Cos'è l'IA agentica?
L'IA agentica è un sistema di IA autonomo che può agire in modo indipendente per raggiungere obiettivi predeterminati. Il software tradizionale segue regole predefinite e l'intelligenza artificiale tradizionale richiede anche prompt e indicazioni dettagliati. Tuttavia, l'IA agentica è proattiva e può eseguire attività complesse senza la supervisione umana costante. Il termine "agentica" indica l'agenzia: la capacità di questi sistemi di agire in modo indipendente, ma in un modo basato sugli obiettivi.
Gli agenti IA possono comunicare tra loro e con altri sistemi software per automatizzare i processi aziendali esistenti. Ma oltre all'automazione statica, prendono decisioni contestuali indipendenti. Imparano dal loro ambiente e si adattano alle condizioni mutevoli e ciò consente loro di eseguire flussi di lavoro sofisticati con precisione.
Ad esempio, un sistema di IA agentica può ottimizzare i turni di lavoro dei dipendenti. Se un dipendente è assente per malattia, l'agente può comunicare con altri dipendenti e riadattare i turni, pur rispettando i requisiti relativi alle risorse e alle tempistiche del progetto.
Quali sono le caratteristiche di IA agentica?
Ecco le caratteristiche principali di un sistema di IA agentica.
Proattiva
L'IA agentica agisce in modo proattivo anziché attendere input diretti. I sistemi tradizionali sono reattivi, rispondono solo quando vengono attivati e seguono flussi di lavoro predefiniti. Al contrario, i sistemi agentici anticipano le esigenze, identificano i modelli emergenti e prendono iniziative per affrontare potenziali problemi prima che si aggravino. Il loro comportamento proattivo è guidato dalla consapevolezza ambientale e dalla capacità di valutare i risultati rispetto agli obiettivi a lungo termine.
Ad esempio, in un contesto di catena di approvvigionamento, una piattaforma logistica tradizionale aggiorna gli stati di consegna quando un utente effettua il check-in o tramite notifiche periodiche. Tuttavia, un sistema di IA agentica può monitorare i livelli di inventario, monitorare le condizioni meteorologiche e anticipare i ritardi delle spedizioni. Può generare avvisi in modo proattivo e anche reindirizzare le spedizioni per ridurre il tempo di inattività.
Adattabile
Una caratteristica chiave dell'IA agentica è la sua capacità di adattarsi ai cambiamenti di ambienti e domini specifici. Le soluzioni SaaS tradizionali sono progettate per essere scalabili in tutti i settori e gestire attività ripetitive, ma spesso non hanno la profondità necessaria per comprendere situazioni specifiche di un dominio. I sistemi agentici colmano questa lacuna utilizzando la consapevolezza rispetto al contesto e la conoscenza del dominio, così gli agenti IA possono rispondere in modo intelligente. Adattano le loro azioni in base a input in tempo reale e sono in grado di gestire scenari complessi, al contrario delle soluzioni standard.
Ad esempio, mentre una piattaforma generica di assistenza clienti potrebbe rispondere con risposte predefinite, un sistema di IA agentica a supporto di un operatore sanitario comprende la terminologia medica e rispetta le normative sanitarie. Può adattarsi all'evoluzione delle preoccupazioni dei pazienti e offre un supporto più accurato e sensibile al contesto.
Collaborativa
L'IA agentica è progettata per collaborare con gli umani e con altri sistemi di IA agentica. Gli agenti IA lavorano come parte di un team più ampio. Sono in grado di comprendere gli obiettivi condivisi, interpretare l'intento umano e coordinare le azioni di conseguenza. Funzionano bene in contesti che necessitano di supervisione o di processo decisionale umani, considerando gli input provenienti da più fonti.
Ad esempio, un agente di pianificazione del trattamento può coordinarsi con diversi team medici per preparare un piano integrato di trattamento e follow-up per un malato di cancro.
Specializzata
In genere l'IA agentica si basa su più agenti iperspecializzati, ciascuno focalizzato su una ristretta area di competenza. Questi agenti basati sull'IA si coordinano tra loro, condividendo informazioni e assegnando le attività a seconda delle necessità. Questo approccio consente prestazioni significativamente più approfondite e specializzate nel dominio specifico.
