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title: "Salesforce: analisi delle rivendicazioni multiagente di US 2025/0265443"
description: Un consulente in brevetti fornisce una spiegazione approfondita del brevetto US2025/0265443 A1 di Salesforce relativo all’IA multi-agente, citando il testo originale delle rivendicazioni. Struttura delle rivendicazioni (metodi, sistemi, supporti), strategia relativa alle rivendicazioni subordinate, esempi di riferimento per la redazione delle rivendicazioni e della descrizione delle invenzioni relative agli agenti IA, fino alla valutazione dell’esame in Giappone, Stati Uniti ed Europa. Una guida pratica utile per la protezione dei diritti della propria azienda.
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 2026/06/05

# Salesforce: analisi delle rivendicazioni multiagente di US 2025/0265443

![Picture of Takefumi Sugiura](https://www.evorix.jp/hs-fs/hubfs/top-profile-pic-sugiura-1.jpg?width=50&name=top-profile-pic-sugiura-1.jpg) [Takefumi Sugiura](https://www.evorix.jp/it/blog/author/takefumi-sugiura-it)

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![\[Commento di un consulente in brevetti\] Analisi delle rivendicazioni del brevetto di Salesforce relativo agli agenti multipli (US2025/0265443) | Esempi pratici e modalità di redazione delle domande di brevetto per agenti basati sull’intelligenza artificiale](https://www.evorix.jp/hubfs/Gemini_Generated_Image_gvuml3gvuml3gvum.jpg)

«Coordinare più agenti di intelligenza artificiale per risolvere compiti complessi»: nel campo dell’intelligenza artificiale multi-agente, attualmente al centro dell’attenzione, è stata resa pubblica una domanda di brevetto statunitense depositata da Salesforce (US2025/0265443 A1, pubblicata il 21 agosto 2025, 20 rivendicazioni in totale).Nel presente articolo, un consulente in proprietà industriale nel campo dell’IA analizzerà in modo approfondito il contenuto tecnico e la struttura della rivendicazione dei diritti, **citando le rivendicazioni effettive (ambito di protezione) nel testo originale**.

Inoltre, prendendo spunto da questo caso, approfondiremo gli aspetti pratici relativi a **«come redigere le rivendicazioni e la descrizione di un’invenzione relativa a un agente di IA».** Per gli sviluppatori e i responsabili della proprietà intellettuale che si chiedono: «Vorremmo brevettare il nostro agente di IA, ma non sappiamo da dove iniziare né come procedere», una domanda di brevetto reale ed eccellente rappresenta il miglior manuale di riferimento.

**💡 Punti chiave:** il presente articolo fa parte della serie dedicata ai brevetti sugli agenti IA ed **è dedicato all’«approfondimento dei singoli brevetti**». [Per i requisiti di base](https://www.evorix.jp/it/blog/ai-agent-patent-application), si prega di consultare la sezione «Nozioni di base»; [per il confronto tra casi pratici in Giappone, Stati Uniti ed Europa](https://www.evorix.jp/it/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe), si prega di consultare la sezione «Casi pratici».

Indice

1. [I punti chiave di questo brevetto in 30 secondi](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#summary)
2. [Informazioni di base sul brevetto](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#basic)
3. [Spiegazione tecnica | Architettura multi-agente gerarchica](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#tech)
4. [Esempi concreti di applicazione (4)](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#examples)
5. [\[Il fulcro di questo articolo\] Lettura della rivendicazione indipendente n. 1 nel testo originale](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#claim1)
6. [Analisi della struttura delle rivendicazioni | Il trio «metodo/sistema/supporto»](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#structure)
7. [La strategia della «stratificazione dei diritti» nelle rivendicazioni subordinate](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#dependent)
8. [Riferimento | Come redigere le rivendicazioni relative alle invenzioni basate su agenti di intelligenza artificiale](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#draft-claim)
9. [Riferimento | Come redigere la descrizione di un'invenzione generata da un agente IA](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#draft-spec)
10. [Come vengono valutate nelle procedure di esame in Giappone, Stati Uniti ed Europa](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#exam)
11. [Cinque insegnamenti per le domande di brevetto della propria azienda](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#lessons)
12. [Avviso | La presente domanda è stata pubblicata (in fase di esame)](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#status)
13. [Domande frequenti (FAQ)](https://www.evorix.jp/it/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#faq)

## I punti salienti di questo brevetto in 30 secondi

**● Di quale invenzione si tratta:** un’architettura multiagente gerarchica in cui un «manager-agente» scompone compiti complessi in sotto-compiti, **seleziona dinamicamente** il modello subordinato ottimale, trasmette tramite API un pacchetto **nel formato compatibile** con il modello di destinazione e genera il compito successivo sulla base dell’output ottenuto.  
**● Chi è il richiedente:** Salesforce Inc.(Stati Uniti)  
**● Entità:** 20 rivendicazioni in totale (3 rivendicazioni indipendenti = metodo, sistema, supporto)  
**● Stato:** Pubblicazione della domanda di brevetto statunitense (A1) = in fase di esame ●  
 **Perché è importante:** Si tratta di una domanda che mira a proteggere direttamente il modello dominante di implementazione degli agenti di intelligenza artificiale denominato «tipo manager-lavoratore».

