What is an AI Agent?

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Un agente di IA è un'identità non umana (NHI) che può percepire o ricevere segnali sul proprio ambiente, prendere decisioni e agire (spesso tramite strumenti o integrazioni) per raggiungere obiettivi specifici. Utilizza tecniche di intelligenza artificiale (IA), inclusi modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), modelli di apprendimento automatico e logiche basate su regole, per analizzare i dati, determinare i passaggi successivi ed eseguire attività con diversi livelli di intervento umano. A differenza dei modelli di IA autonomi e a turno singolo che generano principalmente risposte a richieste, gli agenti di IA sono orientati all'obiettivo e all'azione e possono operare in più fasi mantenendo lo stato, utilizzando strumenti e adattandosi a nuovi contesti.

Agenti di IA vs chatbot vs IA generativa

Sebbene vengano spesso utilizzati in modo intercambiabile, gli agenti di IA, i chatbot e l'IA generativa si distinguono per funzione e livello di autonomia. Gli agenti di IA sono progettati per prendere decisioni e agire per raggiungere determinati obiettivi, spesso integrandosi con sistemi esterni per eseguire flussi di lavoro. I chatbot conducono principalmente conversazioni in risposta a input specifici, ma alcuni chatbot moderni possono eseguire azioni limitate e predefinite. L'IA generativa si concentra sulla creazione di nuovi output (ad esempio: testo, codice, immagini o dati strutturati) a partire da schemi appresi e può essere utilizzata all'interno di sistemi automatizzati, ma da sola non pianifica né esegue necessariamente azioni reali. Ecco le loro principali differenze:

Come funzionano gli agenti di IA

Gli agenti di IA funzionano in un ciclo iterativo di percezione, processo decisionale e azione. Sebbene la tecnologia alla base degli agenti di IA possa variare, la maggior parte segue un flusso di lavoro simile:

1. Riceve un'istruzione, un prompt o un obiettivo: l'agente IA di viene attivato da una richiesta dell'utente, un obiettivo predefinito o un trigger guidato da eventi di un sistema.

2. Raccolta del contesto: prima di poter completare il suo compito, l'agente di IA raccoglie dati rilevanti come input degli utenti, voci del database o risposte delle API. Alcuni agenti mantengono una memoria a breve o lungo termine per fare riferimento a esperienze passate o interazioni precedenti.

3. Prende una decisione: utilizzando modelli di apprendimento automatico, LLM o logica basata su regole, l'agente di IA valuta le possibili azioni, pondera i possibili esiti e determina i migliori passi successivi.

4. Pianifica ed esegue le azioni: per obiettivi complessi, l'agente di IA stabilisce una sequenza di azioni, come l'aggiornamento di file o sistemi, al fine di raggiungere il proprio obiettivo.

5. Può valutare i risultati: alcuni agenti avanzati sono in grado di valutare se la loro azione ha raggiunto il risultato desiderato e possono modificare di conseguenza il loro comportamento futuro.

I cinque tipi principali di agenti di IA

Gli agenti di IA possono essere suddivisi in cinque tipi principali a seconda di come prendono decisioni e interagiscono con il proprio ambiente.

1. Agenti con riflessi semplici

Gli agenti con riflessi semplici sono il tipo più elementare di agente di IA e rispondono a input specifici utilizzando regole predefinite. Questi agenti non conservano la memoria né considerano un contesto più ampio, il che li rende ideali per ambienti prevedibili ma limitati in scenari complessi.

2. Agenti con riflessi basati su modelli

Gli agenti con riflessi basati su modelli mantengono un modello interno del proprio ambiente, che permette loro monitorare i cambiamenti e rendere conto di come le interazioni passate influenzano le condizioni attuali. Sono più adattabili rispetto ai semplici agenti con riflessi perché ricordano aspetti di stati precedenti, ma si basano ancora principalmente su una logica predefinita.

3. Agenti orientati agli obiettivi

Gli agenti basati su obiettivi operano con un risultato chiaro in mente e stabiliscono le azioni che li aiuteranno a raggiungere tale obiettivo. Questi agenti prendono in considerazione le conseguenze future e pianificano le azioni di conseguenza, ma sono comunque limitati da schemi decisionali programmati.

4. Agenti basati su utilità

Gli agenti basati su utilità misurano e confrontano la desiderabilità di vari esiti, selezionando l'azione che massimizza i vantaggi e minimizza il rischio. Efficaci in ambienti dinamici, questi agenti valutano i compromessi e prendono decisioni più sfumate rispetto agli agenti basati sugli obiettivi.

5. Agenti che apprendono

Tra gli agenti di IA, quelli che apprendono sono i più avanzati perché migliorano continuamente le prestazioni sulla base di nuovi dati ed esperienze passate. La loro capacità di adattarsi li rende ideali per ambienti complessi.

