C’è un punto nel tempo in cui una novità tecnologica non suona solo come progresso: sembra più come una soglia che viene superata. Un confine che prima divideva “possibile” da “pratico”. Secondo VentureBeat, quel momento con gli agenti AI è arrivato, e il protagonista è il nuovo Tongyi DeepResearch Agent di Alibaba. Non è l’ennesimo assistente virtuale, ma un agente web open-source che – claim alla mano – raggiunge prestazioni comparabili a quelle di Deep Research di OpenAI pur usando dimensioni di modello molto più compatte. È un segnale chiaro che la corsa all’efficienza, alla trasparenza, all’apertura sta cambiando rapidamente le regole del gioco.
Tongyi DeepResearch Agent è l’agente web che Alibaba ha reso open-source. La sua particolarità più interessante è la capacità di ottenere prestazioni simili a quelle di Deep Research (OpenAI) utilizzando un modello con solo 30 miliardi di parametri totali, di cui 3 miliardi attivati (activated) in una certa modalità. Questo significa che quando serve, il modello può attivare solo una parte dei parametri attivamente, risparmiando risorse computazionali quando non serve tutta la potenza.
In pratica, è un modello che tenta di unire due mondi: da un lato la necessità di essere “leggero” e gestibile anche in contesti con limiti di risorse; dall’altro quella di essere potente, capace di ragionamento complesso, di interazione web e di agent-AI degna di nota.
L’espressione “DeepSeek moment” riprende il nome dell’azienda cinese DeepSeek, un altro player che ha fatto parlare di sé per i suoi modelli open-source di alto profilo. DeepSeek con “R1” e altri modelli ha dimostrato che conviene (anche come prestazioni) puntare su soluzioni aperte, leggere, ottimizzate. Tongyi DeepResearch Agent sembra seguire questa scia, mostrando che anche un’azienda come Alibaba può offrire un agente web con prestazioni elevate senza dover spingere su modelli mastodontici chiusi.
Questo è il “momento”: il punto in cui si prova che gli agenti AI open-source non sono più sottoclasse rispetto a quelli chiusi, non sono più compromessi di performance. Sono oggi candidati a diventare la scelta preferita per chi vuole agenti intelligenti, trasparenti e sostenibili.
Tra le implicazioni tecnologiche e pratiche, troviamo:
- Efficienza computazionale: usare 30B di parametri con soli 3B attivi significa che puoi ottenere prestazioni di livello elevato ma controllare costi di infrastruttura (hardware, energia, latenza). Questo può rendere più accessibili gli agenti anche in ambienti dove le risorse hardware sono più limitate.
- Open-source come differenziatore strategico: Alibaba sta puntando, con questo agente, su trasparenza e apertura. Significa che sviluppatori, aziende, ricercatori possono studiarne il funzionamento, modificarlo, adattarlo, verificarne i limiti. Questo contrasta con il modello “modello chiuso + API”, che dà meno libertà.
- Concorrenza su ragionamento e web agent: è evidente che le aspettative su ciò che un agente AI deve fare stanno crescendo: non solo rispondere a domande, ma navigare il web, interagire con pagine, eseguire compiti che coinvolgono contesto esterno, dati variabili, aggiornati. Tongyi DeepResearch Agent appare progettato per questo tipo di compiti.
- Barriera all’adozione ridotta: se modelli ad alte prestazioni richiedono enormi risorse e lockdown sul modello e sui dati, molti potenziali utenti restano fuori. Un agente come questo, se davvero funziona bene anche con hardware “normale”, può abbassare la soglia di ingresso per aziende, startup, progetti locali.