A febbraio 2025 Anthropic ha aggiunto a Claude una funzione chiamata “computer use”. Da quel momento il modello non si limita più a rispondere: muove il cursore, apre finestre, compila moduli da solo. È uno dei primi esempi concreti di cosa significa parlare di agenti IA: cosa sono lo si capisce guardando cosa fanno, non leggendo definizioni astratte. Non rispondono e basta. Portano a termine un compito dall’inizio alla fine, un passo alla volta, correggendosi quando qualcosa va storto — e qualcosa va storto quasi sempre, almeno al primo tentativo.
Agenti IA, cosa sono davvero
Un agente IA è un modello linguistico a cui sono state aggiunte tre cose che un chatbot normale non ha: uno scopo da raggiungere, una memoria di quello che ha già fatto, e la possibilità di toccare qualcosa fuori dalla chat — un browser, un terminale, un foglio di calcolo. Non scrive e basta. Decide quale azione fare, la esegue, guarda cosa succede, decide la mossa dopo. Sembra una differenza da poco, sulla carta. Nella pratica non lo è.
In letteratura tecnica questo ciclo ha un nome — percezione, pianificazione, azione — ma la sostanza è più semplice di quanto suoni. L’agente legge la situazione: una pagina web, l’output di un comando, un file aperto. Sceglie una mossa. La fa. Poi ricomincia da capo con la situazione aggiornata, che nel frattempo è quasi sempre cambiata un po’. È un po’ come una persona alle prese con una pratica in Comune: non basta sapere come funziona la procedura, bisogna aprire il modulo giusto, compilarlo, e scoprire solo dopo averlo spedito che mancava un allegato.
Come funzionano, passo dopo passo
Alla base c’è sempre un modello linguistico di grandi dimensioni, ma quello che fa davvero la differenza è il software che gli sta intorno. Un agente tipico riceve un obiettivo — “prenota un tavolo per quattro persone venerdì sera” — e lo spezza in passaggi più piccoli. Per ognuno controlla se serve uno strumento: cercare un ristorante, verificare la disponibilità, mandare la richiesta. Ogni strumento risponde con un risultato, e l’agente lo rilegge prima di andare avanti.
La memoria è quello che distingue un agente da una sequenza di comandi automatici — uno script, in pratica. Un agente si ricorda i tentativi falliti: un sito che ha dato errore, un modulo compilato male. E cambia strategia senza bisogno che qualcuno gli rispieghi tutto da capo. Microsoft descrive proprio questo meccanismo nella sua spiegazione tecnica del funzionamento degli agenti IA: un ciclo di pianificazione e feedback che permette al sistema di adattarsi quando la situazione si allontana dal piano iniziale.
Nessuno interviene a ogni passaggio, ed è proprio questo il punto. Se il primo tentativo fallisce, l’agente non si ferma lì. Prova una strada diversa — magari uno strumento diverso — e va avanti finché non trova qualcosa che funziona, o finché non finisce i tentativi a disposizione.
Agenti IA cosa sono rispetto a un chatbot: la differenza che conta
Con un chatbot come le prime versioni di ChatGPT o Claude, l’interazione è un botta e risposta: l’utente chiede, il modello risponde con del testo, e lì la sua responsabilità finisce. Con un agente cambia tutto dopo lo scambio iniziale. Da quel momento il sistema può aprire un browser, scrivere ed eseguire codice, leggere il risultato di un’operazione, correggere la rotta senza che nessuno intervenga a ogni passaggio.
Chi ha usato Claude Code per programmare questa differenza la conosce già. Non suggerisce una riga di codice e basta: la scrive, lancia i test, legge l’errore, riprova. Vale lo stesso principio per gli agenti che compilano moduli, gestiscono email, confrontano prezzi su più siti — cambia il compito, non la logica. Il modello smette di essere un oracolo a cui chiedere consiglio. Diventa qualcuno — qualcosa — che il lavoro lo fa davvero.
Esempi concreti già in uso
Tra gli usi più diffusi oggi ci sono gli assistenti per la programmazione, che scrivono, testano e correggono codice da soli. Ci sono i browser agent, che navigano i siti per completare acquisti o prenotazioni senza che l’utente clicchi ogni passaggio. E ci sono gli agenti aziendali, che smistano ticket di assistenza o preparano bozze di documenti partendo da dati sparsi in più sistemi — un CRM, una casella email, un foglio condiviso. In quasi tutti i casi il modello lavora dentro un perimetro definito: può usare solo gli strumenti che gli sono stati assegnati, non l’intero internet a caso.
Come iniziare a usare un agente IA
Non serve saper programmare per provare un primo agente. Claude, ChatGPT e Gemini hanno già modalità “agentic” attivabili dalle impostazioni, capaci di navigare il web o portare a termine compiti su più passaggi. Per un uso più mirato — automatizzare una ricerca che rifai ogni settimana, gestire una casella email, tenere d’occhio un foglio di calcolo — conviene partire da un compito piccolo e facile da verificare. Si guarda cosa fa l’agente passo dopo passo. Si allarga il perimetro solo dopo aver visto che il risultato tiene nel tempo, non solo alla prima prova andata bene.
Vale la stessa cautela che si userebbe con un collaboratore alle prime armi: si comincia con compiti a basso rischio, si controlla quello che produce, solo dopo si concede più autonomia. Un tema che si intreccia spesso con questo è il RAG, la tecnica che permette a un modello di consultare documenti reali invece di affidarsi solo a quello che ha imparato in fase di addestramento. Molti agenti aziendali mettono insieme agenti e RAG proprio per lavorare su dati interni aggiornati, invece che su una conoscenza generica e ferma nel tempo.
Anthropic, OpenAI e Google stanno spingendo tutte nella stessa direzione: meno prompt isolati, più sistemi che portano a termine il compito intero, dall’inizio alla fine. Dove i primi agenti falliscono davvero, oggi, è nei compiti con conseguenze irreversibili — un pagamento sbagliato non si annulla con un “riprova”, e nemmeno un contratto firmato per errore. Per questo, almeno per adesso, quasi tutti i sistemi in produzione tengono un umano nel ciclo proprio lì: sull’ultimo clic prima che qualcosa diventi definitivo.
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