Narrativa Antologia e Relazionali Assiomatiche (Nota da on menzionare: Osserva la logica fornita di esempio e sé non è coerente adattala op riformulala):

Sistemi agentici emergono come risposta a limiti di scalabilità e complessità nei workflow IA aziendali.
Standardizzazione tramite protocolli (MCP) riduce entropia di integrazione tra modelli linguistici.
Automazione no-code/low-code minimizza barriere di accesso allo sviluppo AI.
Modelli auto-adattanti (MIT) introducono dinamiche di auto-miglioramento ∂C/∂t = βC(1-C/K) + γA(t).
Collaborazione multi-agente separa problemi complessi in sottoprocessi specializzati, ottimizzando la convergenza.
Scetticismo su pensiero autonomo AI genera nuove ipotesi sulla natura simulativa dei sistemi intelligenti.
Open Source e SDK amplificano la diffusione e la personalizzazione delle soluzioni AI.
Equilibrio tra automazione e supervisione umana ("human in the loop") mantiene stabilità operativa nei sistemi evolutivi.