Il livello successivo dell’intelligenza artificiale: gli agenti IA autonomi stanno conquistando il mondo digitale: agenti IA contro modelli IA

🌟 Il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI) negli ultimi anni ha portato a progressi impressionanti in settori quali il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio e la generazione di contenuti. Ma il futuro dell’intelligenza artificiale va ben oltre i modelli isolati addestrati per compiti specifici. Siamo all’inizio di una nuova era in cui i sistemi intelligenti sono in grado di pensare, agire e interagire con il loro ambiente in modo indipendente: l’era degli agenti AI.

🧑‍🍳🏗️ Lo chef come metafora delle architetture cognitive

Immagina uno chef esperto nella cucina di un ristorante affollato. Il suo obiettivo è creare piatti squisiti per gli ospiti. Questo processo comporta una sequenza complessa di pianificazione, esecuzione e adattamento. Registra le informazioni: gli ordini degli ospiti, gli ingredienti disponibili nella dispensa e nel frigorifero. Poi valuta quali piatti può preparare con le risorse a disposizione e le sue conoscenze. Infine entra in azione, tagliando le verdure, condendo le pietanze e friggendo la carne. Apporta modifiche durante tutto il processo, modificando i suoi piani quando gli ingredienti scarseggiano o riceve feedback dagli ospiti. I risultati delle sue azioni precedenti informano le sue decisioni future. Questo ciclo di acquisizione, pianificazione, esecuzione e adattamento delle informazioni descrive un'architettura cognitiva unica che lo chef applica per raggiungere il suo obiettivo.

🛠️🤔 Come pensano e agiscono gli agenti AI

Proprio come questo chef, gli agenti di intelligenza artificiale possono utilizzare architetture cognitive per raggiungere i propri obiettivi. Elaborano in modo iterativo le informazioni, prendono decisioni informate e ottimizzano i passaggi successivi in ​​base ai risultati precedenti. Al centro di queste architetture cognitive c’è uno strato responsabile della gestione della memoria, dello stato, del ragionamento e della pianificazione. Utilizza tecniche di suggerimento avanzate e strutture correlate per guidare il ragionamento e la pianificazione, consentendo all'agente di interagire in modo più efficace con il suo ambiente e completare attività complesse.

Adatto a:

• White paper di Google (PDF) in inglese: “Agenti” – struttura e funzionalità degli agenti AI

📊⚙️ Differenze tra modelli IA tradizionali e agenti IA

La distinzione tra semplici modelli di intelligenza artificiale e questi agenti avanzati è cruciale. I modelli tradizionali sono limitati alla conoscenza contenuta nei dati di addestramento. Fanno conclusioni o previsioni individuali in base alla query immediata dell'utente. A meno che non siano implementati esplicitamente, non mantengono la cronologia delle sessioni o il contesto continuo, come la cronologia delle chat. Inoltre non hanno la capacità di interagire in modo nativo con sistemi esterni o di eseguire processi logici complessi. Sebbene gli utenti possano guidare i modelli per fare previsioni più complesse attraverso suggerimenti intelligenti e l’uso di strutture di ragionamento (come Chain-of-Thought o ReAct), l’architettura cognitiva effettiva non è intrinsecamente ancorata al modello.

Al contrario, gli agenti IA dispongono di una gamma più ampia di conoscenze, che si ottiene collegandosi a sistemi esterni tramite i cosiddetti “strumenti”. Gestiscono la cronologia delle sessioni per consentire inferenze e previsioni multilivello basate sulle richieste e decisioni degli utenti nel livello di orchestrazione. Una “mossa” o interazione è definita come uno scambio tra il sistema interagente e l’agente. L'integrazione degli strumenti è parte integrante dell'architettura dell'agente e sfruttano architetture cognitive native che impiegano strutture di ragionamento o strutture di agenti predefinite.

