Cosa rende davvero intelligente un agente AI? Non sono gli LLM

Per rendere un’intelligenza artificiale davvero autonoma serve sicuramente uno più modelli di base molto potenti, ma queste potrebbe non essere l'unica variabile di rilievo necessaria. Ci sono problemi che si verificano quando l’AI deve lavorare a lungo, ricordare cosa ha già fatto, e capire se sta sbagliando strada e correggersi prima di accumulare errori. Ci sono le funzioni di memoria, è vero, ma nel contesto di un chatbot sono piuttosto semplici, e qui parliamo di AI agentica. Esiste però un elemento molto meno famoso del modello, ovvero il cosiddetto harness. Di che si tratta? In pratica è l’infrastruttura software costruita attorno all’AI. Questa gestisce memoria, contesto, strumenti disponibili e feedback, e trasforma un modello capace di rispondere alle domande in un agente capace di concatenare molte decisioni. Nvidia ha mostrato quanto questa differenza possa essere enorme usando Claude Opus 5 e ARC-AGI-3, un benchmark composto da giochi bidimensionali senza istruzioni che l’AI deve imparare autonomamente. Il modello da solo aveva raggiunto il 30%. Inserito nel sistema Agentic Variation Operators, o AVO, sviluppato dai ricercatori Nvidia, è arrivato al 100%.

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