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Anthropic: il brevetto US 12,566,913 B2 su agenti IA, DSL e suddivisione dei compiti

Scritto da Takefumi Sugiura | 2026/06/05

Gli agenti di intelligenza artificiale gestiscono il computer al posto degli esseri umani: tra i brevetti alla base del sistema “Computer Use” di Anthropic, il presente articolo approfondisce il brevetto registrato US 12.566.913 B2.In coppia con il brevetto US 12.430.150 B1 (brevetto relativo alla piattaforma di esecuzione), illustrato nella precedente occasione, questo brevetto tutela i diritti relativi all’«agente di intelligenza artificiale in quanto tale».

Le rivendicazioni di questo brevetto racchiudono tecnologie moderne relative agli agenti, quali il DSL (linguaggio specifico di dominio) personalizzato, la suddivisione in sottocompiti con relazioni di dipendenza e il ciclo di feedback basato su screenshot.Inoltre, nella descrizione è riportato un miglioramento quantificabile dell’affidabilità, da «il 59% nei metodi tradizionali all’88% con il presente metodo», il che costituisce un ottimo esempio di dimostrazione del carattere innovativo. Un consulente in proprietà industriale nel campo dell’IA fornirà una spiegazione approfondita, citando il testo originale.

💡 Punti chiave: il presente articolo fa parte della serie dedicata ai brevetti sugli agenti di intelligenza artificiale, nella sezione «Approfondimento sui singoli brevetti (Parte 2)». Per una panoramica della strategia brevettuale complessiva di Anthropic, si rimanda alla sezione dedicata all’analisi strategica; per i brevetti correlati, si consulti la spiegazione relativa al brevetto US 12,430,150.

Indice

  1. Sintesi in 30 secondi | Differenze rispetto al brevetto «Runtime»
  2. Informazioni di base sul brevetto
  3. Il fulcro di questo brevetto | Le quattro modalità operative dell’agente
  4. Punti salienti tecnici n. 1 | DSL personalizzato (linguaggio specifico di dominio)
  5. Punto di forza tecnico n. 2 | Suddivisione delle sottocompiti con relazioni di dipendenza
  6. Punto di forza tecnico n. 3 | Ciclo di feedback tramite screenshot
  7. Punto di forza tecnico n. 4 | Effetto quantificabile «dal 59% all’88%»
  8. Lettura articolo per articolo della rivendicazione indipendente 1
  9. Rapporto con i brevetti correlati | Ripartizione dei ruoli con il brevetto US 12.430.150
  10. Come verrà valutata durante l’esame in Giappone, Stati Uniti ed Europa
  11. Lezioni da trarre per le proprie domande di brevetto | «Dimostrare l’efficacia con i numeri»
  12. Domande frequenti (FAQ)

Sintesi in 30 secondi | Differenze rispetto al brevetto “runtime”

● Di che tipo di brevetto si tratta: l’«agente AI» stesso, che automatizza l’interfaccia multimodale.
● Differenze rispetto al brevetto precedente: il brevetto US 12,430,150 riguarda l’infrastruttura di esecuzione (runtime), mentre il presente brevetto tutela l’intelligenza e il funzionamento dell’agente che opera su tale infrastruttura.
● Tecnologia chiave: ① elaborazione degli input multimodali + suddivisione in sottocompiti, ② generazione di comandi operativi tramite DSL personalizzato, ③ esecuzione tramite attuatori, ④ feedback tramite screenshot e simili.
● Stato: brevetto registrato negli Stati Uniti (registrato il 3 marzo 2026, 15 rivendicazioni in totale).

