Agentic Knowledge Graph
Per molto tempo abbiamo pensato agli agenti AI come a chatbot più intelligenti.
Un utente fa una domanda.
Il modello risponde.
Al massimo utilizza uno strumento, cerca un documento, esegue una chiamata API e restituisce un risultato.
Questa idea ha funzionato per una prima generazione di applicazioni basate su Large Language Model. Ma oggi sta emergendo un limite sempre più evidente: un agente AI non può diventare davvero utile se non sa ricordare, collegare e ragionare sulle relazioni tra le informazioni.
È proprio qui che entrano in gioco gli Agentic Knowledge Graph.
Il tema è tornato al centro dell’attenzione anche grazie a un contenuto condiviso su X, in cui viene presentato un corso di circa un’ora dedicato alla costruzione di knowledge graph agentici. La scaletta è molto interessante:
- introduzione ai Knowledge Graph;
- costruzione del primo grafo agentico;
- memoria agentica basata sui grafi;
- utilizzo dei grafi per orchestrare sistemi multi-agente.
In apparenza sembra un argomento tecnico.
In realtà riguarda una delle domande più importanti dell’AI generativa moderna:
come si costruiscono agenti AI che non si limitano a generare testo, ma organizzano conoscenza, ricordano contesto e collaborano tra loro?
La risposta, sempre più spesso, passa dai grafi.
Che cos’è un Agentic Knowledge Graph
Un Agentic Knowledge Graph è un grafo della conoscenza progettato non soltanto per archiviare informazioni, ma per supportare il comportamento di uno o più agenti AI.
Un Knowledge Graph tradizionale rappresenta entità e relazioni.
Ad esempio:
- un prodotto;
- un cliente;
- un documento;
- un ticket di assistenza;
- un fornitore;
- un componente tecnico;
- una policy aziendale.
Ogni elemento diventa un nodo.
Ogni collegamento diventa una relazione.
Un prodotto può essere collegato a un fornitore.
Un ticket può essere collegato a un problema.
Un problema può essere collegato a una versione software.
Una policy può essere collegata a un reparto aziendale.
Fin qui siamo nel mondo dei Knowledge Graph classici.
La parte “agentic” arriva quando questo grafo non viene usato soltanto come archivio, ma come spazio operativo dell’agente.
L’agente può usarlo per:
- capire quali informazioni sono rilevanti;
- recuperare contesto prima di rispondere;
- salvare nuova conoscenza;
- ricordare interazioni precedenti;
- verificare connessioni tra concetti;
- pianificare azioni successive;
- coordinarsi con altri agenti.
In altre parole, il grafo diventa una forma di memoria strutturata.
Non è più soltanto un database.
Diventa una mappa del mondo su cui l’agente può lavorare.
Perché i Knowledge Graph sono tornati importanti con l’AI generativa
Negli ultimi anni il paradigma dominante è stato il RAG, cioè Retrieval-Augmented Generation.
Il funzionamento è ormai noto.
Si prendono documenti aziendali, pagine web, PDF, manuali o knowledge base.
Si dividono in chunk.
Si trasformano questi chunk in embedding.
Si salvano in un vector database.
Quando l’utente fa una domanda, il sistema cerca i frammenti semanticamente più simili e li passa al modello linguistico.
Questo approccio ha reso possibile una prima grande ondata di applicazioni AI aziendali.
Chatbot interni.
Assistenti documentali.
Sistemi di supporto tecnico.
Motori di ricerca semantici.
Ma con il tempo è emerso un problema.
La similarità semantica non coincide sempre con il contesto corretto.
Due testi possono essere simili nel linguaggio, ma non realmente collegati dal punto di vista del dominio.
Oppure possono esistere informazioni fondamentali che non sono linguisticamente simili alla domanda, ma sono collegate tramite una relazione importante.
Un esempio semplice.
Un utente chiede:
Quali componenti potrebbero causare il malfunzionamento del prodotto X?
Un sistema RAG tradizionale potrebbe recuperare documenti che parlano direttamente del prodotto X.
Un sistema basato su Knowledge Graph può fare di più.
Può partire dal prodotto X, esplorare i componenti collegati, risalire ai fornitori, individuare ticket simili, confrontare versioni precedenti, collegare recensioni negative e recuperare documentazione tecnica correlata.
Il punto non è trovare soltanto testi simili.
Il punto è attraversare relazioni.
