Blog
I 10 migliori agenti di intelligenza artificiale da tenere d'occhio nel 2025 🚀

I 10 migliori agenti di intelligenza artificiale da tenere d'occhio nel 2025 🚀

Jan 03, 202512 min read

L'anno scorso gli agenti di intelligenza artificiale non hanno fatto solo notizia: hanno cambiato il nostro modo di lavorare, comunicare e risolvere i problemi. Dall'automazione di compiti noiosi all'affrontare sfide complesse, sono diventati alleati indispensabili per sviluppatori e aziende.

Mentre ci avviciniamo al 2025, gli agenti di intelligenza artificiale si stanno già delineando come ancora più capaci e versatili. Questi sistemi sono come un assistente potenziato al vostro fianco: analizzano dati, prendono decisioni e si integrano perfettamente con strumenti e ambienti.

Ecco cosa li rende così rivoluzionari:

🧠 Ragionamento: Non si limitano a seguire le istruzioni, ma ragionano sui problemi.
🛠️ Uso degli strumenti: Avete bisogno di connettervi alle API o di controllare l'hardware? Ci pensano loro.
📚 Recupero di informazioni: Grazie alle integrazioni con strumenti come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM, i database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud e i modelli di incorporamento, questi strumenti sono in grado di tagliare come il burro enormi insiemi di dati.
🌍 Consapevolezza ambientale: Riescono a capire il contesto nelle conversazioni o nel mondo fisico.

In questo post, analizziamo i 10 agenti di intelligenza artificiale più impressionanti da tenere d'occhio nel 2025. Se siete interessati a creare applicazioni più intelligenti, più veloci e più capaci, dovrete tenere questi strumenti nel vostro radar. Iniziamo! 🌟

Progetto Astra di Google: Ridefinire l'assistenza AI per la vita quotidiana

Il Progetto Astra di Google è un agente AI avanzato sviluppato da DeepMind, progettato per integrarsi perfettamente nella vita quotidiana grazie a capacità multimodali. Basato su Gemini 2.0, un modello di IA recentemente rilasciato per l'area agenziale, Astra elabora e risponde a diversi input - testo, immagini, video e audio - rendendolo un assistente altamente interattivo e intuitivo.

Le caratteristiche principali di Astra sono la memoria in tempo reale per la comprensione del contesto, l'utilizzo di strumenti avanzati (ad esempio Google Search, Maps e Lens) e la capacità di assistere in compiti quali l'identificazione di oggetti o di fornire raccomandazioni. Ad esempio, gli utenti possono puntare il telefono verso una libreria e chiedere ad Astra di identificare il libro con la valutazione più alta, mostrando la sua capacità unica di collegare il mondo digitale e quello fisico. Con l'intenzione di integrare alcune delle sue capacità in altri prodotti Google, Astra è destinata a ridefinire l'IA personale nel 2025 e oltre.

Attualmente, il Progetto Astra è in fase di test da parte di un numero limitato di utenti fidati per perfezionare le sue capacità e scoprire nuovi usi per un assistente AI universale. Se siete interessati, potete iscrivervi alla lista d'attesa per diventare tester.

Copilot di Microsoft: Semplificare i flussi di lavoro e aumentare la produttività

Microsoft Copilot è un agente di intelligenza artificiale integrato in molte piattaforme Microsoft Office, come Office 365 e Dynamics 365, progettato per semplificare le attività e i flussi di lavoro quotidiani. Ad esempio, in Word, Copilot aiuta a redigere rapporti o a perfezionare il testo esistente. In Excel, aiuta a generare formule e a creare visualizzazioni basate su input in linguaggio naturale. In Teams, Copilot migliora la collaborazione riassumendo le riunioni, evidenziando i punti chiave e suggerendo le azioni da intraprendere. La sua capacità di adattarsi al contesto dell'utente lo rende un agente pratico ed efficiente per migliorare la produttività.

