Gli agenti di AI si sono evoluti da chatbot passivi a sistemi autonomi in grado di ragionare, utilizzare strumenti aziendali ed eseguire flussi di lavoro complessi.

Per sfruttare il loro enorme potenziale e passare da casi d'uso e prototipi sperimentali a sistemi solidi di livello aziendale che generano un ROI misurabile, è utile comprendere gli elementi costitutivi. Qui analizziamo i concetti fondamentali degli agenti di AI, tra cui:

• Modelli: il motore di ragionamento che l'agente utilizza per pensare
• Grounding: la knowledge base, che diventa il meccanismo per l'accuratezza fattuale e il recupero delle conoscenze
• Strumenti: funzionalità definite per l'esecuzione di attività, che determinano ciò che un agente può fare
• Architettura dei dati: dove l'agente archivia la memoria e i dati
• Orchestrazione: come l'agente pianifica e collega tutte le parti in un'attività in più fasi
• Runtime: dove l'agente risiede ed esegue su larga scala

La credibilità e l'utilità di un agente dipendono dalla sua capacità di fornire risposte accurate e affidabili basate su fatti verificabili. È qui che entra in gioco la fondatezza. Trasforma gli agenti in veri e propri automatori di flussi di lavoro, profondamente e accuratamente basati sui dati aziendali.

Quando si tratta di fondamento, ci sono tre livelli da considerare.

La credibilità di un agente è legata alla sua capacità di fornire risposte basate su fatti verificabili. La generazione aumentata dal recupero (RAG) collega un agente a una fonte di dati verificabili in tempo reale, garantendo che l'agente agisca sulla base della verità, non di un'allucinazione.

Questo semplice processo di recupero e generazione può essere applicato a testo, immagini e altri tipi di dati. Consente ricerche rapidissime di set di dati di grandi dimensioni, portando a decisioni tempestive e reattive.

Tuttavia, sebbene la RAG aiuti a rispondere alle domande, non è sufficiente per le query complesse che richiedono una comprensione più approfondita delle relazioni tra i punti dati.

GraphRAG arricchisce il grounding comprendendo le relazioni esplicite tra i punti dati in un grafo di conoscenza e recuperando dati contestuali che riflettono meglio le sue interconnessioni con altre origini dati. Invece di limitarsi a trovare corrispondenze tra frasi simili, il tuo agente comprende come si relazionano i concetti.

È importante sottolineare che i grafi di conoscenza ti danno il controllo diretto sulla logica aziendale. Mentre il RAG standard si basa su pattern generati dal modello, un Knowledge Graph consente di definire e gestire le relazioni specifiche tra le entità, garantendo che l'agente rispetti la tassonomia e le regole uniche della tua organizzazione. Per la massima affidabilità, le organizzazioni leader utilizzano un approccio ibrido, che combina l'ampio recupero della RAG standard con la precisione e il controllo di GraphRAG.

L'approccio più efficace al grounding è il RAG agentico, in cui l'agente non è più un destinatario passivo di informazioni, ma un partecipante attivo e ragionevole nel processo di recupero stesso. Con la RAG agentica, un agente può analizzare una query complessa, formulare un piano in più fasi ed eseguire più chiamate di strumenti in sequenza per trovare le migliori informazioni possibili. Non si tratta di una sostituzione della ricerca tradizionale, ma di un'aggiunta di ragionamenti avanzati all'infrastruttura RAG e del grafo della conoscenza esistenti per risolvere query multi-hop.

Questa capacità di percepire e ragionare su diversi tipi di dati trasforma l'agente da elaboratore di dati in uno strumento di risoluzione dei problemi che comprende e interagisce con il mondo in modo più completo. Consentendo all'agente di essere un partecipante attivo e in grado di ragionare, gli sviluppatori possono creare sistemi in grado di eseguire query complesse in più passaggi e attività a lungo termine che definiscono le funzionalità agentiche di nuova generazione.

Gli strumenti sono funzionalità definite che consentono a un agente di fare di più delle funzioni native del suo modello di ragionamento principale. Dall'esecuzione di un semplice calcolo interno all'interazione con sistemi esterni tramite chiamate API, gli strumenti colmano il divario tra il ragionamento dell'agente e la sua capacità di agire. Poiché il grounding è il modo principale in cui un agente recupera nuove informazioni, è tecnicamente lo strumento più fondamentale nel toolkit di un agente.

