Come funzionano gli agenti IA? Il ciclo in 5 passi dietro ogni compito

Hai scritto "trovami un contratto energia più economico di questa bolletta" ed è successa una cosa strana. Si è aperta da sola una finestra del browser, un sito di confronto si è compilato, è comparsa una tabella di tariffe e un minuto dopo sullo schermo c'era una breve nota con tre opzioni e un consiglio. Sembrava magia, e questo è un problema, perché ciò che sembra magia è difficile da fidarsi e facile da usare male.

Questa guida spiega come funzionano gli agenti IA in modo semplice, senza presupporre alcuna conoscenza informatica. Vedrai il ciclo in cinque passi che ogni agente esegue, che cosa fa davvero il "modello" al suo interno, perché ha bisogno di strumenti come un browser, come funziona la sua memoria, perché a volte inventa, a che cosa servono i crediti che ti vengono addebitati e qual è il tuo ruolo. Le fonti sono le aziende che costruiscono gli agenti e l'autorità di regolazione che misura come li usa la Gran Bretagna, tutte consultate l'8 ottobre 2026.

Come abbiamo verificato questa guida

1. Descrizioni di chi li costruisce. La guida di Anthropic alla costruzione di agenti, per capire come è progettato il ciclo.
2. Ricerche sugli errori. Lo studio di OpenAI di settembre 2025 sul perché i modelli linguistici affermano con sicurezza cose false.
3. Dati d'uso di Ofcom. Il rapporto Online Nation dell'autorità di regolazione, pubblicato a dicembre 2025.
4. Le nostre prove dirette. Ogni esempio qui sotto è un compito che abbiamo affidato a un agente osservandolo lavorare.

Il ciclo in 5 passi

Anthropic descrive gli agenti come sistemi in cui il modello dirige il proprio processo e il proprio uso degli strumenti, lavorando in un ciclo di azione, riscontro dall'ambiente e nuova azione, con punti di controllo per una persona. Nel linguaggio di tutti i giorni sono cinque passi. Per tutto il testo useremo come esempio la bolletta dell'energia.

Passo 1: legge l'obiettivo e decide che cosa significa "fatto"

L'agente trasforma la tua frase in un traguardo verificabile: "una tariffa per questo codice postale e questo consumo che costi meno di quella attuale, con le condizioni di cambio elencate". Se l'obiettivo è vago, è in questo passo che le cose vanno storte, perché l'agente tirerà a indovinare il traguardo.

Passo 2: fa un piano

Un breve elenco di passaggi: leggere la bolletta per i dati di consumo, aprire un sito di confronto, inserirli, raccogliere i risultati, controllare le penali di uscita, riassumere le tre migliori. I buoni agenti ti mostrano questo piano prima di iniziare. Jobbit ha una modalità piano che si ferma qui in attesa della tua approvazione.

Passo 3: usa gli strumenti

È la parte che distingue un agente da un chatbot. L'agente da solo sa solo parlare, quindi per fare qualsiasi cosa chiama uno strumento (tool): un browser web per visitare il sito di confronto, un lettore di file per guardare la bolletta, una calcolatrice o un foglio di calcolo per confrontare i costi annuali. Ogni strumento restituisce un risultato, e il risultato rientra nel ragionamento dell'agente.

Passo 4: controlla

Dopo ogni passaggio l'agente confronta ciò che ha ottenuto con ciò che si aspettava. Il sito di confronto chiede un tipo di contatore che non conosce, quindi torna alla bolletta. Una tariffa costa meno per unità ma ha una quota fissa più alta, quindi ricalcola su un anno. Questo controllo è il motivo per cui gli agenti impiegano minuti invece di secondi, ed è da qui che viene la maggior parte del loro valore.

Passo 5: riferisce e aspetta

Scrive il riepilogo, mostra i passaggi se glielo chiedi e si ferma nel punto in cui passa del denaro o parte un messaggio. Cambiare tariffa è una tua decisione. Un agente ben costruito chiede; uno costruito male dà per scontato.

Poi il ciclo ricomincia per l'obiettivo successivo. La nostra guida semplice a che cos'è un agente IA affianca questo ciclo a dodici esempi reali.

Il motore: che cosa fa davvero il modello

Dentro ogni agente c'è un modello (model), la cosa che legge e scrive il linguaggio. Claude, GPT e Gemini sono modelli. Un modello ha letto una quantità enorme di testo e ha imparato a prevedere che cosa viene dopo, un piccolo pezzo alla volta. Quei pezzi si chiamano token (unità di testo), e un token vale circa tre quarti di una parola inglese. Tutto ciò che l'agente "pensa" viene scritto in token: il piano, il ragionamento, le richieste agli strumenti, la risposta finale.

Ne seguono tre conseguenze, che spiegano la maggior parte di ciò che ai principianti sembra incomprensibile.