Ed è qui che i grafi diventano fondamentali.
Dal RAG al GraphRAG
Il termine GraphRAG indica un’evoluzione dei sistemi RAG.
In un sistema RAG classico il retrieval avviene soprattutto tramite ricerca vettoriale.
In un sistema GraphRAG, invece, la ricerca vettoriale può essere usata come punto di ingresso, ma il contesto viene arricchito attraversando un grafo della conoscenza.
La logica è questa:
- l’utente pone una domanda;
- il sistema identifica entità, concetti o documenti rilevanti;
- questi elementi vengono mappati su un Knowledge Graph;
- il grafo viene esplorato attraverso relazioni esplicite;
- il modello riceve un contesto più ricco, strutturato e verificabile.
Questa differenza è molto importante.
Un vector database è molto bravo a trovare somiglianze.
Un grafo è molto bravo a rappresentare connessioni.
Quando le due cose vengono combinate, il sistema può ragionare sia sulla vicinanza semantica sia sulla struttura della conoscenza.
È per questo che GraphRAG sta diventando sempre più interessante in ambito enterprise.
Non perché sostituisce il RAG tradizionale.
Ma perché lo completa.
Perché un agente AI ha bisogno di un grafo
Un chatbot può cavarsela con una finestra di contesto.
Un assistente documentale può cavarsela con un sistema RAG.
Ma un agente AI che deve lavorare nel tempo ha bisogno di qualcosa di più.
Ha bisogno di memoria.
Ha bisogno di stato.
Ha bisogno di sapere cosa è già successo.
Ha bisogno di collegare nuove informazioni a conoscenze precedenti.
La memoria di un agente non può essere soltanto una lista cronologica di messaggi.
Una conversazione è lineare.
La conoscenza non lo è.
La conoscenza è fatta di collegamenti.
Un utente può parlare oggi di un progetto, domani di un fornitore, la settimana prossima di un problema tecnico e un mese dopo di una decisione commerciale. Tutti questi elementi possono essere collegati, anche se non compaiono nella stessa conversazione.
Un Knowledge Graph permette di rappresentare questi collegamenti in modo esplicito.
L’agente non conserva soltanto “cosa è stato detto”.
Conserva anche “come le cose sono collegate”.
Questa è la differenza tra una memoria testuale e una memoria semantica strutturata.
Memoria agentica: oltre la cronologia della chat
Quando si parla di memoria negli agenti AI, spesso si pensa a una funzione molto semplice.
L’utente dice il proprio nome.
L’agente lo ricorda.
L’utente esprime una preferenza.
L’agente la usa in futuro.
Questo è utile, ma è solo il primo livello.
Una vera memoria agentica dovrebbe essere capace di gestire almeno quattro tipi di informazione.
1. Memoria fattuale
È la memoria dei fatti.
Ad esempio:
- l’azienda utilizza SAP;
- il progetto si chiama Aurora;
- il cliente appartiene al settore retail;
- il prodotto X usa il componente Y.
Queste informazioni possono diventare nodi e proprietà del grafo.
2. Memoria relazionale
È la memoria dei collegamenti.
Ad esempio:
- il progetto Aurora dipende dal team dati;
- il componente Y è fornito da un vendor specifico;
- il cliente retail ha segnalato un problema ricorrente;
- una policy interna si applica solo a un certo reparto.
Qui il grafo diventa molto più utile di un semplice archivio testuale.
3. Memoria procedurale
È la memoria di come si fanno le cose.
Un agente può imparare che per risolvere un certo tipo di richiesta deve:
- controllare una fonte dati;
- verificare una policy;
- interrogare un sistema esterno;
- produrre una sintesi;
- chiedere conferma all’utente.
Questa conoscenza può essere rappresentata come workflow, sequenza di azioni o grafo operativo.
4. Memoria episodica
È la memoria degli eventi.
Cosa è successo.
Quando.
Con quale esito.
Quale decisione è stata presa.
Quale informazione è stata corretta.
In un sistema aziendale questa memoria può essere decisiva, perché permette all’agente di non ripartire ogni volta da zero.
Agentic Knowledge Graph e orchestrazione multi-agente
Il passaggio più interessante arriva quando non abbiamo più un solo agente, ma più agenti che collaborano.
Un agente può occuparsi dell’intento dell’utente.
Un altro può analizzare documenti strutturati.
Un altro può estrarre entità da testi non strutturati.
