Quali sono i componenti degli agenti AI?

Gli agenti AI prendono decisioni intelligenti e interagiscono perfettamente con i sistemi digitali, richiedendo un intervento umano minimo. Ma cosa rende questi agenti veramente intelligenti? Al loro interno, gli agenti AI si basano su una serie di componenti interconnessi che consentono loro di percepire il loro ambiente, elaborare informazioni, decidere, collaborare, intraprendere azioni significative e imparare dalle loro esperienze.

Ci sono molti tipi di agenti AI con capacità diverse e il loro comportamento è regolato dall'architettura agente AI in cui operano.

Da un lato, gli agenti reattivi sono semplici agenti con riflessi che rispondono istantaneamente agli stimoli, a volte con attuatori che consentono loro di interagire con il loro ambiente. Gli agenti con riflessi basati su modelli utilizzano un modello interno dell'ambiente per migliorare il loro processo decisionale. All'altro capo dello spettro, gli agenti cognitivi proattivi sono in grado di ragionare in modo avanzato e pianificare a lungo termine. Alcuni agenti sono specializzati in compiti specifici e altri sono progettati per guidare altri agenti come una sorta di "direttore" in un'orchestrazione AI.

Tenendo conto di quanto detto, questi sono i componenti principali degli agenti di intelligenza artificiale, ognuno dei quali è fondamentale per creare sistemi adattivi e intelligenti.

L'agentic AI deve essere in grado di assorbire e interpretare informazioni provenienti da varie fonti. Gli input possono avere diverse forme, tra cui domande degli utenti, registri di sistema, dati strutturati dalle API o letture dei sensori. L'agente deve essere in grado di analizzare e comprendere queste informazioni, spesso utilizzando tecnologie AI come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per input basati su testo o tecniche di estrazione dei dati per fonti strutturate. La complessità del modulo di percezione dipende dallo scopo dell'agente; ad esempio, un chatbot come Alexa di Amazon si affida alla PNL per interpretare gli input umani, mentre un'auto a guida autonoma elabora i feed delle telecamere, i dati LIDAR e i segnali radar per riconoscere oggetti e navigare sulle strade. Questa fusione multisensoriale sovrapposta unita alla computer vision offre ai veicoli autonomi una percezione del loro ambiente in tempo reale.

Dopo aver ricevuto i dati non elaborati, il modulo di percezione li ripulisce, li elabora e li struttura in un formato utilizzabile. Spesso vengono impiegate soluzioni AI come conversione speech to text, rilevamento di oggetti, analisi del sentiment, riconoscimento del soggetto e rilevamento delle anomalie. Nei sistemi AI in tempo reale, la percezione deve essere efficiente e adattiva, filtrando il rumore e dando priorità alle informazioni pertinenti. L'accuratezza e l'efficienza di questo modulo hanno un impatto diretto sull'efficacia dell'agente AI, poiché interpretazioni errate nella percezione possono portare a decisioni e azioni sbagliate.

Il prompt engineering potrebbe essere richiesto per guidare con successo il comportamento degli agenti all'interno di determinati workflow.

A differenza degli agenti reattivi che rispondono istintivamente agli input, gli agenti di pianificazione mappano le sequenze di azioni prima dell'esecuzione. Questo modulo è importante per le applicazioni AI come robot autonomi, sistemi di ottimizzazione della logistica e sistemi di pianificazione basati sull'AI.

Dopo che l'AI ha compreso l'input, deve suddividere un problema complesso in attività più piccole e gestibili. Alcuni componenti chiave sono la sequenziazione delle azioni e la determinazione delle dipendenze tra le attività. Gli agenti AI si affidano a logica, modelli di machine learning o euristiche predefinite per stabilire la migliore linea d'azione.

Nei sistemi multiagente, la pianificazione diventa ancora più sofisticata in quanto gli agenti devono coordinarsi o negoziare le risorse. Una pianificazione efficace include anche l'incertezza, sfruttando i modelli AI probabilistici per prepararsi a eventi imprevisti. Senza un solido modulo di pianificazione, un agente potrebbe avere difficoltà con attività a lungo termine, non riuscire a ottimizzare i processi o diventare inefficiente di fronte a condizioni mutevoli.

Il modulo di memoria consente all'agente AI di conservare e richiamare le informazioni, contribuendo a garantire che possa imparare dalle interazioni passate e mantenere il contesto nel tempo. Questo modulo è tipicamente suddiviso in memoria a breve termine e memoria a lungo termine. La memoria a breve termine memorizza il contesto basato sulla sessione, consentendo a un assistente AI di richiamare i messaggi recenti in una conversazione e mantenere la coerenza. Ciò consente l'apprendimento contestuale. La memoria a lungo termine, in alternativa, è costituita da basi di conoscenza strutturate, embedding vettoriali e dati storici a cui l'agente può fare riferimento per decidere.

La persistenza e l'organizzazione della memoria sono fondamentali per migliorare la personalizzazione in applicazioni come bot del supporto clienti, motori di raccomandazione e assistenti virtuali. Senza un modulo di memoria efficiente, un agente funziona in modalità stateless, costringendo gli utenti a ripetere le informazioni e compromettendo l'esperienza utente. La memoria gioca un ruolo importante anche nei sistemi multiagente, dove gli agenti condividono e aggiornano una base di conoscenza collettiva per migliorare la collaborazione.

