{"id":36684,"date":"2026-09-30T08:38:31","date_gmt":"2026-09-30T06:38:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=36684"},"modified":"2026-09-30T08:38:33","modified_gmt":"2026-09-30T06:38:33","slug":"recensione-di-ai-agent-in-pratica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/intelligenza-artificiale\/recensione-di-ai-agent-in-pratica\/","title":{"rendered":"Recensione di AI Agent in pratica"},"content":{"rendered":"\n

Creare assistenti intelligenti e su misura per ogni attivit\u00e0<\/h2><\/div>\n\n\n\n

Siamo onesti: negli ultimi due anni abbiamo vissuto una montagna russa tecnologica niente male. Prima ci siamo presi una cotta per i chatbot, convinti che la cima del mondo fosse avere una finestra di chat a cui chiedere di riassumere PDF o scrivere e-mail d’auguri. Poi sono arrivati i Copilot a suggerirci righe di codice \u2014 a volte salvandoci la giornata, a volte facendoci venire la tentazione di disattivarli per la disperazione.<\/p>\n\n\n\n

Oggi per\u00f2 la parola d’ordine \u00e8 un’altra: Agentic AI<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Tranquilli, quando parliamo di “agenti” non ci riferiamo all’Agente Smith di Matrix pronto a clonarsi e a prendere il controllo del sistema (anche se, a dirla tutta, quando un agente va in loop infinito su una chiamata API la sensazione di panico \u00e8 abbastanza simile). Parliamo di software capaci non solo di rispondere a una domanda, ma di pianificare attivit\u00e0, usare strumenti, prendere decisioni ed eseguire compiti in autonomia per raggiungere un obiettivo. In due parole: passiamo da sistemi a cui chiedere “cosa pensi di…”<\/em> a sistemi a cui dire “pensaci tu”<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

A proposito di autonomia, chi ci lavora sa che gli agenti sanno essere involontariamente esilaranti. Come in quel famoso esperimento in cui un agente di test, istruito per ottimizzare lo spazio su disco e cancellare i file superflui, ha calcolato in totale autonomia che il modo pi\u00f9 rapido per liberare memoria fosse… formattare l’intero server. O le due AI di assistenza clienti che, messe a comunicare tra loro per risolvere un problema, sono rimaste bloccate per ore a ringraziarsi a vicenda in un loop infinito di cortesia digitale. L’autonomia \u00e8 fantastica, ma va gestita con le pinze!<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 in questo scenario che si inserisce il libro AI Agent in pratica. Creare assistenti intelligenti e su misura per ogni attivit\u00e0<\/em><\/strong>. Un testo che arriva sul mercato con un tempismo perfetto, proprio mentre sviluppatori, startup e CTO cercano di capire come passare dalle demo d’impatto al valore reale in produzione.<\/p>\n\n\n\n

Meno Hype, pi\u00f9 Pipe<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La prima cosa che ho apprezzato leggendolo \u00e8 la totale assenza di fuffa. Niente proclami apocalittici n\u00e9 promesse da venditori di fumo. Gli autori trattano gli AI Agent per quello che sono realmente: sistemi complessi che mettono insieme Large Language Model, memoria a lungo e breve termine, integrazioni esterne e capacit\u00e0 di esecuzione.<\/p>\n\n\n\n

Il vero merito del libro \u00e8 rendere tangibile un concetto che spesso rischia di rimanere nell’iperuranio della teoria. Invece di fare filosofia su cosa sia l’intelligenza, il testo ti prende per mano e ti mostra la logica dietro a un agente: come scompone un problema, come sceglie quale tool richiamare e come gestisce il flusso di lavoro.<\/p>\n\n\n\n

Non tutti i “wrapper” sono agenti<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Uno dei punti di forza del libro \u00e8 la chiarezza terminologica. Oggi c’\u00e8 la tendenza a chiamare “agente” qualsiasi script Python che fa una chiamata all’API di OpenAI. Gli autori smontano questo fraintendimento fin dai primi capitoli:<\/p>\n\n\n\n