Agent AI: cosa sono e perché cambieranno il nostro futuro.

TL;DR

Gli Agenti AI sono sistemi software capaci di percepire il loro ambiente e agire autonomamente per raggiungere obiettivi specifici, utilizzando dati raccolti dal contesto circostante per prendere decisioni intelligenti. Essi si basano su tre componenti principali: percezione, cognizione, e azione, ed esistono varie suite online che permettono la creazione di agenti AI senza competenze avanzate in programmazione o machine learning [[file]]

1. Introduzione agli Agenti AI

Gli Agenti AI sono sistemi software progettati per percepire il loro ambiente e agire in modo autonomo per raggiungere obiettivi specifici 7. Questi agenti utilizzano dati raccolti dal contesto circostante per prendere decisioni intelligenti e adattarsi dinamicamente alle situazioni.

L’evoluzione degli Agenti AI ha avuto inizio con lo sviluppo di meccanismi di controllo integrati con l’interazione con il mondo reale, permettendo la creazione di sistemi sempre più sofisticati 6. Oggi, rappresentano uno dei settori di maggiore innovazione nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale, consentendo ai sistemi informatici di emulare comportamenti complessi tipicamente associati all’intelligenza umana.

Nel contesto IT moderno, gli Agenti AI sono fondamentali per automatizzare processi, ottimizzare risorse e migliorare le prestazioni delle applicazioni. La loro capacità di apprendimento e adattamento li rende strumenti preziosi per affrontare sfide tecniche sempre più complesse.

2. Architettura di Base

Gli Agenti AI sono costruiti intorno a tre componenti principali: percezione , cognizione , e azione 7. Questa triade rappresenta l’architettura fondamentale che consente agli agenti di interagire con il mondo esterno, elaborare informazioni, e agire in modo autonomo.

  • Percezione : Gli agenti utilizzano sensori o input dati per percepire il loro ambiente. Questi possono essere fonti strutturate, come database, o non strutturate, come immagini o testo naturale.
  • Cognizione : Una volta raccolte le informazioni, la fase di cognizione si occupa dell’elaborazione dei dati. In questa fase, l’agente applica algoritmi di apprendimento automatico (machine learning) o tecniche di ragionamento per interpretare le informazioni e trarre conclusioni.
  • Azione : L’ultimo componente è quello delle azioni, dove l’agente decide come reagire all’ambiente basandosi sulle informazioni processate. Le azioni possono variare da semplici risposte testuali fino a complesse decisioni operative.

Inoltre, gli Agenti AI possono essere classificati in diverse tipologie in base alla loro funzionalità e complessità. Alcuni agenti sono progettati per eseguire compiti specifici, mentre altri operano in ambienti dinamici e multi-uso. Queste differenze influenzano significativamente l’architettura sottostante e i requisiti tecnologici necessari per il loro sviluppo.

L’architettura di un Agente AI deve essere progettata tenendo conto del contesto di utilizzo e degli obiettivi specifici, garantendo così un’integrazione efficace con il sistema più ampio in cui opera.

3. Tecnologie e Strumenti Utilizzati

Nello sviluppo di Agenti AI che si integrano con Large Language Models (LLMs), è fondamentale scegliere strumenti che semplificano l’interazione con tali modelli senza richiedere competenze avanzate in machine learning o deep learning. Gli agenti AI in questo contesto non devono “imparare” autonomamente, ma piuttosto utilizzare le capacità già consolidate degli LLMs per elaborare dati e fornire risposte coerenti e utili.

Tra i principali strumenti disponibili per la creazione di agenti AI basati su LLMs, spiccano alcune soluzioni specifiche:

  • LangChain: Questa libreria offre un framework versatile per costruire applicazioni basate su LLMs, permettendo di gestire facilmente i prompt, memorizzare il contesto delle conversazioni e orchestrare complessi flussi di lavoro. LangChain include anche strumenti per la cache dei risultati e l’integrazione con diverse API di LLMs, rendendola una scelta popolare per chi desidera velocizzare lo sviluppo di agenti intelligenti [[1]].
  • AgentGPT: Un progetto innovativo che permette di assemblare, configurare e distribuire agenti AI autonomi direttamente dal browser, offrendo una piattaforma intuitiva per definire obiettivi e azioni per gli agenti. AgentGPT è particolarmente utile per la sua facilità d’uso e accessibilità, consentendo persino a utenti meno tecnici di sperimentare con agenti AI [[4]].
  • PydanticAI: Basato sulla libreria Pydantic, PydanticAI fornisce uno strumento robusto per validare e strutturare i dati in ingresso ed in uscita dagli LLMs. Grazie alla sua capacità di definire schemi rigorosi per i dati, PydanticAI aiuta a garantire che le interazioni con gli LLMs siano precise e controllate, riducendo il rischio di errori nei risultati prodotti dagli agenti [[7]].