Informazioni di base sul brevetto

Voce Contenuto
Numero di brevetto US 12.566.913 B2
Denominazione dell’invenzione Agenti di intelligenza artificiale per l’automazione dei flussi di lavoro delle attività di interfaccia multimodale
Data di registrazione 3 marzo 2026
Data di priorità 20 marzo 2024
Richiedente Anthropic PBC
Numero di rivendicazioni 15 (1 rivendicazione indipendente + gruppo di rivendicazioni subordinate)
Correlato Brevetto gemello di Anthropic «Computer Use» | US 12,430,150 B1
Stato Brevetto concesso (granted)

Il fulcro di questo brevetto | Le quattro operazioni dell’agente

Secondo la rivendicazione 1, l’agente è configurato per eseguire le seguenti quattro operazioni. Questo costituisce la struttura portante del brevetto.

[Le 4 operazioni dell’agente AI] ① Elaborazione dell’input + suddivisione in sottocompiti ・Elaborazione di dati multimodali (descrizioni in linguaggio naturale + comandi normativi) ・Acquisizione dello stato dell’interfaccia e dei metadati contestuali prima dell’esecuzione ・Suddivisione del flusso di lavoro in «più sottocompiti con relazioni di dipendenza» ▼ ② Generazione dell’output(DSL personalizzato) ・Generazione di una sequenza di comandi operativi tramite un DSL che supporta sia la chiamata al modello sia l’esecuzione delle azioni ・Traduzione delle istruzioni del modello in eventi effettivi del Web o dell’applicazione(compresa l’identificazione della posizione degli elementi) ▼ ③ Azionamento tramite attuatori ・Ricezione della sequenza di comandi ed esecuzione sotto forma di azioni di azionamento meccanico (azioni composte) ▼ ④ Feedback ・Fornitura di screenshot e cronologia delle azioni ・Utilizzo per l’esecuzione e il miglioramento iterativi del flusso di lavoro

Punti salienti dal punto di vista tecnico ① | DSL personalizzato (linguaggio specifico di dominio)

L’elemento più caratteristico di questo brevetto è il «DSL personalizzato che supporta sia le chiamate al modello (model calls) sia l’esecuzione delle azioni (action executions)».

Per DSL (Domain-Specific Language) si intende un linguaggio specializzato in un determinato ambito. In questo caso, consente di descrivere in un unico linguaggio sia il «ragionamento» (chiamate al modello) sia l’«azione» (esecuzione delle azioni) dell’agente di IA. Si tratta di un meccanismo che fa da ponte tra le decisioni dell’IA e le operazioni effettive dell’interfaccia utente (UI) tramite un linguaggio comune, convertendo così l’intelligenza in azioni concrete.

💡 Punto chiave: non si tratta di un’idea astratta del tipo «far utilizzare il PC all’IA», bensì della progettazione di un linguaggio dedicato (DSL) a tale scopo; è proprio questo aspetto a concretizzare tecnicamente il brevetto e a conferirgli una forte tutela.Inserendo nelle rivendicazioni la configurazione specifica denominata «custom domain-specific language», si evita il rigetto dell’idea astratta.

Punto di forza tecnico n. 2 | Suddivisione delle sottocompiti con relazioni di dipendenza

La rivendicazione 1 stabilisce che il flusso di lavoro venga suddiviso in «più sottocompiti, ciascuno dei quali dipende dal completamento di un sottocompito precedente (each sub-task depends on the completion of a preceding sub-task)».

È importante sottolineare che non si tratta semplicemente di suddividere le attività, ma di specificare esplicitamente le «relazioni di dipendenza (sequenza)» tra le sottotask. Ad esempio, come nel caso di «① Accesso → ② Ricerca → ③ Inserimento», si riflette la struttura realistica di un flusso di lavoro in cui si procede alla fase successiva solo dopo il completamento di quella precedente.

Punto di forza tecnico n. 3 | Ciclo di feedback tramite screenshot

L’agente «fornisce un feedback comprendente screenshot dello schermo e cronologia delle azioni, al fine di consentire l’esecuzione e il miglioramento iterativi del flusso di lavoro».

