Che cos'è un agente con riflessi semplici?

Questi agenti operano utilizzando la logica "if-this-then-that". A differenza degli agenti più sofisticati, non hanno capacità di elaborazione del linguaggio naturale (ELN) o processo decisionale. Ma nonostante la loro semplicità, tali agenti possono essere molto utili, soprattutto se abbinati ad altri tipi di agenti in un sistema multiagente.

Gli agenti con riflessi sono stati utilizzati in scenari reali per decenni, dai termostati agli aspirapolvere robot, molto prima che l'"agentic AI" come la conosciamo oggi diventasse praticabile. Ma i moderni sistemi di agentic AI possono sfruttare al meglio gli agenti con riflessi.

Un agente con riflessi semplici funziona seguendo una mappatura diretta e basata su regole tra ciò che percepisce e l'azione che intraprende. Il suo funzionamento è guidato dalle regole condizione-azione: "se condizione, allora azione". Il comportamento dell'agente è determinato dalla sua percezione dello stato attuale di un sistema.

Il meccanismo chiave di un agente con riflessi semplici è il suo elemento prestazionale, che elabora l'input dai sensori e avvia l'azione dell'agente attraverso un attuatore. Esempi di tali azioni includono l'attivazione di un semaforo, l'emissione di un allarme di sicurezza o la pubblicazione di un annuncio pubblicitario su un sito web. A differenza degli agenti intelligenti più avanzati, non ha uno stato interno, quindi può funzionare solo in ambienti osservabili in cui sono disponibili tutte le informazioni necessarie. Questo design rende li agenti con riflessi semplici veloci e prevedibili, poiché non hanno bisogno di calcolare più risultati o archiviare informazioni.

Grazie alla loro natura basata su regole, gli agenti con riflessi semplici sono adatti ad ambienti con regole chiare e immutabili. Un agente aspirapolvere è un esempio comune: "se viene rilevata della sporcizia, allora pulisce; se l'area è libera, si sposta". Sebbene questi agenti siano limitati nella loro flessibilità e adattabilità, eccellono in attività ripetitive e ben definite in cui le risposte rapide contano più dei processi decisionali avanzati.

In fabbrica, gli agenti con riflessi semplici aiutano a garantire la sicurezza attraverso sistemi di monitoraggio. Ad esempio, una macchina può essere programmata per spegnersi automaticamente se un sensore rileva calore o vibrazioni eccessivi. Poiché queste decisioni non dipendono dalla memoria o dalla previsione, possono operare in modo affidabile in tempo reale.

Un altro caso d'uso chiave degli agenti AI è il controllo e l'ispezione della qualità. Molte fabbriche utilizzano sensori ottici o di peso per rilevare gli articoli difettosi su una linea di produzione. Un agente con riflessi potrebbe essere programmato in modo tale che: "se un prodotto è sottopeso, viene rimosso dal nastro trasportatore". Allo stesso modo, se una telecamera rileva una parte mancante, il sistema può rifiutare l'articolo. Tali sistemi aiutano a mantenere l'uniformità della produzione riducendo al contempo i costi di manodopera.

Gli agenti con riflessi semplici sono utili anche nell'automazione dei processi e nell'allocazione delle risorse. Ad esempio, un nastro trasportatore può fermarsi se viene rilevata un'ostruzione o un ARM può attivarsi quando un oggetto arriva in una posizione designata. Un agente con riflessi semplici potrebbe ottimizzare il consumo di potenza spegnendo i nastri trasportatori non essenziali ogni volta che il consumo di energia supera una soglia prestabilita, incoraggiando la conservazione delle risorse in tutto il workflow. Queste risposte riflesse consentono di coordinare senza problemi macchine diverse.

Gli agenti con riflessi sono comunemente utilizzati nel monitoraggio ambientale all'interno delle fabbriche, come il controllo della qualità dell'aria, della temperatura o dell'umidità. Se i sensori rilevano particelle d'aria al di sopra di una certa soglia, i ventilatori o i filtri si attivano automaticamente. Allo stesso modo, se i livelli di umidità scendono troppo, potrebbe attivarsi un sistema di nebulizzazione.

Gli agenti con riflessi semplici hanno una serie di benefici che mancano alle loro controparti più sofisticate.