Esempi di agenti di IA

In molti settori, gli agenti di IA vengono utilizzati per automatizzare il processo decisionale, eseguire flussi di lavoro e ridurre l'intervento umano. Di seguito sono riportati alcuni esempi comuni di agenti di IA in casi d'uso reali:

• Agenti di supporto clienti: gli agenti di supporto clienti basati sull'IA analizzano le richieste dei clienti, recuperano informazioni sull'account, elaborano rimborsi o inoltrano i ticket ai membri competenti del team.
• Agenti di coding: gli agenti di coding supportano gli sviluppatori generando, testando e migliorando il codice, individuando vulnerabilità e suggerendo miglioramenti all’interno dei repository di codice.
• Veicoli autonomi: i veicoli a guida autonoma utilizzano sensori e modelli di IA per interpretare le condizioni stradali e i modelli di traffico e prendere decisioni di guida in tempo reale per un trasporto più efficiente.
• Agenti per la gestione dell'inventario: negli ambienti di vendita al dettaglio, gli agenti di IA possono monitorare i livelli di inventario, automatizzare gli ordini di acquisto, rilevare i malfunzionamenti delle attrezzature, reinstradare le spedizioni per far fronte ai ritardi e ridurre le interruzioni della catena di approvvigionamento.
• Agenti operativi IT: gli agenti di IA possono essere utilizzati in ambienti IT aziendali per rilevare anomalie, implementare patch e attivare flussi di lavoro di correzione predefiniti.
• Agenti di trading finanziario: nei servizi finanziari, gli agenti di IA possono analizzare i dati di mercato in tempo reale ed eseguire operazioni basandosi su strategie predefinite, dando priorità a velocità e scalabilità.

I nuovi rischi per la sicurezza presentati dagli agenti di IA

Man mano che gli agenti di IA si integrano nei sistemi aziendali, nascono anche nuovi rischi in materia di sicurezza. Poiché gli agenti di IA possono accedere ai dati, interagire con le applicazioni ed eseguire azioni in modo autonomo, possono funzionare come NHI quando utilizzano identità proprie, come principali del servizio, identità dei carichi di lavoro, token API oppure applicazioni OAuth. Come gli account di servizio o i bot, gli agenti di IA operano con credenziali e permessi proprio, pertanto devono essere controllati e monitorati attentamente allo stesso modo degli utenti umani (cioè con privilegi minimi, autenticazione forte e registri di verifica). Nei modelli di sicurezza zero-trust , nessuna identità — né umana né macchina — è implicitamente affidabile, e l'accesso deve essere verificato e autorizzato continuamente per ridurre i rischi di sicurezza. I principali rischi associati agli agenti di IA includono:

• Accesso non autorizzato: spesso, gli agenti di IA richiedono credenziali, token o chiavi API per funzionare. Se questi segreti vengono esposti o configurati in modo errato, i cybercriminali possono accedere a sistemi critici o database interni tramite l'identità dell'agente di IA.
• Escalation dei privilegi: quando agli agenti di IA vengono concessi permessi eccessivi, possono agire oltre il loro ambito previsto. Se compromesso, un agente potrebbe modificare sistemi critici, accedere a dati limitati o modificare configurazioni.
• Attacchi di iniezione di prompt: gli agenti di IA alimentati da LLM possono essere vulnerabili all'iniezione di prompt, per cui input dannosi manipolano le istruzioni del sistema. Questi attacchi possono spingere agenti di IA a diffondere informazioni sensibili, esporre credenziali o eseguire azioni non autorizzate.
• Fuga di dati: poiché gli agenti IA solitamente si collegano a piattaforme SaaS e database interni, configurazioni errate possono esporre informazioni personali identificabili (PII) o documenti finanziari riservati.
• Integrazioni con autorizzazioni eccessive: per automatizzare i flussi di lavoro, gli agenti di IA spesso si integrano con diversi servizi e applicazioni. Avendo ampio accesso ai sistemi, gli agenti di IA compromessi o mal configurati possono ampliare in modo significativo la superficie di attacco di un'organizzazione.
• Abuso di strumenti/API e integrità delle azioni: anche in assenza di un "compromesso", un agente può intraprendere azioni errate ma plausibili, come eliminare dati, inviare e-mail al destinatario sbagliato o modificare le configurazioni, se fraintende il contesto o riceve istruzioni ambigue.
• Rischio per la supply chain e le dipendenze: gli agenti spesso si basano su modelli di terze parti, plugin, connettori o tool server; vulnerabilità o aggiornamenti malevoli in queste dipendenze possono introdurre nuovi vettori di attacco.