Questo costituisce la base su cui l’agente AI esegue un ciclo iterativo (iterative refinement) del tipo «esecuzione → osservazione dei risultati → correzione → riesecuzione». Il fatto che non si tratti di un’esecuzione una tantum, ma che l’agente corregga autonomamente la propria traiettoria osservando la schermata, rappresenta la differenza fondamentale rispetto a un semplice script di automazione.

Punti salienti tecnici ④|Effetto quantitativo «dal 59% all’88%»

Secondo la descrizione, le criticità dei metodi tradizionali erano «la difficoltà nell’interazione visiva con l’interfaccia utente, l’eccessiva dipendenza dalla copertura delle API, le allucinazioni e la scarsa affidabilità». Si afferma inoltre che la presente invenzione abbia migliorato l’affidabilità, portandola dal 59% circa del metodo tradizionale all’88% circa.

59%

Affidabilità del metodo tradizionale

88%

Affidabilità della presente invenzione

💡 Punto chiave: proprio questa descrizione degli effetti quantitativi riveste estrema importanza nella pratica brevettuale. Rispetto a una descrizione astratta del tipo «miglioramento della precisione», i dati numerici concreti «dal 59% all’88%» rafforzano notevolmente la tesi relativa all’attività inventiva (in particolare in Giappone e in Europa).Nell’esame giapponese, un «effetto significativo non prevedibile da un esperto del settore» può costituire un elemento determinante per l’innovatività, ma i dati quantitativi ne rappresentano la migliore conferma.

Nota integrativa | Contesto tecnico: la domanda di base di questa famiglia di brevetti fa riferimento all’architettura multimodale «Fuyu-8B» e a dati di apprendimento quali video di registrazione delle operazioni software, pagine web e traiettorie degli agenti (agentic trajectories).Si evince che la domanda di brevetto abbraccia un’ottica che comprende anche l’infrastruttura di dati a supporto della «percezione e del comportamento» degli agenti.

Lettura articolo per articolo della rivendicazione indipendente 1

US 12.566.913 B2 | Rivendicazione 1 (testo originale / inglese)

Un sistema per l’automazione dell’interfaccia, comprendente: almeno un’unità di elaborazione centrale; un dispositivo di memoria che memorizza strutture di programmazione e dati che, quando eseguiti da almeno un’unità di elaborazione, inducono il sistema a configurare un agente; l’agente è configurato per: elaborare un input comprendente dati multimodali che specificano un flusso di lavoro dell’interfaccia, inclusi metadati contestuali e uno stato dell’interfaccia prima dell’esecuzione del flusso di lavoro dell’interfaccia, in cui i dati multimodali includono almeno una combinazione di una descrizione in linguaggio naturale e un comando prescrittivo; e segmentare il flusso di lavoro dell’interfaccia in una pluralità di sotto-attività, in cui ciascuna sotto-attività dipende dal completamento di una sotto-attività precedente; generare un output, in risposta ai dati di input multimodali, che specifichi una sequenza di comandi di attuazione espressa in un linguaggio specifico di dominio personalizzato (DSL) che supporti sia le chiamate ai modelli sia l’esecuzione delle azioni, in cui la sequenza di comandi di azionamento innesca una o più azioni azionate dalla macchina che replicano le azioni azionate dall’utente sull’interfaccia e determinano l’automazione del flusso di lavoro dell’interfaccia traducendo le istruzioni del modello in eventi reali del web o dell’applicazione, compresa almeno la localizzazione; attuare la sequenza di comandi di azionamento multimodali tramite un attuatore, in cui l’attuatore è configurato per ricevere la sequenza di comandi di azionamento dall’agente ed eseguire le azioni azionate dalla macchina sulla base di tale sequenza come azioni sintetiche che automatizzano il flusso di lavoro dell’interfaccia; e fornire un feedback, comprensivo di schermate dell’interfaccia e cronologie delle azioni, per l’esecuzione e il perfezionamento iterativi del flusso di lavoro.

