Spiegazione dei tipi di agenti AI: come funzionano e quando utilizzarli

Punti chiave

• Gli agenti IA sono progettati per diversi tipi di lavoro, da attività veloci basate su regole a flussi di lavoro adattivi e basati sull'apprendimento.
• Comprendere i tipi di agenti ti aiuta a scegliere strumenti migliori, stabilire aspettative realistiche e diagnosticare problemi quando i risultati non sono soddisfacenti.
• Il lavoro più complesso spesso richiede che più agenti lavorino insieme, con ruoli e coordinamento chiari.
• Nessun singolo agente può fare tutto bene e il giudizio umano rimane essenziale.
• Puoi iniziare a utilizzare gli agenti AI oggi stesso applicandoli a flussi di lavoro familiari e iterando in base al feedback.

Gli agenti di intelligenza artificiale stanno cambiando il modo in cui le persone scrivono, ricercano, pianificano e svolgono il lavoro. Ma l'“agente AI” non è una singola funzionalità: è una categoria ampia che comprende strumenti progettati per tipi di attività molto diversi. Alcuni agenti sono progettati per garantire velocità e coerenza. Altri sono progettati per ragionare, adattarsi e prendere decisioni nel tempo.

Quando sai come funzionano i tipi di agenti e cosa sanno fare meglio, puoi scegliere gli strumenti più adatti ai tuoi obiettivi, progettare flussi di lavoro più intelligenti e ottenere risultati migliori. Questa guida ti aiuterà a comprendere i principali tipi di agenti AI e come utilizzarli in modo efficace nel tuo lavoro quotidiano, iniziando con la comprensione di cosa sia esattamente un agente AI.

Sommario

• Cos'è un agente AI?
• Quali sono le principali tipologie di agenti?
• Come si confrontano i diversi tipi di agenti IA?
• Come lavorano insieme gli agenti IA?
• Perché è importante comprendere i tipi di agenti IA
• Errori comuni quando si utilizzano diversi tipi di agenti IA
• Quali sono le limitazioni dei diversi tipi di agenti?
• Come iniziare a utilizzare gli agenti AI
• Fai in modo che gli agenti IA lavorino per te
• Domande frequenti sui tipi di agenti IA

Cos'è un agente AI?

Un agente AI è un sistema che può agire per raggiungere un obiettivo osservando il suo ambiente, prendendo decisioni e agendo di conseguenza. Questaagenziali separa da forme più semplici di automazione.

Un esempio pratico di ciò sono gli agenti AI di Grammarly. A differenza della maggior parte degli assistenti IA, questi agenti di scrittura specializzati non sono automatizzati e non hanno bisogno di un aiuto per lavorare: considerali come collaboratori sempre attivi e un team personale di aiutanti che può offrire in modo proattivo suggerimenti dinamici e in tempo reale mentre lavori, aiutandoti in ogni fase del processo di scrittura. Integrati perfettamente nel tuo flusso di lavoro, gli agenti AI di Grammarly forniscono feedback pertinenti e sensibili al contesto in base al tipo di scrittura e al pubblico per cui stai scrivendo, sbloccandoti e permettendoti di concentrarti su un pensiero ad alto impatto.

In cosa differiscono gli agenti AI dai chatbot o dagli assistenti?

I chatbot e gli assistenti IA sono progettati principalmente per rispondere all'input dell'utente. Una volta richiesto, generano una risposta. Devi continuare a spingerli a ottenere risposte; generalmente non prendono iniziative né agiscono senza istruzioni specifiche.

Gli agenti IA, al contrario, sono progettati per agire in determinate condizioni. Possono monitorare le informazioni, valutare le opzioni e attivare azioni, spesso senza l'input diretto dell'utente in ogni fase. Più agenti possono anche collaborare per svolgere un'attività più complessa di quella che un singolo agente potrebbe gestire in modo affidabile da solo.

Come funzionano gli agenti IA ad alto livello?

