Cosa sono gli agenti di IA?

Un agente di intelligenza artificiale (AI) è un programma software in grado di interagire con il suo ambiente, raccogliere dati e utilizzarli per eseguire attività autodirette che soddisfano obiettivi predeterminati. Gli esseri umani stabiliscono degli obiettivi, ma è l'agente di IA a scegliere in modo indipendente le azioni migliori da eseguire per raggiungerli. Ad esempio, considera un agente AI di un contact center che desidera risolvere le domande dei clienti. L'agente porrà automaticamente diverse domande al cliente, cercherà informazioni nei documenti interni e risponderà con una soluzione. In base alle risposte dei clienti, determinerà se può risolvere la domanda da solo o se trasmetterla a un essere umano.

Più agenti di intelligenza artificiale possono collaborare per automatizzare flussi di lavoro complessi e possono essere utilizzati anche in sistemi di intelligenza artificiale agentici. Si scambiano dati tra loro, consentendo all'intero sistema di lavorare insieme per raggiungere obiettivi comuni. I singoli agenti di intelligenza artificiale possono essere specializzati per eseguire attività secondarie specifiche con precisione. Un agente orchestratore coordina le attività di diversi agenti specializzati per completare compiti più grandi e complessi.

Scopri di più su cos'è l'intelligenza artificiale (AI)

Tutto il software esegue autonomamente varie attività di routine come specificato dallo sviluppatore del software. Quindi, cosa rende speciali gli agenti di intelligenza artificiale?

Autonomia

Gli agenti di intelligenza artificiale agiscono in modo autonomo, senza un costante intervento umano. Mentre il software tradizionale segue istruzioni codificate, gli agenti di intelligenza artificiale identificano la prossima azione appropriata in base ai dati passati e la eseguono senza una supervisione umana continua.

Ad esempio, un agente contabile contrassegna e richiede automaticamente i dati di fattura mancanti per gli acquisti.

Comportamento orientato agli obiettivi

Gli agenti di intelligenza artificiale sono guidati da obiettivi. Le loro azioni mirano a massimizzare il successo come definito da una funzione di utilità o da una metrica delle prestazioni. A differenza dei programmi tradizionali che si limitano a completare le attività, gli agenti intelligenti perseguono obiettivi e valutano le conseguenze delle loro azioni in relazione a tali obiettivi.

Ad esempio, un sistema logistico di intelligenza artificiale ottimizza i percorsi di consegna per bilanciare contemporaneamente velocità, costi e consumo di carburante, bilanciando così più obiettivi.

Percezione

Gli agenti di intelligenza artificiale interagiscono con il loro ambiente raccogliendo dati tramite sensori o input digitali. Possono raccogliere dati da sistemi e strumenti esterni tramite APIS. Questi dati consentono loro di percepire il mondo che li circonda, riconoscere i cambiamenti e aggiornare di conseguenza il loro stato interno.

Ad esempio, gli agenti di sicurezza informatica raccolgono dati da database di terze parti per rimanere consapevoli degli ultimi incidenti di sicurezza.

Razionalità

Gli agenti di intelligenza artificiale sono entità razionali con capacità di ragionamento. Combinano i dati del loro ambiente con la conoscenza del dominio e il contesto passato per prendere decisioni informate, ottenendo prestazioni e risultati ottimali.

Ad esempio, un agente robotico raccoglie i dati dei sensori e un chatbot utilizza le richieste dei clienti come input. L'agente AI applica i dati per prendere una decisione informata. e analizza i dati raccolti per prevedere i migliori risultati a supporto degli obiettivi predeterminati. L'agente utilizza i risultati anche per formulare l'azione successiva da intraprendere. Ad esempio, le auto a guida autonoma aggirano gli ostacoli sulla strada in base ai dati provenienti da più sensori.

Proattività

Gli agenti di intelligenza artificiale possono prendere iniziative sulla base di previsioni e modelli degli stati futuri. Invece di limitarsi a reagire agli input, anticipano gli eventi e si preparano di conseguenza.

Ad esempio, un agente del servizio clienti basato sull'intelligenza artificiale potrebbe contattare un utente il cui comportamento suggerisce frustrazione, offrendo aiuto prima che venga presentato un ticket di assistenza. I robot di magazzino autonomi potrebbero riposizionarsi in previsione delle imminenti operazioni ad alto traffico.

Apprendimento continuo

Gli agenti di intelligenza artificiale migliorano nel tempo imparando dalle interazioni passate. Identificano modelli, feedback e risultati per affinare il loro comportamento e il processo decisionale. Questo li differenzia dai programmi statici che si comportano sempre allo stesso modo indipendentemente dai nuovi input.

Ad esempio, gli agenti di manutenzione predittiva imparano dai guasti passati delle apparecchiature per prevedere meglio i problemi futuri.

