Agenti AI: cosa sono, come funzionano, come usarli

Gli agenti AI sono sistemi autonomi intelligenti alimentati dall’intelligenza artificiale (AI) e progettati per eseguire compiti specifici in modo indipendente, senza necessità di intervento umano.

Questi agenti intelligenti sono in grado di gestire conversazioni, prendere decisioni informate e intraprendere azioni mirate per raggiungere obiettivi specifici.

Questa capacità permette alle organizzazioni di aumentare la produttività delegando compiti ripetitivi a questi agenti AI, liberando così le risorse per attività più complesse.

Come funzionano gli agenti AI?

Gli agenti AI utilizzano tipicamente il machine learning (ML) e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per affrontare una gamma di attività, dalle semplici domande alla risoluzione di problemi complessi.

A differenza dell’AI tradizionale, gli agenti AI possono autoapprendere e migliorare continuamente le loro prestazioni. Seguono un ciclo generale di percezione, ragionamento e azione. Il flusso di lavoro definisce tipicamente l’obiettivo basato sull’input dell’utente, lo suddivide in sottocompiti più piccoli e esegue i compiti utilizzando la base di conoscenze e gli strumenti disponibili.

Ecco una suddivisione di come operano gli agenti AI:

1. Definire gli obiettivi. Il processo inizia quando un agente autonomo AI riceve istruzioni o obiettivi precisi da un utente, che fungono da pietra angolare per le azioni successive dell’agente.
2. Raccogliere e processare dati. Un agente AI raccoglie istruzioni e scopre e processa dati tramite vari sensori, input o fonti di dati. Ad esempio, un’auto autonoma utilizza sensori per raccogliere dati sulla strada, sul traffico e sugli ostacoli, mentre un chatbot AI raccoglie domande degli utenti.
3. Processare i task. L’agente AI scompone l’obiettivo in compiti più piccoli e attuabili per garantire un’esecuzione efficiente ed efficace.
4. Eseguire i task. Questa fase coinvolge l’esecuzione dei compiti, dove l’agente utilizza vari strumenti e tecniche, inclusi modelli LLM, per automatizzare i compiti e gestire attività cognitive complesse.
5. Richiedere feedback esterni. Una volta eseguito un task, viene rimosso dalla lista e l’agente passa al compito successivo. Per valutare il raggiungimento dell’obiettivo finale, l’agente cerca feedback esterni e rivede i propri registri. Durante questo processo, ulteriori compiti possono essere generati ed eseguiti per raggiungere il risultato desiderato.

Differenza tra agenti AI, chatbot e AI generativa

Gli agenti AI, l’AI generativa e i chatbot sono tutte forme di AI progettate per assistere gli utenti. Tuttavia, differiscono significativamente nelle loro capacità, complessità e applicazioni nel mondo reale. Le caratteristiche chiave e le distinzioni tra agenti AI, chatbot tradizionali non agenti e AI generativa includono quanto segue:

Agenti AI

• Funzionalità. Gli agenti AI sono sistemi avanzati capaci di eseguire e adattarsi a una vasta gamma di compiti in modo autonomo. Sono progettati per aumentare le capacità umane e possono operare in vari domini, non solo nel servizio clienti.
• Complessità. I sistemi AI agentici richiedono una tecnologia più sofisticata, incluso ML e NLP, per comprendere il contesto ed eseguire compiti in modo efficace. Poiché possono apprendere dalle interazioni e migliorare nel tempo, sono tipicamente adatti per applicazioni più complesse.
• Esperienza utente. Gli agenti AI sono sistemi conversazionali che offrono un’esperienza utente dinamica e coinvolgente gestendo conversazioni e offrendo risposte personalizzate basate sul comportamento e sulle preferenze dell’utente. Possono apprendere e rispondere agli umani in modo più naturale.
• Costi. Impostare e gestire agenti AI può richiedere un investimento iniziale maggiore e un team qualificato per gestire le loro capacità di apprendimento e operative. Ad esempio, ciò include tipicamente l’acquisto o lo sviluppo di LLM, l’acquisizione dell’hardware necessario e l’integrazione del sistema nell’infrastruttura esistente. Poiché i sistemi AI agentici necessitano di grandi quantità di dati di qualità per l’addestramento e il miglioramento dei risultati, i costi aggiuntivi possono includere la raccolta, l’archiviazione e l’elaborazione dei dati.

