Nella storia dei progressi tecnologici, ci sono stati molti punti di svolta in cui la narrazione dominante è cambiata improvvisamente. Il 2025 sembra andare in quella direzione, poiché sembra destinato a essere ricordato come l’anno in cui “l’idea degli agenti AI autonomi” ha smesso di essere un esperimento teorico ed ha iniziato a somigliare a un ecosistema funzionante.
In altre parole, invece di modelli monolitici che cercano di fare tutto da soli, il futuro appare sempre più come uno in cui reti di agenti più piccoli e specializzati possono interagire senza soluzione di continuità tra settori, dispositivi e persino blockchain (un quadro che è stato definito “Internet of Agents”).
Sta prendendo forma un vero IoA-verse funzionante
Il concetto di Internet of Agents (IoA) offre un quadro aperto e interoperabile in cui entità AI autonome, create da team diversi, addestrate su dati eterogenei e progettate per vari compiti, possono scoprirsi, cooperare e transare.
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Infatti, in un tale sistema, un agente può specializzarsi nella modellazione finanziaria, un altro nella revisione della letteratura medica e un altro ancora nell’ottimizzazione logistica, ma tutti possono essere collegati all’interno di una rete decentralizzata e collaborativa senza soluzione di continuità.
La forza di questa proposta è stata così convincente che il colosso della consulenza Gartner ritiene che entro il 2028 circa un’applicazione aziendale su tre sarà alimentata da agenti, mentre il 15% delle attività digitali quotidiane dei knowledge worker sarà gestito da framework IoA.
Le efficienze sui costi introdotte da questa tecnologia sono già state notevoli: i primi esperimenti nell’editoria, nella gestione IT e nel supporto clienti hanno rivelato che gli agenti AI possono ridurre le spese di produzione di oltre il 90% offrendo risultati a una velocità 50 volte superiore rispetto ai flussi di lavoro tradizionali.
Il CTO di Microsoft, Kevin Scott, si è spinto fino a prevedere che ci saranno più di 1,3 miliardi di agenti attivi nei prossimi 36 mesi, un salto impressionante rispetto ai “milioni” tracciati all’inizio di quest’anno.
Infine, vale la pena menzionare che i numeri e le cifre sopra citati sono profondamente radicati in un quadro centrale di interoperabilità, governato dal Model Context Protocol (MCP) (supportato da OpenAI, Microsoft e Google DeepMind e destinato a diventare la lingua franca dell’economia IoA).
Parallelamente, Cisco e altri attori dell’infrastruttura stanno sviluppando livelli di comunicazione decentralizzati e quantum-safe per garantire che queste reti rimangano sicure e scalabili. Tuttavia, in sostanza, non è più una questione di se il sogno di un IoA si realizzerà, ma di quanto rapidamente la sua architettura sottostante possa maturare.
Source: Depositphotos Entrare in scena
In questo contesto, il Coral Protocol sta traducendo questa visione di un universo IoA in una realtà viva e pulsante. Con sede a Londra, il progetto si è posizionato non come un altro fornitore di large language model (LLM), ma come orchestratore di agenti, offrendo un’infrastruttura open-source e decentralizzata che consente a diversi agenti di trovarsi, verificarsi e collaborare tra loro.
L’eleganza dell’approccio di Coral sta in ciò che evita. Invece di investire risorse in grandi modelli con miliardi di parametri, si concentra sulla scalabilità orizzontale, una filosofia che recentemente ha prodotto risultati degni di nota sia nel mondo AI che in quello crypto.
Sul famigerato benchmark GAIA di Meta, Coral ha ottenuto oltre il 40% di accuratezza con il suo “mini-modello” multi-agente. Per chi non lo sapesse, GAIA è ampiamente considerato come una suite di test estremamente impegnativa composta da circa 450 domande difficili, progettata per simulare compiti reali che richiedono ricerche e ragionamenti approfonditi. È così difficile che persino GPT-4 storicamente ha raggiunto un tasso di successo di circa il 15% su questo benchmark.
Il successo di Coral riecheggia ricerche precedenti di NVIDIA, che suggerivano che piccoli language model, se implementati in modo intelligente, potevano competere con i loro omologhi più grandi senza sacrificare velocità o costi.
Costruire l’Internet of Agents, un hackathon alla volta
Sebbene i benchmark siano importanti, Coral è stata anche attenta a radicare la propria tecnologia per uno sviluppo e un’adozione diffusi nella comunità. All’inizio di quest’anno, il progetto ha co-sponsorizzato “Raise Your Hack” al RAISE Summit di Parigi, dove gli sviluppatori hanno sperimentato applicazioni multi-agente costruite sull’infrastruttura di Coral.
L’entusiasmo generato da quell’evento si è poi evoluto in qualcosa di più grande, ovvero l’Internet of Agents Hackathon, che sarà organizzato in partnership tra Coral, Lablab.ai e l’ecosistema Solana.
Previsto per questo autunno a New York City, l’evento offrirà 100.000 dollari in premi e sfiderà i partecipanti a costruire applicazioni che non solo dimostrino la collaborazione tra agenti, ma si integrino anche con sistemi di pagamento basati su blockchain.
Guardando al futuro
Se le previsioni sono corrette, miliardi di agenti popoleranno il nostro mondo digitale prima della fine del decennio. Alcuni saranno implementati da aziende, altri da startup e altri ancora da singoli programmatori. Ciò che conta è che possano comunicare tra loro, commerciare tra loro e imparare gli uni dagli altri.
Se il 2025 sarà ricordato come l’anno in cui l’Internet of Agents è diventato tangibile, le impronte di Coral saranno quasi certamente presenti in quella storia.
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Le persone chiedono anche:
L’Internet of Agents (IoA) è un quadro emergente in cui agenti AI autonomi e specializzati interagiscono, collaborano e transano tra settori, dispositivi e blockchain.
A differenza dei grandi modelli AI monolitici, l’IoA si concentra su reti di agenti più piccoli e specializzati che lavorano insieme senza soluzione di continuità, offrendo maggiore efficienza, scalabilità e interoperabilità.
L’IoA consente flussi di lavoro più rapidi, costi ridotti, collaborazione multidominio e operazioni decentralizzate, potenzialmente gestendo una parte significativa delle attività aziendali nel prossimo futuro.
Gli agenti si scoprono e si verificano a vicenda utilizzando protocolli interoperabili come il Model Context Protocol (MCP) e possono svolgere compiti complementari in ambito finanziario, logistico, di ricerca e altro ancora.
I primi casi d’uso includono editoria, gestione IT, supporto clienti, modellazione finanziaria, revisione della letteratura medica e ottimizzazione logistica, dove gli agenti AI migliorano significativamente l’efficienza.
