Fino a pochi anni fa, il concetto di machine customer introdotto da Gartner si riferiva a dispositivi connessi in grado di effettuare azioni automatizzate per conto degli utenti, come acquistare beni, prenotare servizi o inviare richieste di assistenza. Oggi, però, siamo entrati in una nuova fase: quella degli agenti AI autonomi.
Gli agenti AI autonomi sono sistemi basati su modelli linguistici avanzati (LLM) che non si limitano a rispondere a comandi, ma sono in grado di ragionare, pianificare, prendere decisioni ed eseguirle in modo indipendente. A differenza dei classici chatbot o assistenti vocali, questi agenti:
- Analizzano obiettivi complessi
- Scompongono il problema in sotto-task
- Interagiscono con strumenti esterni (API, database, software aziendali)
- Collaborano con altri agenti AI
- Adattano il proprio comportamento in base al contesto
In pratica, si comportano come micro-collaboratori digitali capaci di agire, non solo reagire. E per farlo in modo efficace, hanno bisogno di una nuova infrastruttura tecnologica che consenta loro di comunicare e cooperare: è qui che entra in gioco il Model Context Protocol (MCP).
Data di aggiornamento: 12 giugno 2025
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Indice
Dai Machine Customers agli Agenti AI Autonomi
Nel 2023, Gartner si riferiva ai machine customer come “nuova opportunità di crescita del decennio” . All’epoca, il focus riguardava dispositivi connessi in grado di emettere acquisti o attivare servizi — come la tua auto che prenota il gommista o un dispositivo che ordina ricarche automatiche.
Quel contesto, però, nasceva prima dello sviluppo di veri agenti AI autonomi in grado di comunicare tra loro: si trattava più di automazioni intelligenti e assistenti cloud, non ancora di sistemi agentici capaci di negoziare, cooperare o agire senza mediazione umana.
Gartner ha inserito l’Agentic AI tra i trend strategici del 2025. Secondo le proiezioni Gartner del marzo 2025, questi agenti risolveranno autonomamente l’80% dei problemi di customer service entro il 2029, riducendo del 30% i costi operativi .
Come comunicano tra loro gli Agenti AI Autonomi?
Perché gli agenti AI possano operare realmente in autonomia — dialogare tra loro, sfruttare servizi esterni, consultare database e API — serve stabilire un protocollo comune.
Qui entra in scena il Model Context Protocol (MCP):
- Ideato e open‑sourced da Anthropic nel novembre 2024, MCP utilizza JSON‑RPC 2.0 per agevolare integrazione e orchestrazione tra LLM e strumenti esterni
- Nel 2025, ha guadagnato supporto da giganti come OpenAI, Google DeepMind, Microsoft (sia in Copilot Studio che in Windows AI Foundry)
- Gartner prevede che entro il 2026, il 75% dei gateway API e il 50% delle piattaforme iPaaS offriranno supporto MCP .
Con il protocollo MCP, gli agenti AI possono:
- Scoprire e interagire con strumenti esterni in modo standard
- Coordinarsi tra loro, scambiarsi informazioni, eseguire operazioni complesse in cascata
- Portare a termine task multi-step, come ordinazioni, logistica o assistenza, senza intervento umano
Ogni agente ha un ruolo definito (ad esempio: “analista dati”, “operatore logistico”, “agente di customer care”) e, quando riceve un incarico, può suddividerlo in sotto-task, delegarne alcuni ad altri agenti specializzati, e poi aggregare i risultati per restituire una risposta completa. Questo scambio avviene attraverso interfacce comuni (es. JSON-RPC, API RESTful) e formati semantici che rendono possibile il coordinamento su architetture distribuite.
In pratica, si comportano come una squadra: comunicano, si passano informazioni, attendono risposte, si correggono a vicenda. È un modello di cooperazione intelligente che consente la costruzione di workflow dinamici, adattabili in tempo reale, e che supera le rigidità dei sistemi automatizzati tradizionali. Questo paradigma, chiamato anche multi-agent collaboration, è oggi al centro delle sperimentazioni più avanzate nell’ambito dell’AI applicata al business.
Attenzione ai rischi
Se da un lato gli agenti AI autonomi rappresentano una svolta epocale nei processi aziendali, dall’altro pongono nuove sfide sul piano della sicurezza. Studi recenti hanno infatti evidenziato vulnerabilità significative all’interno dell’ecosistema MCP (Model Context Protocol), il framework che consente agli agenti di interagire in modo strutturato con strumenti esterni.
Tra i rischi principali segnalati:
- Furto di credenziali: se un agente AI ha accesso a sistemi interni o strumenti aziendali, l’esposizione delle sue chiavi o token può compromettere interi flussi operativi.
- Esecuzione di codice malevolo: agenti che interagiscono con API poco controllate possono essere indotti ad avviare azioni non autorizzate.