Traduzione di riferimento a cura di un consulente in brevetti (in giapponese)

Sistema per l’automazione dell’interfaccia, comprendente almeno una CPU e un dispositivo di memoria che memorizza la programmazione e le strutture dati che, una volta eseguite, configurano un agente all’interno del sistema;
detto agente è costituito come segue:
① Elaborazione degli input + suddivisione: elabora dati multimodali che definiscono il flusso di lavoro dell’interfaccia (comprendenti lo stato dell’interfaccia prima dell’esecuzione e i metadati contestuali, e includenti almeno una combinazione di descrizioni in linguaggio naturale e comandi normativi) e suddivide il flusso di lavoro in più sottocompiti, ciascuno dei quali dipende dal completamento del sottocompito precedente.
② Generazione dell’output: in risposta all’input, genera un output che definisce una sequenza di comandi operativi espressa in un DSL personalizzato, in grado di supportare sia la chiamata al modello che l’esecuzione delle azioni.Tale sequenza di comandi traduce le istruzioni del modello (compresa, come minimo, la localizzazione degli elementi) in eventi effettivi del Web o dell’applicazione e attiva azioni meccaniche che riproducono le operazioni dell’utente.
③ Attuazione: l’attuatore riceve la sequenza di comandi ed esegue le azioni meccaniche come azioni composte.
Feedback: al fine di consentire l’esecuzione e il miglioramento iterativi, viene fornito un feedback che include screenshot della schermata e la cronologia delle azioni.

Organizzazione delle limitazioni a sostegno della tutela dei diritti

Limitazioni Significato tecnico Motivo della validità
DSL personalizzato (model calls + action executions) Descrizione del pensiero e delle operazioni in un linguaggio comune Il fulcro dell’implementazione tecnica. Allontanarsi dalle idee astratte
Suddivisione in sottocompiti con relazioni di dipendenza Comprensione della struttura realistica del flusso di lavoro Concretizzazione della logica di controllo
Localizzazione (individuazione della posizione degli elementi) Identificazione degli elementi dell’interfaccia utente sullo schermo Aspetti tecnici delle operazioni visive sull’interfaccia utente
Feedback tramite screenshot e simili Ciclo di miglioramento iterativo Fondamenti dell’autonomia

Relazione con i brevetti correlati | Ripartizione dei ruoli con il brevetto US 12,430,150

Anthropic tutela in modo stratificato lo stesso concetto di «Computer Use» attraverso più brevetti, da diversi livelli. La ripartizione dei ruoli tra i due brevetti registrati è la seguente:

  US 12.430.150 B1 US 12.566.913 B2 (il presente articolo)
Oggetto di protezione Architettura di runtime (infrastruttura di esecuzione) Agente IA (intelligenza e funzionamento)
Punti chiave Ripartizione client/server e rappresentazione intermedia DSL, suddivisione in sottocompiti, feedback
Rivendicazioni indipendenti 3 (sistema, metodo, supporto) Incento sulla rivendicazione 1 (sistema)
Per fare un esempio «Palcoscenico (ambiente di esecuzione)» «Attore (agente)»
Registrazione 30/09/2025 3 marzo 2026

💡 Punto chiave: ottenere più brevetti per un unico prodotto (Computer Use) da due prospettive diverse, ovvero «piattaforma di esecuzione» e «agente vero e proprio», è una strategia consolidata per creare una solida rete di brevetti. Creando una struttura in cui, anche se la concorrenza riuscisse a eludere uno dei due aspetti, potrebbe comunque entrare in conflitto con l’altro, si innalzano le barriere all’ingresso.Anche per i prodotti di punta della propria azienda, presentare più domande di brevetto suddividendole per livelli rappresenta una strategia efficace.

