“Agentic AI” è diventata un’etichetta che impacchetta cinque o sei idee ingegneristiche distinte. Un articolo di Shittu Olumide su KDnuggets prova a separarle, partendo da un dato citato nella fonte: circa l’88% degli agenti AI costruiti oggi non arriva mai in produzione, e buona parte di quei fallimenti non dipende dal modello sottostante ma dalla comprensione di questi concetti prima di iniziare a costruire.
I cinque pilastri
Il primo è il tool use, cioè il ponte tra il ragionamento del modello e il mondo esterno. Qui entra il Model Context Protocol (MCP), introdotto da Anthropic a novembre 2024 per standardizzare come un modello scopre e invoca i tool. L’autore ricorda anche l’onestà del trade-off: MCP aggiunge overhead di token e per pipeline ad alto throughput molti team nel 2026 restano su chiamate dirette o CLI.
Il secondo è la memory. Ogni chiamata a un LLM è stateless: un layer di memoria estrae i fatti utili, li archivia in un vector database e li reinietta con un retrieval mirato all’inizio di ogni risposta. È qui che il termine “prompt engineering” ha lasciato spazio a “context engineering“: conta la qualità del contesto, non il volume.
Il terzo è il planning loop, la sequenza pensiero-azione-osservazione formalizzata dal pattern ReAct (Google e Princeton, fine 2022). È il vero confine tra “AI che parla” e “AI che fa”, ma va monitorata come infrastruttura: loop non controllati bruciano token e restano bloccati a ripetere la stessa azione.
Il quarto è l’orchestrazione multi-agente: un orchestrator coordina sub-agent specializzati, ciascuno con il proprio contesto. L’autore cita anche il protocollo Agent2Agent (A2A) di Google, complementare a MCP: dove MCP standardizza il dialogo agente-tool, A2A standardizza quello agente-agente.
Il quinto è evaluation, observability e guardrails: tracing per vedere ogni passo, valutazione per capire se il risultato era buono, checkpoint di sicurezza lungo il ciclo di vita dell’agente.
In sintesi
- I cinque concetti — tool use, memory, planning, orchestrazione, evaluation — funzionano solo come sistema unico.
- MCP e A2A standardizzano rispettivamente l’accesso ai tool e il dialogo tra agenti.
- Il consiglio pratico: partire da un singolo agente ben definito, con evaluation fin dal primo giorno.
Fonte: 5 Key Concepts Behind Agentic AI Every Engineer Must Understand — https://www.kdnuggets.com/5-key-concepts-behind-agentic-ai-every-engineer-must-understand
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