultati – come bilanciare diversi rischi per prendere decisioni di investimento, o valutare gli effetti collaterali delle opzioni di trattamento.

La funzione di utilità di questi agenti intelligenti è una rappresentazione matematica delle loro preferenze. La funzione di utilità si applica al mondo circostante, decidendo e classificando quale opzione è la più preferibile. L’agente di utilità può quindi scegliere l’azione ottimale.

Poiché possono elaborare grandi quantità di dati, sono utili in qualsiasi settore che richieda decisioni di grande importanza.

Trading finanziario

Gli agenti basati sull’utilità sono adatti ai mercati azionari e delle criptovalute: possono comprare o vendere in base ad algoritmi che mirano a massimizzare i rendimenti o minimizzare le perdite. Questo tipo di funzione può considerare sia dati storici che dati di mercato in tempo reale.

Sistemi di prezzo dinamico

Hai mai pagato di più per un Uber o Lyft quando piove? Questo è un esempio di agente basato sull'utilità: possono modificare i prezzi in tempo reale per voli, hotel o servizi di ride-sharing, in base alla domanda, alla concorrenza o al momento della prenotazione.

Controller per Smart Grid

Questi tipi di agenti intelligenti sono il ‘cervello’ delle smart grid: sono agenti basati sull’utilità che controllano la distribuzione e l’immagazzinamento dell’energia elettrica.

Ottimizzano l’uso delle risorse in base alle previsioni di domanda e ai prezzi dell’energia per migliorare l’efficienza e ridurre i costi.

Raccomandazioni di contenuti personalizzati

Finisci di guardare un film e Netflix te ne consiglia altri 3 simili.

Servizi di streaming come Netflix e Spotify usano agenti basati sull'utilità per suggerire contenuti simili agli utenti. L'utilità ottimizzata qui è la probabilità che tu ci clicchi sopra.

2. Agenti basati su obiettivi

Gli agenti AI basati su obiettivi sono – come suggerisce il nome – progettati per raggiungere obiettivi specifici tramite l’intelligenza artificiale.

Invece di rispondere semplicemente agli stimoli, questi agenti razionali sono in grado di considerare le conseguenze future delle proprie azioni, così da prendere decisioni strategiche per raggiungere i loro obiettivi.

A differenza degli agenti riflessi semplici, che rispondono direttamente agli stimoli in base a regole condizione-azione, gli agenti basati su obiettivi valutano e pianificano le azioni per raggiungere i loro scopi.

Ciò che li distingue dagli altri tipi di agenti intelligenti è la loro capacità di combinare lungimiranza e pianificazione strategica per raggiungere risultati specifici.

Roomba

I robot aspirapolvere – come il famoso Roomba – sono progettati con un obiettivo specifico: pulire tutte le superfici accessibili. Questo agente basato su obiettivi ha uno scopo semplice e lo svolge bene.

Tutte le decisioni prese da questo agente basato su obiettivi (come quando ruotare) sono guidate da questo scopo principale. I gatti che si siedono sopra sono solo un extra.

Software di project management

Anche se può usare un agente basato sull’utilità, il software di project management di solito si concentra sul raggiungimento di un obiettivo specifico del progetto.

Questi agenti AI spesso pianificano attività e allocano risorse per ottimizzare il lavoro del team e completare un progetto nei tempi previsti. L’agente valuta il percorso più probabile per il successo e agisce per conto del team.

AI nei videogiochi

Nei giochi di strategia e di ruolo, i personaggi controllati dall'IA agiscono come agenti basati su obiettivi: i loro scopi possono andare dalla difesa di una posizione alla sconfitta di un avversario.

Questi agenti AI sofisticati valutano diverse strategie e risorse – quale attacco usare, quale potenziamento attivare – per raggiungere il loro obiettivo.

3. Agenti riflessi basati su modello

Quando devi adattarti a informazioni che non sono sempre visibili o prevedibili, gli agenti riflessivi basati su modelli sono lo strumento giusto.

