L’AI generativa ha subito un’importante evoluzione con l’introduzione degli Agents. Questi rappresentano una nuova modalità di interazione con i modelli di intelligenza artificiale, rendendoli più flessibili, autonomi e capaci di svolgere compiti complessi in maniera indipendente. Ecco una spiegazione di come funzionano gli Agents, a cosa servono e come hanno migliorato modelli come GPT.
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Cosa sono gli AI Agents?
Gli Agents sono intelligenze artificiali autonome progettate per svolgere specifici compiti o una serie di compiti, basandosi su istruzioni fornite dagli utenti. Mentre un modello come GPT-4 (in precedenza) si limitava a generare risposte basate su input testuali, gli Agents hanno la capacità di:
- Interagire con diversi strumenti o software (come browser, fogli di calcolo, API esterne)
- Effettuare azioni autonome, come navigare in internet, raccogliere informazioni o generare piani di lavoro
- Monitorare e gestire processi complessi con una maggiore autonomia rispetto alle precedenti versioni di AI generativa.
Gli Agents sono, in sostanza, AI che non si limitano a rispondere, ma che possono eseguire azioni complesse, lavorando in autonomia su progetti di lungo termine, intervenendo in base alle necessità dell’utente.
A cosa servono gli Agents?
Gli Agents ampliano le capacità dei modelli di AI generativa, consentendo loro di:
- Automatizzare processi complessi: ad esempio, possono essere utilizzati per raccogliere informazioni da diverse fonti online, confrontare dati e generare report in modo autonomo.
- Svolgere compiti ripetitivi: gli Agents possono essere configurati per eseguire azioni come inviare e-mail, aggiornare dati in un database o gestire flussi di lavoro.
- Migliorare l’efficienza aziendale: molte aziende usano questi sistemi per automatizzare task amministrativi, ottimizzare processi decisionali o creare soluzioni di supporto ai clienti che vanno oltre il chatbot tradizionale.
- Apprendere dalle azioni svolte: gli Agents possono imparare dalle interazioni precedenti, migliorando così le proprie prestazioni nel tempo e affinando la loro capacità di risolvere problemi complessi.
Esempi pratici
- Supporto clienti: gli Agents possono monitorare le richieste dei clienti, rispondere automaticamente alle domande frequenti e inoltrare le richieste più complesse ai membri del team umano, riducendo i tempi di risposta e migliorando l’efficienza.
- Ricerca e analisi di mercato: un Agent potrebbe esplorare diverse fonti di dati online, raccogliere informazioni e sintetizzare tendenze rilevanti per un’azienda.
- Gestione dei progetti: gli Agents possono essere utilizzati per gestire task manager e mantenere i team organizzati, aggiornando automaticamente i progressi, inviando notifiche e pianificando incontri.
Gli Agents hanno migliorato i modelli di AI generativa come GPT
Gli Agents hanno migliorato notevolmente i modelli di AI generativa come GPT, espandendone le capacità e rendendoli più proattivi e capaci di svolgere compiti complessi nel mondo reale. Questi miglioramenti vanno oltre la semplice generazione di testo, introducendo autonomia operativa, integrazione con strumenti esterni e la capacità di eseguire task multi-step, rendendo l’AI molto più versatile. Di seguito, vengono approfonditi i principali avanzamenti tecnici introdotti dagli Agents.
Autonomia operativa
In origine, GPT era progettato per rispondere unicamente agli input testuali, generando risposte immediate basate su query specifiche. Con l’introduzione degli Agents, il modello può ora agire autonomamente e gestire task complessi senza un costante input umano. Questo è reso possibile dalla capacità degli Agents di interagire con l’ambiente e prendere decisioni sulla base dei dati raccolti. Ad esempio, se richiesto di trovare i migliori articoli su un argomento, l’Agent può navigare autonomamente su Internet, accedere a fonti rilevanti, analizzarle utilizzando NLP avanzato per identificare i contenuti più pertinenti e poi generare un riassunto critico. Gli algoritmi di crawling e i moduli di web scraping integrati permettono all’AI di eseguire in modo autonomo operazioni che prima richiedevano un coinvolgimento umano continuo.
Questo approccio introduce una componente decisionale basata su feedback loop, dove l’Agent può valutare l’output di ogni fase di un processo prima di passare al prossimo passaggio, correggendo eventuali errori o ottimizzando l’esecuzione.
Integrazione con strumenti esterni
Una delle innovazioni più significative portate dagli Agents è la capacità di integrare e operare con strumenti e piattaforme esterne. Non si limitano a rispondere o generare testo, ma possono interagire con API, software di terze parti e database esterni. Questo consente loro di automatizzare attività che coinvolgono più sistemi in maniera fluida e continua. Ad esempio, un Agent può essere configurato per:
- Eseguire aggiornamenti automatici su un foglio di calcolo Google in base a nuovi dati ricevuti in tempo reale.
- Utilizzare interfacce API REST per inviare e ricevere dati da sistemi ERP o CRM aziendali.
- Gestire appuntamenti e aggiornamenti di calendario, sincronizzandosi con applicazioni come Outlook o Google Calendar.
Tecnicamente, questi processi sono abilitati da connettori API, che permettono agli Agents di comunicare con altri servizi. Utilizzando linguaggi come Python o JavaScript, gli Agents possono eseguire operazioni direttamente su piattaforme esterne, anche eseguendo calcoli o filtrando dati in base a criteri specifici definiti dall’utente.
Task multi-step
I modelli tradizionali di GPT potevano rispondere efficacemente a domande singole o generare risposte uniche a richieste testuali, ma non avevano la capacità di eseguire task complessi e multi-step in sequenza. Con gli Agents, ciò è cambiato. Ora possono suddividere un compito più ampio in sotto-task logici, ognuno dei quali dipende dal completamento e dall’analisi del precedente.