Un altro può proporre uno schema del grafo.
Un altro ancora può validare la qualità delle relazioni.
A questo punto il problema non è più solo rispondere a una domanda.
Il problema è coordinare un sistema.
Un Knowledge Graph può diventare il contesto condiviso tra gli agenti.
Invece di passarsi continuamente lunghi blocchi di testo, gli agenti possono leggere e aggiornare una struttura comune.
Il grafo diventa una sorta di lavagna condivisa.
Ogni agente contribuisce con una parte del lavoro.
Uno identifica le entità.
Uno suggerisce le relazioni.
Uno controlla incoerenze.
Uno collega dati strutturati e non strutturati.
Uno decide quali informazioni sono pronte per essere usate nel retrieval.
Questa architettura è molto più vicina al modo in cui lavorano i team umani.
Non tutto passa da una singola mente centrale.
Esistono ruoli, specializzazioni, verifiche e memoria condivisa.
Come si costruisce un primo Agentic Knowledge Graph
Costruire un grafo agentico non significa partire subito con un’infrastruttura enorme.
Uno degli errori più comuni è pensare che servano immediatamente Neo4j, un vector database, pipeline complesse, orchestratori multi-agente e decine di microservizi.
In realtà il primo passo può essere molto più semplice.
Si parte da una domanda:
quale conoscenza deve supportare l’agente?
Non “quali dati abbiamo”.
Ma “quale compito deve svolgere l’agente”.
Questa differenza cambia tutto.
Un grafo utile non è una copia elegante del database aziendale.
È una rappresentazione delle informazioni necessarie per prendere decisioni migliori.
Step 1: definire l’obiettivo dell’agente
Prima di estrarre nodi e relazioni, bisogna definire il caso d’uso.
Ad esempio:
- supporto tecnico su prodotti complessi;
- analisi di contratti;
- ricerca in documentazione aziendale;
- assistente per compliance e policy interne;
- monitoraggio di fornitori e componenti;
- raccomandazioni personalizzate;
- knowledge base per customer care.
Ogni caso d’uso richiede un grafo diverso.
Un agente per il supporto tecnico avrà bisogno di collegare prodotti, componenti, errori, ticket, versioni software e soluzioni.
Un agente legale avrà bisogno di collegare clausole, contratti, normative, giurisdizioni, rischi e responsabilità.
Un agente HR avrà bisogno di collegare persone, ruoli, competenze, procedure, documenti e richieste.
Il grafo nasce dall’obiettivo.
Step 2: identificare le entità principali
Una volta definito l’obiettivo, bisogna individuare le entità centrali.
Le entità sono i nodi del grafo.
Nel caso di un sistema di supporto prodotto potrebbero essere:
- Product;
- Component;
- Supplier;
- Issue;
- Ticket;
- Review;
- Manual;
- FirmwareVersion;
- Resolution.
Non serve modellare tutto subito.
Anzi, conviene partire con poche entità chiare.
Un grafo piccolo ma coerente è molto più utile di un grafo enorme ma confuso.
Step 3: definire le relazioni
Le relazioni sono la parte più importante.
Un Knowledge Graph non vale per la quantità di nodi che contiene.
Vale per la qualità dei collegamenti.
Esempi di relazioni:
- Product
containsComponent; - Component
supplied_bySupplier; - Ticket
reportsIssue; - Review
mentionsProduct; - Issue
resolved_byResolution; - FirmwareVersion
affectsProduct; - Manual
documentsComponent.
Queste relazioni permettono all’agente di attraversare il dominio.
Se un ticket parla di un errore, l’agente può risalire al componente.
Dal componente può risalire al fornitore.
Dal fornitore può recuperare altri prodotti coinvolti.
È così che il grafo trasforma un’informazione isolata in contesto.
Step 4: collegare dati strutturati e non strutturati
Molte aziende hanno due tipi di conoscenza.
Da una parte dati strutturati: CSV, database, CRM, ERP, tabelle prodotti, anagrafiche fornitori.
Dall’altra dati non strutturati: PDF, recensioni, email, ticket, manuali, trascrizioni, report.
Un Agentic Knowledge Graph diventa davvero interessante quando riesce a collegare questi due mondi.
Ad esempio, una recensione testuale può menzionare un prodotto presente in un database.
Un ticket può citare un componente tecnico.
Un manuale può descrivere una procedura applicabile a una specifica versione firmware.