Come verrà valutata durante l’esame in Giappone, Stati Uniti ed Europa

Stati Uniti (USPTO)

Poiché il brevetto presenta implementazioni tecniche quali un DSL personalizzato, la suddivisione in sottocompiti, la localizzazione e l’esecuzione tramite attuatori, è facile sostenere, nell’ambito dei test di Alice e Mayo, che si tratti di una «soluzione concreta a un problema tecnico»; il brevetto è attualmente registrato.

Giappone (JPO)

Poiché vengono esplicitamente indicati la CPU e i dispositivi di memoria e viene descritta l’elaborazione concreta dei dati (generazione di DSL e traduzione dei comandi), la struttura soddisfa facilmente i requisiti di brevettabilità in quanto invenzione relativa al software. In particolare, l’effetto quantitativo «dal 59% all’88%» costituisce una solida prova a sostegno dell’«effetto significativo» richiesto per dimostrare l’attività inventiva.

Europa (EPO)

Poiché l’effetto tecnico, ovvero il miglioramento dell’affidabilità, è chiaro e può essere facilmente inquadrato come soluzione tecnica a una sfida tecnica quali l’automazione dell’interfaccia utente (compresa la localizzazione), si tratta di una struttura che, anche nell’ambito dell’approccio COMVIK, può essere facilmente considerata come caratteristica tecnica ai fini della valutazione dell’attività inventiva.

Il confronto tra le prassi di esame dei brevetti relativi agli agenti di intelligenza artificiale in Giappone, Stati Uniti ed Europa è illustrato in dettaglio nella sezione «Casi di brevetti e prassi di esame in Giappone, Stati Uniti ed Europa».

Lezioni per le proprie domande di brevetto | «Dimostrare gli effetti con i numeri»

① Dimostrare gli effetti con dati quantitativi. Non limitarsi a «miglioramento della precisione», ma specificare «dal 59% all’88%». I dati numerici costituiscono la prova più solida a sostegno della novità. Si raccomanda di predisporre dati sperimentali e risultati di valutazione già in fase di stesura della descrizione.

② Attribuire un «meccanismo dedicato» ai concetti funzionali. Non «gestito dall’IA», ma «progettato un DSL a tale scopo». Trasformare le funzioni astratte in mezzi tecnici concreti.

③ Descrivere la struttura di controllo. Indicare chiaramente, utilizzando terminologia tecnica, la struttura dell’elaborazione, quali le relazioni di dipendenza tra le sottotask e i circuiti di retroazione.

④ Per i prodotti di punta, si presentino più domande di brevetto suddividendole per livelli. Si ottengano diritti di proprietà intellettuale in modo stratificato da diverse prospettive, come nel caso della piattaforma di esecuzione e dell’agente stesso.

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Domande frequenti (FAQ)

D. Che tipo di brevetto è il US 12,566,913 B2?

R. Si tratta di un brevetto registrato negli Stati Uniti di proprietà di Anthropic che tutela l’«agente di IA» stesso, ovvero un sistema che automatizza un’interfaccia multimodale.L’agente riceve come input istruzioni in linguaggio naturale e lo stato dello schermo, suddivide il compito in sottocompiti, genera una sequenza di comandi operativi utilizzando un DSL (linguaggio specifico di dominio) personalizzato e gestisce l’interfaccia utente. Registrato il 3 marzo 2026, con un totale di 15 rivendicazioni.

D. Che cos’è un DSL (linguaggio specifico di dominio)?

R. È l’acronimo di Domain-Specific Language, ovvero un linguaggio di programmazione specializzato in un ambito specifico.Nel presente brevetto, la tecnologia fondamentale è costituita da un DSL personalizzato in grado di rappresentare sia le «chiamate al modello (model calls)» che le «esecuzioni delle azioni (action executions)» dell’agente di intelligenza artificiale. L’ingegnosità tecnica risiede nel fatto di descrivere e collegare le decisioni dell’intelligenza artificiale e le effettive operazioni sull’interfaccia utente (UI) mediante un linguaggio comune.

