Cosa sono e come funzionano gli agenti AI?

Un agente AI è un sistema di intelligenza artificiale capace di interagire con l’ambiente circostante, elaborare informazioni e prendere decisioni in autonomia per il raggiungimento di un obiettivo. A differenza delle AI tradizionali, gli agenti AI rappresentano una vera e propria svolta grazie all’integrazione di tecnologie avanzate che li rendono capaci di interagire e apprendere in modo autonomo.

Uno degli elementi chiave che caratterizza gli agenti AI è l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Grazie a questa tecnologia, gli AI agents hanno la capacità di comprendere, analizzare e generare testi in modo sempre più naturale e prossimo al linguaggio umano.

Oltre all’NLP, gli agenti AI si basano anche su tecniche di apprendimento automatico (Machine Learning) grazie alle quali possono evolversi in totale autonomia, senza dover essere riprogrammati. Attraverso questi modelli, sono anche in grado di analizzare grandi quantità di dati, individuando pattern e offrendo risposte sempre più precise nel tempo.

Un ultimo aspetto fondamentale, infine, riguarda l’apprendimento per rinforzo tramite il quale gli agenti AI riescono ad apprendere tramite esperienza, migliorando le proprie abilità di risposta in base a un sistema di premi e penalità. Un esempio pratico per comprendere meglio quanto appena spiegato riguarda il settore della robotica. I robot imparano a muoversi, manipolare oggetti e portare a termine compiti complessi migliorando la qualità delle proprie azioni nel tempo.

Grazie alle tecnologie di base appena descritte, gli agenti AI non si limitano semplicemente a rispondere a degli input, ma appaiono come degli assistenti progettati per interagire con l’ambiente in cui vengono implementati e capaci di adattarsi a nuove situazioni.

Ci sono diverse tipologie di agenti AI, come ad esempio:

• agenti riflessivi che rispondono a stimoli secondo una logica di condizione-azione;
• agenti basati su modello che, condizionati dall’ambiente interno, memorizzano delle informazioni grazie alle quali migliorano il proprio processo decisionale futuro;
• agenti basati su obiettivi che agiscono e compiono le azioni migliori per raggiungere, appunto, un determinato obiettivo;
• agenti basati su utilità, sono simili a quelli appena descritti, ma agiscono adottando la strategia che può portarli ad ottenere il massimo vantaggio, bilanciando rischi e benefici;
• agenti di apprendimento che imparano dall’esperienza e che, quindi, sono in grado di migliorare le proprie prestazioni nel tempo.

Come funzionano gli agenti AI?

Gli agenti AI operano attraverso un ciclo continuo di percezione, decisione e azione. Di norma, questi vengono programmati per seguire un processo operativo specifico per portare a termine le attività da svolgere.Prima di tutto, quindi, dobbiamo fornire all’agente l’obiettivo da raggiungere. In questa prima fase, infatti, inizierà raccogliendo dati e informazioni provenienti da varie fonti, così da comprendere al meglio il contesto delle richieste degli utenti.

Dopodiché, avendo alla base dei modelli di apprendimento automatico, l’agente AI sarà in grado di prendere decisioni ottimali rispetto alla richiesta dell’utente, basandosi sulle interazioni passate e sul contesto attuale in cui sta operando.

Dopo aver preso una decisione, l’agente passa all’azione: di norma questa dipende dalla richiesta primaria fatta dall’utente, quindi può riguardare un’ampia gamma di attività.

Gli agenti AI scompongono l’attività principale in piccole sotto-attività, pianificando le mosse migliori per raggiungere l’obiettivo principale. Oltre ciò, è sicuramente interessante ricordare che grazie a delle tecniche di apprendimento continuo, questi AI agents riescono a mantenere livelli di efficacia elevati anche in contesti mutevoli.

Quali sono i vantaggi degli agenti AI?

L’adozione degli agenti AI per migliorare il proprio workflow o per automatizzare determinate attività porta sicuramente numerosi vantaggi. Tra l’altro, numerose aziende hanno già scelto di integrare questi agenti per svolgere diverse attività legate, ad esempio, al servizio clienti o per effettuare analisi finanziarie più approfondite e dettagliate.