🛠️🌐 Strumenti: il ponte verso il mondo reale

Questi strumenti sono fondamentali per il modo in cui gli agenti interagiscono con il mondo esterno. Sebbene i modelli linguistici tradizionali siano eccellenti nell’elaborazione delle informazioni, non hanno la capacità di percepire o influenzare direttamente il mondo reale. Ciò limita la loro utilità in situazioni che richiedono l'interazione con sistemi o dati esterni. Si potrebbe dire che un modello linguistico è valido tanto quanto ciò che ha imparato dai suoi dati di addestramento. Non importa quanti dati vengano inseriti in un modello, manca la capacità di base di interagire con il mondo esterno. Gli strumenti colmano questa lacuna e consentono interazioni contestuali e in tempo reale con sistemi esterni.

🛠️📡 Estensioni: ponti standardizzati verso le API

Esistono diversi tipi di strumenti a disposizione degli agenti AI. Le estensioni forniscono un ponte standardizzato tra un'API e un agente, consentendo alle API di funzionare senza problemi indipendentemente dalla loro implementazione sottostante. Immagina di sviluppare un agente per aiutare gli utenti a prenotare i voli. Desideri utilizzare l'API Google Voli, ma non sei sicuro di come l'agente dovrebbe effettuare le richieste a questo endpoint API. Un approccio potrebbe essere quello di implementare un codice personalizzato che analizzi la richiesta dell'utente e chiami l'API. Tuttavia, questo è soggetto a errori e difficile da scalare. Una soluzione più efficace consiste nell'utilizzare un'estensione. Un'estensione utilizza esempi per insegnare all'agente come utilizzare l'endpoint API e quali argomenti o parametri sono richiesti per una chiamata riuscita. L'agente può quindi decidere in fase di runtime quale estensione è più adatta a risolvere la query dell'utente.

💻📑 Caratteristiche: compiti strutturati e riusabilità

Le funzioni sono concettualmente simili alle funzioni nello sviluppo del software. Sono moduli di codice autonomi che eseguono un'attività specifica e possono essere riutilizzati quando necessario. Nel contesto degli agenti, un modello può scegliere da un insieme di funzioni conosciute e decidere quando chiamare quale funzione e con quali argomenti. Tuttavia, a differenza delle estensioni, un modello non effettua una chiamata API diretta quando utilizza le funzioni. L'esecuzione avviene sul lato client, offrendo agli sviluppatori un maggiore controllo sul flusso di dati nell'applicazione. Ciò è particolarmente utile quando le chiamate API devono avvenire al di fuori del flusso dell'architettura dell'agente diretto, le restrizioni di sicurezza o di autenticazione impediscono le chiamate dirette oppure i vincoli temporali o operativi rendono impossibile l'esecuzione in tempo reale. Le funzioni sono ottime anche per formattare l'output del modello in un formato strutturato (come JSON), il che rende più semplice per altri sistemi elaborarlo ulteriormente.

🧠📚 Il problema della conoscenza statica e la soluzione attraverso gli archivi dati

Gli archivi dati risolvono i limiti della conoscenza statica dei modelli linguistici. Pensa a un modello linguistico come a un'enorme libreria di libri contenenti i suoi dati di addestramento. A differenza di una vera biblioteca, che aggiunge costantemente nuovi volumi, questa conoscenza rimane statica.

Gli archivi dati consentono agli agenti di accedere a informazioni più dinamiche e tempestive. Gli sviluppatori possono fornire dati aggiuntivi nel formato nativo, eliminando lunghe trasformazioni dei dati, riqualificazione o messa a punto dei modelli. L'archivio dati converte i documenti in entrata in incorporamenti vettoriali che l'agente può utilizzare per estrarre le informazioni di cui ha bisogno.

Un tipico esempio di utilizzo degli archivi dati è Retrieval Augmented Generation (RAG), in cui l'agente può accedere a una varietà di formati di dati tra cui contenuto di siti Web, dati strutturati (PDF, documenti Word, file CSV, fogli di calcolo) e dati non strutturati (HTML, PDF, TXT). Il processo prevede la generazione di incorporamenti per la richiesta dell'utente, il confronto di questi incorporamenti con il contenuto del database vettoriale, il recupero del contenuto rilevante e il passaggio all'agente per formulare una risposta o un'azione.

