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Confronto tra l'IA tradizionale e gli agenti software e l'intelligenza artificiale agentica
La tabella seguente fornisce un confronto dettagliato tra intelligenza artificiale tradizionale, agenti software e intelligenza artificiale agentica.
| Caratteristica | AI tradizionale | Agenti software | AI agentica |
|---|---|---|---|
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Esempi |
Filtri antispam, classificatori di immagini, motori di raccomandazione |
Chatbot, pianificatori di attività, agenti di monitoraggio |
Assistenti AI, agenti di sviluppo autonomi, orchestrazioni LLM multiagente |
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Modello di esecuzione |
Batch o sincrono |
Basato sugli eventi o pianificato |
Asincrono, basato sugli eventi e sugli obiettivi |
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Autonomia |
Limitato; spesso richiede un'orchestrazione umana o esterna |
Medio; funziona in modo indipendente entro limiti predefiniti |
Alto; agisce in modo indipendente con strategie adattive |
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Reattività |
Reattivo ai dati di input |
Reattivo all'ambiente e agli eventi |
Reattivo e proattivo; anticipa e avvia azioni |
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Proattività |
Raro |
Presente in alcuni sistemi |
Attributo principale; guida il comportamento mirato agli obiettivi |
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Communication |
Minimo; di solito autonomo o legato all'API |
Messaggistica interagente o agente-umano |
Interazione e multiagente human-in-the-loop avanzate |
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Processo decisionale |
Solo inferenza del modello (classificazione, previsione e così via) |
Ragionamento simbolico o decisioni basate su regole o sceneggiate |
Ragionamento contestuale, basato sugli obiettivi e dinamico (spesso migliorato con LLM) |
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Intento delegato |
No; esegue attività definite direttamente dall'utente |
Parziale; agisce per conto di utenti o sistemi con portata limitata |
Sì; agisce con obiettivi delegati, spesso tra servizi, utenti o sistemi |
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Apprendimento e adattamento |
Spesso incentrato sul modello (ad esempio, formazione ML) |
A volte adattivo |
Apprendimento, memoria o ragionamento incorporati (ad esempio feedback, autocorrezione) |
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Agenzia |
Nessuna; strumenti per umani |
Implicito o di base |
Esplicito; opera con scopi, obiettivi e autodirezione |
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Consapevolezza del contesto |
Bassa; stateless o basata su istantanee |
Moderato; tracciamento dello stato in parte |
Alto; utilizza modelli di memoria, contesto situazionale e ambiente |
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Ruolo di infrastruttura |
Incorporato in app o pipeline di analisi |
Middleware o componente del livello di servizio |
Agent Mesh componibile integrato con sistemi cloud, serverless o edge |
In sintesi:
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L'intelligenza artificiale tradizionale è incentrata sugli strumenti e funzionalmente limitata. Si concentra sulla previsione o sulla classificazione.
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Gli agenti software tradizionali introducono l'autonomia e la comunicazione di base, ma spesso sono vincolati da regole o statici.
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L'intelligenza artificiale agentica unisce autonomia, asincronia e agenzia. Consente entità intelligenti e orientate agli obiettivi in grado di ragionare, agire e adattarsi all'interno di sistemi complessi. Ciò rende l'intelligenza artificiale agentica ideale per le future future basate sull'intelligenza artificiale e native del cloud.