Per gli sviluppatori, Copilot va oltre le attività degli utenti finali, offrendo l'integrazione con Azure per automatizzare i flussi di lavoro e gestire i processi aziendali. Integrando l'intelligenza artificiale negli strumenti già utilizzati quotidianamente, Microsoft Copilot semplifica il lavoro ripetitivo, consentendo ai team di concentrarsi su sfide più complesse e creative.

Plugin ChatGPT: Estensione della portata di GPT alle attività del mondo reale

I ChatGPT Plugins trasformano i modelli GPT di OpenAI in potenti strumenti in grado di interagire con sistemi esterni, rendendoli capaci di svolgere attività del mondo reale al di là della generazione di testi. Questi plugin consentono a ChatGPT di ottenere dati in tempo reale, di integrarsi con servizi di terze parti come Expedia, Wolfram Alpha e Zapier e di automatizzare i flussi di lavoro, avvicinandolo alla funzione di assistente AI dinamico per privati e aziende. Ad esempio, gli utenti possono chiedere a ChatGPT di prenotare voli, calcolare equazioni complesse o automatizzare attività ripetitive su più app.

Sebbene i plugin di ChatGPT non siano agenti completamente autonomi, essi consentono un comportamento simile a quello di un agente, rispondendo dinamicamente alle richieste e sfruttando strumenti esterni per completare le attività. Per gli sviluppatori, questo significa un modo più semplice per creare flussi di lavoro su misura o aggiungere automazione intelligente senza bisogno di lunghe configurazioni.

OpenAI non ha ancora rilasciato un agente AI autonomo come Project Astra di Google o Copilot di Microsoft, ma ci sono voci e speculazioni su una futura offerta, il cui nome in codice è "Operator ", che potrebbe offrire un'autonomia simile a quella di un agente. Restiamo sintonizzati per vedere come OpenAI si evolverà in questo spazio!

AutoGPT: Un pioniere nell'esecuzione autonoma dei compiti

AutoGPT è un progetto sperimentale open-source che trasforma i modelli GPT in agenti autonomi in grado di eseguire compiti complessi e in più fasi con un input umano minimo. Sfruttando la potenza di GPT-4, AutoGPT è in grado di scomporre obiettivi di alto livello in compiti più piccoli e realizzabili, di eseguirli in sequenza e di iterare sui risultati per ottenere gli esiti desiderati. Questo lo rende uno dei primi esempi di agente AI autonomo ampiamente adottato dagli sviluppatori.

Pur essendo ancora nelle sue fasi iniziali, AutoGPT ha catturato l'immaginazione della comunità dell'IA dimostrando il potenziale degli agenti autonomi. Gli sviluppatori stanno sperimentando le sue capacità per creare applicazioni che vadano oltre le semplici risposte, dagli assistenti di ricerca ai gestori automatizzati dei flussi di lavoro. AutoGPT evidenzia la tendenza crescente degli agenti di IA che non si limitano a fornire risposte ma agiscono, aprendo la strada a sistemi autonomi più sofisticati in futuro.

BabyAGI: Automazione leggera dei compiti per soluzioni scalabili

BabyAGI è un agente autonomo leggero e open-source progettato per eseguire compiti in modo iterativo e intelligente. Come AutoGPT, è alimentato da GPT-4. Si concentra sulla gestione e sull'esecuzione dei compiti, rendendolo uno strumento flessibile e potente per gli sviluppatori che esplorano soluzioni di intelligenza artificiale orientate ai compiti. Il suo design modulare consente agli sviluppatori di personalizzare i flussi di lavoro, di integrarsi con vari database e di costruire soluzioni su misura per esigenze specifiche.

A differenza dei LLM più semplici che rispondono a query isolate, BabyAGI crea una coda di compiti basati su un obiettivo generale, li classifica e li completa passo dopo passo. Per esempio, date istruzioni di alto livello come "ricerca su un argomento e riassumi i risultati", BabyAGI le suddivide autonomamente in sottocompiti, come la raccolta di risorse, l'analisi dei contenuti e la stesura di un riassunto coerente.

