# Glossario dei termini ### Termini legati alla piattaforma 1. **Agente** (prima chiamato "Twin"): un'entità di intelligenza artificiale personalizzata creata sulla piattaforma AIsuru, capace di interagire in modo conversazionale. 2. **Contenuti**: le informazioni strutturate che costituiscono la base di conoscenza di un Agente. Ogni contenuto contiene una domanda a cui è attribuita una risposta. 3. **Import di conoscenza**: processo di caricamento e integrazione di dati esterni nella base di conoscenza di un Agente. 4. **Layout di condivisione**: interfaccia personalizzata per la condivisione e l'interazione con un Agente. 5. **Contesto**: variabili che influenzano le risposte dell'Agente limitando l'accesso ad alcuni contenuti o, semplicemente, preferendone degli altri. 6. **Ruoli** (precedentemente chiamati "Persone"): in AIsuru, rappresentano ruoli o categorie di utenti con cui puoi personalizzare le risposte dell'Agente. Il tab di gestione si chiamava "Persone" nelle versioni precedenti della piattaforma. 7. **Autore**: utente con permessi per creare e modificare i contenuti di un Agente. 8. **Intenti dinamici**: meccanismo che permette all'Agente di riconoscere l'intenzione dell'utente e attivare azioni specifiche in risposta. 9. **Invocazione**: processo di attivazione di un intento o di una funzione specifica dell'Agente. 10. **Slot**: elementi variabili all'interno di un intento, che possono essere estratti dal testo dell'utente. 11. **Funzioni**: azioni specifiche che l'Agente può eseguire in risposta a determinati intenti. 12. **MCP**: Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto per la comunicazione tra AI assistants e sistemi esterni. 13. **Parametri**: valori configurabili che influenzano il comportamento delle funzioni. 14. **Gruppo di esperti**: funzionalità di AIsuru che permette di creare un gruppo di Agenti specializzati in diverse aree di competenza, in grado di collaborare per fornire risposte più complete e accurate. 15. **Pensiero profondo**: funzionalità di AIsuru che permette all'IA di ricordare e richiamare interazioni passate con gli utenti, migliorando la personalizzazione delle risposte nel tempo. 16. **Open badge**: certificazioni digitali che possono essere rilasciate dall'Agente per attestare competenze o risultati raggiunti dagli utenti. 17. **Timeout**: intervallo di tempo dopo il quale l'Agente può intraprendere un'azione specifica se non riceve input dall'utente. 18. **Blob**: avatar predefinito a forma di goccia utilizzato per rappresentare visivamente un Agente quando non viene caricata un'immagine personalizzata. 19. **Spazio virtuale**: ambiente 3D interattivo in cui gli utenti possono esplorare e interagire con gli Agenti in realtà virtuale o aumentata. 20. **PaaS** (Platform as a Service): versione di AIsuru dedicata alle aziende, che offre maggiore personalizzazione e controllo. 21. **Fatti noti**: informazioni memorizzate dall'Agente riguardo a un utente specifico, utilizzate per personalizzare le interazioni future. ### Termini legati all'Intelligenza Artificiale 1. **IA generativa**: tipo di intelligenza artificiale in grado di creare contenuti originali basandosi su dati di addestramento. 2. **LLM** (Large Language Model): modello linguistico di grandi dimensioni, come quelli utilizzati da AIsuru per generare risposte. 3. **Fine-tuning**: processo di perfezionamento di un modello linguistico pre-addestrato per adattarlo a compiti o domini specifici. 4. **Function calling**: capacità dell'IA di richiamare funzioni esterne per eseguire azioni specifiche o recuperare informazioni. 5. **RAG** (Retrieval-Augmented Generation): tecnica che combina il recupero di informazioni con la generazione di testo per produrre risposte più accurate e contestualizzate. 6. **System prompt**: istruzioni di base fornite all'IA che definiscono il suo comportamento generale e il contesto in cui opera. 7. **NLP** (Natural Language Processing): campo dell'IA che si occupa dell'interazione tra computer e linguaggio umano. 8. **Embeddings**: rappresentazioni numeriche (vettori) di testo che permettono al sistema di comprendere il significato semantico delle domande e dei contenuti. 9. **Matching semantico**: processo di ricerca del contenuto più simile attraverso la comparazione di vettori. 10. **Token**: unità di testo utilizzata dai modelli di linguaggio per processare e generare testo. ### Termini tecnici 1. **Webhook**: meccanismo che permette all'Agente di inviare dati in tempo reale a sistemi esterni quando si verificano determinati eventi (come un [intento dinamico](/avanzate/integrazioni/intenti-dinamici.md) che viene chiamato da AIsuru o una [funzione](/avanzate/integrazioni/funzioni.md) che viene chiamata da AIsuru con il supporto del LLM). 2. **API** (Application Programming Interface): insieme di protocolli e strumenti che permettono l'integrazione di AIsuru con altri sistemi e applicazioni. 3. **VR** (Virtual Reality): ambiente virtuale immersivo in cui è possibile interagire con gli Agenti di AIsuru. 4. **AR** (Augmented Reality): tecnologia che sovrappone elementi digitali, come gli Agenti, al mondo reale attraverso dispositivi come smartphone o occhiali smart. 5. **Embed**: codice utilizzato per incorporare un Agente in un sito web o un'applicazione esterna. 6. **JSONL**: formato file utilizzato per l'esportazione e l'importazione di dati in AIsuru, particolarmente utile per il fine-tuning. 7. **Soglia di confidenza**: parametro che determina il livello di certezza richiesto all'Agente prima di utilizzare un contenuto specifico per rispondere a una domanda dell'utente --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.aisuru.com/risorse-aggiuntive/glossario-dei-termini.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.