• Il modello non sa nulla dopo la data del suo addestramento, a meno che non cerchi. Per questo l'agente apre un browser invece di rispondere a memoria, e per questo le risposte sulla settimana scorsa richiedono una ricerca.
• Il modello ha una finestra di contesto (context window), la quantità di testo che riesce a tenere a mente in una volta. Immaginala come una scrivania. La tua bolletta, il piano, le pagine web lette e i suoi appunti stanno tutti sulla scrivania, e quando è piena i fogli più vecchi cadono. I compiti lunghi si gestiscono riordinando la scrivania, cosa che gli agenti chiamano compattazione (compaction). Jobbit mostra un indicatore di contesto per vedere quanto è piena la scrivania.
• Il modello è sicuro di sé per costruzione. Produce i token successivi più probabili, e "più probabile" non è la stessa cosa di "vero". La sezione sugli errori più sotto spiega che cosa significa per te.

Il rapporto Online Nation di Ofcom mostra quanto questo motore sia ormai ordinario: circa il 30% delle ricerche nel Regno Unito mostra ormai una panoramica generata dall'IA, e il 53% degli adulti dice di vedere spesso quei riepiloghi. Il modello che scrive il riepilogo è dello stesso tipo di quello che guida un agente.

Gli strumenti: come un agente raggiunge il mondo

Ogni riga ha un "che cosa può andare storto" perché gli strumenti sono il punto in cui un agente incontra il mondo reale, disordinato. La riga del browser merita una nota in più: un numero crescente di siti blocca gli agenti per impostazione predefinita, come spiega il nostro resoconto sul web che chiude le porte agli agenti IA, ed è per questo che l'agente a volte riferisce di non essere riuscito a entrare. Il browser dell'agente di Jobbit ti permette di guardarlo lavorare e di prendere tu i comandi quando un sito richiede una persona, come descritto nella nostra guida agli agenti IA che usano il computer.

Memoria: che cosa ricorda e che cosa dimentica

I principianti si aspettano che un agente si ricordi di loro come farebbe un collega. Per lo più non è così, e conoscere i tre tipi di memoria fa risparmiare molte ripetizioni.

• La memoria di lavoro è la finestra di contesto della sezione precedente. Dura per un compito e viene cancellata quando il compito finisce, a meno che l'agente non scriva appunti per sé.
• Le istruzioni salvate sono file che gli dai e che legge all'inizio di ogni compito: chi sei, come ti piace che si scriva, che cosa non deve mai fare. Su Jobbit stanno in Projects, insieme a file condivisi, appunti e a qualsiasi password che gli serva, conservate come segreti invece di essere scritte in chat.
• La memoria a lungo termine è una funzione che offrono alcuni prodotti, in cui l'agente conserva appunti da una conversazione all'altra. È utile e va controllata ogni tanto, perché un appunto sbagliato resta.

La regola pratica: tutto ciò che ti ritrovi a scrivere due volte va nelle istruzioni salvate.

Perché a volte inventa

La risposta sbagliata data con sicurezza, chiamata allucinazione (hallucination), è il difetto più noto dell'agente. Lo studio di OpenAI sull'argomento, pubblicato a settembre 2025, ne dà la spiegazione più chiara: i modelli vengono addestrati e valutati in modi che premiano un tentativo rispetto all'ammissione di non sapere, allo stesso modo in cui un esame a risposta multipla premia chi tira a indovinare. Un modello che risponde sempre ottiene punteggi migliori di uno che a volte dice "non ne sono sicuro", quindi i modelli imparano a rispondere.

Gli agenti riducono il problema senza eliminarlo. Il passo di controllo intercetta molti errori perché il risultato di uno strumento è reale: il sito di confronto mostra una tariffa oppure no. Gli errori che sfuggono sono quelli che nessuno strumento verifica, come una statistica citata o il riassunto di un documento che ha solo scorso. Tre abitudini ti proteggono: chiedi la fonte di ogni numero in base al quale agirai, chiedigli di dirti quando non è sicuro e leggi tutto ciò che esce a tuo nome.

A che cosa servono i crediti

La maggior parte dei servizi di agenti addebita in crediti, e i principianti si stupiscono spesso che due compiti dal suono simile costino cifre diverse. I crediti pagano tre cose: i token che il modello legge e scrive, le chiamate agli strumenti che fa e, in alcuni prodotti, i minuti in cui un browser o un computer resta in funzione. Una domanda di una riga costa quasi nulla. Una ricerca che legge trenta pagine web, scrive un rapporto e controlla le proprie cifre costa di più, perché ogni pagina letta sono token in ingresso e ogni bozza sono token in uscita.

Su Jobbit il piano Free offre 100 crediti al giorno senza carta, abbastanza per qualche compito vero, e Go costa £7 al mese per 2,000 crediti e una piccola app tenuta online sul tuo dominio. La nostra guida a quanto costano gli agenti IA spiega crediti e token in ChatGPT, Claude, Manus, Muse e Jobbit, e il modo onesto di confrontare i piani.