Ad esempio, nei servizi finanziari, un agente potrebbe essere specializzato nella conformità normativa, un altro nel rilevamento delle frodi e un altro nell'ottimizzazione del portafoglio. Lavorando insieme, possono monitorare le transazioni in tempo reale, segnalare le anomalie e consigliare adeguamenti degli investimenti, il tutto mantenendo la conformità normativa.
Quali sono i casi d'uso dell'IA agentica?
Le applicazioni dell'IA agentica sono illimitate ed è completamente personalizzabile per qualsiasi esigenza. Ecco alcuni esempi di adozione anticipata.
Supporto alla ricerca e allo sviluppo
In qualsiasi campo, la ricerca e lo sviluppo richiedono una grande quantità di processi manuali, come la verifica delle ipotesi, la raccolta di informazioni sulla ricerca, la raccolta di dati, la sintesi delle informazioni tra origini dati e altro ancora. L'IA agentica può ridurre la necessità di intervento umano con questi processi manuali. Semplifica la ricerca e coordina meglio i team che stanno lavorando sulle sfide di ricerca e sviluppo.
L'IA agentica facilita anche l'orchestrazione multiagente, in cui i supervisori utilizzano più modelli specialistici per costruire pipeline complesse di ricerca e sviluppo. Ad esempio, l'IA agentica potrebbe attingere a ricerche recenti pubblicate su piattaforme credibili, sintetizzare i risultati, pianificare ulteriori test e presentare ai ricercatori il prodotto finale su cui indagare. Questo approccio consente di risparmiare una notevole quantità di tempo e costi legati alla ricerca.
Trasformazione del codice
L'IA agentica può utilizzare agenti specializzati basati sull'IA per rimuovere la complessità delle attività di modernizzazione e migrazione. Ad esempio, i modelli di IA agentica per .NET possono modernizzare le applicazioni.NET basate su Windows per Linux in modo significativamente più rapido utilizzando il machine learning, le reti neurali a grafo, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e il ragionamento automatico.
Allo stesso modo, l'IA agentica può scomporre le applicazioni monolitiche COBOL z/OS in singoli componenti, riducendo i tempi di questo processo da mesi a minuti. L'IA agentica offre velocità, scalabilità e prestazioni senza pari nell'automazione della migrazione e della modernizzazione delle applicazioni.
Automazione della risposta agli incidenti
Ogni volta che si verifica un incidente, dovuto a una vulnerabilità o a un errore manuale, l'IA agentica può accelerare il processo di risposta agli incidenti, risparmiando tempo aziendale e migliorando i tempi di recupero. L'IA agentica può automatizzare tutto il percorso di risposta agli incidenti, eseguire il roll back dei problemi, creare report sugli incidenti e avvisare tutti i membri del team che devono rimanere informati.
L'IA agentica migliora la velocità di risposta agli incidenti fornendo anche un'analisi post-incidente più specifica e approfondita per evitare che gli stessi errori si ripetano in futuro.
Automazione del servizio clienti
In molti scenari del servizio clienti, le informazioni di cui un cliente ha bisogno sono già online in un tutorial o in un articolo di assistenza. L'IA agentica elabora le richieste del servizio clienti ed effettua un ricerca rapida tra i documenti aziendali disponibili per trovare una risposta adeguata che li aiuti. Se questo da solo non è sufficiente per risolvere una domanda, l'IA agentica può quindi comunicare con l'utente per raccogliere maggiori informazioni sul suo caso e indirizzarlo verso una soluzione. Gli agenti sono progettati con componenti modulari, come motori di ragionamento, memoria, capacità cognitive e strumenti, che consentono di porre rimedio alla maggior parte dei problemi.
Gli agenti basati sull'IA possono funzionare in modo indipendente, imparare dal loro ambiente, adattarsi alle condizioni mutevoli e sviluppare strategie più efficaci per fornire assistenza ai clienti. Se, dopo diversi tentativi, non riesce a risolvere il problema di un cliente, contatta un agente dell'assistenza umana e lo assegna al caso. L'utilizzo di questa forma di IA negli scenari del servizio clienti alleggerisce il carico per i team umani e consente alla stragrande maggioranza dei servizi orientati al cliente di funzionare 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
Quali sono i vantaggi dell’IA agentica?
L'utilizzo dell'IA agentica offre molti vantaggi a livello aziendale.
