Che cos'è un agente AI?

Come spiegato sopra, sebbene le funzionalità principali di un agente AI siano il ragionamento e l'azione (come descritto nel framework ReAct), nel tempo se ne sono sviluppate altre.

• Ragionamento: questo processo cognitivo fondamentale prevede l'uso della logica e delle informazioni disponibili per trarre conclusioni, fare inferenze e risolvere problemi. Gli agenti AI con potenti funzionalità di ragionamento possono analizzare i dati, identificare i pattern e prendere decisioni informate in base alle prove e al contesto.
• Azione: la funzionalità di agire o svolgere attività in base a decisioni, piani o input esterni è fondamentale per consentire agli agenti AI di interagire con il loro ambiente e raggiungere gli obiettivi. Ciò può includere azioni fisiche nel caso di AI incorporata o azioni digitali come l'invio di messaggi, l'aggiornamento dei dati o l'attivazione di altri processi.
• Osservazione: raccogliere informazioni sull'ambiente o sulla situazione attraverso la percezione o il rilevamento è essenziale perché gli agenti AI comprendano il contesto e prendano decisioni informate. Ciò può comportare varie forme di percezione, come visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale o analisi dei dati dei sensori.
• Pianificazione: sviluppare un piano strategico per raggiungere gli obiettivi è un aspetto fondamentale del comportamento intelligente. Gli agenti AI con funzionalità di pianificazione possono identificare i passaggi necessari, valutare le potenziali azioni e scegliere il corso d'azione migliore in base alle informazioni disponibili e ai risultati desiderati. Spesso questo comporta l'anticipazione di stati futuri e la considerazione di potenziali ostacoli.
• Collaborazione: lavorare in modo efficace con altre persone, che siano esseri umani o altri agenti AI, per raggiungere un obiettivo comune è sempre più importante in ambienti complessi e dinamici. La collaborazione richiede comunicazione, coordinamento e la capacità di comprendere e rispettare le prospettive degli altri.
• Autoperfezionamento: la capacità di autoperfezionamento e adattamento è un tratto distintivo dei sistemi AI avanzati. Gli agenti AI con funzionalità di autoperfezionamento possono imparare dall'esperienza, adattare il loro comportamento in base al feedback e migliorare continuamente le loro prestazioni e capacità nel tempo. Ciò può comportare tecniche di machine learning, algoritmi di ottimizzazione o altre forme di auto-modifica.

Gli assistenti AI sono agenti AI progettati come applicazioni o prodotti per collaborare direttamente con gli utenti ed eseguire attività comprendendo e rispondendo al linguaggio naturale e agli input umani. Possono ragionare e intervenire per conto degli utenti con la loro supervisione.

Gli assistenti AI sono spesso integrati nel prodotto in uso. Una caratteristica fondamentale è l'interazione tra l'assistente e l'utente attraverso i vari passaggi dell'attività. L'assistente risponde alle richieste o ai prompt dell'utente e può consigliare azioni, ma è l'utente a prendere le decisioni.

• Autonomia: gli agenti AI hanno il più alto grado di autonomia, sono in grado di operare e prendere decisioni in modo indipendente per raggiungere un obiettivo. Gli assistenti AI sono meno autonomi e richiedono l'input e le indicazioni dell'utente. I bot sono i meno autonomi, in quanto seguono di solito regole preprogrammate.
• Complessità: gli agenti AI sono progettati per gestire attività e workflow complessi, mentre gli assistenti AI e i bot sono più adatti per attività e interazioni più semplici.
• Apprendimento: gli agenti AI spesso utilizzano il machine learning per adattarsi e migliorare le loro prestazioni nel tempo. Gli assistenti AI possono avere alcune funzionalità di apprendimento, mentre i bot in genere hanno capacità di apprendimento limitate o assenti.

Ogni agente definisce il proprio ruolo, la propria personalità e il proprio stile di comunicazione, oltre a istruzioni specifiche e descrizioni degli strumenti disponibili. 

• Persona: una persona ben definita consente a un agente di mantenere un carattere coerente e di comportarsi in modo appropriato al ruolo assegnato, evolvendo man mano che l'agente acquisisce esperienza e interagisce con il suo ambiente.
• Memoria: l'agente è dotato in genere di memoria a breve termine, a lungo termine, di consenso e episodica. Memoria a breve termine per le interazioni immediate, memoria a lungo termine per i dati e le conversazioni storici, memoria episodica per le interazioni passate e memoria di consenso per le informazioni condivise tra gli agenti. L'agente può mantenere il contesto, imparare dalle esperienze e migliorare il rendimento richiamando interazioni passate e adattandosi a nuove situazioni.
• Strumenti: sono funzioni o risorse esterne che un agente può utilizzare per interagire con il suo ambiente e migliorare le sue capacità. Consentono agli agenti di svolgere attività complesse accedendo alle informazioni, manipolando i dati o controllando i sistemi esterni e possono essere classificati in base alla loro interfaccia utente, tra cui interfacce fisiche, grafiche e basate su programmi. L'apprendimento degli strumenti prevede l'insegnamento agli agenti di come utilizzare efficacemente questi strumenti comprendendo le loro funzionalità e il contesto in cui dovrebbero essere applicati.
• Modello: i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fungono da base per la creazione di agenti AI, fornendo loro la capacità di comprendere, ragionare e agire. Gli LLM fungono da "cervello" di un agente, consentendogli di elaborare e generare il linguaggio, mentre altre componenti facilitano il ragionamento e l'azione.

