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# Dall'autonomia all'intelligenza distribuita
Prima che il termine *agente software* entrasse a far parte della corrente corrente, le prime ricerche informatiche esploravano l'idea di *entità digitali autonome*, ossia sistemi in grado di agire in modo indipendente, reagire agli input e prendere decisioni sulla base di regole o obiettivi interni. Queste prime idee gettarono le basi concettuali per quello che sarebbe diventato il paradigma degli agenti. (Per una cronologia storica, consultate la sezione [L'evoluzione degli agenti software](evolution.md) più avanti in questa guida.)
## Primi concetti di autonomia
La nozione di macchine o programmi che agiscono indipendentemente dagli operatori umani affascina i progettisti di sistemi da decenni. I primi lavori nel campo della cibernetica, dell'intelligenza artificiale e dei sistemi di controllo hanno esaminato come il software potesse esibire un comportamento autoregolante, rispondere dinamicamente ai cambiamenti e funzionare senza la continua supervisione umana.
**Queste idee hanno introdotto *l'autonomia* come attributo fondamentale dei sistemi intelligenti e hanno posto le basi per l'emergere di software in grado di *decidere e agire, anziché limitarsi a reagire* o eseguire.**
## Il modello dell'attore e l'esecuzione asincrona
Negli anni '70, il *modello dell'attore*, introdotto nel paper [A Universal Modular ACTOR Formalism for Artificial Intelligence](https://www.ijcai.org/Proceedings/73/Papers/027B.pdf) (Hewitt et al. 1973), forniva un quadro formale per pensare al calcolo decentralizzato e basato sui messaggi. In questo modello, gli attori sono entità indipendenti che comunicano esclusivamente tramite messaggi asincroni e consentono sistemi scalabili, concorrenti e tolleranti ai guasti.
Il modello dell'attore ha enfatizzato tre attributi chiave che continuano a influenzare la progettazione degli agenti moderni:
+ Isolamento dello stato e del comportamento
+ Interazione asincrona tra entità
+ Creazione dinamica e delega di attività
Questi attributi erano in linea con le esigenze dei sistemi distribuiti e prefiguravano le caratteristiche operative degli agenti software negli ambienti nativi del cloud.
## Intelligenza distribuita e sistemi multiagente
Man mano che i sistemi informatici diventavano più interconnessi dopo gli anni '60, i ricercatori esplorarono l'intelligenza artificiale distribuita (DAI). Questo campo si è concentrato su come più entità autonome potessero lavorare in modo collaborativo o competitivo all'interno di un sistema. DAI ha portato allo sviluppo di sistemi multiagente, in cui ogni agente ha obiettivi, percezioni e ragionamenti locali, ma opera anche all'interno di un ambiente più ampio e interconnesso.
Questa visione dell'intelligenza distribuita, in cui il processo decisionale è decentralizzato e il comportamento emergente deriva dall'interazione tra agenti, rimane fondamentale per il modo in cui i moderni sistemi basati su agenti vengono concepiti e costruiti.