Benvenuto nel passaggio dal consumo passivo dell'intelligenza artificiale all'orchestrazione attiva. Per comprendere il "Dipendente Digitale", dobbiamo innanzitutto distinguere tra un chatbot standard e un Agente Autonomo. Mentre un'interazione tradizionale con un LLM è reattiva — basata su un semplice modello Input → Output — un agente autonomo opera in un ciclo ricorsivo definito dalla formula:

$$ \text{Obiettivo} + \text{Ragionamento} + \text{Strumenti} = \text{Risultato} $$

1. L'LLM come Unità Centrale di Elaborazione

In questa architettura, il Large Language Model (LLM) agisce da "cervello" o CPU. Fornisce la logica fondamentale e le capacità linguistiche, ma perché possa funzionare come un dipendente, deve essere supportato da un framework che permetta persistenza ed esecuzione.

2. I Tre Pilastri dell'Architettura dell'Agente

Perché questo cervello sia efficace, si basa su tre pilastri:

• Pianificazione: Scomporre obiettivi complessi in sotto-compiti.
• Memoria: Conservare il contesto delle interazioni precedenti e i dati a lungo termine.
• Azione: Eseguire compiti nel mondo digitale tramite strumenti.

Non stiamo più solo inviando prompt; stiamo progettando un sistema che percepisce il proprio ambiente e si corregge autonomamente quando incontra errori.