Altre alternative includono strumenti come Runpod, che facilita l’esecuzione di modelli linguistici sia localmente che nel cloud, e PrivateGPT, una soluzione open source per costruire applicazioni basate su LLMs mantenendo i dati privati all’interno dell’organizzazione [[6]].

Tra queste opzioni, PydanticAI si distingue come uno strumento ideale per chiunque voglia garantire una gestione accurata e strutturata dei dati durante l’interazione con gli LLMs, specialmente quando si lavora in ambienti dove la precisione e la conformità sono prioritarie. La sua integrazione con Pydantic permette di definire facilmente modelli di dati complessi e di convalidarli automaticamente, rendendo lo sviluppo di agenti AI più affidabile e scalabile [[5]].

Quando si sceglie uno strumento per lo sviluppo di agenti AI basati su LLMs, è importante considerare le esigenze specifiche del progetto e selezionare lo strumento che meglio soddisfa quei requisiti. Sebbene ciascuna delle soluzioni menzionate abbia le sue forze, PydanticAI rappresenta una scelta eccellente per chi cerca stabilità e controllo nei dati gestiti dagli agenti.

4. Suite Online per la Creazione di Agenti AI: Facilità e Accessibilità

Nel panorama in continua evoluzione delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, le suite online per la creazione di agenti AI rappresentano una soluzione innovativa che permette a aziende e sviluppatori di implementare sistemi intelligenti senza necessitare di competenze avanzate in programmazione o machine learning. Queste piattaforme offrono un’interfaccia web intuitiva che semplifica il processo di progettazione, configurazione e distribuzione di agenti AI, rendendoli accessibili anche a chi non ha una formazione tecnica specializzata.

Cosa Sono le Suite Online per Agenti AI?

Le suite online per agenti AI sono strumenti cloud-based che forniscono un ambiente completo per la creazione, il testing e il deploy di agenti intelligenti. Attraverso queste piattaforme, è possibile definire obiettivi specifici, integrare API esterne, personalizzare comportamenti e monitorare le prestazioni dei propri agenti in tempo reale. Molte di queste soluzioni si distinguono per la loro flessibilità e scalabilità, consentendo l’utilizzo di diversi tipi di modelli linguistici (LLMs) e la gestione di compiti complessi come analisi del linguaggio naturale, elaborazione di dati e automazione di processi.

Perché Sono Valide e Facili da Utilizzare?

La principale ragione per cui queste piattaforme sono sempre più diffuse è la loro capacità di abbassare le barriere all’ingresso nel campo dell’IA. Grazie a interfacce grafiche intuitive e funzionalità preconfigurate, gli utenti possono concentrarsi sulla logica aziendale piuttosto che sui dettagli tecnici della programmazione. Inoltre, molte di queste suite offrono strumenti di drag-and-drop, guide step-by-step e integrazioni native con servizi popolari, facilitando ulteriormente lo sviluppo di soluzioni personalizzate.

Esempi di Suite Online Popolari

  1. Agentforce
    Agentforce è una suite di agenti AI autonomi sviluppata da Salesforce, ideale per fornire assistenza specializzata a clienti e dipendenti. Questa piattaforma consente di creare, personalizzare e distribuire facilmente agenti per una vasta gamma di casi d’uso, garantendo un supporto continuo (“always on”) [[1]].
  2. Botpress
    Botpress offre una piattaforma open-source per la costruzione di agenti AI conversazionali. Con nodi autonomi che decidono quando utilizzare determinati flussi di dialogo, Botpress è particolarmente adatto per chi desidera implementare chatbot sofisticati senza dover scrivere codice complesso [[5]].
  3. crewAI
    crewAI è un framework open-source che permette agli sviluppatori di costruire sistemi di intelligenza artificiale multi-agente direttamente dal browser. La sua natura modulare lo rende versatile e facile da integrare con altre applicazioni aziendali [[2]].
  4. AutoGen
    AutoGen è un’altra opzione interessante per chi vuole esplorare la collaborazione tra diversi modelli di IA. Questa piattaforma consente di creare agenti interagenti, ovvero sistemi in cui più agenti cooperano per risolvere problemi complessi [[9]].
  5. 8n8 e Made.com
    Sebbene meno documentate nei risultati della ricerca, piattaforme come 8n8 e Made.com stanno emergendo come soluzioni innovative per la creazione di agenti AI orientati al business. Offrono strumenti intuitivi per automatizzare processi aziendali e migliorare l’esperienza cliente, dimostrando come la democratizzazione delle tecnologie IA stia raggiungendo nuovi settori e target [[custom_search]].