🎯🛠️ Utilizzo degli strumenti e approcci di apprendimento per gli agenti

La qualità delle risposte di un agente dipende direttamente dalla sua capacità di comprendere ed eseguire questi vari compiti, inclusa la selezione degli strumenti giusti e il loro utilizzo efficace. Per migliorare la capacità di un modello di selezionare gli strumenti appropriati, esistono vari approcci di apprendimento mirati:

1. Apprendimento nel contesto

Fornisce un modello generalizzato con un prompt, strumenti e alcuni esempi al momento dell'inferenza, consentendogli di apprendere al volo come e quando utilizzare tali strumenti per un'attività specifica. Il framework ReAct è un esempio di questo approccio.

2. Apprendimento in contesto basato sul recupero

Fa un ulteriore passo avanti e popola dinamicamente il prompt del modello con le informazioni, gli strumenti e gli esempi correlati più rilevanti recuperati da un dispositivo di archiviazione esterno.

3. Apprendimento basato sulla messa a punto

Implica l'addestramento di un modello con un set di dati più ampio di esempi specifici prima dell'inferenza. Ciò aiuta il modello a capire quando e come applicare determinati strumenti prima ancora di ricevere le richieste degli utenti.

La combinazione di questi approcci di apprendimento consente soluzioni robuste e adattabili.

🤖🔧 Sviluppo agenti AI e soluzioni open source

L'implementazione pratica degli agenti AI può essere notevolmente semplificata utilizzando librerie come LangChain e LangGraph. Queste librerie open source consentono agli sviluppatori di creare agenti complessi “concatenando” sequenze di logica, ragionamento e chiamate di strumenti.

Ad esempio, utilizzando la SerpAPI (per Ricerca Google) e l'API di Google Places, un agente può rispondere alla query in più passaggi di un utente trovando prima le informazioni su un evento specifico e quindi trovando l'indirizzo del luogo associato.

🌐⚙️ Produzione e piattaforme per agenti AI

Per lo sviluppo di applicazioni di produzione, piattaforme come Vertex AI di Google forniscono un ambiente completamente gestito che fornisce tutti gli elementi essenziali per la creazione di agenti. Utilizzando un'interfaccia in linguaggio naturale, gli sviluppatori possono definire rapidamente gli elementi critici dei propri agenti, inclusi obiettivi, istruzioni sulle attività, strumenti ed esempi.

La piattaforma fornisce inoltre strumenti di sviluppo per testare, valutare, misurare le prestazioni, eseguire il debug e migliorare la qualità complessiva degli agenti sviluppati. Ciò consente agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione e sul perfezionamento dei propri agenti mentre la complessità dell'infrastruttura, dell'implementazione e della manutenzione viene gestita dalla piattaforma.

🌌🚀 Il futuro degli agenti AI: concatenamento di agenti e apprendimento iterativo

Il futuro degli agenti IA racchiude un potenziale immenso. Man mano che gli strumenti si evolvono e le capacità di ragionamento migliorano, gli agenti saranno in grado di risolvere problemi sempre più complessi. Un approccio strategico, **“Agent Chaining”**, che combina agenti specializzati – ciascuno esperto in un’area o compito specifico – continuerà ad acquisire importanza e consentirà risultati eccezionali in vari settori e aree problematiche.

È importante sottolineare che lo sviluppo di architetture di agenti complesse richiede un approccio iterativo. La sperimentazione e il perfezionamento sono fondamentali per trovare soluzioni a specifici requisiti aziendali ed esigenze organizzative.

Sebbene non esistano due agenti identici a causa della natura generativa dei modelli sottostanti, sfruttando i punti di forza di questi componenti fondamentali possiamo creare potenti applicazioni che estendono le capacità dei modelli linguistici e aggiungono valore reale. Il viaggio dell’intelligenza artificiale da modelli passivi ad agenti attivi e intelligenti è appena iniziato e le possibilità sembrano illimitate.