Ciò che distingue BabyAGI è il suo design leggero e scalabile. Fornisce le funzionalità fondamentali dell'intelligenza artificiale senza richiedere grandi risorse, offrendo un punto di ingresso accessibile alle organizzazioni con budget limitati. Inoltre, il suo sistema di apprendimento adattivo si evolve in base alle esigenze degli utenti, garantendo un'assistenza sempre più personalizzata ed efficiente nel tempo. I recenti aggiornamenti hanno anche introdotto funzioni di collaborazione migliorate, rendendo BabyAGI uno strumento prezioso per i piccoli team che affrontano progetti condivisi.

Miracle Agent di Oracle: Intelligenza Artificiale pronta per l'impresa per decisioni guidate dai dati

Oracle Miracle Agent è una suite di oltre 50 agenti di intelligenza artificiale specializzati per ambienti aziendali, con particolare attenzione alla gestione dei database e alla business intelligence. Grazie alla profonda integrazione nell'ecosistema cloud di Oracle, Miracle Agent automatizza l'elaborazione e la visualizzazione dei dati, consentendo alle aziende di ricavare informazioni con un intervento manuale minimo.

Ad esempio, l'Assistente per la programmazione dei turni aiuta a creare e gestire i programmi dei turni dei dipendenti, tenendo conto delle preferenze individuali e delle norme di conformità. Il consulente per l'assunzione dei dipendenti assiste nel reperimento dei candidati e nella semplificazione del processo di assunzione, riducendo i tempi di assunzione. Nella gestione della catena di fornitura, la Guida per i rappresentanti delle vendite al cliente offre approfondimenti personalizzati per migliorare le interazioni con i clienti.

I recenti aggiornamenti ne hanno migliorato la scalabilità, consentendo di supportare set di dati più grandi e query più complesse. Le sue capacità di analisi predittiva consentono inoltre alle aziende di anticipare le tendenze e prendere decisioni proattive.

L'API Agente della MultiOn: Automazione web semplificata per gli sviluppatori

L'Agent API della MultiOn è una piattaforma incentrata sugli sviluppatori che consente l'integrazione di agenti AI in varie applicazioni e dispositivi, automatizzando le attività basate sul web e migliorando l'esperienza degli utenti. Lanciata in beta pubblica nell'aprile 2024, l'Agent API consente agli sviluppatori di incorporare agenti AI in grado di eseguire azioni complesse sul web, come la navigazione di siti web, l'estrazione di dati e il completamento di transazioni online.

L'API Agent supporta gli SDK Python e JavaScript, facilitando la perfetta integrazione con i più diffusi framework LLM come LangChain e LlamaIndex. Questa flessibilità consente agli sviluppatori di creare applicazioni AI personalizzate che possono navigare, raschiare e manipolare i contenuti web con facilità.

Sviluppatori e aziende di vari settori hanno adottato l'API Agent per automatizzare le attività e assistere i clienti. Ad esempio, i produttori di dispositivi intelligenti hanno integrato assistenti vocali in grado di eseguire azioni come ordinare corse, fare acquisti online o prenotare ristoranti direttamente dal dispositivo. Allo stesso modo, le piattaforme di shopping e di viaggio sfruttano l'API per semplificare i processi di acquisto e prenotazione, mantenendo gli utenti impegnati e riducendo l'attrito associato alla navigazione verso siti esterni.

AgentGPT: l'intelligenza artificiale autonoma basata su browser

AgentGPT è un agente AI autonomo open-source che consente agli utenti di distribuire agenti task-driven direttamente nel proprio browser. Progettato per la semplicità e l'accessibilità, AgentGPT consente agli utenti di creare e gestire agenti di IA in grado di eseguire compiti complessi e in più fasi con un intervento minimo da parte dell'utente. È stato costruito per offrire a sviluppatori e non sviluppatori un modo pratico per sperimentare la potenza dell'intelligenza artificiale autonoma.