Chatbot

• Funzionalità. I chatbot sono tipicamente limitati a script predefiniti e alberi decisionali. Eccellono nel gestire semplici domande e fornire informazioni di base, come le FAQ, ma le loro interazioni sono spesso lineari e mancano della profondità e dell’adattabilità degli agenti AI.
• Complessità. I chatbot sono più semplici da eseguire, ma operano su un insieme predefinito di regole e mancano della comprensione intuitiva del linguaggio umano. Sono ottimi per gestire compiti semplici ma possono avere difficoltà con domande complesse o inaspettate.
• Esperienza utente. Le interazioni con i chatbot possono spesso sembrare rigide a causa della loro natura basata su script. Questo può portare anche a esperienze meno soddisfacenti quando gli utenti pongono domande al di fuori dell’ambito definito.
• Costi. I chatbot sono generalmente più facili ed economici da implementare, rendendoli una facile scelta per le aziende con risorse tecniche limitate.

AI generativa

• Funzionalità. L’AI generativa si concentra sulla generazione di nuove informazioni piuttosto che rispondere a domande degli utenti o eseguire compiti in modo autonomo. Questo include la generazione di testo, immagini, musica e opere d’arte utilizzando modelli addestrati su vasti dataset.
• Complessità. I modelli AI generativi, come OpenAI ChatGPT, spesso utilizzano tecniche di deep learning e grandi set di dati per apprendere modelli e generare output. Questo richiede risorse computazionali significative e processi di addestramento sofisticati, rendendoli intrinsecamente più complessi.
• Esperienza utente. L’AI generativa offre un’esperienza altamente interattiva, permettendo agli utenti di partecipare a conversazioni dinamiche che possono adattarsi ai loro input. Ad esempio, gli utenti possono porre domande aperte e ricevere risposte dettagliate e contestualmente pertinenti.
• Costi. L’investimento richiesto per l’AI generativa può essere significativo. Addestrare modelli AI generativi, come quelli basati su LLM, può costare milioni. Ciò include costi relativi all’acquisizione dei dati, risorse computazionali e manutenzione continua.

Come possono essere utilizzati gli agenti AI?

Gli agenti AI sono utilizzati in vari settori per migliorare i processi e automatizzare i compiti. Ecco alcuni esempi di casi d’uso degli agenti AI:

• Assistenza clienti. Grazie alle loro distinte capacità, come gestire le richieste, occuparsi dei rimborsi e fornire supporto tecnico avanzato, gli agenti AI stanno sempre più sostituendo i tradizionali chatbot di servizio clienti. Gli agenti AI permettono alle aziende di offrire assistenza continua senza intervento umano, migliorando la soddisfazione del cliente e riducendo i costi operativi. Possono anche essere integrati in app e siti web per fungere da assistenti AI virtuali per migliorare l’esperienza del cliente.
• Finanza. Gli agenti AI stanno trasformando l’industria finanziaria automatizzando compiti di routine come la valutazione del rischio e l’elaborazione delle transazioni. Analizzando vasti set di dati, questi agenti forniscono dati preziosi che aiutano a guidare le decisioni strategiche delle operazioni finanziarie.
• Sanità. Gli agenti AI possono gestire e razionalizzare i compiti legati alla sanità, come rispondere a domande, programmare appuntamenti, rivedere assicurazioni, generare report medici e approvare richieste di assistenza. Accelerano anche la scoperta di farmaci analizzando dati biologici e prevedendo l’efficacia di nuovi farmaci. Inoltre, gli agenti AI possono personalizzare piani di trattamento, gestire i record e abbinare i pazienti a studi clinici, il che permette ai fornitori di offrire una migliore assistenza e migliorare i risultati. I sistemi multiagente sono particolarmente efficaci per risolvere problemi negli ambienti sanitari.
• Produzione. Gli agenti AI possono razionalizzare i processi produttivi automatizzando compiti come il controllo qualità, la manutenzione predittiva e l’ottimizzazione della catena di approvvigionamento. Ad esempio, gli agenti AI possono analizzare dati in tempo reale per identificare potenziali problemi, ottimizzare i programmi di produzione e migliorare la qualità del prodotto.
• Assicurazioni. Nel settore assicurativo, gli agenti AI sono tipicamente utilizzati per automatizzare compiti come l’elaborazione dei reclami, la valutazione dei rischi e la gestione delle richieste dei clienti. Analizzando grandi volumi di dati, questi agenti possono fornire raccomandazioni personalizzate delle polizze, rilevare frodi e razionalizzare i processi amministrativi.
• Automazione processi aziendali. Gli agenti AI possono automatizzare i processi aziendali di routine, permettendo ai dipendenti di concentrarsi su compiti a più alto valore. Ad esempio, questi agenti possono automatizzare l’inserimento dei dati, la programmazione e altri compiti ripetitivi e amministrativi per razionalizzare le operazioni e aumentare la produttività.