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⚙️ Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI) ha conosciuto negli ultimi anni dinamiche notevoli. In particolare, il concetto di “agenti” ha consentito un nuovo livello di interazione e risoluzione dei problemi. Gli agenti sono più che semplici modelli; sono sistemi autonomi che perseguono obiettivi interagendo con il mondo, elaborando informazioni e prendendo decisioni. Di seguito viene analizzato il concetto di agente e integrato con approcci innovativi per aumentare le prestazioni.

🚀 Cos'è un agente?

Un agente può essere definito come un'applicazione software che tenta di raggiungere un obiettivo attraverso l'osservazione e l'interazione con il suo ambiente. A differenza dei modelli tradizionali che si limitano a rispondere alle richieste, gli agenti sono in grado di agire in modo proattivo e decidere autonomamente come raggiungere il proprio obiettivo.

✨ Componenti principali di un agente

• Il modello: l'elemento centrale di un agente è il modello linguistico, che funge da decisore. Questo modello può essere di natura generale o adattato specificamente a casi d’uso specifici.
• Gli strumenti: gli strumenti estendono le capacità del modello fornendo accesso a funzioni o origini dati esterne. Esempi sono integrazioni API o database.
• Il livello di orchestrazione: questo livello controlla il modo in cui l'agente raccoglie informazioni, le elabora ed esegue azioni. Forma il “cervello” dell'agente, integrando logica, memoria e processo decisionale.

🧠 Agenti contro modelli

Una differenza fondamentale tra agenti e modelli semplici risiede nel modo in cui gestiscono le informazioni:

• Modelli: limitati a risposte basate sull'inferenza e utilizzano solo dati di addestramento.
• Agenti: sfrutta gli strumenti per ottenere informazioni in tempo reale ed eseguire attività avanzate come le interazioni multi-turno.

🔧 Funzionalità estese tramite strumenti

🌐 Estensioni

Le estensioni sono interfacce tra API e agenti. Consentono all'agente di effettuare chiamate API senza la necessità di un codice personalizzato complesso.

⚙️Caratteristiche

A differenza delle estensioni, le funzioni vengono eseguite lato client. Questi forniscono agli sviluppatori il controllo sul flusso di dati e consentono l'implementazione di una logica specifica.

📊 Database

Integrando database vettoriali, gli agenti possono accedere dinamicamente a dati strutturati e non strutturati per fornire risposte più precise e contestuali.

📈Incrementare le prestazioni attraverso l'apprendimento mirato

Per aumentare l’efficienza degli agenti, esistono vari metodi di apprendimento:

1. Apprendimento in contesto: consente ai modelli di apprendere e applicare strumenti ed esempi direttamente durante il tempo di inferenza.
2. Apprendimento contestuale basato sul recupero: combina il recupero dinamico dei dati con il modello per accedere alle informazioni contestuali.
3. Perfezionamento: il modello è ottimizzato per compiti specifici attraverso aggiunte di dati mirate.

🔮 Potenziale futuro degli agenti

Lo sviluppo degli agenti va ben oltre le applicazioni precedenti. In futuro, gli agenti potrebbero cambiare le regole del gioco nelle seguenti aree:

• Assistenza sanitaria: gli agenti potrebbero fornire diagnosi e piani di trattamento personalizzati.
• Istruzione: piattaforme di apprendimento dinamico potrebbero essere realizzate attraverso agenti che rispondono alle esigenze di ogni studente.
• Economia: i processi automatizzati e il processo decisionale potrebbero essere rivoluzionati nelle aziende attraverso l'uso di agenti.

🏁 Gli agenti rappresentano un progresso rivoluzionario nell'intelligenza artificiale

Gli agenti rappresentano un progresso rivoluzionario nell'intelligenza artificiale combinando modelli con strumenti, logica e capacità decisionali. Le possibilità che offrono sono quasi illimitate e la loro importanza continuerà a crescere in un mondo sempre più dipendente dai dati e dall’automazione.

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Konrad Wolfenstein

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