{"id":7570,"date":"2025-04-04T16:54:00","date_gmt":"2025-04-04T16:54:00","guid":{"rendered":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/?p=7570"},"modified":"2026-06-10T08:41:25","modified_gmt":"2026-06-10T08:41:25","slug":"cosa-sono-gli-agenti-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/cosa-sono-gli-agenti-ai\/","title":{"rendered":"Cosa sono gli agenti AI? Tutto quello che c'\u00e8 da sapere"},"content":{"rendered":"

Gli agenti di intelligenza artificiale sono sempre pi\u00f9 utilizzati nei luoghi di lavoro moderni per favorire il processo decisionale, automatizzare le attivit\u00e0 e ottimizzare l'efficienza. <\/p>\n\n\n\n

Si tratta di varie soluzioni di intelligenza artificiale, soluzioni di apprendimento automatico e processi di apprendimento naturale per adattarsi a diversi ambienti.<\/p>\n\n\n\n

Questo articolo affronta la domanda: cosa sono gli agenti di IA? <\/p>\n\n\n\n

Abbiamo raccolto tutto quello che c'\u00e8 da sapere su come funzionano gli agenti AI, in modo che possiate scegliere l'applicazione corretta per il vostro modello di business. <\/p>\n\n\n\n

Scoprite di pi\u00f9 qui sotto!<\/p>\n\n\n\n

Che cos'\u00e8 un agente AI?<\/h2>\n\n\n\n

An AI agent is an automated software that can assist a workplace professional in performing tasks like ai agent customer support<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

It involves an artificial intelligence system relying on machine learning and Natural language processing to absorb information from its immediate environment and make decisions without human intervention, forming the foundation for approaches used to develop AI agents<\/a> across different business use cases.<\/p>\n\n\n\n

A differenza della maggior parte dei software tradizionali, gli agenti di intelligenza artificiale non hanno bisogno di un insieme programmato di regole o di suggerimenti per eseguire le attivit\u00e0 e fornire le risposte. <\/p>\n\n\n\n

They have an advanced system where they can observe their circumstances and solve problems without intervention. Businesses can also use an agentic experience platform<\/a> to coordinate these AI agents across customer support, automation, personalization, and decision-making workflows in real time.<\/p>\n\n\n\n

Sono incredibilmente versatili e la componente essenziale di un agente varia a seconda dei compiti che deve svolgere. <\/p>\n\n\n\n

Mentre gli esseri umani possono fissare degli obiettivi, l'agente AI decide i passi giusti da compiere per raggiungerli. Sviluppo di agenti AI<\/a> plays a key role in ensuring these systems can adapt, learn efficiently, and perform complex tasks autonomously.<\/p>\n\n\n\n

Tipi di agenti AI<\/h3>\n\n\n\n

Esploriamo i vari esempi di agenti di intelligenza artificiale per comprendere come operano gli agenti di IA<\/a> e le loro applicazioni in diverse circostanze. <\/p>\n\n\n\n

Agenti clienti <\/h4>\n\n\n\n

Gli agenti clienti aiutano le aziende a coinvolgere la loro base di utenti, a rispondere alle richieste e a svolgere attivit\u00e0 di assistenza clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, diventando cos\u00ec un'opzione pratica accanto a quelle tradizionali. outsourcing del servizio clienti<\/a> modelli per la gestione di elevati volumi di interazioni di routine.<\/p>\n\n\n\n

Questo tipo di agenti AI utilizza un sistema di elaborazione dell'apprendimento naturale che consente loro di comunicare con i clienti con un tono colloquiale e di offrire un'assistenza clienti continua. Di conseguenza, sono diventati uno strumento essenziale nella moderna automazione del servizio clienti<\/a> e sono sempre pi\u00f9 integrati con soluzioni come CRM agenziale<\/a> to manage interactions more intelligently, often working alongside a reliable Telefono VoIP<\/a> sistema per il supporto vocale in tempo reale e Agenti vocali AI<\/a> che portano conversazioni naturali e simili a quelle umane alle chiamate dei clienti.<\/p>\n\n\n\n

Ad esempio, Volkswagen US ha collaborato con Gemini di Google per lanciare il suo Assistente virtuale AI<\/a> per la sua applicazione MyVW. <\/p>\n\n\n\n