Gli strumenti possono includere:

• Funzioni e servizi interni: logica proprietaria o codice specializzato scritto dal tuo team per risolvere problemi specifici dell'azienda.
• API esterne: connessioni sicure a servizi di terze parti che consentono a un agente di eseguire attività nel mondo reale.
• Recupero e grounding dei dati: la capacità di eseguire query dinamiche sui database (incluso il passaggio dal linguaggio naturale a SQL), cercare archivi vettoriali o accedere alle knowledge base aziendali. Che si tratti di una semplice ricerca o di una complessa query di database, questi strumenti assicurano che le azioni dell'agente si basino su dati verificabili.
• Collaborazione tra agenti: nei sistemi più sofisticati, un agente può collaborare con un altro agente specializzato per risolvere un problema. Sebbene un agente possa essere utilizzato come "strumento" per un'attività specifica, i sistemi aziendali più potenti li trattano come collaboratori che coordinano in modo sicuro le azioni in diversi domini.

In qualità di funzione esecutiva dell'agente, l'orchestrazione è la chiave per creare sistemi sofisticati che automatizzano processi aziendali complessi. Consente di affrontare problemi che, in precedenza, non erano tecnicamente fattibili, sbloccando in definitiva una nuova classe di applicazioni ed esperienze utente.

Un pattern di orchestrazione comune ed efficace è ReAct (Reason + Action). Questo framework crea una sinergia tra le capacità di ragionamento e di azione dei modelli linguistici di grandi dimensioni e stabilisce un ciclo dinamico a più turni in cui il modello genera sia tracce di ragionamento (pensieri) sia azioni specifiche per l'attività in modo alternato.

Con ReAct, il ragionamento aiuta il modello a tenere traccia e aggiornare i piani d'azione, mentre le azioni raccolgono informazioni da strumenti esterni per informare il processo di ragionamento. Ecco come funziona:

1. Motivo: l'agente valuta l'obiettivo e lo stato attuale, formulando un'ipotesi sul passaggio migliore successivo e se è necessario uno strumento.
2. Azione: l'agente seleziona e richiama lo strumento appropriato.
3. Osserva: l'agente riceve l'output dallo strumento. Queste nuove informazioni vengono integrate nel contesto dell'agente e vengono utilizzate nel passaggio successivo del ciclo, ovvero il passaggio Motivo.

Per eseguire il deployment di un prototipo di agente funzionale in un ambiente di produzione su larga scala, è necessaria un'infrastruttura di runtime solida integrata con un sistema coeso di servizi per grounding, strumenti, memoria, sessioni e il resto. Ciò garantisce che i tuoi agenti possano operare all'interno di un ecosistema sicuro e ad alte prestazioni in grado di gestire le complesse esigenze di crescita aziendale globale.

Un ambiente di runtime di livello di produzione richiede:

Scalabilità: l'infrastruttura deve scalare automaticamente per gestire carichi variabili, da zero a milioni di richieste. Ciò include sia il bilanciamento del carico basato su richiesta sia la scalabilità automatica basata su risorse per gestire in modo efficiente le richieste di calcolo.

Sicurezza e controllo: la piattaforma deve fornire un ambiente di esecuzione sicuro, gestendo l'identità di utenti e agenti, le policy dell'organizzazione, i registri di strumenti e agenti, i controlli di accesso alla rete e i canali di comunicazione sicuri (come TLS) per proteggere l'agente e i dati a cui accede.

Affidabilità e osservabilità: il sistema deve includere meccanismi per la gestione degli errori e il monitoraggio continuo. Per il debug complesso, il runtime deve acquisire tracce di esecuzione ad alta fedeltà, ovvero una registrazione passo passo del ragionamento dell'agente e delle chiamate agli strumenti. In questo modo, viene esposta l'intera traiettoria di una decisione, consentendo ai team di rispondere in modo definitivo alla domanda "Perché?" in caso di errore imprevisto. Per una supervisione di alto livello, il sistema deve includere metriche per il completamento delle attività e il feedback degli utenti. L'automazione con simulazioni e valutazioni consente di avere fiducia prima e dopo il deployment in produzione.