A differenza degli agenti riflessi semplici che reagiscono solo alle percezioni attuali, gli agenti riflessi basati su modello mantengono uno stato interno che consente loro di prevedere ambienti parzialmente osservabili. Si tratta di un modello interno della parte del mondo rilevante per i loro compiti.

Questo modello viene costantemente aggiornato con dati in arrivo dall'ambiente, così che l'agente AI possa fare inferenze su parti sconosciute dell'ambiente e anticipare condizioni future.

Valutano i possibili risultati delle loro azioni prima di decidere, permettendo loro di gestire le complicazioni. Questo è particolarmente utile in compiti complessi, come guidare un’auto in città o gestire un sistema smart home automatizzato.

Grazie alla capacità di combinare conoscenze pregresse e dati in tempo reale, gli agenti riflessivi basati su modelli possono ottimizzare le proprie prestazioni, qualunque sia il compito. Come un essere umano, possono prendere decisioni contestuali, anche in condizioni imprevedibili.

Veicoli autonomi

Anche se queste auto rientrano in diverse tipologie di agenti intelligenti, sono un buon esempio di agenti riflessi basati su modello.

Sistemi complessi come traffico e movimenti pedonali sono proprio il tipo di sfida per cui sono progettati gli agenti riflessivi basati su modelli.

Il loro modello interno viene utilizzato per prendere decisioni in tempo reale sulla strada, come frenare quando un'altra auto passa con il rosso o rallentare bruscamente se quella davanti fa lo stesso. Il loro sistema interno si aggiorna costantemente in base agli input ambientali: altre auto, attività ai passaggi pedonali, condizioni meteo.

Sistemi di irrigazione moderni

Gli agenti riflessi basati su modelli sono il motore dei moderni sistemi di irrigazione. La loro capacità di rispondere a feedback ambientali imprevisti è perfetta per condizioni meteorologiche e livelli di umidità del suolo.

Il modello interno dell’agente AI rappresenta e prevede diversi fattori ambientali, come i livelli di umidità del suolo, le condizioni meteorologiche e le esigenze idriche delle piante.

Questi agenti raccolgono continuamente dati dai sensori nei loro campi, incluse informazioni in tempo reale su umidità, temperatura e precipitazioni.

Analizzando questi dati, l'agente riflesso basato su modello può decidere quando irrigare, quanta acqua distribuire e quali zone di un campo richiedono maggiore attenzione. Questa capacità predittiva permette al sistema di irrigazione di ottimizzare l'uso dell'acqua, garantendo alle piante ciò di cui hanno bisogno per crescere (senza sprechi).

Sistemi di automazione domestica

Il modello interno qui è quello dell’ambiente domestico: questi sistemi vengono aggiornati continuamente con dati dai sensori e utilizzano queste informazioni per prendere decisioni.

Un termostato rileva i cambiamenti di temperatura e si regola di conseguenza. Oppure un sistema di illuminazione può rilevare il buio esterno e adattarsi – dato che il buio può essere dovuto alla notte o a un temporale improvviso, serve un agente intelligente che sappia sia anticipare che reagire alle differenze.

4. Agenti che apprendono

Gli agenti di apprendimento si distinguono per la loro capacità di adattarsi e migliorare nel tempo in base alle esperienze fatte.

A differenza degli agenti IA più statici che operano solo su regole o modelli pre-programmati, un agente che apprende può evolvere il proprio comportamento e le proprie strategie. Grazie a questa componente di apprendimento, sono spesso utilizzati in ambienti in evoluzione.

Rilevamento frodi

I sistemi di rilevamento delle frodi funzionano raccogliendo continuamente dati e adattandosi per riconoscere i modelli fraudolenti in modo sempre più efficace. Poiché i truffatori cambiano costantemente tattica, anche gli agenti antifrode devono adattarsi di continuo.