Ad alto livello, la maggior parte degli agenti di intelligenza artificiale seguono un ciclo semplice: percepiscono cosa sta succedendo, decidono cosa fare, agiscono in base a tale decisione e, in alcuni casi, imparano dal risultato.

I dettagli variano a seconda del tipo di agente, ma questo ciclo principale rimane coerente. Per uno sguardo più approfondito a questo processo, esplora la nostra guida su come funzionano gli agenti AI.

Quali sono le principali tipologie di agenti?

Gli agenti IA sono disponibili in diversi tipi, in base a come decidono cosa fare dopo. Alcuni reagiscono immediatamente a ciò che rilevano, mentre altri pianificano in anticipo, valutano i compromessi o migliorano il loro comportamento nel tempo.

I tipi di agenti comuni includono agenti riflessi semplici, agenti riflessi basati su modelli, agenti basati su obiettivi, agenti basati sull'utilità e agenti di apprendimento. Oltre ai singoli agenti, i sistemi possono anche combinare agenti attraverso architetture multi-agente, gerarchiche o ibride.

Le sezioni seguenti illustrano questi tipi di agenti e spiegano come funzionano, seguiti da uno sguardo ai diversi modi di organizzarli per lavorare insieme.

Cos'è un semplice agente riflesso?

Un semplice agente riflesso risponde a input specifici con azioni predefinite. Non utilizza la memoria o il contesto e non modifica il suo comportamento nel tempo. L'agente reagisce a determinati input ma non considera il significato o l'intento, rendendolo efficace per compiti ristretti e ripetitivi. In pratica, potrebbe sembrare un sistema di scrittura che segnala gli errori di ortografia durante la digitazione in base a modelli linguistici conosciuti.

Molti semplici sistemi riflessi non assomigliano a ciò che la gente normalmente considera AI. Il tuo termostato a parete, ad esempio, è tecnicamente un semplice agente riflesso: segue semplicemente la logica di base "se fa freddo, allora riscalda". Anche se può sembrare esagerato chiamarla IA, comprendere questa categoria ci aiuta ad apprezzare altri tipi sofisticati di agenti IA.

Che cos'è un agente riflesso basato su modello?

Un agente riflesso basato su modello risponde anche agli input sulla base di regole strettamente definite, ma tiene conto anche del contesto a breve termine.

In pratica, potrebbe sembrare un correttore di bozze che ignora ulteriori istanze di un problema grammaticale che hai ignorato in precedenza nel documento. Questo monitoraggio ti aiuta a ottenere feedback più pertinenti mentre lavori, ma la memoria è temporanea. Una volta chiuso il documento e aperto uno nuovo, inizierà nuovamente a segnalare lo stesso problema.

Che cos'è un agente basato sugli obiettivi?

Un agente basato sugli obiettivi sceglie tra più opzioni disponibili. Invece di reagire immediatamente, considera i passi possibili e sceglie quelli che meglio lo aiutano a raggiungere un obiettivo specifico.

Ad esempio, se a un agente di gestione del progetto viene assegnato l'obiettivo di consegnare un report entro venerdì prossimo, potrebbe creare attività, assegnare proprietari, richiedere input mancanti, dare seguito agli elementi scaduti e bloccare i flag. Finché il report viene spedito in tempo, l'agente considera l'obiettivo raggiunto, anche se i componenti, come l'assegnazione delle attività o la sequenza di approvazione dell'output finale, non erano efficienti o bilanciati.

Che cos'è un agente basato su utilità?

Un agente basato sull’utilità si basa su un comportamento basato sugli obiettivi chiedendosi non solo “Abbiamo raggiunto l’obiettivo?” ma “Qual è il modo migliore per arrivarci?” Valuta i compromessi tra le opzioni e sceglie le azioni che portano al risultato complessivo più forte.

Continuando l'esempio precedente, un agente di gestione dei progetti basato sull'utilità andrebbe oltre l'assegnazione di compiti e il follow-up. Considererebbe fattori come l'equilibrio del carico di lavoro, i punti di forza individuali e le scadenze concorrenti, quindi adeguerebbe gli incarichi per mantenere il progetto sulla buona strada senza sovraccaricare il team. Man mano che le cose cambiano, può rivalutare e modificare il suo piano di conseguenza.