## Informazioni di base sul brevetto

| Voce | Contenuto |
| --- | --- |
| Numero di pubblicazione | US 2025/0265443 A1 |
| Numero di domanda | 18/738.984 |
| Denominazione dell'invenzione | Sistemi e metodi per la creazione di architetture gerarchiche di agenti orientate alle attività |
| Data di pubblicazione | 21 agosto 2025 |
| Data di deposito | 10 giugno 2024 |
| Data di priorità | 19 febbraio 2024 |
| Richiedente | Salesforce Inc. |
| Inventori | Zhiwei Liu e altri 14 |
| Numero di rivendicazioni | 20 (3 indipendenti: rivendicazioni 1, 11 e 20) |
| Classificazione principale (CPC) | G06N3/00, 3/02, 3/04, 3/045 (Reti neurali) |
| Stato | Pubblicazione della domanda (in fase di esame) |

## Descrizione tecnica | Architettura multi-agente gerarchica

Secondo la sintesi, la presente invenzione riguarda un «metodo per costruire una struttura gerarchica di più modelli di reti neurali al fine di eseguire un’attività». Il flusso di elaborazione principale è il seguente:

\[Ricezione delle istruzioni relative all’attività\] (tramite interfaccia dati) ▼ \[Primo modello\] ── Generazione della «prima sottoattività» a partire dalle istruzioni relative all’attività ▼ \[Selezione del secondo modello\] ── Selezione dinamica tra più modelli in base alla sottoattività ▼ \[Creazione della connessione API\] ── Stabilimento di una connessione tra il primo modello e il secondo modello ▼ \[Generazione del pacchetto di sottocompiti\] └ Generazione in un formato conforme (compliant) al secondo modello ▼ \[Esecuzione da parte del secondo modello → Ricezione dell’output\](tramite connessione API) ▼ \[Il primo modello genera la «seconda sottoattività»\] └ Basata sull’istruzione di attività e sull’output del primo modello

### Struttura a tre livelli degli agenti

| Livello | Ruolo (in base a quanto riportato nella specifica) |
| --- | --- |
| Agente-manager | Comunica con i singoli agenti e gestisce l’assegnazione dei compiti tra gli agenti |
| Agente-submanager | Livello intermedio che suddivide ulteriormente le attività assegnate |
| Agente individuale | Responsabili dell’esecuzione ottimizzati per funzioni specifiche |

### Comunicazione e ottimizzazione tra gli agenti

Gli agenti si scambiano «pacchetti di attività» tramite API. I pacchetti contengono prompt adeguati all’agente destinatario, che ne inducono l’esecuzione di un’azione (action). Per l’ottimizzazione di ciascun agente sono descritte due metodologie: (1) la messa a punto (fine-tuning) del modello LLM stesso e (2) l’ottimizzazione dei prompt.

## Esempi concreti di applicazione (4)

| Esempi di applicazione | Contenuto |
| --- | --- |
| Pittore online | L’agente di ricerca e l’agente pittore collaborano per effettuare una ricerca online delle caratteristiche visive e generare successivamente un’immagine |
| Comprensione interattiva delle immagini | Risposta a domande formulate dall’utente sulla base di immagini attraverso un dialogo articolato in più fasi |
| Risoluzione di problemi matematici | L'agente matematico, in collaborazione con WolframAlpha, risolve operazioni come «75×34+12=» |
| Partita di scacchi | L'agente di scacchi riconosce la posizione sulla scacchiera, esegue mosse valide e gioca una partita contro un essere umano |

## \[Il punto centrale di questo articolo\] Leggere la rivendicazione indipendente n. 1 nel testo originale

Ciò che è effettivamente protetto da un brevetto non sono la sintesi o i disegni, bensì **le «rivendicazioni**». Di seguito si riporta il testo originale della rivendicazione indipendente n. 1 (rivendicazione di metodo), che costituisce l’elemento più rilevante del presente caso.

Rivendicazione 1 (testo originale / inglese)

Un metodo per costruire una struttura gerarchica di una pluralità di modelli di reti neurali per l’esecuzione di un’attività, il metodo comprendente: la ricezione, tramite un’interfaccia dati, di un’istruzione relativa all’attività; la generazione, da parte di un primo modello di rete neurale, di una prima sottoattività a partire dall’istruzione relativa all’attività; selezionare un secondo modello di rete neurale tra la pluralità di modelli di rete neurale in base al primo sotto-compito; stabilire una prima connessione, tramite una prima interfaccia di programmazione delle applicazioni (API), tra il primo modello di rete neurale e il secondo modello di rete neurale; la generazione, da parte del primo modello di rete neurale, di un primo pacchetto di sotto-attività in un formato compatibile con il secondo modello di rete neurale; la ricezione, tramite la prima connessione, di un primo output dal secondo modello di rete neurale che esegue il primo pacchetto di sotto-attività; generazione, da parte del primo modello di rete neurale, di un secondo sotto-compito basato sull’istruzione di compito e sul primo output; e esecuzione congiunta dell’istruzione di compito da parte di uno o più modelli di rete neurale selezionati tra la pluralità di modelli di rete neurale, basata almeno in parte sul secondo sotto-compito.

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

Metodo per costruire una struttura gerarchica di più modelli di rete neurale al fine di eseguire un’attività,  
comprendente: ① una fase di **ricezione delle istruzioni relative all’attività** tramite un’interfaccia dati;  
② una fase di **generazione**, da parte del primo modello, **di una prima sottoattività** a partire dalle suddette istruzioni relative all’attività;  
③ una fase di **selezione**, sulla base della suddetta prima sottoattività, **di un secondo modello** tra una pluralità di modelli;  
④ la fase di **creazione di una prima connessione** tra il primo modello e il secondo modello tramite una prima API;  
⑤ la fase di **generazione**, da parte del primo modello, **di un pacchetto della prima sottocompito in un formato compatibile** con il secondo modello;  
⑥ la fase di **ricezione della prima uscita** dal secondo modello che esegue il suddetto pacchetto tramite la prima connessione;  
⑦ la fase di **generazione**, da parte del primo modello, **di una seconda sottotask** sulla base dell’istruzione di task e della prima uscita;  
⑧ la fase di **far eseguire congiuntamente le istruzioni di attività** da uno o più modelli selezionati, basandosi almeno in parte sul suddetto secondo sottocompito.

