Agenti AI vs. AI Agente: Una Tassonomia Concettuale, Applicazioni e Sfide

Abstract

Questo studio distingue in modo critico tra Agenti AI e AI Agente, offrendo una tassonomia concettuale strutturata, una mappatura delle applicazioni e un'analisi delle sfide per chiarire le loro filosofie progettuali e capacità divergenti. Iniziamo delineando la strategia di ricerca e le definizioni fondamentali, caratterizzando gli Agenti AI come sistemi modulari guidati da Modelli Linguistici di Grande Scala (LLM) e Modelli di Immagine di Grande Scala (LIM) per l'automazione specifica di compiti. L'AI Generativa è posizionata come precursore, con gli Agenti AI che avanzano attraverso l'integrazione di strumenti, l'ingegneria dei prompt e il miglioramento del ragionamento. Al contrario, i sistemi di AI Agente rappresentano un cambiamento paradigmatico caratterizzato dalla collaborazione multi-agente, dalla scomposizione dinamica dei compiti, dalla memoria persistente e dall'autonomia orchestrata. Attraverso una valutazione sequenziale dell'evoluzione architettonica, dei meccanismi operativi, degli stili di interazione e dei livelli di autonomia, presentiamo un'analisi comparativa tra entrambi i paradigmi. I domini di applicazione come il supporto clienti, la pianificazione e la sintesi dei dati sono messi a confronto con le implementazioni di AI Agente nell'automazione della ricerca, nella coordinazione robotica e nel supporto alle decisioni mediche. Esaminiamo ulteriormente le sfide uniche in ciascun paradigma, tra cui allucinazioni, fragilità, comportamento emergente e fallimenti di coordinamento, e proponiamo soluzioni mirate come loop ReAct, RAG, strati di orchestrazione e modellazione causale. Questo lavoro mira a fornire una roadmap definitiva per lo sviluppo di sistemi robusti, scalabili e spiegabili guidati da Agenti AI e AI Agente. >Agenti AI, Agente-driven, Modelli Visione-Linguaggio, Sistema di Supporto alle Decisioni AI Agente, Applicazioni AI Agente.

English

This study critically distinguishes between AI Agents and Agentic AI, offering a structured conceptual taxonomy, application mapping, and challenge analysis to clarify their divergent design philosophies and capabilities. We begin by outlining the search strategy and foundational definitions, characterizing AI Agents as modular systems driven by Large Language Models (LLMs) and Large Image Models (LIMs) for narrow, task-specific automation. Generative AI is positioned as a precursor, with AI Agents advancing through tool integration, prompt engineering, and reasoning enhancements. In contrast, Agentic AI systems represent a paradigmatic shift marked by multi-agent collaboration, dynamic task decomposition, persistent memory, and orchestrated autonomy. Through a sequential evaluation of architectural evolution, operational mechanisms, interaction styles, and autonomy levels, we present a comparative analysis across both paradigms. Application domains such as customer support, scheduling, and data summarization are contrasted with Agentic AI deployments in research automation, robotic coordination, and medical decision support. We further examine unique challenges in each paradigm including hallucination, brittleness, emergent behavior, and coordination failure and propose targeted solutions such as ReAct loops, RAG, orchestration layers, and causal modeling. This work aims to provide a definitive roadmap for developing robust, scalable, and explainable AI agent and Agentic AI-driven systems. >AI Agents, Agent-driven, Vision-Language-Models, Agentic AI Decision Support System, Agentic-AI Applications