Adattabilità

Gli agenti di intelligenza artificiale adattano le loro strategie in risposta a nuove circostanze. Questa flessibilità consente loro di gestire incertezze, situazioni nuove e informazioni incomplete.

Ad esempio, un bot di trading azionario adatta la sua strategia durante un crollo del mercato, mentre un agente di gioco come AlphaZero scopre nuove tattiche attraverso il gioco autonomo, anche senza precedenti strategie umane.

Collaborazione

Gli agenti di intelligenza artificiale possono lavorare con altri agenti o agenti umani per raggiungere obiettivi condivisi. Sono in grado di comunicare, coordinarsi e cooperare per svolgere compiti insieme. Il loro comportamento collaborativo spesso implica la negoziazione, la condivisione di informazioni, l'assegnazione di compiti e l'adattamento alle azioni altrui.

Ad esempio, i sistemi multiagente nel settore sanitario possono avere agenti specializzati in attività specifiche come diagnosi, cure preventive, pianificazione dei farmaci, ecc., per l'automazione olistica della cura dei pazienti.

Gli agenti di IA possono migliorare le operazioni aziendali e le esperienze dei clienti.

Produttività migliorata

I team aziendali sono più produttivi quando delegano attività ripetitive a questi agenti. In questo modo, possono dedicare la loro attenzione ad attività mission-critical o creative, apportando così più valore all'organizzazione.

Riduzione dei costi

Le aziende possono utilizzare agenti intelligenti per ridurre al minimo i costi non necessari derivanti da inefficienze di processo, errori umani e processi manuali. Possono affrontare con sicurezza attività complesse perché gli agenti autonomi seguono un modello coerente che si adatta ai cambiamenti degli ambienti. La tecnologia degli agenti che automatizza i processi aziendali può portare a significativi risparmi sui costi.

Migliori processi decisionali

Gli agenti intelligenti avanzati hanno capacità predittive e possono raccogliere ed elaborare enormi quantità di dati in tempo reale. Ciò consente ai manager aziendali di fare previsioni più informate e rapidamente quando definiscono la strategia della loro prossima mossa. Ad esempio, è possibile utilizzare gli agenti di IA per analizzare le richieste di prodotti in diversi segmenti di mercato durante l'esecuzione di una campagna pubblicitaria.

Migliore esperienza cliente

I clienti cercano esperienze coinvolgenti e personalizzate quando interagiscono con le aziende. L'integrazione degli agenti di IA consente alle aziende di personalizzare i consigli sui prodotti, fornire risposte tempestive e innovare per migliorare il coinvolgimento, la conversione e la fidelizzazione dei clienti. Gli agenti di intelligenza artificiale possono fornire risposte dettagliate a domande complesse dei clienti e risolvere le sfide in modo più efficiente.

L'architettura di un agente AI contiene i seguenti componenti chiave.

Modello di fondazione

Alla base di ogni agente di intelligenza artificiale c'è una base o un modello di linguaggio ampio (LLM) come GPT o Claude. Consente all'agente di interpretare gli input del linguaggio naturale, generare risposte simili a quelle umane e ragionare su istruzioni complesse. L'LLM funge da motore di ragionamento dell'agente, elaborando i prompt e trasformandoli in azioni, decisioni o domande ad altri componenti (ad esempio, memoria o strumenti). Per impostazione predefinita, conserva una parte della memoria tra le sessioni e può essere abbinato a sistemi esterni per simulare la continuità e la consapevolezza del contesto.

Modulo di pianificazione

Il modulo di pianificazione consente all'agente di suddividere gli obiettivi in passaggi più piccoli e gestibili e di sequenziarli in modo logico. Questo modulo utilizza ragionamenti simbolici, alberi decisionali o strategie algoritmiche per determinare l'approccio più efficace per raggiungere il risultato desiderato. Può essere implementato come una scomposizione delle attività basata sui prompt o con approcci più formalizzati, come Hierarchical Task Networks (HTN) o algoritmi di pianificazione classici. La pianificazione consente all'agente di operare su orizzonti temporali più lunghi, considerando le dipendenze e le contingenze tra le attività.

Modulo di memoria

Il modulo di memoria consente all'agente di conservare le informazioni tra interazioni, sessioni o attività. Ciò include sia la memoria a breve termine, come la cronologia chat o l'input recente del sensore, sia la memoria a lungo termine, inclusi i dati dei clienti, le azioni precedenti o le conoscenze accumulate. La memoria migliora la personalizzazione, la coerenza e la consapevolezza del contesto dell'agente. Quando creano agenti di intelligenza artificiale, gli sviluppatori utilizzano database vettoriali o grafici di conoscenza per archiviare e recuperare contenuti semanticamente significativi.

