L’Essere Agente: analogie tra IA e autoperfezionamento

Nel 2025, l’anno dell’agente, abbiamo assistito a una rivoluzione nell’intelligenza artificiale (IA). L’obiettivo non è più stato semplicemente far ‘parlare’ l’IA, ma esigerne l’azione. Studiando l’architettura di questi nuovi agenti e sistemi agentici, ho notato qualcosa di curioso. Le tecniche ingegneristiche utilizzate per rendere l’IA più intelligente mi sembravano stranamente familiari, ricordandomi più i consigli di auto-aiuto che la scienza informatica.

L’intelligenza agentica sembra risiedere in tre abitudini molto umane: scrivere le cose, parlare con se stessi e fingere di essere qualcun altro. Se osserviamo il funzionamento di un LLM, vediamo che ha una finestra di contesto limitata e la sua attenzione efficace è limitata. Se prova a risolvere un problema di codifica di 50 passaggi in un solo respiro, si schianterà. Per risolvere questo, forniamo agli agenti appunti. Li costringiamo a scrivere un piano prima di eseguire il codice, a memorizzare i fatti per un utilizzo successivo. In pratica, chiediamo all’IA di prendere appunti, esternalizzando il loro stato interno su un pezzo di carta digitale, consentendo agli agenti di evolvere da semplici corrispondenze di schemi in pensatori robusti.

Per lungo tempo, abbiamo trattato gli LLM come semplici macchine di input-output: ponevamo una domanda, e producevano una risposta. DeepSeek ha cambiato questo introducendo un pausa prima della risposta, chiedendo all’IA di ‘pensare’ prima. Ma cosa significa pensare per un computer? Significa generare un testo che resta nascosto all’utente, un monologo interno.

Qualche anno fa, ho letto ‘L’Effetto Alter Ego: Il Potere delle Identità Segrete per Trasformare la Tua Vita’. L’idea centrale del libro è che adottando un personaggio, si possono sbloccare capacità nascoste. Nel mondo dei moderni Agenti IA, chiamano questo ‘Role Prompting’ o ‘Sistemi Multi-Agente’. Se chiedi a un singolo IA di ‘scrivere codice’, potrebbe fare un lavoro mediocre. Ma se assegni ad un IA il ruolo ‘L’Architetto’ per pianificare il codice, un altro il ruolo di ‘L’Ingegnere’ per scriverlo, e un terzo il ruolo di ‘Il Critico’ per rivederlo, il risultato è esponenzialmente migliore.

Forse stiamo scoprendo che il miglior modo per utilizzare l’intelligenza basata sulla corrispondenza di modelli è attraverso un semplice flusso di lavoro universale: scrivi, parla o prova, e controlla il tuo lavoro. Questi passaggi possono fornire la minima struttura necessaria per sostenere il ragionamento, formando la meccanica di base del pensiero.