In questi mesi si parla ovunque di intelligenza artificiale, modelli, agenti, tool e protocolli. Ma cosa significano davvero questi termini? Se ti senti un po’ confuso, non preoccuparti: in questo articolo spieghiamo in modo semplice la differenza tra “modello” e “agente”, e come questi concetti si applicano a esempi pratici come… ordinare una pizza!
📌 Ringraziamo Piero Savastano per il contributo, tratto da un suo breve video divulgativo pubblicato su LinkedIn, che ha ispirato e reso più chiara questa spiegazione.
Modello e agente: non sono la stessa cosa
Il primo passo è distinguere due termini che spesso vengono confusi:
- Il modello (o language model) è la rete neurale, il “cervello” addestrato per ricevere un input testuale (prompt) e generare un output, cioè altro testo. È un generatore di linguaggio: prende parole in ingresso e produce parole in uscita. Un esempio famoso è GPT, ma esistono alternative come Claude, LLaMA o Mistral.
- L’agente è un software che avvolge il modello, lo gestisce e lo arricchisce. In altre parole, non parla solo “in automatico”, ma sa organizzare le domande, aggiungere informazioni e interpretare le risposte.
👉 Un parallelo utile: pensa al motore di ricerca. Il motore è l’algoritmo che trova risultati, ma l’interfaccia che ti mostra link ordinati, immagini, mappe e suggerimenti… quello è l’agente.
Un esempio pratico: la pizzeria intelligente
Immaginiamo di voler creare un agente che supporta i clienti di una pizzeria. Il suo compito è:
- rispondere sugli orari di apertura,
- mostrare il menu,
- raccogliere ordini,
- gestire richieste personalizzate.
Quando un cliente scrive:
“Posso aggiungere la ricotta nel bordo alla pizza boscaiola?”
La domanda non arriva direttamente al modello linguistico. Prima passa dall’agente, che:
- recupera informazioni dal database del menu,
- le inserisce nel prompt insieme alla domanda del cliente,
- passa il tutto al modello.
In questo modo il modello sa che la pizzeria offre la boscaiola e che il bordo con ricotta costa 2€ in più. Senza l’agente, il modello non avrebbe alcuna idea del menu specifico della pizzeria.
Questa tecnica si chiama Retrieval Augmented Generation (RAG): arricchire il prompt con informazioni di contesto prima di chiedere al modello di generare la risposta. È una delle tecniche più utilizzate oggi per rendere i modelli utili alle aziende, perché permette di personalizzare le risposte con dati interni e aggiornati.
Non solo memoria: gli agenti eseguono azioni
Un agente non si limita a ricordare informazioni. Può anche eseguire operazioni reali tramite i cosiddetti tool.
Esempi:
- Avviare un ordine online,
- Inviare un’email,
- Aggiornare un database,
- Fare un pagamento.
Il modello, infatti, produce sempre testo. Ma se in quel testo è indicato “usa il tool ordina pizza con questi parametri”, l’agente interpreta l’istruzione ed esegue davvero l’operazione.
👉 Ecco il punto chiave: i modelli parlano, gli agenti agiscono.
Una metafora utile: WordPress
Per capire meglio, pensa a WordPress. Quando chiedi una pagina, il CMS prende un template e lo riempie con i contenuti giusti prima di mostrartela.
Allo stesso modo, l’agente costruisce un prompt su misura (invece di un template HTML) e interpreta l’output del modello per restituire o eseguire la risposta più adatta.
Questa logica a “template” è alla base anche dei framework per agenti come LangChain, LlamaIndex o AutoGen, che stanno diventando lo standard per costruire applicazioni AI.
Oltre il testo: multimodalità e cicli di ragionamento
Gli agenti moderni non si fermano al linguaggio scritto: possono gestire immagini, audio e interazioni multimodali.
Inoltre, possono interrogare più volte il modello in sequenza, rifinendo le risposte o lanciando diverse operazioni durante la stessa conversazione. Questo approccio si chiama agent loop: un ciclo di interazioni in cui l’agente usa il modello più volte per arrivare alla risposta finale.
👉 È la differenza tra un chatbot “semplice”, che risponde subito, e un assistente intelligente, che si prende qualche secondo per consultare più fonti, verificare dati e poi rispondere in modo più accurato.
Conclusione
In sintesi:
- Il modello è un generatore di linguaggio.
- L’agente è il software che costruisce i prompt, interpreta le risposte e collega il modello al mondo esterno.
- Con tecniche come RAG, i modelli diventano più utili perché rispondono su informazioni specifiche.
- Grazie ai tools, gli agenti possono non solo parlare, ma anche agire.
- Con la multimodalità e i cicli di ragionamento, diventano sempre più simili ad assistenti reali.
La prossima volta che sentirai parlare di “agenti di intelligenza artificiale”, saprai che non si tratta solo di chatbot, ma di veri e propri orchestratori intelligenti che trasformano i modelli linguistici in strumenti pratici e operativi.