- Attacchi ransomware AI-driven: modelli compromessi o male istruiti potrebbero essere manipolati per sabotare dati, criptare file o propagare malware attraverso richiami API automatici.
- Iniezioni di prompt o istruzioni dannose: data la natura linguistica degli agenti, è possibile iniettare comandi malevoli all’interno delle interazioni, inducendoli a deviare dal comportamento previsto.
Tuttavia, il settore si sta rapidamente organizzando per fronteggiare queste minacce. Sono già in fase di sviluppo strumenti specifici come MCP-Safety-Scanner, progettati per:
- Analizzare e monitorare le interazioni tra agenti e servizi esterni
- Identificare pattern anomali o sospetti
- Applicare policy di sicurezza sui prompt e sui dati in ingresso
- Mappare i privilegi degli agenti e isolarli in ambienti sicuri (sandboxing)
In parallelo, stanno emergendo framework di sicurezza nativi per agenti AI, che integrano controlli su identità, accesso, log e audit trail in tempo reale. Per le aziende che vogliono adottare questi sistemi in modo responsabile, sarà quindi fondamentale non solo abilitare le capacità autonome degli agenti, ma anche dotarsi di un’infrastruttura di sicurezza adeguata a un ambiente sempre più complesso e interconnesso.
Come implementare Agenti AI autonomi nella tua azienda?
Implementare agenti AI autonomi in azienda richiede un approccio graduale, ma strategico. Ecco i passaggi chiave per partire con successo:
- Identifica processi ripetitivi e ad alto carico cognitivo
Parti da task che richiedono analisi, decisioni e interazione con più strumenti, come la gestione ticket, l’elaborazione di report, il supporto clienti o l’automazione del marketing.
- Scegli una piattaforma compatibile con agenti AI
Opta per tecnologie che supportano il Model Context Protocol (MCP) o altri standard aperti, in modo che gli agenti possano interagire facilmente con API, database e applicativi aziendali.
- Crea microservizi intelligenti
Esporre le funzioni aziendali come API (es. “crea ordine”, “controlla stock”, “genera preventivo”) consente agli agenti di orchestrarle in autonomia. Ogni microservizio deve essere ben documentato, sicuro e tracciabile.
- Progetta agenti con obiettivi chiari e limiti definiti
Un agente deve sapere cosa fare, con quali strumenti e fino a dove può spingersi. Imposta regole, confini di azione e fallback in caso di incertezza.
- Testa i tuoi agenti
Prima del deployment in produzione, testa gli agenti in un ambiente simulato per valutarne performance, affidabilità e sicurezza.
Conclusioni
Nel 2025, il mercato dei machine customers è una realtà consolidata: dispositivi intelligenti generano già un consistente volume di richieste di servizio clienti. Tuttavia, l’era del “dispositivo che agisce da solo su vasta scala” si sta rapidamente avvicinando ridefinita in termini di agenti AI capaci di dialogare, coordinarsi e agire tra loro.
Il Model Context Protocol (MCP) è lo strumento chiave per guidare questa transizione, abilitando connessioni sicure e standard tra AI, tools e infrastrutture aziendali.
Il futuro è già in atto: gli agenti AI stanno imparando a parlare tra di loro, operando come un nuovo tessuto decisionale. Le aziende che sapranno integrare questi sistemi in modo sicuro e strategico avranno un vantaggio competitivo sostanziale.
Le Faq sugli Agenti AI Autonomi
Gli agenti AI autonomi sono sistemi intelligenti, basati su modelli di linguaggio avanzati (come GPT, Claude, Gemini), in grado di prendere decisioni, pianificare azioni e interagire autonomamente con strumenti esterni. Non si limitano a rispondere a comandi, ma portano a termine task complessi senza supervisione umana continua.
I chatbot tradizionali rispondono a input predefiniti e seguono flussi conversazionali rigidi. Gli agenti autonomi, invece, comprendono il contesto, ragionano in modo dinamico, possono interfacciarsi con altri sistemi, scrivere codice, effettuare chiamate API e collaborare tra loro per raggiungere un obiettivo.
I rischi includono: accesso non controllato a strumenti aziendali, esecuzione di azioni indesiderate, esposizione di dati sensibili, vulnerabilità nei protocolli di comunicazione come MCP, e attacchi basati su iniezione di prompt. Per questo è fondamentale adottare strumenti di monitoraggio e controllo della sicurezza.
Non necessariamente. Grazie a interfacce no-code e low-code sempre più avanzate, è possibile configurare agenti AI senza scrivere codice. Tuttavia, per integrare gli agenti in modo sicuro ed efficiente nei sistemi aziendali, è consigliabile coinvolgere team IT o partner tecnologici esperti.
Data di aggiornamento: 12 giugno 2025