Cos'è un agente di apprendimento?

Un agente di apprendimento è un agente di intelligenza artificiale che migliora le sue decisioni nel tempo imparando dal feedback e dai risultati passati. Invece di limitarsi a chiedere: “Ho fatto quello che dovevo?” o "Qual è l'opzione migliore in questo momento?" chiede anche: "Cosa posso fare meglio la prossima volta?" per aiutarlo a imparare dall’esperienza complessiva.

Nel nostro esempio di gestione del progetto, un agente didattico non si limiterebbe a fornire un report in modo efficiente. Noterebbe modelli nel tempo, come colli di bottiglia ricorrenti, tempistiche costantemente ottimistiche o contributori che necessitano di maggiore supporto. La prossima volta che un rapporto è in scadenza, applica quelle lezioni modificando incarichi, tempistiche e flussi di lavoro per far sì che ogni progetto venga eseguito in modo più fluido del precedente.

Come si confrontano i diversi tipi di agenti IA?

Ora che abbiamo esaminato individualmente ciascun tipo di agente, è utile confrontarli fianco a fianco. La tabella seguente mostra come i cinque principali tipi di agenti IA differiscono nel modo in cui prendono decisioni e nel tipo di attività per cui sono più adatti.

Come lavorano insieme gli agenti IA?

Nel mondo reale, gli agenti IA di solito non lavorano da soli. I sistemi più avanzati spesso utilizzano più agenti che lavorano insieme per affrontare problemi più grandi e complessi. Le principali differenze tra questi approcci dipendono dal modo in cui suddividono il lavoro e spesso puoi mescolare e abbinare queste strategie a seconda di ciò che stai cercando di realizzare.

Ecco i modi più comuni in cui gli agenti IA sono organizzati per lavorare insieme:

• Sistemi multi-agente:più agenti lavorano in parallelo o in sequenza, ciascuno gestendo un ruolo specifico. Questo approccio di gruppo di pari consente loro di suddividere il lavoro complesso in parti più piccole, ma introduce anche sfide di coordinamento quando gli agenti raggiungono conclusioni contrastanti o duplicano gli sforzi.
• Agenti gerarchici:gli agenti di livello superiore stabiliscono obiettivi e direzioni, mentre gli agenti di livello inferiore eseguono azioni specifiche. Questa struttura è migliore nella gestione di flussi di lavoro complessi ma può essere meno adattabile quando si verificano situazioni impreviste.
• Sistemi ibridi:diversi tipi di agenti sono combinati all'interno di un unico sistema. Ad esempio, gli agenti riflessi potrebbero gestire compiti di routine, mentre gli agenti basati su obiettivi o di apprendimento gestiscono decisioni più complesse. Questo approccio bilancia velocità e adattabilità abbinando i tipi di agenti al lavoro che svolgono meglio.
• Orchestrazione degli agenti:l'orchestrazione degli agenti AI si trova sopra i singoli agenti e gestisce il modo in cui lavorano insieme. Determina quando gli agenti agiscono, come si spostano gli output tra loro, quando il lavoro deve essere rivisto o rifatto e dove si inserisce la supervisione umana. L'orchestrazione aiuta a garantire qualità, coerenza ed efficienza nei sistemi multi-agente.

Perché è importante comprendere i tipi di agenti IA

Comprendere il modo in cui i diversi agenti dell'intelligenza artificiale prendono decisioni ti offre un maggiore controllo su come utilizzi l'intelligenza artificiale nel tuo lavoro. Invece di trattare l’intelligenza artificiale come una scatola nera, puoi fare scelte più intenzionali sugli strumenti che usi, su come li usi e su cosa ti aspetti da loro.