Questa soluzione \u00e8 in grado di rispondere alle richieste di utilizzo del veicolo da parte dei conducenti e di spiegare l'uso di funzioni come gli indicatori di direzione con la fotocamera del telefono.<\/p>\n\n\n\n

Agenti gerarchici <\/h4>\n\n\n\n

Gli agenti gerarchici seguono una struttura definita su pi\u00f9 livelli, ognuno dei quali si concentra su un compito diverso. <\/p>\n\n\n\n

Si tratta di una combinazione di pi\u00f9 agenti raggruppati in una gerarchia in cui gli agenti di basso livello si concentrano su compiti specifici. <\/p>\n\n\n\n

Al contrario, gli agenti di livello superiore sono maggiormente responsabili della gestione di compiti di ampio respiro. <\/p>\n\n\n\n

Questa organizzazione assicura che Agenti AI<\/a> \u00e8 in grado di gestire le attivit\u00e0 in modo efficiente, indipendentemente dalla loro complessit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Ad esempio, gli agenti gerarchici si sono dimostrati utili nelle aziende manifatturiere, dove gli agenti di basso livello si concentrano sulle singole macchine. <\/p>\n\n\n\n

Gli agenti di alto livello, invece, gestiscono compiti che riguardano il flusso di produzione complessivo. Analizzano i dati per identificare gli schemi e contribuire a migliorare la qualit\u00e0 della produzione. <\/p>\n\n\n\n

Agenti basati sull'utilit\u00e0 <\/h4>\n\n\n\n

Gli agenti basati sull'utilit\u00e0 sono chiamati anche agenti basati sul ruolo perch\u00e9 analizzano la desiderabilit\u00e0 dei risultati potenziali prima di prendere una decisione. <\/p>\n\n\n\n

Con questa funzione di utilit\u00e0, gli ai-agent possono massimizzare la loro scala di preferenze e valutare le soluzioni per determinare il miglior risultato possibile. <\/p>\n\n\n\n

Un esempio \u00e8 rappresentato dalle istituzioni finanziarie dove i gestori di portafoglio valutare gli investimenti<\/a> in base a diverse variabili come il rendimento, la diversificazione e i fattori di rischio. <\/p>\n\n\n\n

Questi agenti basati sull'utilit\u00e0 possono aiutare ad analizzare i dati per trovare le opzioni di investimento che producono il massimo rendimento. <\/p>\n\n\n\n

Agenti basati sui riflessi <\/h4>\n\n\n\n

Esistono due categorie di agenti basati sui riflessi: <\/p>\n\n\n\n

Agenti riflessivi semplici e agenti riflessivi basati su modelli. <\/p>\n\n\n\n

Gli agenti riflessi semplici seguono una serie di programmi predefiniti per rispondere a situazioni specifiche. <\/p>\n\n\n\n

Non considerano i risultati passati o le azioni future e lavorano solo all'interno delle regole definite. <\/p>\n\n\n\n

Ad esempio, nel settore dell'ospitalit\u00e0, semplici agenti basati sui riflessi possono inviare automaticamente messaggi di conferma quando i clienti effettuano una prenotazione. <\/p>\n\n\n\n

O nelle compagnie di assicurazione, dove gli agenti inviano immediatamente e-mail di conferma in risposta a ogni richiesta di risarcimento.   <\/p>\n\n\n\n

Nel frattempo, gli agenti basati su modelli adottano un processo decisionale pi\u00f9 sofisticato. <\/p>\n\n\n\n

Sviluppano un modello interno dell'ambiente e raccolgono informazioni considerando le azioni passate per prendere decisioni per il futuro. <\/p>\n\n\n\n

Un esempio \u00e8 il settore della supply chain; i tracker di inventario utilizzano agenti basati su modelli per monitorare le scorte, adeguare gli ordini,<\/a> e prevedere le richieste future. <\/p>\n\n\n\n

Considerano la storia e decidono le mosse successive analizzando i modelli precedenti.<\/p>\n\n\n\n

Agenti di dati <\/h4>\n\n\n\n

Gli agenti di dati offrono agli utenti soluzioni per l'elaborazione di dati complessi e per la comprensione di insiemi di dati. <\/p>\n\n\n\n