Poiché si basano su regole dirette di condizione-azione, gli agenti con riflessi semplici sono computazionalmente leggeri. Richiedono potenza di elaborazione minima e memoria minima, il che li rende utili in ambienti a risorse limitate.

A differenza degli agenti basati sugli obiettivi e degli agenti di apprendimento, gli agenti con riflessi agiscono quasi istantaneamente, poiché non c'è bisogno di un ragionamento complesso. Questo li rende utili in ambienti in cui la reattività in tempo reale è una priorità, come le auto a guida autonoma.

Anche gli agenti con riflessi semplici sono affidabili. Dato lo stesso input, produrranno sempre lo stesso output. Questa coerenza è necessaria in molti casi d'uso.

Sono inoltre relativamente convenienti da installare e mantenere, senza richiedere algoritmi avanzati di machine learning, risorse informatiche o set di dati di grandi dimensioni per funzionare.

Sebbene efficaci in contesti ristretti, gli agenti con riflessi semplici non possiedono un modello del mondo e non hanno memoria degli eventi passati. Questa semplicità comporta delle limitazioni che impediscono di utilizzarli per compiti complessi o in ambienti dinamici.

A differenza di altri tipi di agenti AI in grado di utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) o modelli di AI generativa per eseguire la risoluzione dei problemi in più fasi, gli agenti con riflessi semplici possono considerare solo il loro stato attuale. Ciò può rivelarsi problematico in contesti in cui è necessaria la memoria per prendere buone decisioni. Ad esempio, un robot agricolo che naviga in un campo potrebbe aver bisogno di ricordare i luoghi visitati in precedenza, cosa che un agente con riflessi semplici non può fare.

Questi agenti presumono che le percezioni dell'ambiente siano sempre accurate e complete. In realtà, i sensori possono guastarsi o fornire dati rumorosi. Gli agenti con riflessi non hanno la capacità di ragionare in situazioni incerte.

Tutti i comportamenti devono essere codificati in modo esplicito nelle regole. Se un ambiente cambia, le regole potrebbero diventare inefficaci. Questa mancanza di adattabilità limita la scalabilità e la generalizzazione.

Gli agenti con riflessi non possono perseguire obiettivi a lungo termine o fare compromessi tra obiettivi specifici. Agiscono solo su stimoli immediati senza valutare se le possibili azioni contribuiscono al risultato desiderato. In mancanza di un elemento di apprendimento, gli agenti con riflessi non possono adattarsi attraverso l'apprendimento per rinforzo o generare nuove strategie utilizzando un generatore di problemi, perché gli mancano i meccanismi di esplorazione.

A differenza dei sistemi AI basati sull'apprendimento, gli agenti con riflessi non possono migliorare nel tempo. Se si verificano nuove situazioni, gli esseri umani devono aggiungere manualmente nuove regole al sistema.

Gli agenti con riflessi semplici possono essere associati ad altri tipi di agenti AI, come chatbot basati su LLM o bot decisionali, in un sistema multiagente. Ad esempio, in una fabbrica con una pressa industriale, un agente con riflessi semplici segue una regola: "se la temperatura della macchina supera i 100°C, spegni immediatamente".

A questo si aggiunge un agente con riflessi basato su modelli in possesso di capacità di monitoraggio sensibili al contesto. A differenza dell'agente più semplice, questo ha un modello interno del sistema. Ad esempio, sa che i picchi di temperatura a volte sono normali al primo avvio della macchina, ma non dopo che è in funzione da un'ora. Utilizza questa memoria per evitare arresti non necessari, contribuendo a garantire che la pressa non venga fermata durante i normali cicli di riscaldamento.

Un altro livello superiore, un agente basato sull'utilità valuta diversi possibili risultati con una funzione di utilità per massimizzare l'efficienza e ridurre al minimo i costi. Ad esempio, potrebbe calcolare se è preferibile rallentare leggermente il funzionamento della macchina (per ridurre l'accumulo di calore) piuttosto che interrompere completamente la produzione. Sceglie l'azione con l'utilità prevista più alta.

L'agente con riflessi semplici di livello inferiore è l'ultima linea di difesa: se le cose si surriscaldano pericolosamente, spegne immediatamente la macchina. Nel complesso, questa architettura agentica contribuisce a garantire la sicurezza e la produttività della linea, con ogni agente AI che fa ciò che sa fare meglio.