### Analisi dettagliata della rivendicazione 1

L’ingegnosità di questa rivendicazione risiede nel fatto che essa scompone **l’idea astratta** di «coordinare più IA» **in otto fasi operative concrete**. In particolare**,** dal punto di vista della brevettabilità (idoneità al brevetto e carattere inventivo), è determinante la seguente limitazione:

| Limitazione | Significato tecnico | Perché è importante |
| --- | --- | --- |
| ④ Creazione di una connessione API | Definisce la collaborazione tra i modelli non come una «cooperazione» astratta, ma come una connessione di comunicazione concreta | Allontanarsi dalla “semplice idea”. Esplicitare l’implementazione tecnica |
| ⑤ Generazione di pacchetti nel formato compatibile | Conversione in un formato interpretabile dal modello di destinazione | Il nucleo tecnico della collaborazione tra agenti. Punto di forza in termini di innovazione |
| ③ Selezione dinamica basata sui sottocompiti | Scelta in base al contenuto, anziché una configurazione statica e fissa | Sede dell’intelligenza nell’orchestrazione |
| ⑦ Generazione del compito successivo in base all’output | Costituzione di un ciclo di feedback | Autonomia = fondamento della natura dell’agente |

**💡 Punto chiave:** la limitazione «**un formato conforme al secondo modello di rete neurale**» costituisce il punto di forza tecnico della presente rivendicazione.Non si tratta di un semplice trasferimento di informazioni, bensì di **un espediente tecnico che consente l’interoperabilità** tra modelli diversi e costituisce un valido elemento per evitare il rigetto di idee astratte (corrispondente alla sentenza statunitense Alice e all’articolo 2, paragrafo 3, lettera k) della legge giapponese).

## Analisi della struttura delle rivendicazioni | Il trio «metodo/sistema/supporto»

Nel presente caso, su un totale di 20 rivendicazioni, le rivendicazioni indipendenti sono state formulate **in tre diverse categorie**. Si tratta di una strategia consolidata nel campo dei brevetti software.

| Rivendicazioni | Categoria | Oggetto della protezione | Soggetto presumibilmente responsabile della violazione |
| --- | --- | --- | --- |
| Rivendicazione 1 | Metodo (method) | Procedura di trattamento | Soggetto che attua tale metodo |
| Rivendicazione 11 | Sistema (system) | Apparecchio dotato di memoria e processore | Chi produce, commercializza o utilizza il dispositivo |
| Rivendicazione 20 | Supporto di memorizzazione non temporaneo leggibile da macchina | Supporto di registrazione su cui è registrato il programma | Chi distribuisce o fornisce il programma |

La rivendicazione 11 (sistema) descrive la stessa elaborazione della rivendicazione 1, associandola a componenti fisici quali «**memory (memoria)**» e «**one or more hardware processors (uno o più processori hardware)**».

Rivendicazione 11 (estratto) (testo originale / inglese)

Un sistema ... comprendente: una memoria che memorizza una pluralità di modelli di reti neurali e una pluralità di istruzioni eseguibili dal processore; un’interfaccia di comunicazione che riceve un’istruzione di attività; e uno o più processori hardware che leggono ed eseguono la pluralità di istruzioni eseguibili dal processore dalla memoria per eseguire operazioni comprendenti: ... (Di seguito, lo stesso trattamento della rivendicazione 1)

**💡 Punto chiave:** secondo i criteri di esame giapponesi, viene verificato se «l’elaborazione delle informazioni sia concretamente realizzata utilizzando risorse hardware».**Il fatto** che la rivendicazione 11 **specifichi espressamente «memoria» e «processore hardware»** rappresenta una strategia consolidata proprio per soddisfare tale requisito. Anche nel caso in cui si presenti la stessa invenzione in Giappone, risulta efficace chiarire, nelle rivendicazioni di sistema, la collaborazione con le risorse hardware.

【Albero delle rivendicazioni (rapporti di indipendenza/dipendenza)】 ● Rivendicazione 1 (metodo / indipendente) ├─ Rivendicazione 2 (selezione e integrazione di un terzo modello) ├─ Rivendicazione 3 (pacchetto = prompt di adattamento) ├─ Rivendicazione 4 (output = stato di completamento, ecc.) ├─ Rivendicazione 5 (considerazione delle istruzioni umane) ├─ Rivendicazione 6 (generazione del pacchetto in collaborazione con il quarto modello) │ ├─ Rivendicazione 7(Il quarto modello perfeziona il sottocompito iniziale) │ └─ Rivendicazione 8 (Suddivisione del compito e ripartizione tra i singoli modelli) ├─ Rivendicazione 9 (Delega a più livelli ai modelli 5 e 6) └─ Rivendicazione 10(Ciascun modello viene addestrato in modo indipendente) ● Rivendicazione 11 (Indipendenza dal sistema) └─ Rivendicazioni da 12 a 19 (Rivendicazioni subordinate corrispondenti alle rivendicazioni da 2 a 10) ● Rivendicazione 20 (Indipendenza dal supporto)

## La strategia della «multistratificazione dei diritti» nelle rivendicazioni subordinate

Anche qualora una rivendicazione indipendente dovesse essere dichiarata nulla sulla base della tecnica anteriore, i diritti sarebbero comunque mantenuti se le rivendicazioni subordinate rimanessero valide. Le rivendicazioni subordinate fungono da **«difesa a più livelli**». Dalle rivendicazioni subordinate del presente caso è possibile apprendere un abile metodo di limitazione.