Eseguono diverse funzioni, come la pulizia dei dati, l'analisi e il recupero di informazioni da un database enorme. <\/p>\n\n\n\n

In finance organizations, data analysts use agents to process real-time stock market data, analyze patterns, and offer insights for future trades. At enterprise scale, these data agents typically sit on top of dedicated enterprise data analytics services<\/a> that handle the underlying pipeline, model governance, and integration with existing BI infrastructure.<\/p>\n\n\n\n

Agenti dipendenti <\/h4>\n\n\n\n

Gli agenti dei dipendenti aiutano le organizzazioni a gestire le risorse umane e le attivit\u00e0 amministrative. <\/p>\n\n\n\n

Agenti di reclutamento AI<\/a> aiutare le organizzazioni a gestire le loro attivit\u00e0 amministrative e relative alle risorse umane.<\/p>\n\n\n\n

Automatizzano le attivit\u00e0 di routine e assistono i dipendenti nella gestione degli orari, degli esercizi di onboarding e dei workshop quotidiani. <\/p>\n\n\n\n

Descritti anche come lavoratori digitali autonomi, migliorano la produttivit\u00e0 e l'efficienza dei dipendenti. <\/p>\n\n\n\n

Gli agenti di intelligenza artificiale addetti all'inserimento assistono nella formazione dei nuovi assunti attraverso esercitazioni di orientamento, pratiche burocratiche, controlli dei precedenti personali e altre funzioni amministrative, riducendo lo stress del personale delle risorse umane. In pratica, l'efficacia di questi sistemi autonomi \u00e8 strettamente legata alle capacit\u00e0 del sottostante Piattaforme di agenti AI<\/a>, che determinano la facilit\u00e0 con cui gli agenti possono essere costruiti, personalizzati e distribuiti in tutto il mondo. Flussi di lavoro HR<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Inoltre, aiuta a ridurre i tempi di elaborazione per i nuovi dipendenti e a migliorare l'efficienza.<\/p>\n\n\n\n

Agenti di apprendimento <\/h4>\n\n\n\n

Gli agenti di apprendimento sono anche considerati agenti predittivi, perch\u00e9 prendono decisioni e migliorano il loro comportamento in base alle prestazioni precedenti. <\/p>\n\n\n\n

Adeguano le loro azioni in base alle situazioni passate e alle tendenze attuali per determinare gli eventi futuri. <\/p>\n\n\n\n

Typically, these learning agents use machine learning techniques to gain new insights and adapt their behaviors by reviewing past data – much of which is gathered from across the web using tools like ZenRows for data extraction<\/a> to build the diverse, high-quality datasets LLMs need to train effectively.<\/p>\n\n\n\n

Ad esempio, in molti settori dell'e-commerce e dropshipping<\/a> Le aziende, gli agenti di apprendimento organizzano suggerimenti di prodotti e visualizzano annunci pubblicitari in base alle preferenze e alle interazioni degli utenti.<\/p>\n\n\n\n

Un altro esempio \u00e8 quello di un filtro per la ricerca di lavoro in grado di prevedere le opzioni in base alle selezioni passate, adattandosi alle esigenze degli utenti.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Come funzionano gli agenti AI <\/h2>\n\n\n\n

Nel caso ve lo stiate ancora chiedendo, cosa sono gli agenti di intelligenza artificiale? <\/p>\n\n\n\n

\u00c8 necessario imparare come funzionano gli agenti di intelligenza artificiale per scegliere lo strumento pi\u00f9 adatto alle proprie esigenze. <\/p>\n\n\n\n

La spiegazione che segue illustra le caratteristiche essenziali degli agenti di IA e dei loro sistemi operativi. <\/p>\n\n\n\n

Gli agenti di intelligenza artificiale fanno uso di chiamate di funzione, che richiedono l'inserimento di dati da parte degli utenti. modelli linguistici di grandi dimensioni<\/a> tra cui Google Gemini o Chat GPT- 4<\/a> per ricevere le risposte generate.<\/p>\n\n\n\n

Il processo di chiamata di funzione comprende diversi componenti essenziali. <\/p>\n\n\n\n