Ciò che rende AgentGPT unico è la sua funzionalità in-browser, che elimina la necessità di una configurazione estesa o di un software esterno. Questo riduce la barriera d'ingresso per la sperimentazione di flussi di lavoro di IA guidati da attività, rendendolo uno strumento prezioso nel panorama dell'IA in evoluzione.

Aomni: Ricerca e automazione delle vendite con l'intelligenza artificiale

Aomni è un agente AI progettato per trasformare le vendite e la ricerca B2B automatizzando la pianificazione degli account e la scoperta dei prospect. Agendo come un assistente personalizzato, Aomni conduce ricerche approfondite sul web, identifica i profili dei clienti ideali (ICP) e genera piani strategici per i clienti. La sua capacità di analizzare informazioni complesse e di collegare i punti tra le esigenze dei clienti e le offerte commerciali lo rende uno strumento prezioso per i team di vendita che mirano a ottimizzare i flussi di lavoro e a chiudere più rapidamente le trattative.

Una delle caratteristiche principali di Aomni è la capacità di addestrare un agente AI personalizzato in base ai dati specifici dell'azienda. Comprendendo il prodotto, il mercato e gli obiettivi dell'azienda, l'agente crea strategie complete per gli account e prodotti pronti all'uso. Ad esempio, è in grado di analizzare le sfide di un'azienda target, allinearle con la vostra soluzione e generare piani di sensibilizzazione, risparmiando tempo e migliorando la precisione.

Il design leggero e scalabile di Aomni assicura che le aziende di tutte le dimensioni possano beneficiare delle sue capacità. Che si tratti di una startup che esplora nuovi mercati o di un'azienda che affina le proprie strategie basate sugli account, Aomni può aiutarvi a semplificare la ricerca e a migliorare il coinvolgimento.

Amazon Bedrock Agents: Automazione intelligente per i flussi di lavoro aziendali

Gli Amazon Bedrock Agents sono l'ultima offerta di AWS per gli sviluppatori che desiderano creare soluzioni basate sull'IA senza la complessità di partire da zero. Questi agenti combinano modelli di base con una facile integrazione negli strumenti e nei dati del mondo reale, dandovi la possibilità di creare flussi di lavoro AI personalizzati su misura per la vostra applicazione.

Ciò che rende pratici gli agenti Bedrock è la loro flessibilità. Sia che stiate lavorando a un chatbot per l'assistenza clienti, sia che stiate automatizzando i flussi di lavoro di backend o costruendo un sistema di raccomandazione, potete mettere a punto gli agenti per utilizzare i vostri dati e le vostre regole aziendali in modo sicuro. Ad esempio, un'applicazione di logistica potrebbe utilizzare gli agenti Bedrock per tracciare l'inventario e programmare le spedizioni, prelevando dati in tempo reale da sistemi esterni senza esporre dettagli sensibili.

Questi agenti sono inoltre dotati di un supporto integrato per le API più diffuse, che ne facilita la connessione allo stack esistente. È possibile attivare azioni come l'elaborazione degli ordini o l'esecuzione di analisi con una configurazione minima. E poiché Bedrock è senza server, non è necessario preoccuparsi di scalare l'applicazione.

Database vettoriali: La spina dorsale della memoria a lungo termine dell'agente

Agenti AI come AutoGPT, Astra di Google e altri elencati in questo blog sono creazioni impressionanti. Non si limitano a elaborare i dati, ma analizzano, ragionano e prendono decisioni in modi che sembrano quasi umani. Tuttavia, proprio come gli esseri umani, gli agenti hanno bisogno di una memoria affidabile per funzionare efficacemente. È qui che entrano in gioco i [database vettoriali] (https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database), che forniscono l'infrastruttura essenziale per memorizzare, gestire e recuperare i dati contestuali. Molti dei principali agenti di intelligenza artificiale si affidano a database vettoriali come Milvus e Zilliz Cloud per fornire sistemi di memoria veloci, efficienti e scalabili.

