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
| 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) |
Secondo la rivendicazione 1, l’agente è configurato per eseguire le seguenti quattro operazioni. Questo costituisce la struttura portante del brevetto.
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.
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.
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.
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.
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)
| 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 |
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.
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.
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.
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.
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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Prenotate la prima consulenza gratuita Servizi di proprietà intellettuale nel settore IT e IAD. 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.
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).