"Agente" è diventata una delle parole più abusate del momento, spesso usata per descrivere qualsiasi automazione che coinvolga un modello AI. Vale la pena essere precisi: un agente è un sistema che pianifica una sequenza di azioni, chiama strumenti esterni, valuta i risultati e decide i passi successivi — non un singolo prompt con una risposta.
Dove i modelli open funzionano bene oggi
- Chiamata di strumenti (tool calling) su API ben definite e documentate, con un numero limitato di azioni possibili.
- Agenti di ricerca e sintesi su documenti aziendali (RAG agentico), dove il compito è recuperare, confrontare e riassumere informazioni esistenti.
- Automazione di flussi con passaggi noti e prevedibili — classificazione, instradamento, compilazione guidata — con guardrail chiari su cosa il sistema può e non può fare.
- Elaborazione strutturata di documenti (estrazione dati, validazione, pre-compilazione) con verifica umana finale.
Dove serve ancora prudenza
- Pianificazione autonoma su orizzonti lunghi, con molti passaggi in sequenza e poca supervisione: il margine di errore cresce ad ogni passo.
- Istruzioni ambigue che richiedono buon senso o conoscenza tacita del contesto aziendale non esplicitata da nessuna parte.
- Azioni ad alto impatto e difficilmente reversibili (pagamenti, invii esterni, modifiche a sistemi di produzione) senza un passaggio di conferma umano.
Il principio che applichiamo con i clienti
Si parte da un perimetro stretto e ben definito, con una persona nel ciclo per le decisioni che contano, e si allarga l'autonomia dell'agente solo dopo aver raccolto evidenza che il sistema si comporta in modo affidabile su quel compito specifico. È un approccio meno spettacolare di un demo che fa tutto da solo, ma è quello che regge quando l'agente deve funzionare tutti i giorni, non solo in una presentazione.