Tipi di agenti di IA: classificazione, esempi e applicazioni

Esistono molteplici tipi di agenti di IA, le cui capacità spaziano dai sistemi basati su regole alle soluzioni in grado di ragionare, apprendere e collaborare in ambienti complessi. Questa versatilità li rende un motore strategico per automatizzare i processi, ottimizzare le decisioni e migliorare l’efficienza operativa. Tuttavia, non tutti i tipi di agenti di IA rispondono agli stessi obiettivi. La loro classificazione è particolarmente rilevante negli ambienti aziendali, industriali e logistici.

In questo articolo analizzeremo i cinque principali tipi di agenti di IA, come integrarli negli ambienti aziendali, industriali e logistici e conosceremo altri modelli.

Perché esistono diversi tipi di agenti di IA?

Questa varietà di agenti di IA dipende dal fatto che non tutti funzionano allo stesso modo né sono progettati per risolvere gli stessi problemi. In termini generali, gli agenti di IA possono essere definiti come entità, software o hardware, che percepiscono il proprio ambiente e utilizzano tecniche di intelligenza artificiale per prendere decisioni ed eseguire attività al fine di raggiungere autonomamente determinati obiettivi.

Poiché le loro capacità e limitazioni variano a seconda della tipologia, è fondamentale conoscerne la classificazione prima di implementarli. Alcuni rispondono immediatamente agli stimoli, mentre altri pianificano, valutano le alternative o imparano dall’esperienza. Per questo vengono suddivisi in base alla capacità decisionale, all’interazione e al livello di complessità, facilitando la selezione dell’agente più adatto a ciascun caso d’uso.

Il potenziale dei diversi tipi di agenti di IA nel trasformare i processi aziendali, industriali e logistici è promettente. Secondo McKinsey, almeno il 64% delle organizzazioni sta già sperimentando questi strumenti e Gartner prevede che diventino la “nuova normalità” delle applicazioni aziendali entro il 2029.

I 5 principali tipi di agenti di IA

Capire come i diversi tipi di agenti di IA percepiscono il proprio ambiente permette di comprendere come prendono decisioni. Di seguito vengono descritti i cinque modelli principali, dai sistemi più semplici a quelli in grado di apprendere ed evolversi.

Agenti riflessi semplici (“simple reflex agents”)

Gli agenti riflessi semplici sono il tipo più basilare. Seguono regole predefinite per prendere decisioni senza tenere conto delle esperienze passate o delle conseguenze future e sono progettati per operare in base a risposte dirette alle condizioni ambientali. I termostati, ad esempio, sono simple reflex agents che si attivano quando la temperatura scende al di sotto di una determinata soglia e si spengono quando viene raggiunta la temperatura desiderata. Poiché non memorizzano le informazioni precedenti, possono ripetere gli errori se le regole predefinite non sono sufficienti per gestire situazioni nuove.

Agenti riflessi basati su modelli (“model-based reflex agents”)

Incorporando una rappresentazione interna dell’ambiente, gli agenti riflessi basati su modelli costituiscono una versione più avanzata. Pertanto, possono monitorare l’ambiente circostante e comprendere l’impatto delle interazioni passate. Inoltre, aggiornano il proprio stato interno e prendono decisioni di conseguenza. Ad esempio, i robot mobili autonomi (AMR) che si spostano in un magazzino possono reagire agli ostacoli già superati e integrare i movimenti precedenti nella generazione dei percorsi.

Agenti basati sugli obiettivi (“goal-based agents”)

Tra i principali tipi di agenti di IA spiccano anche quelli basati sugli obiettivi, che pianificano e ragionano per scegliere le azioni che li avvicinano ai loro obiettivi. In genere, selezionano l’opzione che con maggiore probabilità li aiuterà. Un navigatore GPS agisce come un agente basato sugli obiettivi quando calcola il percorso migliore per raggiungere una destinazione. Il sistema valuta diverse alternative e seleziona quella che gli consente di raggiungere l’obiettivo sulla base di variabili come la distanza, il traffico o il tempo stimato di arrivo.

Agenti basati sull’utilità (“utility-based agents”)

Gli agenti basati sull’utilità non si limitano a perseguire il proprio scopo, ma valutano le possibili alternative in base al beneficio atteso. Ciò è particolarmente utile negli ambienti in cui esistono molteplici criteri o è necessario bilanciare diversi fattori. In questo modo, in un’azienda di e-commerce, un utility-based agent potrebbe ottimizzare i prezzi e consigliare prodotti tenendo conto di aspetti come lo storico delle vendite, le preferenze dei clienti o i livelli di inventario.

Agenti di apprendimento (“learning agents”)

Gli agenti di apprendimento sono tra i tipi di agenti di IA più avanzati, poiché sono in grado di far evolvere le proprie prestazioni nel tempo, adattandosi a nuove situazioni. Aggiornano continuamente il proprio comportamento in funzione dell’ambiente, migliorando così le proprie prestazioni. Man mano che analizzano dati storici e in tempo reale — come vibrazioni, temperature o modelli di utilizzo —, adattano i propri modelli per rilevare le anomalie con maggiore precisione e ottimizzare le attività di manutenzione.

Altri tipi di agenti

Oltre ai tipi di agenti di intelligenza artificiale più comuni, esistono altri modelli operativi progettati per sistemi più complessi. Di seguito presentiamo alcune di queste varianti, incentrate sulla loro struttura e funzione all’interno di diversi ambienti.

Agenti gerarchici

Gli agenti gerarchici organizzano il processo decisionale su più livelli, in cui un agente principale si occupa della pianificazione e delega le attività ad altri agenti specializzati. Questa struttura consente di affrontare problemi complessi suddividendoli in sottoattività più gestibili, migliorando l’efficienza e il coordinamento in ambienti con molteplici processi o funzioni. Ad esempio, in un sistema di assistenza clienti, un agente principale può interpretare la richiesta di un utente e inoltrarla a sottoagenti specializzati in fatturazione, supporto tecnico o resi, che gestiranno ogni caso in modo specifico.