I database vettoriali memorizzano le informazioni come vettori ad alta dimensione, catturando il significato semantico di dati non strutturati come testo, immagini o audio. Questa struttura consente agli agenti di intelligenza artificiale di eseguire ricerche di somiglianza e di recuperare istantaneamente le informazioni contestualmente rilevanti. Ad esempio, quando un agente si trova di fronte a una nuova domanda, può attingere al suo sistema di memoria per trovare interazioni passate simili o conoscenze rilevanti, aiutandolo a prendere decisioni informate e ad adattarsi a nuove situazioni. Senza questa memoria, gli agenti non avrebbero la continuità necessaria per il ragionamento avanzato e l'apprendimento adattivo.

Per iniziare rapidamente a costruire un agente di intelligenza artificiale, date un'occhiata alle esercitazioni qui sotto.

Tutorial: Costruire un agente GraphRAG con Neo4j e Milvus
Tutorial: RAG agenziale con Claude 3.5 Sonnet, LlamaIndex e Milvus
Tutorial: Costruire un agente AI per RAG con Milvus e LlamaIndex
Tutorial: Smetti di aspettare, inizia a costruire: assistente vocale con Milvus e Llama 3.2

Conclusione

Gli agenti di intelligenza artificiale presentati in questo elenco sono solo l'inizio di ciò che è possibile fare nel 2025. Dal Project Astra di Google che ridefinisce l'assistenza personale agli agenti Bedrock di Amazon che semplificano i flussi di lavoro aziendali, questi strumenti dimostrano come l'IA stia cambiando la nostra capacità di lavorare, creare e interagire con la tecnologia.

Naturalmente, questo non è un elenco esaustivo. Altri agenti promettenti, come Claude Agents di Anthropic, Hugging Face Transformers Agents e Llamaindex Llama Agents, stanno dando forma al futuro dell'IA agenziale. La diversità e la specializzazione degli agenti di IA di oggi significa che c'è qualcosa per ogni sviluppatore, azienda o appassionato di tecnologia che vuole sbloccare il pieno potenziale dell'intelligenza artificiale. E se nessuno di questi agenti soddisfa le vostre esigenze, potete sempre costruire il vostro agente di IA su misura per i vostri requisiti specifici: strumenti come database vettoriali, LLM e framework rendono più facile che mai la creazione di soluzioni personalizzate.

Con l'evoluzione del mondo dell'IA, si evolveranno anche gli agenti che lo alimentano. Che siate sviluppatori che integrano questi strumenti o aziende che ne sfruttano le capacità, la chiave è rimanere informati e pronti ad adattarsi. Con così tante possibilità, il prossimo agente di IA rivoluzionario potrebbe essere già in lavorazione, in attesa di trasformare il 2025 e oltre.

Risorse correlate

Aggiornato il Mar 19, 2025

Fendy Feng
Fendy Feng is the Technical Marketing Writer at Zilliz. She has extensive experience developing and enhancing the impact of open-source projects in various global markets by producing high-quality, tailored content. Before joining Zilliz, Fendy worked as a Content Strategist at PingCAP, a fast-growing E-Series startup renowned for its open-source distributed SQL database.

Contenuto

Inizia gratis, scala facilmente

Prova il database vettoriale completamente gestito progettato per le tue applicazioni GenAI.

Prova Zilliz Cloud gratuitamente

Condividi questo articolo

Continua a leggere

Legal Document Analysis: Harnessing Zilliz Cloud's Semantic Search and RAG for Legal Insights

Zilliz Cloud transforms legal document analysis with AI-driven Semantic Search and Retrieval-Augmented Generation (RAG). By combining keyword and vector search, it enables faster, more accurate contract analysis, case law research, and regulatory tracking.

Insights into LLM Security from the World’s Largest Red Team

We will discuss how the Gandalf project revealed LLMs' vulnerabilities to adversarial attacks. Additionally, we will address the role of vector databases in AI security.

Beyond the Pitch: Vector Databases and AI are Rewriting the Sales Playbook

Discover how AI and vector databases are transforming sales platforms with intelligent lead matching, automated workflows, and real-time insights. Learn why 43% of sales teams use AI in 2024.