Raccomandazione di contenuti

Piattaforme come Netflix e Amazon utilizzano un sistema dotato di un agente di apprendimento per migliorare i suggerimenti su film, serie e prodotti.

Anche se il tuo profilo dice che dovresti preferire film horror e thriller, se improvvisamente passi alle commedie romantiche, i suggerimenti si adatteranno. Proprio come noi, impara continuamente.

Software di riconoscimento vocale

Applicazioni come Google Assistant e Siri utilizzano un agente di apprendimento per comprendere meglio i nostri tentativi confusi di comunicare con loro.

È grazie agli agenti di apprendimento che questi sistemi migliorano nella comprensione di accenti e slang – così possiamo chiedere a Siri cose come: “Och, Siri, puoi trovarmi la friggitoria più vicina per cena? Ho una fame tremenda!”

Termostati intelligenti adattivi

Anche i termostati intelligenti – come Nest – apprendono dal comportamento degli utenti, ad esempio quando sono in casa o fuori, e le temperature preferite.

Queste informazioni possono cambiare costantemente, quindi i termostati devono essere in grado di adattarsi nel tempo: per questo sono un altro esempio di agente che apprende.

5. Agenti gerarchici

Gli agenti gerarchici si distinguono dagli altri tipi di agenti AI soprattutto per il loro approccio strutturato e multilivello ai problemi.

Gli agenti gerarchici sono simili a una struttura organizzativa complessa, con diversi livelli decisionali. Gli agenti all’interno del sistema avranno aree di specializzazione differenti, risultando più efficienti nella gestione di compiti complessi e a più fasi.

Gli agenti gerarchici sono uno dei modi più complessi per distribuire agenti AI, poiché sono composti da più agenti AI più piccoli.

In una frase: Una struttura gerarchica di agenti riguarda il processo strutturato di presa di decisioni su diversi livelli di un sistema.

Robot per la produzione

Nei sistemi di produzione avanzati, agenti gerarchici orchestrano la linea di produzione.

Gli agenti di livello superiore pianificano e assegnano i compiti nel sistema, mentre quelli di livello inferiore controllano macchinari specifici come i bracci robotici per l’assemblaggio.

Ognuno può comunicare con l’altro per garantire un flusso produttivo senza intoppi – è il processo decisionale multilivello in azione.

Sistemi di controllo del traffico aereo

Questi sistemi utilizzano agenti gerarchici per gestire il flusso sicuro ed efficiente del traffico aereo. Poiché il compito è complesso e coinvolge molte funzioni, è necessario un sistema ad agenti gerarchici per una corretta esecuzione.

Gli agenti di livello superiore gestiscono il traffico regionale, mentre quelli di livello inferiore si occupano di compiti specifici come decolli, atterraggi e rullaggi nei singoli aeroporti.

Robot autonomi per magazzini

Gli agenti gerarchici gestiscono inventario e movimentazione dei pacchi nei magazzini potenziati dal machine learning.

Gli agenti di livello superiore ottimizzano la disposizione del magazzino e la distribuzione dell’inventario, mentre quelli di livello inferiore gestiscono singoli carrelli elevatori robotici e smistatori per eseguire le attività fisiche di movimentazione e organizzazione delle merci.

6. Agenti robotici

È proprio ciò che immaginiamo quando pensiamo a un agente intelligente: l’agente robotico.

Con un elemento prestazionale aggiuntivo, gli agenti robotici sono l'emblema degli agenti di intelligenza artificiale. Questi agenti intelligenti operano in un ambiente fisico, invece di esistere solo come software.

Queste incarnazioni fisiche degli agenti IA sono di solito dotate di sensori come telecamere o sensori tattili. Questo tipo di agente IA è particolarmente utile per compiti pericolosi o molto ripetitivi: può essere più efficiente ed economico affidare questi compiti a un agente di intelligenza artificiale.

Questo tipo di agente AI è combinato con altri tipi di intelligenza artificiale, così può svolgere fisicamente compiti utili o finalizzati, a volte all’interno di sistemi multi-agente o gerarchici.

