Che cos'è la comunicazione tra agenti AI?

Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM): algoritmi di machine learning addestrati su grandi quantità di dati, forniscono agli agenti la capacità di ragionare. Con le funzionalità di AI generativa, gli agenti possono condividere le informazioni che conoscono con altre entità. Quando gli agenti hanno la capacità di comunicare tra loro, un sistema agentico diventa più della somma delle sue parti.

Un sistema multi-agente può essere pensato come un team di esseri umani, ognuno con esperienza nel proprio campo. Gli agenti autonomi condividono informazioni che solo loro possono percepire sul loro ambiente, a beneficio della comprensione dell'intero gruppo. Man mano che sempre più agenti saranno in grado di "parlare" tra loro attraverso workflow agentici complessi, possiamo aspettarci che interi ecosistemi di agenti che lavorano insieme in armonia autonoma approdino online.

Gli agenti AI in rete possono lavorare insieme per raggiungere un obiettivo comune in modo più efficiente rispetto a un singolo agente AI. Ma per coordinare le loro azioni, devono essere in grado di comunicare efficacemente.

Una comunicazione efficace tra gli agenti AI porta a una migliore consapevolezza della situazione e a processi decisionali più informati. Quando gli agenti condividono i dati, possono affinare le loro strategie e risposte sulla base di informazioni in tempo reale.

Nei sistemi complessi, l'AI distribuita può dividere le attività tra più agenti, portando a una risoluzione più rapida dei problemi. Invece di un'unica AI che cerca di elaborare tutto, più agenti possono specializzarsi in diversi aspetti di un problema e comunicare le proprie scoperte.

Gli agenti AI che comunicano possono imparare gli uni dagli altri, migliorando l'adattabilità nel tempo. Scambiandosi insight, perfezionano i loro comportamenti sulla base delle esperienze condivise. I sistemi di AI multi-agente possono anche scalare in modo efficiente, gestendo grandi quantità di dati e attività più complesse.

Gli agenti AI comunicano in vari modi, a seconda del loro ruolo, dell'ambiente e degli obiettivi. La comunicazione può essere esplicita o implicita, comportare scambi diretti di messaggi o osservazione indiretta delle azioni.

Alcuni sistemi si basano su un controllo centralizzato, in cui un'unica AI elabora e distribuisce i dati ad altri agenti. Altri utilizzano la comunicazione decentralizzata, in cui gli agenti AI interagiscono peer-to-peer.

La maggior parte degli agenti sono alimentati da LLM, quindi spesso parlano tra loro in linguaggio umano naturale. Gli agenti devono essere in grado non solo di condividere informazioni, ma anche di esprimere intenzioni, coordinarsi all'interno di una gerarchia e negoziare l'allocazione delle risorse.

I ricercatori stanno lavorando su modalità più efficienti di comunicazione tra agenti, come "DroidSpeak" di Microsoft, che mira a consentire agli agenti di comunicare più velocemente con una perdita minima di precisione.¹ Due protocolli dominanti per la comunicazione tra agenti sono KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) e FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language).²

La Defense Advanced Research Projects Agency degli Stati Uniti ha sviluppato KQML negli anni '90, gettando le basi per la comunicazione da agente a agente molto prima che gli agenti AI fossero fattibili. Poco dopo, gli sviluppatori di FIPA hanno ampliato questo lavoro, apportando miglioramenti alla standardizzazione e alla chiarezza semantica.

Molti agenti AI si affidano al cloud computing e ai dispositivi Internet of Things (IoT) per scambiare dati in tempo reale. I sistemi AI nel cloud memorizzano, recuperano e analizzano dataset su larga scala, mentre i dispositivi connessi all'IoT condividono informazioni dei sensori attraverso le reti.

Gli agenti AI comunicano anche con gli esseri umani utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il riconoscimento vocale e le interfacce visive. Gli assistenti virtuali come ChatGPT di OpenAI, Siri di Apple e Alexa di Amazon utilizzano la PNL per interpretare le richieste umane e generare risposte significative.