Sistemi multiagente (MAS)

A loro volta, i sistemi multiagente (MAS, dall’inglese multi-agent system) si configurano come un insieme di agenti autonomi che interagiscono in un ambiente condiviso. Possono lavorare in modo indipendente o cooperativo per raggiungere obiettivi individuali o comuni. Ad esempio, nella gestione del traffico urbano, diversi agenti possono controllare i semafori in incroci differenti, coordinandosi tra loro per ridurre la congestione. Questo modello è allo studio anche in ambienti logistici avanzati, come nel progetto di ricerca congiunto tra il MIT e Mecalux, in cui flotte di robot mobili autonomi (AMR) operano come sistemi multiagente coordinati per ottimizzare gli spostamenti all’interno del magazzino.

Agenti ibridi

Gli agenti ibridi combinano diversi approcci decisionali, come il comportamento reattivo, la pianificazione basata sugli obiettivi o l’apprendimento, in un unico sistema. Il loro funzionamento consente loro di adattarsi ad ambienti complessi, sfruttando i vantaggi di ciascun approccio a seconda della situazione. Ad esempio, un assistente virtuale avanzato può rispondere rapidamente a domande semplici, pianificare azioni più complesse — come gestire un problema — e migliorare le proprie risposte man mano che interagisce con gli utenti.

Agenti basati sui ruoli

Gli agenti basati sui ruoli sono definiti dalla funzione specifica che svolgono all’interno di un sistema, consentendo di organizzare e distribuire le attività in modo efficiente. Tra questi rientrano gli agenti per l’assistenza clienti, quelli progettati per i dipendenti, gli agenti creativi, quelli per l’analisi dei dati, la programmazione o la sicurezza, tra gli altri. In un’azienda, diversi agenti possono occuparsi di rispondere alle richieste dei clienti, assistere i lavoratori o rilevare minacce. La specializzazione di ciascuno nel proprio ambito aumenta le prestazioni complessive.

Come integrare i diversi tipi di agenti

Nella pratica, tutti i tipi di agenti di IA vengono generalmente integrati in un unico sistema per sfruttare le loro capacità complementari — dalla reazione immediata alla pianificazione o all’apprendimento continuo —, agendo in modo coordinato nei flussi di lavoro invece di operare come strumenti isolati. Come spiega l’esperto Chirag Shah, professore dell’Università di Washington, gli agenti di IA sono destinati a trasformare il modo in cui le aziende operano e collaborano con la tecnologia, soprattutto quando vengono integrati come assistenti che riuniscono automazione, accesso alle informazioni e supporto al processo decisionale umano.

Ambienti aziendali

Negli ambienti aziendali, gli agenti di IA sono presenti in processi come l’assistenza clienti, l’analisi dei dati o lo sviluppo software. Ad esempio, gli agenti basati sull’utilità ottimizzano i prezzi o i suggerimenti, mentre quelli di apprendimento migliorano la personalizzazione. A questi si aggiungono gli agenti basati sui ruoli — come quelli per l’assistenza clienti o la programmazione — specializzati in diverse funzioni all’interno dell’organizzazione.

Per integrarli, le aziende li incorporano generalmente come assistenti all’interno degli strumenti esistenti, collegati a fonti di dati e sistemi aziendali. In questo modo, gli agenti possono automatizzare le attività, generare informazioni rilevanti e supportare il processo decisionale senza sostituire i team umani.

Ambienti industriali

In ambito industriale, diversi tipi di agenti di IA, come gli agenti riflessi e quelli basati su modelli, vengono utilizzati nei sistemi di automazione e controllo, in cui rapidità e affidabilità sono fondamentali. Gli agenti di apprendimento svolgono attività come la manutenzione predittiva, evolvendosi sulla base dei dati generati dall’attività operativa.

La loro integrazione avviene generalmente nei sistemi di controllo e nelle piattaforme di supervisione, in cui gli agenti elaborano dati in tempo reale per intervenire sulle apparecchiature o sui processi. Ciò consente di sincronizzare le risposte immediate con capacità di analisi e miglioramento continuo.

Ambienti logistici

In ambito logistico è comune combinare diversi tipi di agenti di IA. Quelli basati sugli obiettivi pianificano percorsi o attività, quelli basati sull’utilità ottimizzano risorse e tempi e i sistemi multiagente o gerarchici coordinano molteplici processi, come la gestione dell’inventario o le attività di magazzino.

In questi ambienti, gli agenti vengono integrati in piattaforme come i software di gestione magazzino (WMS) . Ciò facilita la sincronizzazione delle decisioni in tempo reale, l’ottimizzazione delle risorse e l’adattamento dinamico alle variazioni della domanda o delle attività operative. In questo senso, Mecalux ha potenziato la propria architettura tecnologica per promuovere gli agenti di IA nelle sue soluzioni software per la logistica.

I tipi di agenti, la porta a nuove applicazioni

La varietà di tipi di agenti di IA riflette la pluralità delle sfide che possono affrontare e la necessità di adattarne il comportamento a ogni contesto. Il loro valore risiede nell’integrazione all’interno di sistemi più ampi, in cui diverse capacità — come la reazione, la pianificazione o l’apprendimento — vengono orchestrate in modo coordinato. In ambienti reali, questa complementarità consente di sviluppare soluzioni più robuste, scalabili ed efficienti. Con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, comprendere queste differenze non solo facilita l’implementazione, ma apre anche la porta a nuove applicazioni e modelli operativi in molteplici settori.