L'era degli Agenti AI secondo Microsoft: strumenti autonomi per la produttività

Nel corso della Microsoft Build 2025, l’azienda guidata da Satya Nadella ha voluto ridefinire il concetto di agente AI intelligente all’interno dei suoi ecosistemi cloud e collaborativi. Protagonista dell’evento di lancio è un’infrastruttura basata su agenti AI sempre più modulare, sicura, personalizzabile e pronta per l’adozione a livello enterprise. La visione è chiara: trasformare Copilot da strumento reattivo a piattaforma di automazione proattiva, specializzata e governabile.

Copilot Tuning: un copilota che apprende dai dati dell’azienda

Uno dei capisaldi della rivoluzione che Microsoft intende imprimere si chiama Copilot Tuning. Si tratta di un programma che consente alle aziende di accedere a meccanismi di fine-tuning dei LLM (Large Language Models) utilizzando come input la documentazione interna. Questo significa che:

• I modelli diventano esperti verticali nel contesto aziendale.
• L’accesso ai modelli tuned è vincolato ai permessi ACL sui dati di training.
• È possibile realizzare agenti di nicchia: per esempio, uno studio legale può costruire un generatore di atti basato sul proprio stile redazionale storico; un’azienda aerospaziale può implementare un bot Q&A con conoscenza normativa internazionale.

Il modello tuned è poi distribuito agli agenti realizzati con Microsoft 365 Copilot Agent Builder.

Agent2Agent (A2A) e memoria agentica su Teams

L’intelligenza artificiale, tuttavia, è destinata a permeare tutte le applicazioni e i servizi Microsoft. In Microsoft Teams, ad esempio, arrivano funzionalità pensate per la collaborazione tra agenti:

• Protocollo Agent2Agent (A2A): consente la comunicazione peer-to-peer tra agenti, senza server intermedi, utile per processi distribuiti, decentralizzati e con elevata sicurezza.
• Agentic memory: gli agenti Teams acquisiscono memoria delle interazioni; una caratteristica utile per risposte contestuali e personalizzate.
• Insights API: permette agli agenti di accedere agli appunti AI generati nei meeting Teams.
• Automated agent validation: pipeline automatizzate per assicurare la conformità alle policy del Microsoft Store.

Queste novità promuovono lo sviluppo di collaboratori virtuali basati su agenti che sono capaci di cooperare in tempo reale sia durante le riunioni, andandosi a integrare nel profondo all’interno del flusso di lavoro.

Microsoft Copilot Studio: architettura agentica modulare, personalizzabile e scalabile

Copilot Studio, piattaforma low-code con interfaccia grafica che consente di creare agenti di intelligenza artificiale personalizzati e gestire flussi di lavoro complessi senza necessità di scrivere codice, si apre definitivamente agli sviluppatori professionisti con una serie di strumenti di elevato profilo:

• Microsoft 365 Agents Toolkit per Visual Studio: fornisce un set di strumenti e funzionalità per supportare l’intero ciclo di vita di sviluppo di un agente enterprise-grade.
• Microsoft 365 Agents SDK (in C#, JavaScript, Python): consente personalizzazione profonda, supporto per oltre 10 canali di messaggistica e integrazione con Azure AI Foundry.
• Bring Your Own Models (BYOM): oltre 1.900 modelli da Azure AI Foundry possono essere integrati negli agenti via Copilot Studio, incluse le versioni fine-tuned.
• Copilot APIs: API per recupero documentale, chat contestuale e auditing.

Tutti questi strumenti convergono nell’Agent Store, un marketplace dove aziende, partner e sviluppatori pubblicano agenti intelligenti, disponibili attraverso Copilot Chat e ambienti Microsoft 365.

L’agente come operatore: CUA e tool disponibili

Copilot Studio introduce inoltre CUA (Computer Using Agent), una tecnologia che permette agli agenti di interagire con applicazioni desktop o Web, utilizzando la visione AI per riconoscere elementi grafici e automatizzare compiti come i seguenti, normalmente eseguiti da essere umani:

• Compilazione moduli
• Trasferimento dati tra sistemi
• Elaborazione documentale
• Monitoraggio compliance

In parallelo, la piattaforma fornisce strumenti nativi come un interprete di codice Python, tool reasoning avanzati (REST APIs, document processing, prompt chaining, ecc.), Dataverse Search potenziata (supporto immagini, multilingua, tabellari embedded), Operational DB per agenti ovvero database real-time per supportare interazioni fluide.

Credit immagine in apertura: Microsoft