Rivendicazione 3 (testo originale / inglese)

Il metodo di cui alla rivendicazione 1, in cui il primo pacchetto di sotto-attività comprende un primo prompt conforme al secondo modello di rete neurale, che istruisce il secondo modello di rete neurale a eseguire la prima sotto-attività.

La rivendicazione 3 specifica il contenuto del pacchetto come **«prompt conforme**». Limitando il concetto di livello superiore «formato» (rivendicazione 1) con il concetto di livello inferiore «prompt», si conferisce **all’ambito di protezione un grado graduale di ampiezza e restrizione**.

Rivendicazione 5 (Testo originale / Inglese)

Il metodo di cui alla rivendicazione 1, comprendente inoltre: la ricezione ... di un’istruzione umana; e la generazione, da parte del primo modello di rete neurale, del primo sotto-compito sulla base dell’istruzione relativa al compito e dell’istruzione umana.

La rivendicazione 5 copre una variante (human-in-the-loop) **che integra le «istruzioni umane (human instruction)» nel processo**. Coprendo le varianti di implementazione nelle rivendicazioni subordinate, si impedisce che la concorrenza eluda la protezione apportando modifiche al proprio progetto.

Rivendicazione 10 (testo originale / inglese)

Il metodo di cui alla rivendicazione 1, in cui la prima rete neurale e la seconda rete neurale vengono addestrate ciascuna in modo indipendente.

La rivendicazione 10 limita il punto secondo cui «ciascun modello **viene addestrato in modo indipendente**», incorporando nella protezione dei diritti la realtà della combinazione di modelli eterogenei.

**💡 Punti chiave:** le regole fondamentali delle rivendicazioni subordinate sono: **① la limitazione graduale dal concetto di livello superiore a quello di livello inferiore (rivendicazione 3),② l’esaurimento delle varianti di implementazione (l’intervento umano della rivendicazione 5, la delega a più livelli delle rivendicazioni da 6 a 9), ③ l’identificazione delle caratteristiche della struttura (l’addestramento indipendente della rivendicazione 10)**.Una rivendicazione indipendente formulata in modo ampio, abbinata a rivendicazioni subordinate che coprono in modo esaustivo le forme di realizzazione concrete: è questa «gerarchia di ampiezza e specificità» a creare una solida rete di brevetti.

## Riferimento | Come redigere le rivendicazioni relative alle invenzioni relative agli agenti di intelligenza artificiale

Alla luce del presente caso, **illustriamo un modello di approccio** da seguire nel formulare le rivendicazioni relative alle invenzioni basate su agenti di intelligenza artificiale della propria azienda. Quanto segue costituisce **un esempio di riferimento generico** a scopo illustrativo **(non si tratta delle rivendicazioni del presente brevetto)**.

📝 Esempio di riferimento per la redazione delle rivendicazioni (non si tratta delle rivendicazioni del presente brevetto)

**\[Esempio errato | Troppo astratto e facilmente soggetto a rigetto\]**   
«Sistema che esegue automaticamente le attività dell’utente utilizzando più agenti di intelligenza artificiale**.»**

 → **Motivo del rigetto:** «L’esecuzione delle attività tramite più agenti di intelligenza artificiale» si limita alla semplice descrizione di un’idea o di una funzione, senza specificare i mezzi tecnici. Elevato rischio di rigetto in base ai criteri di “Alice” negli Stati Uniti e di “inventiva” in Giappone.

📝 Esempi di riferimento per la redazione delle rivendicazioni (non costituiscono rivendicazioni del presente brevetto)

**\[Esempio corretto | Concretizzazione del flusso di elaborazione\]**   
«Una sezione di ricezione che riceve le istruzioni relative alle attività, un primo modello che scompone le   
suddette istruzioni in più sottoattività,  
 una sezione di selezione che, in base al contenuto di ciascuna sottoattività, seleziona un modello di esecuzione tra più modelli di esecuzione,una sezione di conversione che genera un pacchetto di istruzioni convertito in un formato prestabilito interpretabile dal modello di esecuzione   
selezionato;  
 una sezione di comunicazione che stabilisce una connessione API con il suddetto modello di esecuzione, invia il suddetto pacchetto e riceve i risultati dell’esecuzione; e una sezione di controllo che **genera la sottotask** successiva sulla base dei   
suddetti risultati dell’esecuzione.»

 → **Motivo dell’accettazione:** la descrizione è stata tradotta in un’elaborazione concreta (ricezione → scomposizione → selezione → conversione → comunicazione → generazione del compito successivo), rendendo esplicita la collaborazione con l’hardware e l’API.

**Lista di controllo per la progettazione delle rivendicazioni:** ① Non descrivere uno scopo astratto («automatizzare...»), ma specificare **le fasi di elaborazione**; ② Utilizzare le **interfacce** tra agenti **(formato, API, protocollo)** come elementi tecnici chiave; ③ Esprimere chiaramente **la logica dinamica di selezione e controllo**; /④ Strutturare **le** rivendicazioni nelle tre categorie: metodo, sistema e supporto / ⑤ Coprire tutte **le varianti di implementazione** nelle rivendicazioni subordinate.