Ecco quali sono i benefici chiave legati all’uso di agenti AI:

• automazione di attività ripetitive e/o complesse, migliorando l’efficienza operativa e consentendo al team di concentrarsi su compiti più strategici o creativi;
• riduzione dei costi legati ad inefficienze interne e processi manuali;
• esperienza cliente migliorata grazie a sistemi in grado di operare 24/7, fornendo risposte esaustive e rapide, oltre alla possibilità di poter offrire esperienze su misura e adattare contenti e prodotti alla propria audience;
• migliore gestione dati e capacità predittiva sfruttando programmi che possiedono la capacità di elaborare un quantitativo enorme di dati e di individuare pattern e tendenze utili per la presa di decisioni strategiche, possono portare all’ottimizzazione della supply chain o alla possibilità di prevedere guasti in ambito industriale.

Il principale vantaggio riguarda sicuramente l’innovazione e le nuove opportunità di business. Infatti, i nuovi agenti AI stanno trasformando numerosi settori, aprendo la strada a nuovi modelli di business e a nuovi modi di organizzare il lavoro.

Com’è strutturata l’architettura di un agente AI?

L'architettura di un agente AI rappresenta la struttura fondamentale che ne definisce il funzionamento.

Un'architettura ben progettata comprende i seguenti componenti essenziali:

• Sistema di percezione: raccoglie dati dall'ambiente attraverso vari canali (testo, immagini, sensori, API, database) e li prepara per l'elaborazione.
• Sistema di elaborazione: il "cervello" dell'agente, che può includere dei modelli di comprensione (per interpretare gli input), una memoria (a breve e lungo termine), il processo di ragionamento (per prendere decisioni basate su input e conoscenze)e la pianificazione (per determinare sequenze di azioni).
• Sistema decisionale: stabilisce le priorità e seleziona le azioni da intraprendere in base agli obiettivi dell'agente e al contesto.
• Sistema di azione: esegue le decisioni prese, interagendo con l'ambiente esterno attraverso risposte, comandi API, controlli fisici o altri mezzi.
• Sistema di apprendimento: permette all'agente di migliorare nel tempo, attraverso feedback diretto dagli utenti, monitoraggio delle prestazioni e aggiornamento continuo dei modelli.

Come implementare un agente AI

L'implementazione di un agente AI richiede un approccio metodico e iterativo.

Descriviamo qui i passaggi principali:

• Definizione degli obiettivi e requisiti, identificando l’obiettivo specifico dell’agente, stabilendo i parametri di successo per poi definire il dominio di conoscenza necessario.
• Progettazione dell'architettura con la selezione del tipo di agente più appropriato.
• Selezione delle tecnologie, selezionando i modelli di base (foundation models) più appropriati, con la conseguente identificazione di API e servizi da integrare.
• Acquisizione e preparazione dei dati, raccogliendo dati pertinenti al dominio e creando set di addestramento rappresentativi.
• Sviluppo e addestramento, come processo fondamentale per far sì che l'agente operi come previsto.
• Integrazione e orchestrazione, cioè la connessione dell’agente con sistemi e/o servizi esterni, implementando meccanismi di sicurezza e privacy e stabilendo flussi di lavoro completi.
• Test e valutazione, cioè il processo di verifica della precisione e dell’efficacia delle risposte, con la valutazione delle prestazioni rispetto agli obiettivi.
• Deployment e monitoraggio con la distribuzione dell’agente di produzione e la raccolta delle metriche di performance.
• Miglioramento continuo, quindi l’analisi di feedback e interazioni, con l’eventuale implementazione di nuove funzionalità in base alle esigenze.
• Governance e manutenzione per gestire nuove versioni e/o aggiornamenti, ottimizzando costi e risorse.

In breve: un'implementazione efficace richiede spesso un approccio iterativo, partendo da un prototipo semplice e aggiungendo gradualmente complessità e funzionalità in base ai risultati ottenuti e al feedback degli utenti.

Conclusioni

Per le aziende che fanno dell’innovazione uno dei propri valori principali, gli agenti AI rappresenteranno un vero e proprio punto di svolta, supportando a 360° i dipendenti nello svolgimento delle loro attività e aiutandoli nel raggiungimento di specifici obiettivi.

Sebbene per molti siano ancora poco noti, gli Agent AI sono già diventati parte integrante del processo di digital transformation di molteplici realtà aziendali, rivelandosi degli assistenti ideali per migliorare i processi decisionali in azienda e incrementare i livelli di produttività.

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