Robot da catena di montaggio

Nelle linee di assemblaggio ci sono molti robot. Questi agenti AI svolgono attività come saldatura, verniciatura e assemblaggio di componenti, il tutto con grande precisione e velocità.

Essendo agenti intelligenti, possono ottimizzare i tempi di produzione mantenendo uno standard di prestazioni costante.

Robot chirurgici

La chirurgia è sia ad alto rischio che precisa, il che la rende ideale per gli agenti IA.

Agenti robotici come il sistema chirurgico da Vinci assistono i chirurghi durante procedure precise e minimamente invasive. Questi agenti AI non eseguono interventi in autonomia, ma ampliano le capacità del chirurgo.

Robot agricoli

I robot sono comunemente utilizzati nel ciclo agricolo, dalla semina alla raccolta, fino al monitoraggio delle condizioni dei campi.

Questi agenti AI aiutano ad aumentare la produttività, perché per una macchina è più facile piantare 10.000 semi di carota che farlo fare a un umano.

Robot di servizio

Il robot di servizio più famoso di tutti: esatto, è WALL-E. Un lontano secondo posto va ai robot da ristorante che portano direttamente al tavolo i tuoi ordini infiniti di sushi all you can eat.

Utilizziamo robot di servizio ovunque: aspirapolvere robotici, assistenza agli ospiti negli hotel e consegna di prodotti ai clienti in ogni tipo di attività.

7. Assistenti virtuali

Gli assistenti virtuali sono alimentati da elaborazione del linguaggio naturale e intelligenza artificiale – e forse sono gli esempi di agenti AI più familiari al grande pubblico.

Questi assistenti personali intelligenti comprendono e processano il linguaggio umano (grazie all’elaborazione del linguaggio naturale) per svolgere compiti come impostare promemoria e gestire email.

Questo tipo di agente AI include anche una componente di apprendimento: può imparare dalle interazioni con gli utenti, diventando sempre più personalizzato ed efficace nel tempo.

Siri

Uno dei primi assistenti virtuali mainstream, Siri è integrato nella maggior parte dei dispositivi Apple, inclusi iPhone, iPad, Mac e Apple Watch.

Siri aiuta in diverse attività, come effettuare chiamate, inviare messaggi, impostare promemoria, fornire indicazioni e rispondere a domande di cultura generale.

Alexa

Disponibile su dispositivi Amazon Echo e altri prodotti compatibili con Alexa, questo assistente virtuale riproduce musica, controlla dispositivi smart home, crea liste della spesa e fornisce aggiornamenti di notizie. E ha rovinato il nome 'Alexa' per le persone.

Google Assistant

Conosci questo programma agente dai telefoni Android e dai dispositivi Google Home. Google Assistant è eccellente nel recuperare informazioni dal web, programmare eventi, gestire prodotti smart home e facilitare la traduzione in tempo reale.

La sua profonda integrazione con i servizi Google lo rende particolarmente potente per attività che coinvolgono mappe, YouTube e funzionalità di ricerca.

8. Sistemi Multi-Agente

Il bello dei sistemi multi-agente sta nella loro diversità e nella ricchezza delle loro interazioni.

Gli agenti in questi sistemi sono spesso molto diversi tra loro, andando da semplici agenti software che filtrano dati a entità complesse che gestiscono funzioni critiche in smart grid o reti di trasporto.

Ogni agente opera in modo semi-autonomo ma è progettato per interagire con altri agenti, formando un ecosistema dinamico in cui il comportamento collettivo emerge dalle azioni individuali. Per questo tipo di programma agentico, la collaborazione è fondamentale.

Sistemi di gestione del traffico

Puoi trovare questi agenti intelligenti nella gestione del traffico: diversi agenti rappresentano semafori, telecamere di sorveglianza e sistemi informativi.

