Cos'è un AI agent e come crearne uno

Gli AI agent sono la frontiera più calda dell'intelligenza artificiale: sistemi che non si limitano a rispondere, ma agiscono per raggiungere un obiettivo. Saperli costruire è una delle competenze più richieste a un AI engineer. In questo articolo ti spiego cos'è un AI agent e come crearne uno, partendo dai concetti. Vedi anche la guida agli AI agent 2026.

Cos'è un AI agent in parole semplici

Un AI agent è un sistema basato su un LLM che, dato un obiettivo, è capace di pianificare e compiere azioni in autonomia per raggiungerlo, usando strumenti esterni e iterando finché non ha completato il compito. La differenza con un chatbot è sostanziale: un chatbot risponde, un agent fa.

Esempio: a un chatbot chiedi "come si prenota un volo?" e ti spiega. A un agent dici "prenotami un volo per Roma giovedì" e lui cerca, confronta, compila e (se autorizzato) prenota.

Chatbot vs AI agent

Aspetto	Chatbot	AI agent
Cosa fa	Risponde a domande	Esegue compiti
Autonomia	Reattivo	Proattivo, pianifica
Strumenti	Di solito nessuno	Usa tool esterni
Iterazione	Singola risposta	Cicli fino all'obiettivo

Il ciclo di un agent: ragiona, agisci, osserva

Il cuore di un AI agent è un ciclo che si ripete:

1. Ragiona: dato l'obiettivo e lo stato attuale, l'LLM decide il prossimo passo.
2. Agisci: esegue un'azione, di solito usando uno strumento (cercare sul web, leggere un file, chiamare un'API).
3. Osserva: riceve il risultato dell'azione.
4. Ripete: con la nuova informazione, ragiona di nuovo, finché il compito è completo.

Questa capacità di iterare usando strumenti è ciò che rende un agent potente e diverso da una semplice chat.

I "tool": le mani dell'agent

Un LLM da solo può solo generare testo. Per agire sul mondo, gli si danno degli strumenti (tool): funzioni che può invocare per fare cose concrete. Esempi di tool: cercare informazioni, leggere e scrivere file, eseguire codice, interrogare un database, chiamare servizi esterni.

L'agent decide quando e come usare ogni tool in base all'obiettivo. Standard come il Model Context Protocol (MCP) stanno rendendo più semplice e uniforme collegare strumenti agli agent.

Come creare il tuo primo agent

A livello pratico, i passi per costruire un agent semplice:

1. Scegli un modello capace, tramite API OpenAI o Claude.
2. Definisci l'obiettivo e le istruzioni dell'agent (system prompt).
3. Crea i tool: le funzioni che l'agent potrà invocare.
4. Implementa il ciclo: ragiona → agisci → osserva → ripeti.
5. Aggiungi controlli: limiti, condizioni di stop, supervisione umana.

Esistono framework che semplificano molto questo lavoro, gestendo il ciclo e l'integrazione dei tool al posto tuo. Ma capire i concetti di base ti rende molto più efficace nell'usarli.

Attenzione: autonomia significa responsabilità

Un punto importante. Più dai autonomia a un agent, più devi controllarlo:

• Limita le azioni rischiose: soprattutto quelle irreversibili (cancellare, inviare, pagare).
• Prevedi la supervisione umana: per le decisioni delicate, l'agent propone, l'umano approva.
• Imposta condizioni di stop: per evitare che giri all'infinito o sprechi token.
• Testa con attenzione: un agent che agisce sbagliando può fare danni reali.

In sintesi

Un AI agent è un sistema basato su LLM che, dato un obiettivo, pianifica e compie azioni in autonomia usando strumenti esterni, iterando in un ciclo ragiona-agisci-osserva finché non completa il compito. A differenza di un chatbot, non risponde soltanto: fa. Per crearne uno servono un modello via API, un obiettivo, dei tool e il ciclo di esecuzione, con controlli adeguati. È la frontiera dell'AI applicata e una competenza chiave per l'AI engineer.

Per approfondire, vedi la guida agli AI agent 2026 e il Model Context Protocol.