L’analisi di ServiceNow mostra che molti moduli aggiuntivi non giustificano il costo in token
Giugno 2026 ha confermato un sospetto che circolava da mesi tra chi sviluppa agenti per il web: molti dei moduli progettati per potenziare questi sistemi costano, in termini di token, più di quanto valgano. A dirlo non è una sensazione, ma un’analisi pubblicata proprio a giugno da ServiceNow AI Research e partner accademici. Il dato è tanto più interessante se letto accanto a quanto lo stesso team aveva messo nero su bianco un mese prima: un paper, presentato su arXiv lo scorso 2 maggio, che descrive BaRA, un agente web che rovescia la logica dominante. Invece di aggiungere moduli costosi, BaRA cerca, verifica e impara dai propri errori, dimostrando che l’efficienza non passa necessariamente dal moltiplicare il consumo di risorse.
Il buco nero dei token
Per capire la portata del problema, basta guardare ai numeri. L’analisi di giugno firmata da ServiceNow AI Research e dai suoi partner accademici non lascia spazio a interpretazioni morbide: i moduli di potenziamento online, quegli strati aggiuntivi che dovrebbero rendere un agente più capace di navigare, pianificare e completare compiti, spesso non giustificano il loro costo in token quando messi a confronto con una baseline vanilla a parità di budget. In altre parole, dare a un agente più risorse senza criterio non lo rende necessariamente più bravo. Anzi.
Facciamo un passo indietro. Un agente web è un sistema che usa un modello linguistico per interagire con pagine internet reali: clicca, compila moduli, cerca informazioni. L’ambiente di riferimento per misurarne le prestazioni è, dal 2023, WebArena, il benchmark introdotto già nel 2023 con oltre 1.374 citazioni, che simula compiti autentici su siti fittizi ma credibili. Per migliorare in WebArena, molti ricercatori hanno aggiunto componenti: moduli di pianificazione, modelli del mondo, verificatori. L’idea è che più l’agente “capisce” il contesto, più evita errori. Il punto è che capire costa: ogni passaggio aggiuntivo consuma token, e ogni token consumato ha un prezzo computazionale.
Lo scorso febbraio, un framework chiamato INTENT aveva mostrato come una pianificazione anticipata dell’uso degli strumenti potesse migliorare il successo dei compiti rispettando vincoli di budget rigidi su StableToolBench. INTENT sfrutta un modello del mondo gerarchico basato sulle intenzioni per anticipare l’uso futuro degli strumenti e guidare le decisioni online. Funziona: supera i baseline nel migliorare il successo dei compiti rispettando vincoli di budget. Ma anche INTENT, per quanto efficiente, parte dal presupposto che serva un apparato predittivo sofisticato. E l’analisi di giugno mette in discussione proprio questo presupposto: se il costo marginale di molti moduli non è giustificato, forse il problema non è come potenziare l’agente, ma quali operazioni l’agente fa davvero. Ma se esistesse un modo per essere più parsimoniosi senza sacrificare le prestazioni?
BaRA: navigare con la bussola giusta
La risposta arriva, appunto, da ServiceNow AI Research con BaRA, il paper del 2 maggio 2026. BaRA non cerca di prevedere tutto in anticipo né di costruire un complicato modello del mondo. Fa tre cose, e le fa in modo sorprendentemente lineare. La prima: naviga il web con una ricerca in ampiezza — una bread-first search, BFS — per esplorare i link disponibili. La seconda: applica una verifica di vivacità, cioè controlla che i link che sta per seguire siano reali e attivi, scartando quelli allucinati o morti prima di perderci tempo. La terza: tiene traccia di ciò che fa, e quando qualcosa va storto — un’esecuzione fallita, un output incompleto — usa un modulo di auto-riflessione basato sulla cronologia per riprendersi e correggere la rotta.
L’analogia con la navigazione marittima aiuta: se un agente tradizionale con molti moduli è come una nave che carica mappe dettagliate, radar, sonar e previsori meteo prima di salpare, BaRA è più simile a un marinaio esperto che sceglie una rotta prudente, verifica la profondità dell’acqua a ogni miglio e impara dalle correnti che incontra. L’efficacia non sta nella quantità di strumenti a bordo, ma nella pertinenza delle decisioni prese durante il viaggio.
Il meccanismo di verifica di vivacità è forse il pezzo più interessante. In un web reale — non simulato come in WebArena, ma quello vero in cui gli agenti dovranno muoversi — i link morti e le allucinazioni sono la norma, non l’eccezione. Un sistema che insegue percorsi inesistenti brucia tempo e token senza produrre nulla. BaRA scarta questi vicoli ciechi prima di imboccarli, ed è un risparmio che si accumula compito dopo compito. Poi c’è l’auto-riflessione: non un modulo di controllo esterno, ma un meccanismo interno che rilegge la cronologia delle azioni e capisce dove l’esecuzione si è inceppata. Non serve un supervisore, serve memoria di ciò che si è fatto.
Il risultato è un agente che non si vanta di essere il più potente in assoluto, ma che ottiene risultati comparabili — o superiori — a parità di risorse, semplicemente evitando di sprecarle. Un approccio che suona quasi ovvio, ma che in un campo dove la corsa è stata a chi aggiungeva più strati, suona come un salutare passo indietro. La domanda ora è: cosa significa per chi produce contenuti?
Cosa cambia per la visibilità online
Se un agente come BaRA filtra i link morti e allucinati prima ancora di tentare di raggiungerli, le regole dell’esplorazione web cambiano. Non è più questione di essere trovati: è questione di essere raggiungibili. Un contenuto di qualità ma con un link non funzionante, o peggio, un sito che genera URL in modo poco affidabile, rischia di diventare invisibile agli agenti più efficienti. Al contrario, pagine ben manutenute, con collegamenti vivi e coerenti, verranno esplorate prima e più spesso.
Per editori, e-commerce e creatori di siti, questa non è una minaccia ma un’opportunità. Meno traffico sprecato su percorsi che non portano da nessuna parte significa che gli agenti concentreranno le loro risorse sulle pagine che effettivamente esistono e funzionano. Una sorta di SEO tecnica portata alle estreme conseguenze: non basta più ottimizzare metadati o velocità di caricamento, bisogna garantire che ogni collegamento interno sia vivo e che la struttura del sito sia esplorabile in modo affidabile.
Vale la pena sottolineare un aspetto collaterale: l’auto-riflessione di BaRA sulla cronologia potrebbe premiare i siti che rendono facile, per un agente, capire se un’operazione è andata a buon fine. Pagine con messaggi di conferma chiari, transizioni esplicite, stati di errore ben gestiti: tutti elementi che aiutano il modulo di recupero a distinguere un fallimento da un successo parziale, e a insistere invece che abbandonare il compito. Non è fantascienza, è architettura dell’informazione ripensata per un interlocutore non umano.
L’efficienza di BaRA non è solo una vittoria per gli sviluppatori: è un nuovo patto tra agenti e publisher, dove la visibilità premia la qualità dei link reali. E dove, forse, l’affidabilità tecnica torna a contare almeno quanto la creatività dei contenuti.
