L'AI agentica è una forma avanzata di intelligenza artificiale incentrata sul processo decisionale e sull'azione autonomi. A differenza dell'AI tradizionale, che risponde principalmente ai comandi o analizza i dati, l'AI agentica può fissare obiettivi, pianificare ed eseguire attività con un intervento umano minimo. Questa tecnologia emergente ha il potenziale per rivoluzionare vari settori automatizzando processi complessi e ottimizzando i flussi di lavoro.
I sistemi di AI con agenti sono progettati per operare con un grado di autonomia più elevato. Funziona utilizzando agenti di AI, che sono essenzialmente entità autonome progettate per svolgere attività specifiche. Questa tecnologia si basa su diversi componenti chiave:
Vertex AI di Google Cloud fornisce una suite completa di strumenti per l'addestramento, la creazione e il deployment di modelli di AI, tra cui API preaddestrate per attività comuni e opzioni di addestramento personalizzate per casi d'uso avanzati. Vertex AI offre anche strumenti MLOps per gestire l'intero ciclo di vita del machine learning, dalla preparazione dei dati al monitoraggio del modello, che è fondamentale per lo sviluppo e il miglioramento continui dei sistemi di AI agentici.
Sebbene sia l'AI agentica che l'AI generativa siano forme di intelligenza artificiale e possano essere utilizzate insieme, hanno funzionalità distinte.
L'AI generativa, come suggerisce il nome, è incentrata sulla creazione di nuovi contenuti, come testo, immagini, codice o musica, in base ai prompt di input. L'LLM è al centro dell'AI generativa e il valore è generato da ciò che il modello può fare e da semplici estensioni delle funzionalità dell'LLM. Ad esempio, puoi generare o modificare contenuti e persino eseguire semplici chiamate di funzione e concatenare varie opzioni.
L'AI agentica è un sottoinsieme dell'AI generativa incentrato sull'orchestrazione e l'esecuzione di agenti che utilizzano gli LLM come "cervello" per eseguire azioni attraverso strumenti. L'AI agentica va oltre la creazione di contenuti e la chiamata di funzioni, eseguendo azioni nei sistemi sottostanti per raggiungere obiettivi di livello superiore.
Ad esempio, l'AI generativa potrebbe essere utilizzata per creare materiali di marketing, mentre l'AI agentica potrebbe essere utilizzata per distribuire questi materiali, monitorarne le prestazioni e adeguare automaticamente la strategia di marketing in base ai risultati. In questo modo, l'AI agentica può utilizzare l'AI generativa come strumento per raggiungere i propri obiettivi.
Sebbene i termini "AI agentica" e "agenti AI" siano spesso usati insieme, esiste una sottile differenza. Gli agenti di AI sono gli elementi costitutivi dell'AI agentica. Pensa agli agenti di AI come a singoli strumenti in una cassetta degli attrezzi, mentre l'AI agentica è l'uso coordinato di questi strumenti per costruire un'intera casa.
Mentre un agente AI potrebbe concentrarsi su un'attività specifica, l'AI agentica impiega più agenti per gestire flussi di lavoro complessi. L'AI agentica funge da sistema generale che coordina e gestisce questi agenti per raggiungere obiettivi più ampi.
L'AI agentica viene applicata in vari settori per automatizzare le attività e ottimizzare i processi. Ecco alcuni esempi:
Assistenza clienti
L'AI agentica può consentire agli agenti umani di affrontare problemi più complessi gestendo le richieste dei clienti, risolvendo i problemi e fornendo assistenza personalizzata.
Gestione della catena di fornitura
Analizzando i dati provenienti da diverse fonti, come vendite, inventario e spedizioni, l'AI agentica può ottimizzare le catene di fornitura, prevedere la domanda e automatizzare la logistica.
Sanità
Medici e ricercatori possono utilizzare l'AI agentica per la diagnosi, la pianificazione del trattamento e la scoperta di farmaci analizzando cartelle cliniche, documenti di ricerca e sperimentazioni cliniche.
Servizi finanziari
L'AI agentica può aiutare ad automatizzare il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio e le strategie di investimento analizzando i dati di mercato, il comportamento dei clienti e i bilanci.
Sviluppo di software
Automatizzando la generazione, il debug e il test del codice, l'AI basata su agenti può contribuire ad accelerare il ciclo di sviluppo e a migliorare la qualità del codice.
L'implementazione dell'AI agentica in un'azienda richiede un'attenta considerazione. Ecco alcuni fattori chiave da tenere in considerazione:
Le aziende dovrebbero valutare attentamente le proprie esigenze e risorse prima di implementare l'AI agentica. Dovrebbero anche essere preparate a investire nell'infrastruttura, nelle competenze e nella formazione necessarie per garantire l'adozione di successo di questa tecnologia.
Esistono vari prodotti e servizi Google Cloud che possono essere utilizzati per incorporare l'AI agentica nella tua attività.