Nell'supporto clienti, i chatbot AI forniscono assistenza automatica comprendendo e rispondendo alle richieste degli utenti. Alcuni modelli AI incorporano anche la comunicazione multimodale, combinando testo, voce e immagini per migliorare l'interazione.

Gli agenti AI devono affrontare diverse sfide che possono influire su precisione, efficienza, sicurezza e scalabilità.

Gli agenti AI spesso operano su piattaforme diverse, ognuna utilizzando protocolli, formati di dati e linguaggi di comunicazione unici. I protocolli includono informazioni sulla sintassi e sulla semantica dei messaggi. I protocolli possono essere predefiniti da programmatori umani, o emergenti, derivanti organicamente dalla comunicazione tra agenti.

Senza framework di messaggistica standardizzati, gli agenti potrebbero avere difficoltà a interpretare e rispondere ai messaggi degli altri, con conseguenti inefficienze. Ad esempio, nelle città intelligenti, i sistemi di gestione del traffico e i veicoli autonomi potrebbero utilizzare protocolli di comunicazione diversi, impedendo la condivisione e il coordinamento dei dati senza interruzioni.

Gli agenti AI devono elaborare le informazioni con precisione, tuttavia l'ambiguità nell'interpretazione dei messaggi rimane una sfida. Gli agenti potrebbero interpretare erroneamente i messaggi, portando ad azioni errate. Nei customer service chatbot, domande vaghe degli utenti come "Voglio modificare il mio ordine" potrebbero essere fraintese, con conseguenti modifiche o cancellazioni errate.

Molti casi d'uso dell'intelligenza artificiale richiedono comunicazioni in tempo reale, ma la latenza di rete e i vincoli computazionali possono rallentare i tempi di risposta. Ciò è particolarmente problematico nei sistemi autonomi che richiedono un processo decisionale in una frazione di secondo. Nelle auto a guida autonoma, gli agenti AI devono elaborare istantaneamente i dati provenienti da fotocamere, sensori e GPS. Qualsiasi ritardo nello scambio di dati potrebbe comportare decisioni di navigazione sbagliate.

Gli agenti AI che comunicano tramite reti sono vulnerabili ad attacchi informatici, violazioni dei dati e manipolazioni avversarie. Gli attori malintenzionati potrebbero intercettare o alterare le comunicazioni AI, portando a processi decisionali errati e guasti del sistema.

L'autenticazione, la sicurezza degli endpoint e la corretta gestione dei dati sensibili sono fondamentali. Nei sistemi AI del settore sanitario, ad esempio, se un utente malintenzionato modifica i dati diagnostici scambiati tra gli agenti AI, potrebbe portare a terapie errate.

Con l'aumentare del numero di agenti AI in un sistema di comunicazione, il sovraccarico di comunicazione aumenta, con conseguenti sfide di scalabilità. Gli agenti devono gestire in modo efficiente le interazioni su larga scala senza sovraccaricare le risorse computazionali.

Nei mercati finanziari, migliaia di bot di trading con AI comunicano e reagiscono ai cambiamenti del mercato. Se troppi bot scambiano dati contemporaneamente, potrebbe verificarsi una congestione della rete.

Gli agenti AI devono comunicare in modo efficace in ambienti dinamici, dove sono necessari aggiornamenti delle informazioni in tempo reale. Se gli agenti AI non riescono ad adattarsi alle nuove condizioni, cambiamenti imprevisti possono interrompere il loro processo decisionale.

Nella risposta ai disastri, l'AI, i droni autonomi e i robot devono adattare continuamente le loro strategie di comunicazione in base a ostacoli imprevedibili, come edifici crollati o segnali di rete persi.

Quando gli agenti AI interagiscono con gli esseri umani, sorgono problemi di comunicazione dovuti alle differenze nella comprensione del linguaggio, nel contesto emotivo e negli stili di ragionamento. L'intelligenza artificiale deve interpretare correttamente l'intento umano fornendo risposte chiare.

Negli assistenti virtuali, capire il sarcasmo, i dialetti regionali o le richieste implicite continua a essere una sfida. Ad esempio, se un utente dice: "Qui dentro fa freddissimo", un assistente AI potrebbe non riconoscere che l'utente desidera alzare la temperatura del termostato.