Il valore non sta solo nell’estrarre informazioni dal testo.
Sta nel collegarle a entità già note.
Step 5: usare agenti specializzati
Qui entra in gioco la parte agentica.
Invece di usare un unico modello per fare tutto, possiamo creare agenti specializzati.
Un agente può interpretare l’obiettivo dell’utente.
Un agente può suggerire quali file usare.
Un agente può analizzare dati strutturati.
Un agente può estrarre entità da documenti testuali.
Un agente può proporre uno schema del grafo.
Un agente può validare le relazioni.
Un agente può costruire il grafo finale.
Questo approccio è più controllabile.
Ogni agente ha una responsabilità chiara.
Il sistema può essere debuggato meglio.
Gli errori possono essere isolati.
Le decisioni possono essere approvate dall’utente o da un revisore umano.
Un esempio pratico: agente per trovare la causa di problemi prodotto
Immaginiamo un’azienda che produce dispositivi elettronici.
Ha un catalogo prodotti.
Ha una lista componenti.
Ha fornitori diversi.
Ha recensioni clienti.
Ha ticket di assistenza.
L’obiettivo è costruire un agente AI capace di aiutare il team qualità a capire perché alcuni prodotti stanno ricevendo segnalazioni negative.
Un sistema RAG tradizionale potrebbe cercare nei ticket e recuperare i documenti più simili alla domanda.
Un Agentic Knowledge Graph può procedere diversamente.
Prima identifica il prodotto citato.
Poi recupera le recensioni collegate.
Poi estrae i problemi ricorrenti.
Poi collega questi problemi ai componenti del prodotto.
Poi verifica se gli stessi componenti sono presenti in altri prodotti.
Poi controlla se i componenti provengono dallo stesso fornitore.
Poi genera un’ipotesi:
Il problema potrebbe non essere legato al prodotto finale, ma a un componente condiviso fornito dallo stesso supplier.
Questa è una forma di ragionamento che un semplice motore di ricerca semantica fatica a produrre.
Non perché il modello linguistico non sia intelligente.
Ma perché senza una struttura di relazioni esplicite il contesto resta frammentato.
JSON, Graph Database o GraphRAG completo?
Non tutti hanno bisogno di partire con un’architettura enterprise.
In molti casi il primo Knowledge Graph può essere un semplice JSON.
Questo è un punto importante.
Se si lavora su un singolo documento, una piccola knowledge base o una demo interna, una struttura JSON con nodi e relazioni può essere più che sufficiente.
Esempio:
{
"nodes": [
{ "id": "product-a", "type": "Product", "label": "Product A" },
{ "id": "battery-01", "type": "Component", "label": "Battery 01" },
{ "id": "issue-overheating", "type": "Issue", "label": "Overheating" }
],
"edges": [
{ "source": "product-a", "target": "battery-01", "relation": "contains" },
{ "source": "product-a", "target": "issue-overheating", "relation": "reports" }
]
}
Questo approccio è semplice, economico e veloce.
Diventa però limitante quando il grafo cresce.
Se bisogna gestire milioni di nodi, query complesse, aggiornamenti frequenti e più utenti, allora ha senso introdurre un graph database come Neo4j o soluzioni equivalenti.
Se invece l’obiettivo è migliorare il retrieval su grandi basi documentali, può diventare utile una combinazione tra:
- vector database;
- graph database;
- pipeline di estrazione entità;
- agenti di validazione;
- orchestrazione tramite framework come LangGraph o ADK;
- layer di GraphRAG per il recupero contestuale.
La regola è semplice.
Non bisogna scegliere l’architettura più sofisticata.
Bisogna scegliere quella proporzionata al problema.
I vantaggi degli Agentic Knowledge Graph
Gli Agentic Knowledge Graph offrono diversi vantaggi rispetto ai sistemi basati solo su prompt, memoria testuale o RAG classico.
Migliore qualità del contesto
Il modello non riceve soltanto documenti simili.
Riceve informazioni collegate.
Questo può migliorare la precisione delle risposte, soprattutto quando la domanda richiede inferenze tra più fonti.
Maggiore spiegabilità
Un grafo è ispezionabile.
Si può vedere quali nodi sono stati usati.
Si può verificare quali relazioni hanno portato a una conclusione.
Si può controllare se un collegamento è corretto o sbagliato.
Questo è fondamentale per applicazioni enterprise, compliance, sanità, finance e settori regolati.
