AI Agent

A un agente si dà un obiettivo, non un copione. Decide cosa fare, chiama gli strumenti per farlo, osserva il risultato e si corregge. La parola ha due significati: nel reinforcement learning è l’entità che agisce in un ambiente, mentre nell’uso corrente dei prodotti indica un LLM collegato a strumenti e a un ciclo. Entrambi sono corretti; verifica quale dei due intende il documento che stai leggendo.

In pratica: ‘Trova i tre voli più economici e mettili nel foglio’ — è l’agente a scegliere i passaggi.