Negli ultimi mesi ho lavorato con OpenClaw, un agente intelligente installato su un server o in locale, collegato a strumenti reali. L’ho configurato, l’ho messo alla prova, l’ho visto eseguire operazioni concrete dopo aver superato errori, riavvii, linee di codice su server Ubuntu/Linux e configurazioni da affinare. Parlo con cognizione di causa, perché ho visto cosa significa passare dall’idea all’azione. Ho già parlato della AI, di come il lavoro sta cambiando prospettiva nell’articolo precedente. Oa l’intelligenza artificiale entra in una fase operativa.

Gli agenti intelligenti ricevono un input, comprendono un obiettivo, pianificano una sequenza di azioni e utilizzano strumenti esterni per arrivare a un risultato fattivo. Il cambiamento è sostanziale, oserei dire un cambiamento totale di paradigma. L’azione, il fare, diventa parte integrante del processo.

Un agente può ricevere un messaggio WhatsApp in uno studio dentistico, comprenderne il contenuto, consultare il calendario condiviso, proporre una data disponibile, registrare l’appuntamento e inviare conferme automatiche al paziente e allo staff. L’intero flusso viene coordinato in modo coerente, controllato e preciso.

In un altro contesto l’agente può ricevere una mail con una richiesta tecnica, analizzare il contenuto, accedere a documentazione interna, predisporre una risposta strutturata e inoltrarla tramite il canale corretto. Ogni passaggio viene eseguito con continuità operativa, scritto su file o server, cartelle, database, tutto ciò che prima dovevi fare tu.

In un terzo scenario un agente collegato a sistemi aziendali può monitorare eventi, rilevare anomalie, generare report e avvisare i responsabili tramite piattaforme di messaggistica o posta elettronica. L’intervento umano resta legato alle decisioni strategiche, mentre l’operatività quotidiana viene gestita in modo sistemico.

Questi esempi mostrano una caratteristica centrale. L’agente esegue! L’agente fa! La potenza di questi sistemi richiede quindi consapevolezza. Un agente opera entro un perimetro definito da permessi e autorizzazioni. Se gli si concedono accessi ampi a file, servizi e comandi di sistema, può intervenire su molte parti dell’infrastruttura. Può scrivere file, eseguire script, inviare comunicazioni, modificare configurazioni o se collegato alla domotica accendere e spegnere la tua casa in autonomia. La progettazione delle autorizzazioni diventa un elemento fondamentale, perché l’agente agisce esattamente entro i limiti che gli vengono concessi.

L’esperienza che ho con OpenClaw rende evidente un altro aspetto. La piattaforma permette di estendere le capacità dell’agente attraverso le cosiddette skill. Una skill è un modulo che definisce come utilizzare uno strumento o come eseguire una determinata operazione. Il concetto richiama quello dei plugin in WordPress. Installando un plugin si amplia ciò che il sito può fare, in OpenClaw aggiungendo una skill, si amplia ciò che l’agente può eseguire. Il sistema diventa modulare, scalabile, adattabile a esigenze differenti.

Gli agenti possono anche far dialogare più intelligenze artificiali tra loro, Gemini dialoga con ChatGpt, con Copilot o qualunque altro bot. Un agente può utilizzare un modello per comprendere il linguaggio naturale, un altro per analizzare dati strutturati, un terzo per generare immagini o sintetizzare voce. Può orchestrare queste capacità in una sequenza coordinata, dialogata tra intelligenze artificiali. In questo modo si crea una collaborazione tra sistemi intelligenti differenti, ognuno specializzato in un compito, uniti in un flusso operativo comune. Questo aumenta esponenzialmente potenza e flessibilità.

Esiste anche un aspetto economico da considerare. L’utilizzo dei modelli linguistici avviene attraverso il consumo di token. I token rappresentano unità di testo elaborate dal modello AI adottato, sia in ingresso sia in uscita, vale a dire che ogni richiesta e ogni risposta generano un consumo di token che viene contabilizzato dal provider. Gli agenti non sono strumenti gratuiti per definizione, il costo dipende dall’intensità di utilizzo e dalla complessità delle operazioni richieste.

Qui si comprende la portata del cambiamento, gli agenti diventano orchestratori digitali. Coordinano strumenti, integrano piattaforme, operano in ambienti reali, leggono e inviano e-mail. creano o cancellano file e cartelle, aprono e chiudono browser. L’architettura che li sostiene include modelli linguistici, gestione delle sessioni, controllo degli accessi e interfacce verso sistemi esterni. Quando questi elementi dialogano correttamente, l’agente assume un ruolo operativo stabile.

Siamo all’inizio di un ecosistema di agenti specializzati, ogni agente può avere competenze mirate, collaborare con altri sistemi e operare in modo persistente nel tempo. Le interfacce diventeranno più intuitive, la configurazione più accessibile, le capacità sempre più estese, tra qualche settimana non servirà capire cosa e come scrivere linee di codice, sarà intuitivo costruirsi un agente.

Spero si capisca quanto inciderà sul mondo del lavoro, per non rimanere senza bisogna stare al passo, reinventarsi in molti casi, perchè probabilmente il lavoro che fai tu lo può già fare un agente, meglio di te ed a molto meno.

L’era degli agenti è già presente, la sua cifra distintiva è l’esecuzione. Gli agenti fanno… per fortuna o purtroppo! L.L.