Il glossario dell'intelligenza artificiale e degli agenti
Definizioni chiare e semplici del vocabolario dell'IA e degli agenti in cui continui a imbatterti: agente AI, AI agente, MCP, codifica delle vibrazioni, finestra di contesto e altro ancora. Ogni voce risponde direttamente alla domanda, quindi approfondisce il livello, con collegamenti alle guide e alle lezioni che utilizzano il termine.
AEO (Answer Engine Optimization)
L'AEO (Answer Engine Optimization) consiste nell'ottimizzare un contenuto perché i motori di risposta di IA lo restituiscano come la risposta diretta e autorevole a una domanda.
Termine · 3 minimo lettoAgent Harness
Un Agent Harness è l'impalcatura attorno a un modello di IA che fa girare il loop, gestisce il contesto, smista le chiamate agli strumenti e applica la sicurezza.
Termine · 3 minimo lettoAgente IA
Agente IA spiegato semplicemente: un sistema che, con un modello di linguaggio in un loop, decide e agisce verso un obiettivo chiamando strumenti. Significato, definizione, esempi e differenza con il chatbot.
Termine · 3 minimo lettoAgentic AI
L'Agentic AI è un'IA che agisce in modo autonomo verso un obiettivo, pianifica e usa strumenti su molti passi. Definizione, differenza con l'IA generativa ed esempi reali.
Termine · 2 minimo lettoAgentic Coding
L'Agentic Coding consiste nello scrivere software pilotando un agente di coding IA che, in un loop, pianifica, modifica ed esegue codice, invece di digitare ogni riga tu stesso.
Termine · 3 minimo lettoAgentic Engineering
L'Agentic Engineering consiste nel costruire vero software pronto per la produzione pilotando agenti di coding IA che pianificano, modificano ed eseguono codice - tu mantieni obiettivo, contesto e verifica.
Termine · 3 minimo lettoAI Guardrails
Gli AI Guardrails sono le regole e i controlli che mantengono un sistema di IA in un comportamento sicuro e autorizzato: filtrare gli input e gli output e limitare le azioni.
Termine · 3 minimo lettoAI IDE
Un AI IDE è un editor di codice con un agente di coding IA integrato, capace di leggere tutto il tuo progetto, modificare codice su più file ed eseguire task nell'editor.
Termine · 3 minimo lettoAllucinazione dell'IA
Un'allucinazione dell'IA è quando un modello presenta come vero e sicuro qualcosa di falso o inventato. Significato, perché i modelli di linguaggio allucinano e come ridurlo con il grounding e la verifica.
Termine · 3 minimo lettoContext Window
Un context window è la quantità massima di testo, in token, che un modello di IA può considerare in una volta - compresi il prompt, la cronologia e la risposta.
Termine · 3 minimo lettoDatabase vettoriale
Un database vettoriale archivia embedding e trova quelli il cui significato è più vicino a una query. È così che il RAG e la ricerca semantica riportano in fretta un testo pertinente.
Termine · 3 minimo lettoEmbedding
Un embedding trasforma testo, codice o immagini in un vettore di numeri che cattura il significato, perché una macchina misuri quanto due cose sono simili.
Termine · 3 minimo lettoFine-Tuning
Il Fine-Tuning consiste nel proseguire l'addestramento di un modello di IA preaddestrato sui tuoi esempi, perché apprenda uno stile, un formato o una task precisi. Significato, differenza con RAG e prompting e quando vale la pena.
Termine · 3 minimo lettoGEO (Generative Engine Optimization)
Il GEO (Generative Engine Optimization) consiste nell'ottimizzare un contenuto perché strumenti di IA come ChatGPT, Gemini e Perplexity lo citino e lo raccomandino nelle loro risposte.
Termine · 3 minimo lettollms.txt
llms.txt è un file Markdown alla radice del tuo sito che dà ai sistemi di IA una mappa pulita e curata delle tue pagine più importanti.
Termine · 3 minimo lettoMCP (Model Context Protocol)
MCP (Model Context Protocol) è uno standard aperto che collega i modelli di IA a strumenti e dati esterni tramite un'interfaccia comune - l'USB-C dell'IA.
Termine · 3 minimo lettoPrompt Caching
Il Prompt Caching memorizza l'inizio elaborato di un prompt perché le richieste ripetute lo riutilizzino. Le letture di cache costano circa il 90 per cento in meno.
Termine · 3 minimo lettoPrompt Engineering
Il Prompt Engineering è l'arte di scrivere istruzioni e contesto chiari perché un modello di IA fornisca in modo affidabile il risultato che vuoi.
Termine · 3 minimo lettoRAG (Retrieval-Augmented Generation)
Il RAG (Retrieval-Augmented Generation) dà a un modello di IA, al momento della risposta, documenti pertinenti da leggere, così la risposta sia ancorata ai tuoi dati invece che alla sua memoria. Significato, funzionamento e RAG vs Fine-Tuning.
Termine · 3 minimo lettoSistema multi-agente
Un sistema multi-agente ripartisce una task su più agenti IA, ciascuno con un ruolo e in coordinamento, spesso pilotato da un orchestratore. Significato, differenza con l'agente unico e i subagent e quando usarlo.
Termine · 3 minimo lettoSubagent
Un subagent è un agente IA specializzato a cui un agente principale delega una task - nel proprio context window, con il proprio prompt e i propri strumenti.
Termine · 3 minimo lettoSystem Prompt
Un System Prompt è l'istruzione permanente che fissa il ruolo, le regole e il comportamento di un modello di IA prima di ogni messaggio utente e plasma tutta la sessione.
Termine · 3 minimo lettoTool Calling
Il Tool Calling (alias Function Calling) è quando un modello o agente di IA produce JSON strutturato per far eseguire una funzione dal tuo codice, invece di limitarsi a rispondere. Definizione, funzionamento e legame con il Tool Chaining e MCP.
Termine · 3 minimo lettoVibe Coding
Il Vibe Coding consiste nel costruire software descrivendo in linguaggio naturale ciò che vuoi e lasciando che un'IA scriva il codice - piloti attraverso il risultato.
Termine · 3 minimo lettoWorkflow Automation
La Workflow Automation usa software per eseguire automaticamente un processo in più passi, innescato da un evento, così le task di routine girano senza lavoro manuale.
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