Ad esempio, un utente potrebbe richiedere la creazione di un piano di marketing. L’Agent inizierà suddividendo il compito in vari sotto-compiti come:
- Analisi di mercato: Raccogliere dati sul settore e sui competitor, eventualmente eseguendo operazioni di scraping per ottenere dati aggiornati.
- Generazione dei contenuti: Utilizzare modelli generativi per scrivere report o strategie.
- Costruzione del budget: Utilizzare fogli di calcolo per calcolare costi e proiezioni.
- Organizzazione di timeline e assegnazioni: Aggiornare software di project management come Asana o Trello.
Questa capacità è gestita attraverso algoritmi di task scheduling, che garantiscono che ogni sotto-task venga eseguito in un ordine logico e che l’AI possa monitorare i risultati e correggere errori lungo il percorso.
Personalizzazione continua
Uno degli aspetti più innovativi introdotti dagli Agents è la loro capacità di adattarsi e apprendere dalle interazioni precedenti, migliorando così le risposte e le azioni nel tempo. Questo concetto, noto come reinforcement learning e contextual awareness, permette all’Agent di diventare sempre più competente nell’affrontare task specifici. Per esempio, se un utente richiede ripetutamente un tipo di report, l’Agent imparerà dalle preferenze e dai formati utilizzati in passato, ottimizzando le future esecuzioni in modo automatico.
A livello tecnico, questo è supportato dall’uso di modelli di memoria a lungo termine (LTRM – Long Term Memory), che consentono agli Agents di mantenere traccia di interazioni e contesti passati, migliorando la qualità delle risposte future. Grazie a questa funzionalità, i modelli possono memorizzare dati specifici dell’utente, preferenze e feedback ricevuti per migliorare le future interazioni.
Efficienza nell’esecuzione di progetti complessi
Gli Agents eccellono nella gestione di progetti complessi, grazie alla loro capacità di eseguire più task in parallelo e di automatizzare i processi decisionali. Per esempio, un Agent incaricato di creare un piano di marketing non si limita a generare testo, ma analizza i dati, pianifica le attività e assegna compiti specifici utilizzando strumenti di gestione del progetto. Le operazioni vengono eseguite in tempo reale, con aggiornamenti automatici ai vari sottocompiti e reportistica continua per l’utente.
Un aspetto tecnico chiave è la capacità di orchestrare microservizi, il che significa che l’Agent può far interagire più componenti software, ciascuno specializzato in un sotto-task. Utilizzando container come Docker, gli Agents possono attivare e disattivare microservizi specifici in base ai bisogni del progetto, assicurando che le risorse siano ottimizzate e i compiti vengano eseguiti in parallelo o in sequenza, a seconda delle necessità.
Capire gli AI Agents tra RAG e LLM
Gli Agents si collocano in modo interessante e complementare tra i sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) e i Large Language Models (LLM) come GPT, combinando i punti di forza di entrambi per offrire soluzioni più avanzate e flessibili.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Il RAG è una tecnica che unisce il retrieval (recupero di informazioni da fonti esterne, come database o documenti) con la generazione di testo tramite un LLM. In un sistema RAG, il modello di linguaggio non si limita a generare una risposta basata solo sui dati su cui è stato addestrato, ma integra anche informazioni aggiornate e specifiche attraverso query su fonti esterne.
Per esempio, in un modello RAG, quando l’utente pone una domanda, l’LLM recupera documenti o dati pertinenti da fonti esterne e poi genera una risposta combinando i dati recuperati con le sue capacità di generazione del linguaggio naturale. Questo approccio garantisce che il modello produca risposte più aggiornate e pertinenti, specialmente in domini dove l’informazione cambia velocemente (come la medicina, la finanza o la ricerca scientifica).
LLM (Large Language Models)
Gli LLM come GPT sono modelli di intelligenza artificiale addestrati su vasti set di dati per generare testo, tradurre linguaggi, rispondere a domande e molto altro. Gli LLM funzionano principalmente sui dati di addestramento ricevuti e, sebbene siano estremamente potenti nel generare risposte accurate e fluide, possono avere limitazioni quando si tratta di aggiornare le informazioni (dato che il loro addestramento si basa su dati statici) o eseguire compiti più pratici e operativi.
Agents
Gli Agents rappresentano un livello superiore rispetto a LLM e RAG, poiché non solo migliorano la capacità del modello di generare testo o recuperare informazioni, ma aggiungono autonomia operativa, flessibilità e capacità di interazione diretta con il mondo esterno.
Gli Agents sono un’evoluzione fondamentale, poiché uniscono le migliori caratteristiche di RAG e LLM, ma con una maggiore autonomia e capacità operativa. Questo li rende ideali per gestire task complessi, dall’integrazione di informazioni dinamiche fino all’esecuzione di operazioni reali e multistep, contribuendo a una trasformazione radicale del modo in cui le aziende e gli utenti interagiscono con l’intelligenza artificiale.
Come gli Agents migliorano GPT con RAG
Quando combinati con il RAG, gli Agents migliorano i modelli LLM come GPT offrendo:
- Autonomia di decisione e azione: gli Agents vanno oltre il semplice retrieval e la generazione di testo, aggiungendo la capacità di eseguire task pratici basati sui dati ottenuti.
- Task multi-step: un Agent può richiedere informazioni attraverso più query RAG e poi utilizzare i dati per eseguire azioni specifiche, che includono più passaggi operativi.
- Personalizzazione e adattamento: gli Agents possono apprendere dall’interazione passata e migliorare i propri comportamenti, creando esperienze più fluide e personalizzate rispetto a un semplice modello LLM o RAG.
