La guida 2026 agli agenti AI

La tua risorsa unica per acquisire conoscenze approfondite e applicazioni pratiche degli agenti AI.

Editor

Anna Gutowska

AI Engineer, Developer Advocate

IBM

Cole Stryker

Staff Editor, AI Models

IBM Think

In questa guida completa, troverai una raccolta di contenuti relativi agli agenti AI, come articoli esplicativi, tutorial pratici, episodi di podcast e molto altro.

Un agente di intelligenza artificiale (AI) è un sistema o un programma in grado di eseguire autonomamente attività per conto di un utente o di un altro sistema, progettando il proprio workflow e utilizzando gli strumenti disponibili. Gli agenti AI possono comprendere un'ampia gamma di funzionalità oltre all'elaborazione del linguaggio naturale, tra cui il processo decisionale, la risoluzione dei problemi, l'interazione con ambienti esterni e l'esecuzione di azioni.

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Informazioni generali

Come primo passo del tuo percorso, esplora gli articoli esplicativi sugli agenti AI per ottenere una comprensione di alto livello.

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Componenti

Gli agenti AI si basano su una serie di componenti interconnessi che consentono loro di percepire il loro ambiente, elaborare informazioni, decidere, collaborare, intraprendere azioni significative e imparare dalla loro esperienza.

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Architettura

L'architettura agentica si riferisce alla struttura e alla progettazione dei framework di agentic AI. Un'architettura agentic AI modella la struttura del workflow per automatizzare i modelli AI all'interno di un sistema di agentic AI. 

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Sistemi multiagente

Un sistema multiagente è costituito da più agenti AI che lavorano collettivamente per eseguire attività per conto di un utente o di un altro sistema.

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Framework

I framework agentici sono gli elementi costitutivi per lo sviluppo, l'implementazione e la gestione degli agenti AI. Queste piattaforme software hanno caratteristiche e funzioni integrate che aiutano a semplificare e velocizzare il processo.

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Governance

La governance degli agenti AI si riferisce ai processi, agli standard e alle misure di sicurezza che contribuiscono a garantire che i sistemi agentici siano sicuri ed etici.

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Agentic RAG

L'agentic RAG è l'uso di agenti AI per facilitare la retrieval-augmented generation (RAG). Rispetto ai sistemi RAG tradizionali, l'approccio agentico permette ai grandi modelli linguistici di eseguire il recupero delle informazioni da più fonti e gestire flussi di lavoro più complessi. 

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Casi d'uso/applicazioni

Gli agenti AI possono essere applicati a diversi settori, tra cui il servizio clienti, le risorse umane, le vendite, l'approvvigionamento e molto altro.

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