Maggiore efficienza
L'IA agentica consente alle aziende di semplificare la complessità di varie attività impegnative o specializzate attraverso l'automazione. Invece di affidarsi a pratiche manuali guidate dall'uomo, l'utilizzo dell'IA agentica può automatizzare processi noiosi, liberando tempo per i dipendenti. I tuoi dipendenti possono sfruttare il tempo extra risparmiato grazie all'IA agentica per attività più impegnative, come la risoluzione dei problemi, la pianificazione strategica e altri fattori di crescita.
Maggiore fiducia da parte degli utenti
L'IA agentica può offrire un lviello più elevato di personalizzazione nell'interazione con i clienti. Utilizzando i dati esistenti dei clienti, l'IA agentica può produrre rapidamente messaggi su misura, interagire con il cliente nel tono che preferisce e offrire consigli pratici sui prodotti. Con il passare del tempo, l'IA agentica migliora le relazioni con i clienti e crea fiducia tra i clienti e la tua azienda.
Le aziende possono anche utilizzare l'IA agentica per analizzare il feedback dei clienti, identificare le informazioni più frequenti e fornirle agli ingegneri dei prodotti. Può anche rispondere direttamente agli utenti che lasciano un feedback, creando cicli di feedback positivi in cui i clienti sentono che la tua azienda prende sul serio il loro.
Miglioramento continuo
L'IA agentica può apprendere e migliorare continuamente, adattandosi a tutte le attività assegnate. Interagisce, impara dal feedback e ottimizza il processo decisionale in base a questo ciclo ricorsivo. Per le aziende, ciò significa continuare a fornire i suoi vantaggi a livelli sempre più alti con il passare del tempo.
Miglioramento umano
L'IA agentica può fungere da fantastico strumento collaborativo per gli agenti umani, migliorando la loro produttività e riducendo il numero di laboriose attività manuali da completare. Lavorando insieme a modelli di IA agentica, gli agenti umani possono superare sfide complesse, automatizzare percorsi decisionali difficili e aumentare la loro efficienza.
Quali sono i tipi di sistemi di IA agentica?
L'IA agentica può essere configurata con uno o più agenti. In un sistema di IA a singolo agente, un agente AI gestisce tutte le attività in sequenza. Sono preferibili quando le aziende necessitano di una soluzione più rapida che possa occuparsi un problema o di un processo ben definito.
L'IA multiagente, invece, coinvolge più agenti IA che collaborano per suddividere flussi di lavoro complessi in segmenti più piccoli. Questo approccio è più scalabile rispetto ai sistemi singoli ed è molto più flessibile per risolvere scenari complessi. La stragrande maggioranza degli agenti IA si riferisce a quest'ultima forma più diversificata di implementazione dell'IA.
Ecco alcune diverse di sistemi multiagente.
Multi-agente orizzontale
L'IA multiagente orizzontale è un sistema di lavoro in cui ogni agente IA ha lo stesso livello di competenza tecnica e complessità. Ogni agente è specializzato in una competenza ristretta e riunisce i propri esiti per risolvere un problema complesso. Questa struttura utilizza la collaborazione e la comunicazione laterali tra gli agenti IA specializzati.
Multiagente verticale
In un sistema multiagente verticale esiste una struttura gerarchica in cui gli agenti IA di livello inferiore hanno compiti più facili rispetto a quelli superiori. I livelli più alti di questa struttura gestiscono attività che richiedono maggiore potenza di elaborazione e LLM, come il pensiero critico, il ragionamento e il processo decisionale. Gli agenti IA di livello inferiore in questa struttura eseguono attività come la raccolta di dati, la formattazione o l'elaborazione per trasmetterli a livelli superiori.
Come funziona l'IA agentica?
Gli agenti di IA agentica funzionano utilizzando un percorso strutturato composto da quattro fasi: percepire, ragionare, agire e apprendere. Ogni fase di questo processo integra diverse tecnologie e metodi avanzati di IA.
Percezioni
Nella fase di percezione, gli agenti IA raccolgono dati in tempo reale da una serie di fonti diverse, assimilando dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Gli agenti interagiscono direttamente con le REST API, i servizi gRPC e gli endpoint GraphQL per acquisire i dati necessari da piattaforme cloud, sistemi aziendali e applicazioni SaaS.