## Riferimento | Come redigere la descrizione tecnica di un’invenzione relativa a un agente AI

Una rivendicazione forte è valida solo se supportata da una descrizione adeguata. Di seguito vengono illustrati gli elementi particolarmente importanti nella descrizione di un’invenzione relativa a un agente IA, mettendo in relazione la struttura del presente documento con tali elementi.

| Elemento | Contenuti da redigere | Applicazione pratica nel caso in esame |
| --- | --- | --- |
| Problema tecnico | Chiarire le **sfide tecniche**, ad esempio il fatto che un singolo agente o un LLM non sia in grado di risolvere compiti complessi | Si specifichi chiaramente che «un singolo agente LLM incontra difficoltà nell’affrontare compiti complessi che richiedono azioni specialistiche diversificate» |
| Soluzioni | Configurazione e flusso di elaborazione specifici per risolvere le sfide | Scomposizione gerarchica + selezione dinamica + formato adattivo + integrazione API |
| Esempi di implementazione (importanti) | Garantia dei requisiti di implementazione e di supporto **attraverso esempi di implementazione multipli e diversificati** | Quattro esempi: pittura, comprensione delle immagini, matematica e scacchi |
| Definizione dei termini | Definizione e concretizzazione di concetti funzionali quali «pacchetto di attività» e «formato adeguato» | Pacchetto = include un prompt compatibile, ecc. |
| Esempi di variazioni | Variazioni quali l’intervento umano, la delega a più livelli e l’apprendimento autonomo | Corroborare nella descrizione le varianti relative alle rivendicazioni subordinate |

**Prestare attenzione ai requisiti di attuabilità e di supporto:** l’elaborazione da parte dell’IA tende a diventare una «scatola nera».Una descrizione astratta del tipo «basta inserirlo nell’IA per ottenere buoni risultati» verrà respinta sia in Giappone che negli Stati Uniti. È indispensabile descrivere in modo sufficientemente concreto, affinché un esperto del settore possa riprodurla, **quali dati di input vengono utilizzati, quali condizioni di ramificazione vengono applicate, quale modello viene selezionato e in quale formato avviene la conversione**. Il fatto che il presente caso riporti ben quattro esempi di attuazione è finalizzato proprio a soddisfare tale requisito.

**💡 Punto chiave:** la regola d’oro nella redazione della descrizione è **«un’ampia divulgazione a sostegno di rivendicazioni ampie**».Se nelle rivendicazioni si utilizzano concetti di livello superiore (formato, selezione del modello), nella descrizione è necessario riportare diversi esempi concreti (formato del prompt, algoritmo di selezione) e prevedere **una posizione di ripiego per i concetti intermedi**. In questo modo, anche se durante l’esame venisse richiesta una limitazione, sarà possibile restringere le rivendicazioni senza che ciò comporti l’aggiunta di elementi nuovi.

## Come viene valutato nell’esame in Giappone, Stati Uniti ed Europa

### Stati Uniti (USPTO) | Test di Alice/Mayo

Negli Stati Uniti si valuta se «l’invenzione sia rivolta a un’idea astratta e, in tal caso, se presenti un concetto inventivo». Il presente caso è descritto come un flusso concreto che comporta implementazioni tecniche quali gruppi di modelli di reti neurali, connessione API e pacchetti di formati compatibili; si tratta di una struttura che facilita la dimostrazione di una «soluzione tecnica a un problema tecnico».Ciò è in linea anche con l’approccio illustrato nelle linee guida dell’USPTO sull’esame dell’IA del luglio 2024 (casi 47-49).

### Giappone (JPO) | Interazione con le risorse hardware

In Giappone, il criterio di riferimento è se «l’elaborazione delle informazioni sia concretamente realizzata utilizzando risorse hardware». Poiché la rivendicazione 11 del presente caso menziona esplicitamente la memoria e il processore hardware e descrive elaborazioni concrete quali l’interfaccia dati, la connessione API e la conversione del formato, si ritiene che soddisfi facilmente i requisiti di brevettabilità come invenzione relativa al software.Per quanto riguarda l’attività inventiva, gli elementi chiave sono l’ingegnosità tecnica e gli effetti relativi alla «selezione dinamica dei modelli» e alla «conversione del formato adattiva».

### Europa (EPO) | Contributo tecnico (COMVIK)

In Europa, solo le caratteristiche che contribuiscono alla natura tecnica vengono prese in considerazione ai fini dell’innovatività. Nella presente fattispecie, la «conversione di formato che consente l’interoperabilità tra modelli eterogenei» e la «collaborazione tramite connessione API» possono essere facilmente inquadrate come soluzioni tecniche a un problema tecnico (l’interoperabilità), costituendo una struttura che consente di evitare l’attribuzione di una valutazione come puro metodo commerciale.

Il confronto tra le prassi di esame e i casi concreti relativi ai brevetti sugli agenti di intelligenza artificiale in Giappone, Stati Uniti ed Europa è illustrato in dettaglio nell’articolo [«Gli agenti di intelligenza artificiale sono brevettabili? Casi di brevetto e prassi di esame in Giappone, Stati Uniti ed Europa](https://www.evorix.jp/it/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe)».

## Cinque insegnamenti per le domande di brevetto della propria azienda

**① Redigere la domanda basandosi sul «flusso di elaborazione» anziché su una «idea».** Scomporre il processo in passaggi concreti: ricezione → scomposizione → selezione → conversione → connessione → output → generazione dell’attività successiva.

**② Utilizzare l’«interfaccia» tra gli agenti come punto di forza tecnico.** Formati compatibili, connessioni API e protocolli di comunicazione costituiscono indizi fondamentali per superare l’astrazione teorica.