Vantaggi e limitazioni

Gli agenti AI hanno numerosi vantaggi e alcune limitazioni. Bilanciare vantaggi e svantaggi è essenziale per le organizzazioni che cercano di utilizzarli in modo efficace.

Vantaggi degli agenti AI

• Aumento dell’efficienza. Gli agenti AI automatizzano compiti ripetitivi come rispondere alle domande dei clienti, programmare appuntamenti o elaborare reclami. Questo fornisce automazione dei flussi di lavoro e libera i lavoratori umani per concentrarsi su compiti più complessi.
• Miglioramento del processo decisionale. Gli agenti alimentati dall’AI utilizzano algoritmi di ML per analizzare rapidamente grandi quantità di dati, fornendo intuizioni preziose che aiutano le aziende a prendere decisioni informate.
• Accuratezza. Gli agenti AI riducono l’errore umano e migliorano l’accuratezza dei compiti seguendo regole predefinite e apprendendo da grandi set di dati che minimizzano gli errori umani. Inoltre, analizzando modelli e prendendo decisioni basate sui dati, migliorano l’accuratezza di certi compiti, come l’inserimento dei dati, la diagnostica e l’analisi finanziaria.
• Personalizzazione. Gli agenti AI offrono esperienze personalizzate analizzando le preferenze e i comportamenti individuali. Ad esempio, gli agenti AI possono fornire raccomandazioni su misura nel commercio al dettaglio e piani di trattamento personalizzati nella sanità.
• Risposte di qualità. Gli agenti AI forniscono risposte più complete, accurate e personalizzate rispetto ai modelli AI tradizionali, migliorando notevolmente l’esperienza utente. Ciò avviene mediante la collaborazione con altri agenti, l’utilizzo di strumenti esterni e l’apprendimento derivato dalle loro interazioni. È importante sottolineare che tali comportamenti emergono naturalmente e non sono pre-programmati.
• Apprendimento. Molti agenti AI possono apprendere e adattarsi nel tempo per migliorare le loro prestazioni basandosi sul feedback e sui nuovi dati, il che porta a risultati migliori.

Limitazioni degli agenti AI

• Comprensione limitata. La maggior parte degli agenti AI si basa su regole predefinite, limitandone la capacità di gestire situazioni complesse o sfumate che richiedono una comprensione più profonda del contesto.
• Problemi di adattabilità. Sebbene alcuni agenti AI possano apprendere e adattarsi, la loro adattabilità è spesso limitata a specifici ambienti o compiti, poiché potrebbero avere difficoltà in situazioni dinamiche o imprevedibili.
• Questioni etiche. I modelli di deep learning possono talvolta produrre risultati distorti o inaccurati. La supervisione umana è essenziale per salvaguardare l’output degli agenti AI e mitigare questi rischi, garantendo risposte eque e corrette.
• Costi iniziali. Sebbene gli agenti AI possano portare a risparmi a lungo termine, l’investimento iniziale nella tecnologia e nella formazione degli agenti AI può essere significativo, il che può scoraggiare alcune organizzazioni dall’adottarli.
• Cicli di feedback infiniti. Gli agenti AI possono incontrare il problema dei cicli di feedback infiniti, dove le azioni di un agente possono inavvertitamente innescare una reazione a catena che ritorna all’azione originale, creando un ciclo senza fine. Ad esempio, un agente AI progettato per ottimizzare un sistema potrebbe eseguire una modifica che peggiora le prestazioni anziché migliorare, portando a una serie di aggiustamenti che non fanno altro che peggiorare il problema.
• Sicurezza e privacy. I dati utilizzati dagli agenti AI spesso coinvolgono informazioni personali o aziendali sensibili, il che può sollevare preoccupazioni riguardo a violazioni dei dati, uso improprio e violazioni della privacy.