Con questa conoscenza, puoi:

• Abbina lo strumento giusto al lavoro:alcuni agenti sono bravissimi in attività rapide e ripetibili, mentre altri sono più bravi nella pianificazione o nell'apprendimento nel tempo. Conoscere la differenza ti aiuta a stabilire aspettative realistiche ed evitare l'uso improprio degli strumenti.
• Scegli strumenti adatti al tuo modo di lavorare:invece di chiedere a un semplice agente di gestire decisioni complesse o aspettarti che un agente di apprendimento sia perfetto fin dal primo giorno, puoi selezionare agenti che si allineano con l'attività da svolgere.
• Scopri cosa non va, più velocemente:molti strumenti di intelligenza artificiale si basano su più agenti che lavorano insieme dietro le quinte. Quando qualcosa non va, comprendere i ruoli degli agenti ti aiuta a identificare se il problema risiede nel riconoscimento dei modelli, nella pianificazione, nell'apprendimento o nel coordinamento.
• Crea flussi di lavoro che il tuo team utilizzerà effettivamente:quando capisci come i diversi tipi di agenti si completano a vicenda, diventa più facile creare flussi di lavoro che siano affidabili, intuitivi e scalabili in tutto il tuo team.

Errori comuni quando si utilizzano diversi tipi di agenti IA

Quando gli agenti IA non si comportano come previsto, spesso è segno che l'agente che esegue il lavoro è del tipo sbagliato per l'attività o è stato impostato in modo errato. Imparare a riconoscere questi modelli rende più semplice adattare il proprio approccio e ottenere risultati più affidabili.

Ecco alcuni errori comuni a cui prestare attenzione, insieme ai modi per affrontarli:

• Utilizzo di agenti reattivi per lavori complessi:gli agenti riflessi semplici o basati su modelli funzionano bene per decisioni rapide e ripetibili, ma hanno difficoltà con attività che richiedono pianificazione o definizione delle priorità. Per lavori più complessi, passa o abbinali ad agenti basati su obiettivi o utilità.
• Aspettarsi miglioramenti da agenti che non apprendono:alcuni agenti sono progettati per comportarsi in modo coerente anziché adattarsi. Se i risultati non migliorano mai nel tempo, prendi in considerazione l’introduzione di un agente di apprendimento o l’aggiunta di un ciclo di feedback che consenta al sistema di adattarsi in base ai risultati.
• Visualizzazione di output incoerenti:gli agenti che valutano i compromessi possono produrre risultati diversi anche con gli stessi input, soprattutto se si basano su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che introducono un certo grado di casualità. Quando la coerenza è fondamentale, gli agenti riflessi sono spesso la scelta migliore.
• Fare eccessivo affidamento sugli agenti per le chiamate di giudizio:gli agenti basati sugli obiettivi e sull’utilità possono supportare il processo decisionale, ma anche obiettivi ben definiti possono tralasciare un contesto importante. Assicurati di mantenere la supervisione umana, soprattutto prima di agire in base ai risultati di un agente.
• Responsabilità confuse tra gli agenti:nei sistemi con più agenti, spesso si verificano guasti nei punti di trasferimento. Definire chiaramente quale agente è responsabile di ciascuna decisione e in che modo gli output si spostano tra di loro per migliorare l'affidabilità e il coordinamento.

Quali sono le limitazioni dei diversi tipi di agenti?

Nessun singolo tipo di agente può fare tutto bene e alcune azioni probabilmente dovrebbero essere lasciate agli esseri umani. Comprenderne i limiti ti aiuta a utilizzare gli agenti in modo più efficace e a progettare flussi di lavoro che sfruttano i loro punti di forza.