I chatbot semplici del decennio precedente utilizzavano regole predefinite per scegliere tra un insieme ristretto di decisioni. Gli agenti AI più avanzati lavorano per valutare diversi percorsi di soluzione, valutare le prestazioni e raffinare il loro approccio nel tempo. Nel nucleo di un agente c'è il modulo di ragionamento. Questo modulo determina come un agente reagisce al suo ambiente soppesando diversi fattori, valutando le probabilità e applicando regole logiche o comportamenti appresi. A seconda della complessità dell'AI, il ragionamento può essere basato su regole, probabilistico, euristico o basato su modelli di deep learning. Due paradigmi di ragionamento popolari sono ReACT (Reasoning and Action) e ReWOO (Reasoning WithOut Observation).

Diversi tipi di agenti affrontano il ragionamento in modo diverso. Ad esempio, gli agenti basati su obiettivi decidono considerando un obiettivo predefinito e selezionando le azioni che portano al raggiungimento di quell'obiettivo specifico. Questi agenti si concentrano sul raggiungimento di un risultato, piuttosto che sull'ottimizzare il miglior risultato possibile. Gli agenti basati sull'utilità, invece, fanno un passo avanti nel processo decisionale, valutando non solo se un obiettivo viene raggiunto, ma anche quanto è ottimale il risultato, in base a una funzione di utilità.

I sistemi AI semplici e basati su regole seguono una logica predefinita, come "se succede X, fai Y". I sistemi più avanzati utilizzano l'inferenza bayesiana, l'apprendimento per rinforzo o le reti neurali per adattarsi dinamicamente a nuove situazioni. Questo modulo può anche implementare tecniche di ragionamento a catena di pensiero e di risoluzione dei problemi in più fasi, essenziali per le applicazioni AI come l'analisi finanziaria automatizzata o la revisione legale dei contratti. La capacità dell'agente di ragionare in modo efficace e prendere decisioni informate determina l'intelligenza e l'affidabilità complessive di un agente nella gestione di compiti complessi.

Il modulo di azione implementa le decisioni dell'agente nel mondo reale, consentendogli di interagire con gli utenti, i sistemi digitali o persino gli ambienti fisici. Una volta che i moduli di ragionamento e di pianificazione hanno determinato una risposta appropriata, il modulo di azione esegue i passi necessari, che si tratti di richiamare uno strumento come un'API o di interagire con l'ambiente esterno spostando un braccio robotico.

I flussi di lavoro agentici possono richiedere l'accesso a strumenti esterni, set di dati, API e sistemi di automazione per completare le attività. Il tool calling è il meccanismo utilizzato nei sistemi di agentic AI in cui un agente richiama strumenti, API o funzioni esterni per estendere le proprie funzionalità oltre il ragionamento e la conoscenza nativi. Questo consente all'AI di eseguire azioni, recuperare dati in tempo reale, eseguire calcoli e interagire con sistemi esterni in modo dinamico.

In sintesi, il tool calling consente a un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) di interagire con strumenti strutturati, garantendo così al modello l'accesso alle informazioni oltre ai dati utilizzati per l'addestramento.

Il modulo di comunicazione consente a un agente di interagire con esseri umani, altri agenti o sistemi software esterni, contribuendo a garantire un'integrazione e una collaborazione senza interruzioni. Questo modulo gestisce la generazione del linguaggio naturale (NLG) e la messaggistica basata su protocollo. La sofisticazione della comunicazione può variare; gli agenti semplici possono seguire script predefiniti, mentre gli agenti avanzati utilizzano modelli di AI generativa addestrati su grandi quantità di dati per generare risposte dinamiche e consapevoli del contesto.

La componente di comunicazione è importante per i sistemi multiagente (MAS) per condividere conoscenze, negoziare azioni o coordinare attività. Ad esempio, nel settore finanziario, più agenti possono analizzare le tendenze del mercato e scambiarsi informazioni per ottimizzare le strategie di trading. Allo stesso modo, le reti della supply chain basate su AI si affidano ad agenti software per sincronizzare i dati di inventario, prevedere carenze e ottimizzare la logistica. Nei casi d'uso rivolti all'uomo, come assistenti virtuali o chatbot, questo modulo aiuta a garantire che le risposte siano naturali, informative e coinvolgenti. La capacità di comunicare in modo efficace con gli agenti umani migliora l'usabilità di un agente, rendendolo più prezioso in diversi domini.

Una caratteristica principale degli agenti intelligenti è la loro capacità di imparare dalle esperienze passate e migliorare nel tempo. Gli algoritmi di apprendimento consentono a un agente di riconoscere i modelli, perfezionare le previsioni e adattare i propri processi decisionali in base al feedback. Ciò si ottiene attraverso vari paradigmi di apprendimento, tra cui l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato e l'apprendimento per rinforzo.

Ad esempio, un chatbot del servizio clienti con un modulo di apprendimento può analizzare le interazioni passate per migliorare il tono, la precisione e l'efficienza delle risposte. Allo stesso modo, un sistema di raccomandazione può perfezionare continuamente i suoi suggerimenti in base alle preferenze dell'utente. Gli agenti di apprendimento per rinforzo, come quelli usati nella robotica e nei giochi, ottimizzano le loro azioni massimizzando i premi e riducendo al minimo le penalità. Senza un modulo di apprendimento, un sistema AI rimarrebbe statico e incapace di adattarsi alle nuove tendenze, alle aspettative degli utenti o a sfide impreviste come i problemi di dipendenza.

In vari settori, dall'assistenza sanitaria alla supply chain ai trasporti, possiamo aspettarci la distribuzione di molti più agenti, grazie alla loro impressionante scalabilità. I leader dovranno tenersi aggiornati sullo stato attuale della tecnologia agentica per sfruttare appieno questi strumenti tenendo conto anche delle considerazioni etiche.