Integrazione degli strumenti

Gli agenti di intelligenza artificiale spesso estendono le loro capacità connettendosi a software, API o dispositivi esterni. Ciò consente loro di agire oltre il linguaggio naturale, eseguendo attività reali come il recupero di dati, l'invio di e-mail, l'esecuzione di codice, l'interrogazione di database o il controllo dell'hardware. L'agente identifica quando un'attività richiede uno strumento e quindi delega l'operazione di conseguenza. L'uso dello strumento è in genere guidato dal LLM attraverso moduli di pianificazione e analisi che formattano la chiamata allo strumento e ne interpretano l'output.

Apprendimento e riflessione

La riflessione può avvenire in diverse forme:

• L'agente valuta la qualità del proprio output (ad esempio, ha risolto il problema correttamente?).
• Gli utenti umani o i sistemi automatici forniscono correzioni.
• L'agente seleziona esempi incerti o informativi per migliorare il suo apprendimento.

L'apprendimento per rinforzo (RL) è un paradigma di apprendimento chiave. L'agente interagisce con un ambiente, riceve feedback sotto forma di premi o penalità e apprende una politica che associa gli stati alle azioni per ottenere la massima ricompensa cumulativa. RL è particolarmente utile in ambienti in cui i dati di formazione espliciti sono scarsi, come la robotica, i giochi o il trading finanziario. L'agente bilancia l'esplorazione (provando nuove azioni) e lo sfruttamento (utilizzando le migliori azioni note) per migliorare la sua strategia nel tempo.

Gli agenti di IA semplificano e automatizzano le attività complesse. La maggior parte degli agenti autonomi segue un flusso di lavoro specifico quando esegue le attività assegnate.

Determinare gli obiettivi

L'agente di IA riceve un'istruzione o un obiettivo specifici da parte dell'utente e utilizza l'obiettivo per pianificare attività che rendano il risultato finale pertinente e utile per l'utente stesso. Quindi, l'agente suddivide l'obiettivo in diverse attività più piccole e attuabili. Per raggiungere l'obiettivo, esegue tali attività in base a ordini o condizioni specifici.

Acquisire informazioni

Gli agenti di intelligenza artificiale necessitano di informazioni per eseguire le attività pianificate con successo. Ad esempio, devono estrarre i registri delle conversazioni per analizzare le opinioni dei clienti. Pertanto, talvolta gli agenti di IA accedono a Internet per cercare e recuperare le informazioni di cui hanno bisogno. In alcune applicazioni, un agente intelligente può interagire con altri agenti o modelli di machine learning per accedere o scambiare informazioni.

Implementare attività

Con dati sufficienti, l'agente di IA implementa metodicamente l'attività da svolgere. Una volta completata un'operazione, la rimuove dall'elenco e passa a quella successiva. Tra un completamento dell'attività e l'altro, l'agente valuta se ha raggiunto l'obiettivo designato cercando feedback esterni e controllando i propri registri. Durante questo processo, l'agente può creare e svolgere attività aggiuntive per raggiungere il risultato finale. 

Le organizzazioni creano e implementano agenti di intelligenza artificiale in una vasta gamma di tipi e attività. Ecco alcuni esempi.

Agenti con riflessi semplici

Un agente con riflessi semplici opera rigorosamente in base a regole predefinite e ai dati immediati. Non risponderà a situazioni che vanno oltre un determinato evento, condizione e regola di azione. Quindi, questi agenti sono adatti per attività semplici che non richiedono una formazione approfondita. Ad esempio, puoi utilizzare un agente con riflessi semplici per reimpostare le password rilevando parole chiave specifiche nella conversazione di un utente.

Agenti con riflessi basati su modello

Un agente basato su modelli è simile ai semplici agenti riflessi, tranne per il fatto che ha un meccanismo decisionale più avanzato. Anziché limitarsi a seguire una regola specifica, un agente basato su modelli valuta i probabili risultati e conseguenze prima di prendere una decisione. Utilizzando dati di supporto, crea un modello interno del mondo che percepisce e lo utilizza a supporto delle sue decisioni.

Agenti basati su obiettivi

Gli agenti basati sugli obiettivi, noti anche come agenti basati su regole, sono agenti di intelligenza artificiale che possiedono capacità di ragionamento più solide. Oltre a valutare i dati ambientali, questi agenti confrontano diversi approcci per raggiungere il risultato desiderato. Gli agenti basati su obiettivi scelgono sempre il percorso più efficiente. Sono adatti per eseguire attività complesse, come l'elaborazione del linguaggio naturale e le applicazioni di robotica.

Agenti basati su utilità

Un agente basato su utilità utilizza un algoritmo di ragionamento complesso per aiutare gli utenti a massimizzare il risultato desiderato. Questo agente confronta diversi scenari e i rispettivi valori o vantaggi relativi all'utilità. Quindi, ne seleziona uno che offre agli utenti il maggior numero di premi. Ad esempio, i clienti possono utilizzare un agente basato sulle utility per cercare biglietti aerei con il tempo di viaggio minimo, indipendentemente dal prezzo.