D. Qual è la differenza tra US 12.430.150 B1 e US 12.566.913 B2?

R. Si tratta di due brevetti gemelli che sostengono il concetto di «Computer Use» di Anthropic.Il brevetto US 12.430.150 B1 tutela l’infrastruttura di esecuzione (architettura runtime = ripartizione client/server), mentre il brevetto US 12.566.913 B2 tutela l’agente stesso (DSL, suddivisione in sottocompiti, feedback).Si tratta di un’abile progettazione del portafoglio che tutela lo stesso prodotto in modo stratificato su livelli diversi.

D. Cosa indica la percentuale «88%» riportata nella descrizione?

R. Nella descrizione del presente brevetto si afferma che, mentre l’affidabilità dei metodi convenzionali era pari a circa il 59%, con il metodo oggetto della presente invenzione essa è aumentata a circa l’88%. Tali effetti quantitativi costituiscono una solida base a sostegno della rivendicazione di progressività (in particolare in Giappone e in Europa).

D. Esistono suggerimenti per brevettare il proprio agente di intelligenza artificiale?

A. La lezione più importante che si può trarre da questo brevetto è quella di «dimostrare gli effetti con dati numerici».Anziché limitarsi a scrivere «migliora la precisione», illustrare i dati quantitativi, ad esempio «dal 59% del metodo convenzionale all’88% del presente metodo», rafforza notevolmente la tesi relativa al carattere innovativo. Inoltre, è importante descrivere in modo concreto i meccanismi tecnici, quali il DSL (Domain-Specific Language) e la suddivisione in sottocompiti.

Note relative al presente articolo: il presente articolo costituisce una spiegazione generale degli aspetti tecnici e normativi basata su un bollettino di brevetti pubblicato. Il brevetto US 12,566,913 B2 è un brevetto registrato, ma l’effettivo ambito di protezione è determinato dal testo di ciascuna rivendicazione, dalla dottrina dell’equivalenza e dalle informazioni relative alla cronologia.Le rivendicazioni, la sintesi e le descrizioni citate (compresi i valori numerici relativi all’affidabilità) si basano sui dati delle pubblicazioni ufficiali (ad esempio FreePatentsOnline); tuttavia, per scopi giuridicamente rilevanti (FTO, analisi di violazione, nullità, depositi di domande, ecc.), si raccomanda di verificare sempre l’originale dell’USPTO e le informazioni più recenti sullo stato di avanzamento della pratica, avvalendosi di una valutazione individuale da parte di un esperto.La traduzione in giapponese è da intendersi come traduzione di riferimento a scopo di comprensione; il testo ufficiale è quello originale in inglese.

Da leggere anche (serie sui brevetti relativi agli agenti AI):
・Analisi del brevetto fondamentale di Anthropic «Computer Use» (US 12,430,150 B1)・Analisi della strategia brevettuale
di Anthropic | Perché il numero di domande di brevetto è così basso?・Casi di brevetti e prassi di esame in Giappone
, Stati Uniti ed Europa (Casi pratici)
・Analisi dei brevetti multi-agente di Salesforce

Fonte

AUTORE / Autore

Takefumi Sugiura (SUGIURA Takefumi)

Studio di proprietà intellettuale EVORIX – Consulente in proprietà industriale e rappresentante legale

Assiste clienti operanti in un’ampia gamma di settori – tra cui IT, produzione, start-up, moda e sanità – in ogni fase, dalla presentazione di domande di brevetto, marchio, disegno industriale e diritto d’autore fino ai procedimenti di ricorso e alle cause di contraffazione.È inoltre esperto in strategie di proprietà intellettuale relative a settori all’avanguardia quali l’intelligenza artificiale (AI), l’Internet delle cose (IoT), il Web3 e il FinTech. È membro di diverse associazioni, tra cui l’Ordine dei Patentisti del Giappone, l’Associazione Asiatica dei Patentisti (APAA) e l’Associazione Giapponese dei Marchi (JTA).