I diversi tipi di agenti AI

Gli agenti AI possono essere classificati in vari tipi basati sulle loro caratteristiche, funzionalità e la complessità dei compiti che possono gestire. I tipi comuni di agenti AI includono i seguenti:

• Agenti con riflessi semplici. Questi sono i tipi di agenti più semplici che operano su un insieme di regole predefinite e non possiedono alcuna memoria o capacità di apprendere dalle esperienze passate. Rispondono a stimoli specifici nel loro ambiente e prendono decisioni basate esclusivamente sulla situazione attuale. Per questa ragione, sono più adatti a compiti semplici e lineari.
• Agenti con riflessi basati su modelli. A differenza degli agenti riflessi semplici, gli agenti riflessi basati su modelli mantengono uno stato interno che riflette la situazione corrente dell’ambiente, permettendo loro di prendere decisioni informate prendendo in considerazione sia gli input attuali che quelli passati e adattandosi ai cambiamenti.
• Agenti basati su obiettivi. Conosciuti anche come agenti basati su regole, questi sistemi AI hanno capacità di ragionamento avanzate. Oltre a valutare i dati ambientali, confrontano anche diversi approcci per ottenere il risultato desiderato. Gli agenti basati su obiettivi scelgono sempre il percorso più efficiente e sono ben adatti per compiti complessi come le applicazioni NLP e di robotica.
• Agenti basati su utilità. Questi agenti utilizzano funzioni di utilità per prendere decisioni. Perseguono obiettivi e danno priorità ai risultati basati sul loro valore percepito. Valutando la desiderabilità di diversi stati, scelgono azioni che massimizzano l’utilità complessiva, rendendoli adatti a ambienti complessi dove i compromessi sono inevitabili.
• Agenti di apprendimento. Questi agenti migliorano le loro prestazioni nel tempo apprendendo dall’esperienza e dalle interazioni passate. Usano tecniche di ML per adattarsi a nuove situazioni, affinare i loro processi decisionali e diventare più efficaci nel completare i compiti. Ad esempio, un assistente virtuale può migliorare il suo servizio imparando di più sulle preferenze di un cliente.
• Agenti gerarchici. Questi agenti seguono una struttura gerarchica, dove agenti AI di livello superiore programmano e dirigono agenti di livello inferiore per lavorare verso un obiettivo condiviso. Questa configurazione permette alle aziende di scomporre processi complessi e a più fasi in compiti più semplici, con ogni agente AI che si concentra su un insieme specifico di responsabilità.

Il decalogo per una implementazione efficace

Impostare efficacemente gli agenti AI richiede un approccio strategico che consideri vari fattori. I seguenti passaggi chiave possono aiutare a garantire una corretta esecuzione degli agenti AI:

1. Definire obiettivi chiari. Prima di impostare gli agenti AI, le aziende dovrebbero iniziare identificando gli obiettivi specifici che vogliono che l’agente AI raggiunga. Che si tratti di automatizzare i flussi di lavoro, migliorare il servizio clienti o migliorare il processo decisionale, avere obiettivi chiari guida lo sviluppo e la distribuzione degli agenti AI.
2. Raccogliere e preparare i dati. Gli agenti AI si basano su dati strutturati e non strutturati per funzionare efficacemente. Pertanto, le organizzazioni devono garantire di avere accesso a dati di alta qualità che possano fornire contesto per i compiti dell’agente AI. Senza una robusta data strategy è difficile raggiungere gli obiettivi.
3. Selezionare il tipo di agente. Le organizzazioni che cercano di costruire un agente AI dovrebbero scegliere il tipo più adatto alle loro esigenze. Ad esempio, un agente con riflessi semplici potrebbe essere sufficiente per domande di routine dei clienti, mentre compiti più complessi che richiedono adattabilità e apprendimento trarrebbero beneficio da un agente basato su obiettivi o di apprendimento.
4. Integrare i sistemi esistenti. Quando si costruisce un agente AI, è centrale l’integrazione con i sistemi esistenti (CRM, ERP, applicativi custom). Questa integrazione permette all’agente AI di accedere ai dati pertinenti e fornire un miglior supporto agli utenti.
5. Organizzare il team di sviluppo. Il passo successivo è organizzare un team di sviluppo AI responsabile della raccolta dei dati per addestrare l’agente AI. La scelta dei linguaggi di programmazione, delle piattaforme e delle altre tecnologie dipenderà dalle competenze e dall’esperienza del team. Ingegneri ML, data scientist, ingegneri DevOps, specialisti UX sono alcuni dei ruoli che dovrebbero far parte del team di sviluppo.
6. Selezionare strumenti e tecnologie. È importante scegliere lo stack tecnologico corretto. Questo può includere la selezione delle tecnologie appropriate, come i framework ML, linguaggi di programmazione come Python e Java e strumenti AI per l’elaborazione dei dati e la costruzione dei modelli.
7. Progettare l’agente AI. L’architettura dell’agente dovrebbe definire come interagirà con gli utenti, accedere ai dati e eseguire vari compiti. Per agenti più complessi, ciò può comportare la creazione di una struttura gerarchica in cui gli agenti di livello superiore gestiscono e dirigono gli agenti di livello inferiore.
8. Addestrare l’agente AI. Questo passaggio implica l’uso dei dati raccolti per addestrare l’agente AI. Richiede l’alimentazione di dati nei modelli di ML, permettendo all’agente di apprendere modelli, fare previsioni e affinare le proprie capacità decisionali.
9. Testare e distribuire l’agente AI. L’agente dovrebbe essere testato a fondo in un ambiente controllato per valutarne le prestazioni in vari scenari. I test iterativi aiutano a identificare e affrontare i problemi. Una volta completamente addestrato e testato, l’agente può essere distribuito nel suo ambiente previsto, come un sito web o un sistema di supporto clienti.
10. Monitorare e migliorare l’agente. Infine, è fondamentale monitorare continuamente le prestazioni dell’agente AI, raccogliere feedback e analizzare i suoi risultati. Questi dati dovrebbero essere utilizzati per apportare miglioramenti e aggiornamenti, garantendo che l’agente si adatti ai cambiamenti nel comportamento degli utenti e nell’ambiente aziendale.

I tool per la costruzione di agenti AI

Numerose piattaforme e strumenti di fornitori sono disponibili per costruire agenti AI, inclusi i seguenti:

• AgentGPT. AgentGPT permette agli utenti di creare, configurare e distribuire agenti AI autonomi direttamente nel loro browser senza richiedere conoscenze di programmazione estese. Basata sui modelli GPT-3.5 e GPT-4 di OpenAI, la piattaforma utilizza le avanzate capacità dei modelli per generare testo simile a quello umano e eseguire autonomamente una gamma di compiti.
• Amazon SageMaker. Il servizio SageMaker fornisce a sviluppatori e data scientist strumenti per costruire, addestrare e distribuire modelli ML, inclusi agenti AI in un ambiente pronto per la produzione. Offre anche algoritmi ML personalizzabili e infrastruttura per la scalabilità.
• Google Cloud Vertex AI. Il Vertex AI Agent Builder, che fa parte della piattaforma Google Cloud Vertex AI, aiuta a semplificare il processo di creazione di agenti autonomi e intelligenti, permettendo sia agli utenti tecnici sia a quelli non tecnici di costruirli.
• LangChain. LangChain è una libreria progettata per Python, JavaScript e TypeScript che facilita la prototipazione rapida di applicazioni alimentate da LLM. Permette agli sviluppatori di concatenare diversi compiti di LLM, essenziali per costruire agenti AI complessi.
• Microsoft AutoGen. Il framework open source AutoGen aiuta a semplificare il processo di costruzione e gestione di agenti AI, permettendo loro di collaborare e eseguire compiti autonomamente o con supervisione umana. Attraverso AutoGen, più agenti AI possono lavorare insieme per risolvere compiti complessi. Può anche utilizzare potenti modelli linguistici come GPT-4 per migliorare le capacità dell’agente.
• Salesforce Agentforce. La piattaforma Agentforce è progettata per creare e distribuire agenti AI autonomi che possono supportare gli utenti in varie funzioni aziendali, inclusi vendite, servizi, marketing e commercio. Il low-code Agent Builder della piattaforma aiuta gli utenti a definire e personalizzare gli agenti AI utilizzando query in linguaggio naturale