Agenti che apprendono

Un agente didattico impara continuamente dalle esperienze passate per migliorare le proprie prestazioni. Utilizzando meccanismi di input e feedback sensoriali, l'agente adatta il suo elemento di apprendimento nel tempo per soddisfare standard specifici. Inoltre, utilizza un generatore di problemi per progettare nuove attività che si autoaddestrano utilizzando i dati raccolti e i risultati passati.

Agenti gerarchici

Gli agenti gerarchici sono un gruppo organizzato di agenti intelligenti disposti in livelli. Gli agenti di livello superiore scompongono le attività complesse in attività più piccole e le assegnano agli agenti di livello inferiore. Ogni agente opera in modo indipendente e invia un rapporto sullo stato di avanzamento al proprio agente supervisore. L'agente di livello superiore raccoglie i risultati e coordina gli agenti subordinati per garantire il raggiungimento collettivo degli obiettivi.

Sistemi multiagente

Un sistema multi-agente (MAS) è costituito da più agenti che interagiscono tra loro per risolvere problemi o raggiungere obiettivi condivisi. Questi agenti possono essere omogenei (simili nel design) o eterogenei (diversi per struttura o funzione) e possono collaborare, coordinarsi o persino competere a seconda del contesto. I MAS sono particolarmente efficaci in ambienti complessi e distribuiti in cui il controllo centralizzato non è pratico.

Ad esempio, nelle flotte di veicoli autonomi, ogni veicolo agisce come un agente indipendente ma collabora con altri per evitare la congestione del traffico e prevenire le collisioni, portando a un flusso di traffico più fluido.

Gli agenti di intelligenza artificiale sono utili tecnologie software che automatizzano i flussi di lavoro aziendali per ottenere risultati migliori. Detto questo, al momento dell'implementazione degli agenti di IA autonomi per casi d'uso aziendali, le organizzazioni dovrebbero considerare i seguenti problemi.

Problemi relativi alla privacy dei dati

Lo sviluppo e il funzionamento degli agenti di IA avanzati richiede l'acquisizione, l'archiviazione e lo spostamento di enormi volumi di dati. Le organizzazioni devono essere consapevoli dei requisiti in materia di privacy dei dati e adottare le misure necessarie per migliorare il loro livello di sicurezza dei dati.

Sfide etiche

In determinate circostanze, i modelli di intelligenza artificiale possono produrre risultati distorti o imprecisi. L'applicazione di misure di salvaguardia, come le revisioni umane, aiuta a garantire che i clienti ricevano risposte utili ed eque dagli agenti impiegati.

Complessità tecniche

L'implementazione degli agenti di IA avanzati richiede esperienza e conoscenza specialistiche nell'ambito delle tecnologie di machine learning. Gli sviluppatori devono saper integrare le librerie di machine learning con le applicazioni software e addestrare l'agente con i dati specifici dell'azienda.

Risorse di calcolo limitate

La formazione e l'implementazione di agenti di intelligenza artificiale per il deep learning richiedono ingenti risorse di calcolo. Quando le organizzazioni implementano questi agenti on-premises, devono investire su un'infrastruttura costosa che non sia facilmente scalabile e riuscire a mantenerla.

Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che fornisce un facile accesso ai modelli di intelligenza artificiale generativa leader del settore, come Claude, Llama 2 e Amazon Titan, insieme a un'ampia gamma di funzionalità necessarie per creare applicazioni di intelligenza artificiale generativa.

Gli agenti Amazon Bedrock utilizzano il ragionamento di FM, API e dati per suddividere le richieste degli utenti, raccogliere informazioni pertinenti e completare le attività in modo efficiente. La creazione di un agente è semplice e veloce e si configura in pochi passaggi. Amazon Bedrock supporta:

• Conservazione della memoria per una perfetta continuità delle attività
• Collaborazione multiagente per creare più agenti specializzati sotto il coordinamento di un agente supervisore
• Amazon Bedrock Guardrails per sicurezza e affidabilità integrate.

AWS ha introdotto un toolkit open source con un catalogo crescente di agenti starter creati appositamente per casi d'uso nel settore sanitario e delle scienze della vita.

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. Aiuta le organizzazioni a modernizzare contemporaneamente centinaia di applicazioni mantenendo qualità e controllo.

Amazon Q Business è un assistente generativo basato sull'intelligenza artificiale progettato per aiutarti a trovare informazioni, ottenere informazioni e intraprendere azioni sul lavoro. Mette il potere della creazione di agenti di intelligenza artificiale nelle mani di ogni dipendente. Chiunque può utilizzarlo per creare app leggere di IA agentica che interagiscono con i comuni software aziendali e automatizzano le attività ripetitive.

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