In alcuni sistemi legacy o in quelli che richiedono l'interazione con un elevato numero di documenti, la tecnologia di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e l'elaborazione del linguaggio naturale possono aiutare a setacciare i documenti scansionati alla ricerca di informazioni pertinenti. Nella fase di percezione, gli agenti elaborano anche i dati per stabilire cosa è utile in base al contesto dell'attività in cui stanno lavorando.
Ragionamento
La fase di ragionamento è alimentata da LLM che aiutano a interpretare il contesto degli obiettivi di un modello, a sviluppare un piano d'azione da seguire e ad adattarsi in tempo reale utilizzando le nuove informazioni ricevute durante la fase di percezione. Gli LLM impiegano modelli che utilizzano il ragionamento semantico, la gestione degli errori e si adattano a tutti gli input ambigui dell'utente.
Oltre a elaborare idee e sviluppare strategie in questa fase, alcuni LLM utilizzano modelli predittivi di machine learning per gestire problemi complessi. Ad esempio, un modello di ML predittivo può prevedere aumenti della domanda, consentendo una preparazione migliore per i casi d'uso futuri.
In questa fase, gli LLM utilizzano sistemi di memoria a lungo termine per garantire che le attività situazionali e dipendenti dal contesto rimangano coerenti per tutto il processo.
Esecuzione di azioni
Nella fase dell'esecuzione di azioni, l'IA agentica interviene per ottenere in modo efficace ciò che è stato stabilito nella fase di ragionamento. Poiché l'IA agentica può accedere ai plug-in installati dall'amministratore su ognuno di questi sistemi software esterni, può interagire direttamente ed eseguire attività su queste applicazioni di terze parti.
La fase dell'esecuzione di azioni organizza diverse attività secondarie che i modelli agentici affronteranno in sequenza in un momento successivo, con azioni specifiche che vanno dalla compilazione del codice all'interazione con software e documenti, esecuzione di simulazioni, migrazione di applicazioni ed esecuzione di funzioni all'interno di un'applicazione di terze parti. Per alcuni modelli di IA agentica, le azioni sono controllate da sistemi human-in-the-loop, in cui gli sviluppatori devono verificare cosa sta facendo il modello e approvarne le azioni.
Tutte le azioni intraprese da un modello vengono monitorate e registrate attentamente, così le aziende possono essere in linea con la governance e salvaguardare l'uso di questa tecnologia.
Apprendimento
La fase di apprendimento dell'IA agentica è ciò che consente a questi modelli di migliorare continuamente la loro funzionalità ed efficacia. L'agente utilizza tecniche di apprendimento per rinforzo, come l'ottimizzazione delle policy prossimali (PPO) e il Q-learning, per perfezionare le azioni in base alla riuscita di un'attività specifica all'interno del sistema più ampio.
Gli agenti IA imparano da agenti autonomi, LLM o tramite feedback umano, tutti elementi che possono eseguire il fine-tuning del sistema per migliorarne il funzionamento. Esistono diversi parametri che un modello può utilizzare per monitorare le proprie prestazioni, tra cui latenza, l'affidabilità e la percentuale di successo. In genere l'IA multiagente distribuisce l'apprendimento tra diversi agenti, condividendo le informazioni in livelli di memoria comuni per migliorare le prestazioni di tutto il sistema.
Nel tempo, questo stile di apprendimento per rinforzo può utilizzare iterazioni di successo per migliorarne il funzionamento generale e aumentare continuamente l'efficienza.
Quali sono le sfide con i sistemi di IA agentica?
Diverse sfide sono associate all'IA agentica e alla creazione di modelli efficaci.
Progettazione del sistema
La procedura di creazione di un'architettura multiagente che si coordini in modo efficace con altri modelli, possieda conoscenze specifiche su come affrontare determinate attività e riesca a fare ragionamenti di alto livello e pianificazione strategica è impegnativa. L'IA agentica è un'area tecnologica all'avanguardia che si base su numerose strategie di IA impegnative. A causa della complessità del progettare un sistema efficace, molte aziende avranno difficoltà ad accedere a una versione efficiente dell'IA agentica.