Ecco alcune limitazioni comuni da tenere a mente:

• Gli agenti basati su regole non si adattano da soli:gli agenti riflessi semplici e basati su modelli sono affidabili perché sono progettati per produrre risultati coerenti. Ciò li rende ideali per attività ripetibili, ma significa anche che richiedono modifiche manuali alle regole per gestire situazioni nuove o più complesse. Per il comportamento adattivo è necessario un tipo di agente diverso.
• Dipendenza da obiettivi chiari:gli agenti basati sugli obiettivi e sull’utilità ottengono risultati migliori quando obiettivi, vincoli e compromessi sono chiaramente definiti. Quando gli obiettivi sono vaghi o le priorità sono in conflitto, questi agenti possono avere difficoltà a produrre risultati utili.
• Gli agenti di apprendimento sono validi quanto il feedback:gli agenti di apprendimento migliorano in base ai segnali che ricevono. Feedback incoerenti, poco frequenti o contraddittori possono rallentare l’apprendimento o rafforzare i comportamenti sbagliati.
• Overhead di coordinamento nei sistemi multi-agente:puoi affrontare flussi di lavoro più complessi combinando gli agenti, ma ora puoi anche gestire passaggi, dipendenze e nuovi modi in cui le cose possono rompersi. Senza un chiaro coordinamento, la complessità aggiuntiva può rapidamente superare i benefici.
• Necessità continua di coinvolgimento umano:nessun tipo di agente sostituisce completamente il giudizio umano. Più il lavoro diventa articolato, più avrai bisogno di persone che rivedano i risultati, forniscano indicazioni e intervengano quando necessario.

Trattare queste limitazioni come considerazioni di progettazione, non come ostacoli. Quando si tiene conto di come lavorano i diversi agenti, dove hanno bisogno di supporto e come sono coordinati, diventa più facile fidarsi dei sistemi di intelligenza artificiale e più efficaci da utilizzare.

Come iniziare a utilizzare gli agenti AI

Ora che sai a cosa servono i principali tipi di agenti IA e i vari modi per coordinarli, puoi iniziare a usarli in modo più intenzionale. Non devi nemmeno crearne uno per iniziare: probabilmente sono già negli strumenti che già usi.

Ecco una semplice procedura per iniziare:

• Inizia con un flusso di lavoro familiare:scegli attività che già conosci bene, come rivedere le bozze, coordinare progetti o monitorare i follow-up. Identifica dove un agente potrebbe aiutarti e che tipo di comportamento vuoi che gestisca.
• Abbina la configurazione al ruolo dell'agente:se hai bisogno di risposte rapide e prevedibili, come catturare parole o frasi vietate dalle linee guida del tuo marchio, configura un agente più semplice con regole e limiti chiari. Se desideri che un agente pianifichi, valuti le opzioni o si adatti nel tempo, aspettati una configurazione più complessa e integra indicazioni e revisioni aggiuntive.
• Valutare i risultati:rivedere regolarmente gli output e modificare le istruzioni o la configurazione dell'agente secondo necessità. Se utilizzi un agente di apprendimento, le correzioni, le approvazioni e i rifiuti servono tutti come feedback che modella il comportamento futuro, quindi sii ponderato e coerente.
• Progetta pensando a più agenti:una volta che ti senti a tuo agio con un singolo agente, prova a metterli insieme, in modo che ciascun agente gestisca una parte diversa del lavoro. Essere espliciti su chi fa cosa rende più semplice la regolazione e il debug del sistema quando si verificano problemi.
• Rimani coinvolto laddove conta il giudizio:anche gli agenti ben configurati possono commettere errori, soprattutto quando le attività evolvono o le condizioni cambiano. Check-in regolari e supervisione umana aiutano a garantire che i risultati rimangano accurati e appropriati.

Iniziare con strumenti di cui già ti fidi e apprendere come si comportano i loro agenti nei flussi di lavoro reali, rende gli agenti AI più facili da adottare e più preziosi nel tempo.

Fai in modo che gli agenti IA lavorino per te

Proprio come i membri di un team apportano competenze diverse al proprio lavoro, ogni tipo di agente IA ha i propri punti di forza e i propri limiti. Non chiederesti a un contabile di progettare grafici o a un copywriter di prevedere la domanda del mercato, e lo stesso principio si applica all’intelligenza artificiale. Usare gli agenti in modo efficace significa scegliere quello giusto per il compito e capire per cosa è progettato per fare bene.

