Gli agenti AI sono sistemi autonomi che pianificano, eseguono e iterano task complessi senza supervisione continua. Dal customer service al coding, dalla ricerca scientifica all'automazione di processi enterprise, gli agenti stanno diventando il pattern dominante per applicare l'AI in produzione. Questa sezione segue framework, deployment e casi d'uso reali.
La startup statunitense mette a disposizione un modello performante per l'assistenza alla programmazione in ambienti locali, con licenza aperta.
Una ricerca dimostra che un'architettura agentica complessa batte un modello singolo più forte del 21% su query ibride.
La startup The Interaction Company lancia un agente AI accessibile via iMessage, SMS e Telegram, puntando a semplificare l'automazione delle attività quotidiane.
La startup presenta due sistemi che promettono di prevenire, rilevare e risolvere automaticamente incidenti operativi e vulnerabilità di sicurezza.
Un case study di VentureBeat rivela come il coinvolgimento continuo delle persone abbia determinato l'adozione massiva degli assistenti automatizzati.
Un esperimento di un founder AI dimostra l'applicabilità degli agenti conversazionali per la raccolta dati su larga scala in scenari reali.
Il team Reco ha riscritto l'interprete JSONata utilizzando modelli di linguaggio, sfruttando la suite di test esistente per garantire la compatibilità.
L'ultima versione di Claude Desktop consente all'assistente di eseguire azioni dirette sul sistema operativo, spostando la competizione verso AI agenti operativi.
La funzionalità 'computer use' consente all'AI di navigare, cliccare e aprire file locali per completare task, attualmente in preview per utenti Mac.
La startup tedesca analizza milioni di record operativi per costruire mappe di risoluzione dei problemi, colmando il divario tra procedure documentate e prassi effettive.
Il caso di Robert Levine mostra come l'AI possa gestire marketing, pricing e negoziazione immobiliare, aprendo interrogativi sul futuro del settore.
La nuova funzionalità 'My Computer' consente all'agente di operare su file e applicazioni locali, in un mercato sempre più competitivo.
Il pattern degli agenti specializzati diventa standard per gli assistenti di programmazione, con la possibilità di definire ruoli e modelli specifici.
La piattaforma mira a capitalizzare il crescente interesse per gli agenti autonomi nel mercato cinese, offrendo strumenti alle imprese.
Simon Willison definisce un nuovo approccio all'ingegneria del software basato su agenti che scrivono ed eseguono codice in loop per raggiungere obiettivi.
Un progetto sperimentale dell'ex direttore AI di Tesla e cofondatore di OpenAI evidenzia la vulnerabilità dei ruoli professionali ad alto reddito.
La startup sviluppa uno strato di intelligenza per collegare l'impronta digitale di una persona, aiutando gli agenti autonomi a comprendere gli utenti.
Il nuovo sistema trasforma un computer dedicato in un assistente digitale con accesso completo a file e app, gestibile da remoto.
Il tool, supportato da Y Combinator, punta a coordinare più agenti AI per progetti software complessi.
Il chipmaker punta a fornire strumenti di sicurezza e privacy per l'automazione di task aziendali, aprendo la piattaforma anche a chi non usa i suoi chip.
Il CEO di LangChain Harrison Chase mette in guardia: l'orchestrazione e l'affidabilità sono i veri colli di bottiglia per gli agenti autonomi.
Il nuovo sistema automatizza il lancio di agenti di coding in risposta a eventi, spostando l'ingegnere dal ruolo di iniziatore a quello di supervisore.
Il nuovo modello introduce funzionalità per operare autonomamente su applicazioni e migliora ragionamento e accuratezza fattuale.
Il nuovo modello unifica capacità di ragionamento e codifica, con un'efficienza migliorata del 70% e finestra contestuale da 1 milione di token.
La nuova offerta HIPAA-eligible automatizza pianificazione appuntamenti, documentazione e verifica pazienti, con un modello di costo a utente.
L'aggiornamento di marzo porta funzionalità di AI agentica su Pixel 10 e S26, mentre Circle to Search e Magic Cue si evolvono.
Un caso studio mostra come l'orchestrazione di AI agent con regole e repository aziendali possa accelerare significativamente la scrittura di codice.
Un agente AI è un sistema autonomo che combina un modello linguistico (LLM) con strumenti, memoria e capacità di pianificazione per eseguire task multi-step senza intervento umano per ogni passaggio. L'agente decide quali azioni intraprendere, le esegue, valuta i risultati e itera fino al completamento del task.
I framework più diffusi nel 2026 sono: OpenAI Agents SDK (per stack OpenAI), LangChain/LangGraph (più flessibile, multi-modello), CrewAI (multi-agent collaboration), AutoGen di Microsoft (multi-agent conversazionale). Ognuno ha trade-off di semplicità, controllo e scalabilità.
I principali rischi sono: comportamento imprevedibile (allucinazioni che diventano azioni), sicurezza (un agente compromesso può eseguire azioni dannose), costi non controllati (loop di inferenza), mancanza di audit trail. Per mitigare servono guardrail, logging, human-in-the-loop sui task critici e budget di spesa hard-cap.