**③ Strutturare la domanda nelle tre categorie: metodo, sistema e supporto. In questo modo** si individuano diversi soggetti di violazione e si amplia la rete di protezione.

**④ Stratificare i diritti tramite rivendicazioni subordinate.** Cogliere in modo graduale i concetti di livello superiore → quelli di livello inferiore, le varianti di implementazione e le caratteristiche della configurazione.

**⑤ Descrivere in modo approfondito gli esempi di attuazione.** Soddisfare i requisiti di attuabilità e di supporto attraverso una varietà di esempi applicativi, a sostegno di rivendicazioni di ampia portata.

## Nota | Il presente caso è una pubblicazione di domanda di brevetto (in fase di esame)

**L’ambito di protezione non è ancora definitivo:** il presente caso (US2025/0265443 **A1**) **costituisce una pubblicazione di domanda di brevetto** negli Stati Uniti e non un brevetto registrato. L’ambito di protezione definitivo sarà stabilito al termine del futuro iter di esame (risposte alle azioni d’ufficio, correzioni, ecc.).Il presente articolo costituisce una spiegazione generale degli aspetti tecnici e istituzionali basata sui documenti di domanda pubblicati e non garantisce alcun ambito di protezione specifico né la validità del brevetto. Ai fini delle decisioni commerciali di terzi (analisi di violazione, FTO, ecc.), si prega di avvalersi sempre delle informazioni aggiornate sullo stato di avanzamento della pratica, del testo ufficiale dell’USPTO e di una valutazione individuale da parte di esperti.

**Riguardo alla fonte delle rivendicazioni:** il testo originale delle rivendicazioni contenuto nel presente articolo si basa sui dati del bollettino pubblicato su FreePatentsOnline. Per scopi giuridicamente rilevanti (valutazioni di nullità, contraffazione, FTO o depositi di domande di brevetto), si prega di verificare il testo parola per parola nel PDF originale disponibile su USPTO Patent Public Search.La traduzione in giapponese è una traduzione di riferimento redatta da un consulente in brevetti a scopo di comprensione; il testo ufficiale è quello originale in inglese.

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## Domande frequenti (FAQ)

D. Che tipo di brevetto è l’US2025/0265443 A1?

R. Si tratta di una domanda di brevetto statunitense presentata da Salesforce relativa a un’«architettura gerarchica di agenti orientata alle attività» (pubblicata il 21 agosto 2025, con un totale di 20 rivendicazioni).Riguarda una tecnologia di base per l’intelligenza artificiale multi-agente, in cui un “agente manageriale” di livello superiore scompone un’attività complessa in sottoattività, seleziona dinamicamente il modello di livello inferiore più adatto per ciascuna sottoattività e trasmette tramite API un pacchetto nel formato compatibile con il modello di destinazione per consentire l’elaborazione coordinata.

D. Si tratta di un brevetto registrato?

R. No. La sigla «A1» alla fine indica una domanda di brevetto statunitense pubblicata (published application) e, al 2026, è ancora in fase di esame. L’ambito definitivo dei diritti sarà determinato nel corso del futuro esame.

D. Quante rivendicazioni indipendenti presenta questo brevetto?

A. Tre. Si tratta delle tre categorie seguenti: rivendicazione 1 (metodo), rivendicazione 11 (sistema) e rivendicazione 20 (supporto leggibile da macchina non transitorio); tutte condividono la stessa limitazione fondamentale.Le restanti rivendicazioni da 2 a 10 e da 12 a 19 sono rivendicazioni subordinate.

D. Il meccanismo multi-agente è brevettabile?

A. L’idea di «utilizzare più intelligenze artificiali» è di per sé astratta e difficilmente brevettabile; tuttavia, se descritta come un flusso concreto di elaborazione delle informazioni – come nel caso in esame, ovvero «scomporre un’attività, generare un pacchetto nel formato appropriato, stabilire una connessione API per ricevere l’output e generare l’attività successiva» – le possibilità di ottenere la protezione brevettuale aumentano sia in Giappone che negli Stati Uniti.

D. Perché si formulano tre rivendicazioni relative a metodo, sistema e supporto?

R. Per ampliare la portata della tutela.La rivendicazione relativa al metodo tutela la procedura di elaborazione, quella relativa al sistema tutela l’apparecchiatura (memoria, processore) e quella relativa al supporto tutela il supporto su cui è registrato il programma. In questo modo è possibile coprire diversi soggetti responsabili di violazione della stessa invenzione, quali «chi la mette in pratica», «chi produce o commercializza l’apparecchiatura» e «chi distribuisce il programma».

D. Come possono le aziende giapponesi ottenere un brevetto sulla tecnologia multi-agente?

A. È efficace porre al centro delle rivendicazioni gli aspetti tecnicamente concretizzabili, quali il protocollo di comunicazione tra agenti, la logica di selezione dinamica e la conversione del formato dei pacchetti di attività. La chiave sta nel non limitarsi a semplici idee commerciali o a ingegnose soluzioni relative ai prompt, ma nel descrivere il flusso di elaborazione del sistema.

D. A quali aspetti occorre prestare particolare attenzione nella descrizione di un’invenzione relativa agli agenti di intelligenza artificiale?

A. I tre punti fondamentali sono: ① descrivere in modo correlato il problema tecnico (ad esempio: un singolo agente non è in grado di risolvere compiti complessi) e la soluzione; ② riportare esempi di attuazione multipli e diversificati per soddisfare i requisiti di attuabilità e di supporto; ③ tradurre concetti funzionali quali «formato compatibile» o «connessione API» in elaborazioni concrete.