Vantaggi delle Suite Online

  • Accessibilità: Non richiedono competenze avanzate in programmazione o machine learning.
  • Scalabilità: Possono essere adattate alle esigenze di piccole imprese come di grandi organizzazioni.
  • Integrazione: Supportano connessioni con API esterne e servizi cloud, ampliando le loro funzionalità.
  • Monitoraggio: Forniscono strumenti per il tracking delle prestazioni e l’ottimizzazione continua degli agenti.

In conclusione, le suite online per la creazione di agenti AI rappresentano una soluzione valida e accessibile per chiunque voglia sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale senza affrontare la complessità tradizionale dello sviluppo software. Piattaforme come Agentforce, Botpress, crewAI e AutoGen, insieme ad altre emergenti come 8n8 e Made.com, stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti e ottimizzano i propri processi interni [[1]].


5. Casi d’Uso e Applicazioni

Gli Agenti AI trovano applicazione in una vasta gamma di settori, dimostrando la loro versatilità e capacità di migliorare processi operativi e servizi. Ecco alcuni esempi reali di come queste tecnologie sono state implementate con successo:

  • Assistenza clienti : Uno dei casi d’uso più comuni è rappresentato dagli assistenti virtuali e dai chatbot, utilizzati per fornire supporto automatico ai clienti. Questi agenti possono gestire richieste frequenti, rispondere a domande standard e persino trasferire le interazioni a un operatore umano quando necessario. Un esempio pratico è l’uso di chatbot nei siti web aziendali per offrire assistenza 24/7 8.
  • Veicoli autonomi : Le aziende come Tesla e Waymo stanno rivoluzionando il settore automobilistico con veicoli autonomi che utilizzano agenti AI per interpretare dati sensoriali e prendere decisioni in tempo reale, migliorando così la sicurezza e l’efficienza delle auto senza conducente 2.
  • Analisi predittiva : BigProfiles, una piattaforma italiana, utilizza agenti AI autonomi e collaborativi per l’analisi predittiva, permettendo alle imprese di anticipare tendenze di mercato e comportamenti dei consumatori con maggiore precisione 5.
  • Settore immobiliare : Gli agenti AI in questo campo possono semplificare il processo di ricerca di proprietà, gestione delle pratiche legali e relazioni con i clienti. Ad esempio, un agente può suggerire proprietà basandosi sulle preferenze dell’utente e tenere traccia dello stato delle transazioni immobiliari 7.

Le industrie che beneficiano maggiormente dall’adozione di Agenti AI includono:

  • Retail e eCommerce : Attraverso raccomandazioni personalizzate e sistemi di inventario automatizzati, gli agenti AI migliorano l’esperienza del cliente e ottimizzano le operazioni logistische.
  • Sanità : Gli agenti AI vengono impiegati per analizzare dati medici, diagnosticare malattie e pianificare trattamenti personalizzati, contribuendo alla cura dei pazienti in modo più efficace e tempestivo.
  • Finanza : Nella finanza, gli agenti AI sono utilizzati per la prevenzione degli fraudi, l’analisi del rischio e il trading automatizzato, aumentando la sicurezza e l’efficienza finanziaria.

Questi esempi illustrano come gli Agenti AI siano diventati strumenti essenziali per molte aziende, facilitando l’automazione di processi complessi e migliorando significativamente la qualità dei servizi offerti.

Con l’avanzamento continuo della tecnologia, si prevede che il numero di casi d’uso continuerà ad ampliarsi, portando benefici sempre maggiori a diverse industrie.

Conclusione

In questo articolo abbiamo esplorato le basi degli Agenti AI, comprendendo la loro architettura fondamentale e come vengono utilizzati in vari settori per migliorare processi operativi e servizi. Abbiamo anche visto come le suite online stiano abbassando le barriere all’ingresso nel campo dell’IA, rendendo accessibili queste tecnologie anche a chi non ha una formazione tecnica specializzata. Nella prossima parte di questa serie, ci concentreremo sulla pratica: scopriremo come realizzare un Agente AI utilizzando Python, seguendo best practice per scrivere codice pulito ed efficiente 4. Resta connesso per approfondire ulteriormente questo affascinante mondo!