Memoria più robusta
Un agente che salva tutto come testo rischia di accumulare rumore.
Un agente che salva conoscenza in forma di grafo può organizzare le informazioni in modo più pulito.
Fatti, relazioni, eventi e procedure possono essere separati e collegati.
Migliore coordinamento tra agenti
In un sistema multi-agente, il grafo può diventare lo stato condiviso.
Ogni agente può leggere ciò che serve e aggiornare la parte di propria competenza.
Questo riduce duplicazioni, incoerenze e passaggi inutili di testo.
Possibilità di audit e governance
Le aziende non vogliono solo risposte intelligenti.
Vogliono sapere da dove arrivano.
Un grafo permette di tracciare fonti, relazioni, timestamp, autori, revisioni e livelli di confidenza.
Questo rende il sistema più governabile.
I limiti da non sottovalutare
Naturalmente gli Agentic Knowledge Graph non sono una soluzione magica.
Presentano anche limiti importanti.
Il primo è la qualità dell’estrazione.
Se il modello estrae entità sbagliate o relazioni imprecise, il grafo può diventare rapidamente inaffidabile.
Il secondo è la complessità dello schema.
Uno schema troppo rigido non riesce ad adattarsi.
Uno schema troppo libero genera confusione.
Il terzo è il costo operativo.
Costruire, aggiornare e validare un grafo richiede pipeline, controlli e manutenzione.
Il quarto è il rischio di overengineering.
Non tutte le applicazioni hanno bisogno di GraphRAG.
Per molte esigenze, un buon RAG tradizionale resta più semplice e sufficiente.
La domanda corretta non è:
Posso usare un Knowledge Graph?
La domanda corretta è:
Le relazioni tra le informazioni sono decisive per risolvere il problema?
Se la risposta è sì, allora un grafo può fare la differenza.
Quando usare davvero un Agentic Knowledge Graph
Un Agentic Knowledge Graph ha senso quando almeno una di queste condizioni è vera:
- i dati provengono da molte fonti diverse;
- le relazioni tra entità sono importanti;
- l’agente deve ricordare informazioni nel tempo;
- servono spiegabilità e audit;
- più agenti devono collaborare su uno stesso contesto;
- le domande richiedono inferenze multi-hop;
- la knowledge base cambia nel tempo;
- i documenti da soli non bastano a rappresentare il dominio.
Esempi concreti:
- assistenti AI per supporto tecnico avanzato;
- sistemi di product intelligence;
- analisi di supply chain;
- agenti per compliance normativa;
- sistemi RAG per documentazione aziendale complessa;
- assistenti per ricerca scientifica;
- AI per knowledge management interno;
- sistemi multi-agente per automazione di processi aziendali.
In questi scenari il grafo non è un accessorio.
È l’infrastruttura cognitiva del sistema.
Come progettare un’architettura moderna
Un’architettura moderna per Agentic Knowledge Graph può essere composta da diversi livelli.
Livello 1: fonti dati
Qui troviamo documenti, database, file CSV, PDF, pagine web, ticket, CRM, email, manuali e trascrizioni.
Livello 2: estrazione
Modelli linguistici e pipeline NLP identificano entità, attributi e relazioni.
In questa fase è importante mantenere il collegamento alla fonte originale.
Ogni nodo e ogni relazione dovrebbero sapere da dove arrivano.
Livello 3: validazione
Le informazioni estratte devono essere controllate.
La validazione può essere automatica, semi-automatica o umana.
Un agente può proporre.
Un altro può verificare.
Un essere umano può approvare nei casi critici.
Livello 4: storage
Il grafo può essere salvato in JSON, in un database relazionale, in un graph database o in un sistema ibrido.
La scelta dipende dal volume, dalla complessità e dal tipo di query.
Livello 5: retrieval
Qui entra in gioco GraphRAG.
La domanda dell’utente viene trasformata in una strategia di recupero che può combinare embedding, keyword search e attraversamento del grafo.
Livello 6: agenti
Gli agenti utilizzano il grafo per ragionare, pianificare, ricordare e agire.
Possono leggere informazioni, aggiornare relazioni, chiedere chiarimenti, generare report o attivare workflow esterni.
Livello 7: governance
Ogni sistema enterprise ha bisogno di controllo.
Servono permessi, versioning, log, auditing, metriche di qualità e policy di aggiornamento.