D. È possibile ottenere un brevetto anche per una tecnologia già resa pubblica prima della presentazione della domanda?

A. In linea di principio, una volta resa pubblica tramite articoli scientifici, software open source (OSS), comunicati stampa o simili, la tecnologia perde la propria novità e non è più possibile ottenere un brevetto. In Giappone esistono eccezioni alla perdita di novità a determinate condizioni (articolo 30), ma poiché i requisiti variano da paese a paese e non costituiscono una soluzione universale, la regola d’oro è completare la domanda di brevetto prima della divulgazione.

**Da leggere anche (Serie sui brevetti relativi agli agenti IA):**  
[・È possibile depositare una domanda di brevetto per la tecnologia degli agenti IA? Criteri di esame e punti chiave per l’ottenimento del brevetto (Parte base)](https://www.evorix.jp/it/blog/ai-agent-patent-application)  
[・Gli agenti IA sono brevettabili? Casi di brevetti e prassi di esame in Giappone, Stati Uniti ed Europa (Parte dedicata ai casi)](https://www.evorix.jp/it/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe)

## Fonte

- US2025/0265443 A1 (Google Patents): [https://patents.google.com/patent/US20250265443A1/en](https://patents.google.com/patent/US20250265443A1/en)
- Testo originale delle rivendicazioni (FreePatentsOnline): [https://www.freepatentsonline.com/y2025/0265443.html](https://www.freepatentsonline.com/y2025/0265443.html)

![Takefumi Sugiura, consulente in brevetti](https://www.evorix.jp/hubfs/HP-%E5%BC%81%E7%90%86%E5%A3%AB%E7%B4%B9%E4%BB%8B-%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%95%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%AB%E7%94%BB%E5%83%8F.png)

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, startup, moda e sanità, in ogni fase, dalla presentazione delle domande di brevetto, marchio, disegno industriale e diritto d’autore fino ai procedimenti di ricorso e alle cause per violazione.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 dei Patentisti Asiatici (APAA) e l’Associazione Giapponese dei Marchi (JTA)**.

[→ Dettagli del profilo del consulente in proprietà industriale](https://www.evorix.jp/staff) [→ Consulenze e richieste di informazioni](https://www.evorix.jp/inquiry) [→ Procedura di consulenza](https://www.evorix.jp/consultation)

[Domanda di brevetto](https://www.evorix.jp/it/blog/tag/domanda-di-brevetto), [Brevetti relativi all'intelligenza artificiale](https://www.evorix.jp/it/blog/tag/brevetti-relativi-allintelligenza-artificiale), [Brevetti](https://www.evorix.jp/it/blog/tag/brevetti), [Diritti di proprietà intellettuale](https://www.evorix.jp/it/blog/tag/diritti-di-proprietà-intellettuale), [Studio di consulenza in materia di brevetti](https://www.evorix.jp/it/blog/tag/studio-di-consulenza-in-materia-di-brevetti), [Multiagente](https://www.evorix.jp/it/blog/tag/multiagente), [Strategia in materia di proprietà intellettuale](https://www.evorix.jp/it/blog/tag/strategia-in-materia-di-proprietà-intellettuale), [Brevetti sul software](https://www.evorix.jp/it/blog/tag/brevetti-sul-software), [Avvocato specializzato in brevetti](https://www.evorix.jp/it/blog/tag/avvocato-specializzato-in-brevetti), [AI](https://www.evorix.jp/it/blog/tag/ai), [Brevetti esteri](https://www.evorix.jp/it/blog/tag/brevetti-esteri), [Agente di intelligenza artificiale](https://www.evorix.jp/it/blog/tag/agente-di-intelligenza-artificiale)