Gli agenti AI possono essere classificati in vari modi in base alle loro funzionalità, ai loro ruoli e agli ambienti. Ecco alcune categorie principali di agenti:

Esistono diverse definizioni di tipi e categorie di agenti. 

Un modo per categorizzare gli agenti è in base al modo in cui interagiscono con gli utenti. Alcuni agenti avviano una conversazione diretta, mentre altri operano in background, eseguendo attività senza un input utente diretto: 

• Partner interattivi (noti anche come agenti di superficie) - Ci aiutano con attività come assistenza clienti, sanità, istruzione e scoperta scientifica, fornendo un supporto personalizzato e intelligente. Gli agenti conversazionali includono interazioni con gli esseri umani sotto forma di domande e risposte, chiacchiere e conoscenze del mondo. Sono generalmente attivati dalle query degli utenti e soddisfano le query o le transazioni degli utenti.
• Processi in background autonomi (noti anche come agenti in background) - Lavorano dietro le quinte per automatizzare le attività di routine, analizzare i dati per ottenere informazioni, ottimizzare i processi per l'efficienza e identificare e risolvere in modo proattivo i potenziali problemi. Sono inclusi gli agenti per il workflow. Hanno un'interazione umana limitata o nulla e sono generalmente guidati da eventi e svolgono attività in coda o in catena.

• Agente singolo: opera in modo indipendente per raggiungere un obiettivo specifico. Utilizza strumenti e risorse esterni per svolgere le attività, migliorando le sue capacità funzionali in diversi ambienti. È più adatto ad attività ben definite che non richiedono la collaborazione con altri agenti AI. Può gestire solo un foundation model per l'elaborazione.
• Multi-agente: più agenti AI che collaborano o competono per raggiungere un obiettivo comune o obiettivi individuali. Questi sistemi sfruttano le diverse capacità e i ruoli dei singoli agenti per affrontare attività complesse. I sistemi multi-agente possono simulare comportamenti umani, come la comunicazione interpersonale, in scenari interattivi. Ogni agente può avere foundation model diversi che si adattano meglio alle sue esigenze.

Sebbene gli agenti AI offrano molti vantaggi, il loro utilizzo comporta anche alcune sfide:

Attività che richiedono una profonda empatia/intelligenza emotiva o che richiedono interazioni umane e dinamiche sociali complesse: gli agenti AI possono avere difficoltà con le emozioni umane più sfumate. Attività come la terapia, il lavoro sociale o la risoluzione dei conflitti richiedono un livello di comprensione emotiva e di empatia che attualmente manca all'AI. Possono avere difficoltà in situazioni sociali complesse che richiedono la comprensione di segnali non espressi.

Situazioni con un alto rischio etico: gli agenti AI possono prendere decisioni in base ai dati, ma mancano della bussola morale e del giudizio necessari per situazioni eticamente complesse. Ciò include aree come forze dell'ordine, assistenza sanitaria (diagnosi e trattamento) e processo decisionale giudiziario.   

Dominio con ambienti fisici imprevedibili: gli agenti AI possono avere difficoltà in ambienti fisici altamente dinamici e imprevedibili, in cui sono essenziali l'adattamento in tempo reale e complesse capacità motorie. Sono incluse attività come interventi chirurgici, alcuni tipi di lavori di costruzione e interventi di risposta alle calamità.

Applicazioni che richiedono molte risorse: lo sviluppo e il deployment di agenti AI sofisticati può essere costoso dal punto di vista computazionale e richiedere risorse significative, il che potrebbe renderli inadatti per progetti più piccoli o organizzazioni con budget limitati.

Gli agenti di AI, con la loro intrinseca necessità di una potenza di calcolo flessibile per gestire il ragionamento, la pianificazione e l'uso degli strumenti, possono essere un'ottima soluzione per Cloud Run. Questa piattaforma serverless completamente gestita ti consente di eseguire il deployment del codice del tuo agente, spesso inserito in un container, come servizio o job scalabile e affidabile. Questo approccio astrae la gestione dell'infrastruttura, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sul perfezionamento della logica dell'agente.

Cloud Run offre diverse funzionalità che supportano direttamente l'architettura e le esigenze di agenti AI sofisticati:

• Scalabilità ed efficienza in termini di costi: Cloud Run scala automaticamente il numero di istanze container per soddisfare la domanda di picco e, cosa fondamentale, può fare lo scale down fino a zero quando l'agente è inattivo. Ciò significa che paghi solo le risorse di computing esatte consumate durante l'esecuzione attiva dell'agente, il che lo rende conveniente per i carichi di lavoro intermittenti e orientati agli obiettivi.
• Orchestrazione e distribuzione dell'agente: la logica principale dell'agente, che gestisce le chiamate al modello, la selezione degli strumenti e il processo di ragionamento, viene eseguita come servizio Cloud Run. Questo servizio fornisce un endpoint HTTPS stabile, che rende l'agente facilmente accessibile tramite un'API per applicazioni rivolte agli utenti o per la comunicazione con altri agenti
• Agent-to-Agent (A2A): framework come Agent Development Kit (ADK) sono progettati per integrarsi perfettamente con Cloud Run per un facile deployment.

Sfruttando l'ambiente sicuro, con scalabilità automatica e flessibile di Cloud Run, le organizzazioni possono rendere operativi in modo efficiente sistemi complessi a singolo o multi-agente.