Test e debug
L'IA agentica funziona in modo indipendente e con un intervento umano minimo. Questo vantaggio rende anche difficili i test, il debug e la determinazione degli errori di un modello di IA. Gli sviluppatori devono integrare la tracciabilità e la riproducibilità nel modello di IA, prestando particolare attenzione al tracciamento di eventuali errori e alla determinazione delle loro cause.
Fiducia e trasparenza
Anche nei sistemi di intelligenza artificiale avanzati, le allucinazioni dell'IA possono influire sui flussi di lavoro, causano errori e problemi significativi per l'azienda che usa il modello. Se i modelli generano informazioni false e poi le trasmettono al resto degli agenti IA, i dati errati possono diffondersi rapidamente, aggravando gli errori nell'output finale. Soprattutto in settori come la finanza e l'assistenza sanitaria che hanno gravi implicazioni nel mondo reale, le aziende devono avere molta fiducia nel proprio prodotto prima di farne ampio uso.
In che modo AWS può supportare i tuoi requisiti di IA agentica?
AWS si impegna a essere il posto migliore per creare e distribuire gli agenti più affidabili e utili al mondo. AWS soddisfa le esigenze dei clienti ovunque si trovino nel loro percorso verso l'IA agentica e offre tutto ciò di cui hanno bisogno per adottare l'IA agentica nelle loro aziende. Che tu stia cercando di implementare rapidamente agenti predefiniti per aumentare la produttività, provare strumenti open source o creare un parco di agenti personalizzati sofisticati, AWS fornisce i modelli, gli strumenti, l'infrastruttura e le competenze per aiutarti a farlo. AWS offre anche una solida infrastruttura IA, processore personalizzato e base per la gestione dei dati che aiutano a garantire la longevità delle tue attività di IA agentica.
Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che offre una vasta scelta di modelli di fondazione (FM) leader del settore oltre a un ampio set di funzionalità per creare applicazioni e agenti basati sull'IA generativa. Bedrock offre l'accesso ai principali modelli di fondazione, a strumenti per personalizzare privatamente modelli e applicazioni con i tuoi dati, applicare guardrail di sicurezza, ottimizzare costi e latenza e iterare rapidamente.
Bedrock include anche AgentCore, una serie di servizi per implementare e gestire agenti in modo sicuro su scala, utilizzando qualsiasi framework e modello. Grazie ad Amazon Bedrock AgentCore, gli sviluppatori possono accelerare l'ingresso in produzione degli agenti IA con la scalabilità, l'affidabilità e la sicurezza fondamentali per l'implementazione nel mondo reale. AgentCore fornisce strumenti e capacità per rendere gli agenti più efficaci e capaci, un'infrastruttura appositamente costruita per scalare in modo sicuro gli agenti e controlli per gestire agenti affidabili.
Strands Agents è un SDK Python open source di Amazon per sviluppare agenti utilizzando solo poche righe di codice. È semplice da usare ed elimina la necessità di un'orchestrazione degli agenti sfruttando le capacità di modelli all'avanguardia per pianificare, concatenare pensieri, chiamare strumenti e riflettere.
Inoltre, AWS offre agenti pronti all'implementazione con ulteriori opportunità di personalizzazione per soddisfare esigenze aziendali e casi d'uso specifici. AWS Transform è il primo servizio di IA agentica per la trasformazione dei carichi di lavoro .NET, mainframe e VMware. Basato su diciannove anni di esperienza nelle migrazioni, utilizza agenti IA specializzati per automatizzare attività complesse come valutazioni, analisi del codice, rifattorizzazione, decomposizione, mappatura delle dipendenze, convalida e pianificazione della trasformazione. Kiro è un ambiente di sviluppo integrato (IDE) IA che aiuta gli sviluppatori a passare dal concetto alla produzione con uno sviluppo basato sulle specifiche tecniche Gli agenti di Kiro ti aiutano a risolvere problemi complessi e ad automatizzare attività come la generazione di documentazione e test sulle unità. Amazon Q Business aiuta a trovare informazioni, ottenere approfondimenti e agire sul lavoro e Amazon Q Developer aiuta ad accelerare lo sviluppo di software e a sfruttare i dati interni delle aziende. Inoltre, AWS Marketplace offre un catalogo centralizzato di agenti, strumenti e soluzioni predefiniti selezionati dai partner AWS per velocizzare gli sforzi di IA agentica
Inizia subito a usare l'IA agentica su AWS creando un account gratuito.