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  "datePublished" : "2026-06-05T00:50:22.000Z",
  "headline" : "Salesforce: analisi delle rivendicazioni multiagente di US 2025/0265443",
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    "jobTitle" : "Consulente in proprietà industriale",
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  "dateModified" : "2026-06-05",
  "datePublished" : "2026-05-24",
  "description" : "Un consulente in proprietà industriale fornisce una spiegazione approfondita della domanda di brevetto di Salesforce relativa all’IA multi-agente (US2025/0265443 A1), citando il testo originale delle rivendicazioni. Verranno illustrate in dettaglio la struttura delle rivendicazioni (metodo, sistema, supporto), la strategia relativa alle rivendicazioni subordinate, le modalità di redazione delle rivendicazioni e della descrizione per le invenzioni relative agli agenti IA, nonché la valutazione dell’esame in Giappone, negli Stati Uniti e in Europa.",
  "headline" : "[Commento di un consulente in proprietà industriale] Analisi delle rivendicazioni del brevetto di Salesforce relativo al sistema multi-agente gerarchico (US2025/0265443)",
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      "text" : "Si tratta di una domanda di brevetto statunitense presentata da Salesforce relativa a un’“architettura gerarchica di agenti orientata alle attività” (pubblicata il 21 agosto 2025, per un totale di 20 rivendicazioni). L’oggetto della presente domanda è una tecnologia di base per l’intelligenza artificiale multi-agente, in cui un «agente manageriale» di livello superiore scompone un’attività complessa in sottoattività, seleziona dinamicamente il modello di livello inferiore più adatto per ciascuna sottoattività e trasmette tramite API un pacchetto nel formato compatibile con il modello destinatario, al fine di consentire l’elaborazione coordinata."
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    "name" : "Di che tipo di brevetto si tratta, US2025/0265443 A1?"
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      "text" : "No. La sigla “A1” alla fine indica una domanda di brevetto statunitense pubblicata (published application) che, al 2026, è ancora in fase di esame. L’ambito di protezione definitivo sarà stabilito nel corso del futuro esame."
    },
    "name" : "Si tratta di un brevetto registrato?"
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      "text" : "Sono tre. Si tratta delle tre categorie costituite dalla rivendicazione 1 (metodo), dalla rivendicazione 11 (sistema) e dalla rivendicazione 20 (supporto leggibile da macchina non transitorio), le quali condividono tutte la stessa limitazione fondamentale. Le restanti rivendicazioni da 2 a 10 e da 12 a 19 sono rivendicazioni subordinate."
    },
    "name" : "Quante rivendicazioni indipendenti contiene questo brevetto?"
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      "text" : "Sebbene l’idea di «utilizzare più IA» sia di per sé astratta e difficilmente brevettabile, se descritta come un flusso concreto di elaborazione delle informazioni – come nel caso in esame – che consiste nel «scomporre le attività, generare pacchetti nel formato appropriato, stabilire una connessione API per ricevere i risultati e generare l’attività successiva», le possibilità di ottenere la protezione dei diritti aumentano sia in Giappone che negli Stati Uniti."
    },
    "name" : "Il meccanismo dei sistemi multiagente è oggetto di brevetto?"
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      "text" : "Lo scopo è quello di ampliare la portata della tutela. Le rivendicazioni relative ai metodi proteggono le procedure operative, quelle relative ai sistemi proteggono i dispositivi (memoria, processore), mentre quelle relative ai supporti proteggono i supporti su cui è registrato il programma. In questo modo è possibile individuare diversi soggetti responsabili di violazione della stessa invenzione, quali «chi la mette in pratica», «chi produce o vende il dispositivo» e «chi distribuisce il programma»."
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    "name" : "Perché si formulano tre rivendicazioni relative al metodo, al sistema e al supporto?"
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      "text" : "È opportuno porre al centro delle rivendicazioni gli aspetti tecnicamente concretizzabili, quali il protocollo di comunicazione tra agenti, la logica di selezione dinamica e la conversione del formato dei pacchetti di attività. È fondamentale non limitarsi a semplici idee commerciali o a soluzioni ingegnose relative ai prompt, ma descrivere tali elementi come flussi di elaborazione del sistema."
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    "name" : "Come possono le aziende giapponesi ottenere un brevetto sulla tecnologia multiagente?"
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      "text" : "I tre punti sono i seguenti: ① indicare in modo correlato i problemi tecnici (ad esempio: un singolo agente non è in grado di risolvere compiti complessi) e le relative soluzioni; ② descrivere esempi di attuazione in numero sufficiente e di varia natura, in modo da soddisfare i requisiti di attuabilità e di supporto; ③ tradurre concetti funzionali quali “formato compatibile” e “connessione API” in procedure concrete."
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    "name" : "Quali sono gli aspetti a cui prestare particolare attenzione nelle descrizioni delle invenzioni realizzate da agenti di intelligenza artificiale?"
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      "text" : "In linea di principio, una volta resi pubblici tramite articoli scientifici, software open source, comunicati stampa o simili, i contenuti perdono la loro novità e non è più possibile ottenere un brevetto. In Giappone esistono eccezioni alla perdita di novità a determinate condizioni (articolo 30); tuttavia, poiché tali requisiti variano da paese a paese e non costituiscono una soluzione universale, è fondamentale completare la domanda di brevetto prima della pubblicazione."
    },
    "name" : "È possibile ottenere un brevetto anche per una tecnologia che è già stata resa pubblica prima della presentazione della domanda?"
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  "@type" : "HowTo",
  "description" : "Procedura di base per la formulazione delle rivendicazioni ai fini della tutela giuridica delle invenzioni relative agli agenti di intelligenza artificiale e ai sistemi multiagente.",
  "name" : "Come redigere le rivendicazioni relative a un'invenzione realizzata da un agente di intelligenza artificiale (5 passaggi)",
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    "name" : "Scrivere nel flusso di elaborazione",
    "position" : 1,
    "text" : "Non si descriveranno obiettivi astratti quali “automatizzare”, bensì le fasi concrete del processo: ricezione → scomposizione → selezione → conversione → comunicazione → generazione dell’attività successiva."
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    "name" : "Trasformare l’interfaccia in un elemento di richiamo tecnico",
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    "text" : "Si specificano come caratteristiche tecniche il formato di compatibilità tra gli agenti, le connessioni API e i protocolli di comunicazione."
  }, {
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    "name" : "Illustrare la logica dinamica di selezione e controllo",
    "position" : 3,
    "text" : "Si includa nelle rivendicazioni una logica di controllo che selezioni dinamicamente il modello in base al contenuto della sottocomponente."
  }, {
    "@type" : "HowToStep",
    "name" : "Classificare in tre categorie: metodi, sistemi e supporti",
    "position" : 4,
    "text" : "Al fine di coprire diversi soggetti responsabili della violazione, si prevedono in parallelo rivendicazioni relative al metodo, al sistema e al supporto di registrazione."
  }, {
    "@type" : "HowToStep",
    "name" : "Coprire tutte le varianti di implementazione mediante rivendicazioni subordinate",
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    "text" : "Nelle rivendicazioni subordinate si definiscono le limitazioni graduali dai concetti di livello superiore a quelli di livello inferiore, nonché le varianti quali l’intervento umano e la delega a più livelli."
  } ]
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