Grammarly è un esempio di come più agenti IA specializzati lavorano insieme per migliorare i flussi di lavoro quotidiani. Questi agenti specializzati si coordinano dietro le quinte per fornire suggerimenti dinamici e sensibili al contesto basati su ciò che scrivi, per chi scrivi e cosa desideri ottenere. Mentre li usi nelle tue app, nei tuoi documenti e ovunque svolgi le tue attività più importanti, gli agenti AI di Grammarly ti aiutano a perfezionare elementi come tono, concisione e progressione logica, così puoi esprimere le tue idee in modo più chiaro e sicuro senza perdere la concentrazione sul lavoro che conta di più.

Quando gli agenti vengono abbinati attentamente ai loro ruoli, possono anche lavorare insieme per gestire attività più complesse di quelle che un singolo agente potrebbe gestire da solo. Comprendendo i compromessi quali coerenza, adattabilità e velocità, puoi stabilire aspettative realistiche, progettare flussi di lavoro migliori e ottenere più valore dagli agenti IA nel complesso.

Domande frequenti sui tipi di agenti IA

Quali sono alcuni tipi comuni di agenti IA?

I tipi comuni di agenti AI includono agenti riflessi semplici, agenti riflessi basati su modelli, agenti basati su obiettivi, agenti basati sull'utilità e agenti di apprendimento. Questi nomi si basano sui diversi modi in cui gli agenti prendono decisioni, dalla reazione agli input alla pianificazione, ottimizzazione o miglioramento nel tempo.

Quale tipo di agente AI è più comunemente utilizzato oggi?

Gli agenti riflessi semplici e basati su modelli sono i tipi di agenti AI più comunemente utilizzati oggi. Alimentano molte funzionalità quotidiane che applicano le regole in modo coerente o utilizzano un contesto a breve termine senza bisogno di apprendere o adattarsi nel tempo.

Ho bisogno di competenze tecniche per utilizzare gli agenti AI?

Non sono necessarie competenze tecniche per utilizzare gli agenti IA negli strumenti moderni. Molti prodotti incorporano agenti dietro le quinte, consentendoti di trarre vantaggio dal loro processo decisionale senza configurarli o gestirli direttamente.

Qual è la differenza tra agenti AI e chatbot AI?

Gli agenti AI prendono decisioni e intraprendono azioni per raggiungere un obiettivo da soli, mentre i chatbot AI rispondono principalmente alle richieste degli utenti. I chatbot si concentrano sulla conversazione, mentre gli agenti sono spesso progettati per monitorare le informazioni, valutare le opzioni e agire attraverso i flussi di lavoro.

Grammarly dispone di agenti AI e agenti AI?

SÌ. Grammarly utilizza l'intelligenza artificiale tramite un sistema di agenti di scrittura AI progettati per supportarti attivamente durante l'intero processo di scrittura. Invece di rispondere solo a richieste una tantum, gli agenti AI di Grammarly lavorano continuamente al tuo fianco, aiutandoti a pianificare, abbozzare, rivedere e perfezionare la tua scrittura.

Questi agenti utilizzano il contesto, ad esempio obiettivi, pubblico e intenzione, per intraprendere azioni informate e fornire indicazioni più pertinenti e coerenti, in modo da poter comunicare in modo più chiaro, sicuro ed efficace.

Dai un'occhiata al nostro hub agenti per saperne di più sugli agenti AI di Grammarly.

Quale tipo di agente AI è il migliore per i principianti?

Gli agenti riflessi semplici e basati su modelli sono i migliori per i principianti. Si comportano in modo coerente, sono facili da comprendere e funzionano bene per attività chiaramente definite che non richiedono feedback o messa a punto continui.

Diversi tipi di agenti IA possono lavorare insieme?

Sì, diversi tipi di agenti IA spesso lavorano insieme all’interno dello stesso sistema. Molti strumenti combinano agenti con stili decisionali diversi e li coordinano attraverso architetture o orchestrazioni per gestire attività più complesse.