Questi agenti AI collaborano per ottimizzare il flusso del traffico, ridurre la congestione e rispondere a condizioni in tempo reale come incidenti o lavori stradali. Ogni agente gestisce i dati della propria area e comunica con gli altri per regolare i semafori: il lavoro di squadra è essenziale.

Smart Grids per la gestione dell’energia

Le smart grid coinvolgono anche numerosi agenti AI, ognuno dei quali controlla diversi aspetti della distribuzione dell'elettricità, dalle centrali di produzione ai singoli contatori intelligenti nelle abitazioni.

Questi agenti AI collaborano per bilanciare in modo efficiente domanda e offerta di energia, integrare fonti rinnovabili e mantenere la stabilità della rete.

Il coordinamento di un sistema multi-agente garantisce una distribuzione ottimale dell’energia e l’efficienza dei costi in tutta la rete.

Supply Chain e Logistica

Nella gestione della supply chain, gli agenti rappresentano diversi attori come fornitori, produttori, distributori e rivenditori. Questi agenti collaborano per ottimizzare il processo della catena di approvvigionamento, dall'acquisto alla consegna, garantendo efficienza e riduzione dei costi.

Robotica autonoma a sciame

A volte, durante missioni di esplorazione o salvataggio, vengono impiegati sciami di robot.

Ogni agente robotico opera in modo semi-indipendente ma si coordina con gli altri agenti AI per coprire aree più ampie, condividere dati sensoriali o spostare oggetti insieme.

Questo è particolarmente utile in ambienti difficili – come edifici crollati o superfici planetarie – dove il lavoro di squadra di un grande sistema AI può ottenere molto di più rispetto a singoli agenti AI.

9. Agenti a riflesso semplice

Un agente riflesso semplice è il più elementare. Ha un’intelligenza molto limitata e agisce in base a regole dirette condizione-azione.

Questi agenti basati su regole non sono adatti a compiti complessi. Tuttavia, sono perfetti per i compiti specifici per cui sono stati progettati.

Gli agenti a riflesso semplice sono adatti a compiti diretti in ambienti prevedibili. Le azioni di questo tipo di agente influenzano il mondo circostante, ma solo in compiti specifici.

Termostati

Sono le 18 in inverno? Alza il riscaldamento. È mezzogiorno in estate? Questo semplice agente riflesso, con intelligenza limitata, accenderà l'aria condizionata.

Porte automatiche

Anche se la loro intelligenza percepita è bassa, le porte automatiche sono spesso esempi di semplici agenti riflessi. Questo agente IA rileva una persona davanti alla porta e la apre. Semplice ed efficace.

Rilevatori di fumo

Questo agente IA opera dal soffitto della tua cucina. Esatto, è anche un semplice agente riflesso. Rileva il fumo e fa scattare l’allarme.

Filtri antispam di base

Alcuni agenti di intelligenza artificiale ci aiutano ogni giorno da anni. Il filtro antispam delle email è uno di questi. Le versioni base non usano il linguaggio naturale, ma si basano su parole chiave o sulla reputazione del mittente.

Crea il tuo agente AI

Esistono molti tipi di agenti AI, alcuni molto più complessi da costruire di altri.

Ma se vuoi creare un chatbot agentico – che possa agire nei tuoi sistemi quotidiani, come inviare email e fissare appuntamenti – possiamo aiutarti.

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FAQ

Gli agenti AI sono senzienti?

No, gli agenti AI non sono senzienti. Seguono programmi software che definiscono i loro obiettivi, anche se possono agire in modo autonomo per raggiungere determinati risultati.

Qual è il processo decisionale e operativo degli agenti AI?

I diversi tipi di agenti AI osservano l’ambiente e agiscono in modo diverso. Alcuni utilizzano dati di modellazione, altri sensori. Hanno obiettivi diversi in base alla logica programmata.

Cos’è un agente basato su modello?

Un agente basato su modello è un altro modo per riferirsi a un agente riflesso basato su modello, un tipo di agente IA che combina dati passati e input attuali per determinare la migliore azione da intraprendere.