Il tuo ruolo

La guida di Anthropic dice che i punti di controllo umani fanno parte del progetto, non sono un segno che l'agente ha fallito. In pratica hai quattro compiti, e nessuno di questi è svolgere il lavoro.

1. Scrivere bene l'obiettivo. Che cosa vuoi, come deve essere il risultato buono, che cosa non deve fare. La nostra guida su come scrivere prompt per agenti IA contiene 30 esempi.
2. Approvare il piano quando il compito è importante.
3. Rispondere alle domande che l'agente si ferma a fare, e prendere il controllo del browser quando un sito richiede una persona.
4. Controllare il risultato prima di agire.

I lavori grandi aggiungono un livello. Un agente può dividere un compito grande tra diversi agenti più piccoli, ciascuno con la sua scrivania, e poi unire il loro lavoro: è così che si porta a termine una ricerca di 200 pagine o un intero sito, come descrive la nostra guida ai sotto-agenti IA. E quando un lavoro richiede mani invece di token, l'agente di Jobbit istruisce un professionista verificato della sua rete umana e trattiene il tuo pagamento in deposito fiduciario (escrow).

Che cosa significa in pratica

ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot, Manus e Muse di Meta eseguono tutti una versione di questo ciclo, con i set di strumenti più completi nei piani a pagamento. Il ciclo è lo stesso; cambia quanto ne puoi vedere e dirigere.

• Puoi vedere il piano prima che parta. La modalità piano di Jobbit mostra i passaggi e aspetta il tuo sì.
• Puoi guardare il browser. Il browser dell'agente mostra ogni pagina che visita, e puoi prendere i comandi.
• Puoi correggere la rotta mentre lavora. Invia un messaggio mentre procede e si adatta, oppure duplica la chat per provare un secondo approccio.
• Puoi dargli una memoria. Projects conserva le tue istruzioni, i tuoi file e i tuoi segreti, così ogni compito parte già informato.
• Puoi programmarlo. I compiti pianificati ripetono il ciclo senza di te.
• Puoi passare il lavoro a una persona. Quando il ciclo arriva a un lavoro che richiede un essere umano, lo stesso agente ne trova e ne istruisce uno.

Un esperimento di cinque minuti che mostra il ciclo

• Minuto 1: apri Jobbit e crea un account gratuito.
• Minuto 2: chiedigli: "Confronta i tre modi più economici per spedire un pacco da 5 kg da Leeds a Glasgow questa settimana, con i link, e dimmi quale sceglieresti e perché." Un obiettivo, una definizione di fatto e una richiesta di fonti.
• Minuti 3 e 4: guarda comparire il piano, poi il browser aprire i siti dei corrieri. Nota i controlli quando un prezzo richiede un codice postale.
• Minuto 5: leggi il risultato e clicca un link per confermare un prezzo. Hai appena visto tutti e cinque i passi, e sai che cosa controllare la prossima volta.

Domande frequenti

Come funziona un agente IA passo dopo passo?

Legge il tuo obiettivo e decide come sarà il lavoro finito, scrive un breve piano, usa strumenti come un browser e i tuoi file per eseguire ogni passaggio, controlla ogni risultato rispetto al piano e riferisce, fermandosi per la tua approvazione prima di qualsiasi cosa che riguardi denaro o messaggi.

Qual è la differenza tra un modello di IA e un agente IA?

Il modello è il motore che legge e scrive il linguaggio, come Claude o GPT. L'agente è il modello più gli strumenti, un piano, un ciclo di controllo e un modo per fermarsi e chiederti. Un modello risponde; un agente agisce.

Un agente IA impara da me?

Durante un compito ricorda tutto ciò che hai detto. Da un compito all'altro ricorda solo ciò che è salvato nelle istruzioni, nei file o in una funzione di memoria. Tutto ciò che scrivi due volte va nelle istruzioni salvate.

Perché gli agenti IA sbagliano?

Perché il modello al suo interno produce il testo più probabile, non una verità garantita, e le ricerche mostrano che i modelli sono addestrati in modi che premiano il tirare a indovinare. Strumenti e controlli intercettano molti errori; il resto lo intercetti tu chiedendo le fonti e leggendo ciò che esce.

Un agente IA può navigare in internet?

Sì, con uno strumento browser può visitare siti, compilare moduli e leggere pagine come fai tu. Alcuni siti bloccano gli agenti, e su Jobbit puoi guardare il browser e prendere il controllo quando un sito richiede una persona.

Che cosa sono i crediti negli agenti IA?

L'unità in cui la maggior parte dei servizi addebita. Pagano il testo che il modello legge e scrive, gli strumenti che chiama e a volte il tempo in cui un browser resta in funzione. Il piano Free di Jobbit offre 100 crediti al giorno senza carta.

Posso guardare un agente IA mentre lavora?

Su Jobbit sì: mostra il piano, il browser e ogni passaggio, e puoi fermarlo, dirigerlo o prendere il controllo in qualsiasi momento. 100 crediti gratuiti al giorno, niente carta, e Go costa £7 al mese per una piccola app sul tuo dominio.