Senza governance, il grafo rischia di diventare un’altra fonte di complessità.
Il ruolo dei loop negli agenti basati su grafi
Gli agenti moderni non funzionano più come una singola chiamata a un modello.
Funzionano tramite loop.
Osservano.
Recuperano informazioni.
Valutano.
Aggiornano il contesto.
Riprovano.
Correggono.
Producono una risposta.
Un Knowledge Graph rende questi loop più potenti.
Dopo ogni iterazione, l’agente può aggiornare la propria comprensione del dominio.
Può aggiungere un nodo.
Può correggere una relazione.
Può aumentare il livello di confidenza di un collegamento.
Può segnalare una contraddizione.
Può chiedere una conferma.
Il loop non lavora più nel vuoto.
Lavora su una memoria strutturata.
Questo è uno dei passaggi più importanti nell’evoluzione degli agenti AI.
Non basta avere un modello capace di ragionare.
Serve un ambiente in cui quel ragionamento possa lasciare traccia.
Perché tutto questo è importante per le aziende
Le aziende non hanno solo bisogno di chatbot più brillanti.
Hanno bisogno di sistemi AI che capiscano processi, dati, relazioni e responsabilità.
Un agente commerciale deve sapere quali clienti sono collegati a quali opportunità.
Un agente tecnico deve sapere quali problemi sono collegati a quali componenti.
Un agente legale deve sapere quali clausole sono collegate a quali rischi.
Un agente HR deve sapere quali procedure sono collegate a quali ruoli.
Un agente finance deve sapere quali transazioni sono collegate a quali anomalie.
In tutti questi casi, il valore non sta solo nel testo.
Sta nella rete di relazioni.
È per questo che gli Agentic Knowledge Graph potrebbero diventare una delle infrastrutture più importanti dell’AI aziendale nei prossimi anni.
Le competenze richieste: nasce il Knowledge Graph Engineer?
Se questa direzione continuerà, vedremo crescere una figura professionale sempre più importante: il Knowledge Graph Engineer.
Non sarà soltanto uno sviluppatore.
Non sarà soltanto un data engineer.
Non sarà soltanto un prompt engineer.
Sarà una figura ibrida, capace di comprendere:
- modellazione dei dati;
- ontologie e tassonomie;
- graph database;
- RAG e GraphRAG;
- agenti AI;
- orchestrazione multi-agente;
- valutazione della qualità del retrieval;
- governance della conoscenza;
- UX conversazionale;
- processi aziendali.
Il suo compito sarà trasformare informazioni disperse in conoscenza navigabile.
E poi rendere quella conoscenza utilizzabile dagli agenti AI.
Questa potrebbe diventare una delle competenze più richieste nell’AI enterprise.
Agentic Knowledge Graph: moda o evoluzione naturale?
Ogni nuova fase dell’intelligenza artificiale porta con sé parole nuove.
Prompt engineering.
RAG.
Agentic AI.
GraphRAG.
Multi-agent systems.
A volte sembrano mode.
Ma dietro gli Agentic Knowledge Graph c’è un’esigenza reale.
I modelli linguistici sono potenti, ma non possiedono naturalmente una memoria aziendale affidabile.
I vector database sono utili, ma non rappresentano relazioni esplicite.
I workflow agentici sono promettenti, ma hanno bisogno di stato condiviso.
I sistemi multi-agente sono interessanti, ma senza una memoria comune rischiano di diventare caotici.
Il Knowledge Graph risponde proprio a questo problema.
Fornisce struttura.
Fornisce contesto.
Fornisce relazioni.
Fornisce una base su cui gli agenti possono lavorare.
Per questo non sembra una moda passeggera.
Sembra piuttosto un’evoluzione naturale.
Conclusione
Gli Agentic Knowledge Graph rappresentano un passaggio importante nell’evoluzione dell’AI generativa.
La prima fase è stata dominata dai prompt.
La seconda dal RAG.
La terza dagli agenti.
Ora stiamo entrando in una fase in cui gli agenti hanno bisogno di memoria, struttura e capacità di coordinamento.
I grafi della conoscenza offrono proprio questo.
Permettono di trasformare documenti, dati e conversazioni in una rete di concetti collegati.
Permettono agli agenti di recuperare contesto migliore.
Permettono ai sistemi multi-agente di collaborare su una memoria condivisa.
Permettono alle aziende di costruire applicazioni AI più spiegabili, più affidabili e più vicine alla complessità reale dei processi.
Naturalmente non sono sempre necessari.
Per molti casi d’uso un RAG semplice resta la soluzione più corretta.
Ma quando le relazioni tra le informazioni diventano centrali, ignorare i grafi significa lasciare sul tavolo una parte fondamentale del contesto.
Il futuro degli agenti AI probabilmente non sarà fatto solo di modelli più grandi.
Sarà fatto di sistemi capaci di ricordare meglio.
E per ricordare meglio, avranno bisogno di collegare meglio.
È qui che gli Agentic Knowledge Graph diventano davvero interessanti.
FAQ sugli Agentic Knowledge Graph
Che cos’è un Agentic Knowledge Graph?
Un Agentic Knowledge Graph è un grafo della conoscenza progettato per essere utilizzato da agenti AI. Non serve solo ad archiviare entità e relazioni, ma anche a fornire memoria, contesto e supporto operativo agli agenti durante il ragionamento e l’esecuzione di task.
Qual è la differenza tra Knowledge Graph e Agentic Knowledge Graph?
Un Knowledge Graph rappresenta conoscenza tramite nodi e relazioni. Un Agentic Knowledge Graph aggiunge l’utilizzo attivo da parte di agenti AI, che possono leggere, aggiornare, interrogare e usare il grafo per prendere decisioni, ricordare informazioni e coordinarsi con altri agenti.
Che rapporto c’è tra GraphRAG e Agentic Knowledge Graph?
GraphRAG è una tecnica di retrieval che usa un Knowledge Graph per arricchire il contesto fornito al modello linguistico. Un Agentic Knowledge Graph può essere usato come base per GraphRAG, ma può anche supportare memoria agentica, workflow e orchestrazione multi-agente.
Quando conviene usare un Knowledge Graph invece di un normale RAG?
Conviene usare un Knowledge Graph quando le relazioni tra le informazioni sono importanti. Se basta trovare documenti semanticamente simili, un RAG tradizionale può essere sufficiente. Se invece bisogna collegare entità, eventi, documenti, persone, prodotti o decisioni, un grafo può migliorare molto la qualità del sistema.
Serve per forza Neo4j per costruire un Agentic Knowledge Graph?
No. Per prototipi, demo o piccoli casi d’uso può bastare una struttura JSON con nodi e relazioni. Un graph database diventa utile quando il grafo cresce, le query diventano complesse o la conoscenza deve essere condivisa e aggiornata da più sistemi.
Gli Agentic Knowledge Graph sostituiscono i vector database?
No. Nella maggior parte dei casi li completano. I vector database sono efficaci per la similarità semantica. I Knowledge Graph sono efficaci per rappresentare relazioni esplicite. Insieme possono creare sistemi GraphRAG più accurati e contestuali.
Quali sono i principali casi d’uso aziendali?
I casi d’uso più interessanti includono supporto tecnico avanzato, analisi documentale, compliance, knowledge management, product intelligence, supply chain, assistenti interni, customer care, ricerca scientifica e orchestrazione di sistemi multi-agente.
Quali competenze servono per lavorare sugli Agentic Knowledge Graph?
Servono competenze di data modeling, graph database, RAG, GraphRAG, agenti AI, orchestrazione, validazione dei dati, knowledge engineering e processi aziendali. È un ambito interdisciplinare che unisce sviluppo software, AI e progettazione della conoscenza.
Fonti e approfondimenti
-
IBM Think: Building agentic workflows with LangGraph and Granite
https://www.ibm.com/think/tutorials/build-agentic-workflows-langgraph-granite -
IBM Developer: Build a GraphRAG agent using watsonx Orchestrate and DataStax Astra DB
https://developer.ibm.com/tutorials/graphrag-agent-watsonx-orchestrate-astradb/ -
DeepLearning.AI: Agentic Knowledge Graph Construction
https://www.deeplearning.ai/courses/agentic-knowledge-graph-construction/ -
Neo4j: Knowledge Graph e GraphRAG
https://neo4j.com/
AI Disclaimer
Articolo elaborato da Andrea Belvedere sulla base di un progetto sviluppato direttamente dall’autore. Strumenti di intelligenza artificiale sono stati utilizzati come supporto all’analisi della documentazione e alla redazione. Il contenuto è stato verificato e revisionato dall’autore, che ne assume la responsabilità editoriale.