Potresti aver sentito spesso il termine “AI agentica” ultimamente, con persone che sostengono che sia il futuro dell’IA. Ma molte persone si chiedono ancora: “Cos’è l’intelligenza artificiale ad agenti?” e in cosa differisce dall’intelligenza artificiale normale? Ma soprattutto, quali sono le sue applicazioni? Bene, queste sono tutte le domande a cui risponderò in questo articolo, in modo che tu possa comprendere le basi dell’intelligenza artificiale degli agenti entro la fine di questo articolo.
Cos’è l’IA agentica?
L’intelligenza artificiale agentica è il passo successivo oltre i modelli di intelligenza artificiale, ovvero i modelli LLM (Large Language Models), poiché può svolgere determinati compiti in modo autonomo pianificando, ragionando ed eseguendo passaggi logici. Non necessita dell’intervento umano in ogni fase, motivo per cui l’intelligenza artificiale agentica viene anche definita modelli di intelligenza artificiale autonoma.
Questo è ciò che li rende diversi dai tipici chatbot AI come ChatGPT o Google Gemini, che rispondono semplicemente alle tue richieste di testo senza alcun senso di agenzia. L’intelligenza artificiale di Agentic può eseguire attività come rispondere a un’e-mail per te, controllare i bug e risolverli oppure pianificare un viaggio e acquistare i biglietti per te. Il tutto senza alcun aiuto umano, il che li rende così utili.
Come funziona l’intelligenza artificiale?
A differenza dei modelli di intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) di tutti i giorni, i modelli di intelligenza artificiale agentica sono addestrati per eseguire compiti, il che li aiuta a risolvere problemi e a svolgere compiti in modo indipendente e autonomo. Ecco come funzionano questi modelli di prossima generazione.
- Ragionamento: L’intelligenza artificiale agentica utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni per ragionare, comprendere l’obiettivo, scomporlo in passaggi più piccoli e tracciare il corso delle azioni che deve intraprendere.
- Memoria e apprendimento: Ricorda ciò che ha fatto dalla memoria e utilizza tali informazioni per prendere decisioni in tempo reale per azioni future.
- Agire: Alla fine prende l’azione, adattandosi al suo ambiente e utilizza strumenti esterni per completare il suo obiettivo.
Quali sono i diversi tipi di modelli di intelligenza artificiale agenti?
Ora abbiamo imparato cos’è l’intelligenza artificiale, ma sapevi che esistono diversi tipi di agenti IA. Si va dai sistemi di intelligenza artificiale più semplici a quelli più complessi a seconda del tipo di compito che devono svolgere. Ecco quindi una rapida ripartizione di tutti i tipi di sistemi di intelligenza artificiale Agentic.
- Sistema semplice di agenti riflessi: Queste sono la forma più semplice di agenti IA che eseguono un’azione quando viene soddisfatta una determinata condizione. Come l’invio automatico di e-mail in una data o ora specifica.
- Sistema riflesso basato su modello: Questo modello crea una memoria interna, che utilizza per completare un’attività. Questa memoria viene costantemente aggiornata per prevedere la sua prossima linea d’azione.
- Sistema basato sugli obiettivi: I modelli di intelligenza artificiale agenti basati sugli obiettivi funzionano in modo indipendente per comprendere, apprendere e prevedere le azioni future per raggiungere l’obiettivo. Simile a come un aspirapolvere robotico apprenderà l’ambiente circostante e troverà il percorso migliore per pulire il pavimento in modo efficiente.
- Agenti di apprendimento: Similmente agli agenti riflessi basati su modelli, i modelli di intelligenza artificiale di apprendimento utilizzano i dati passati per migliorare la loro efficienza. Questi modelli hanno una componente “critica” che dice loro quanto bene stanno eseguendo un determinato compito.
- Agenti gerarchici: Questo modello di intelligenza artificiale agentica suddivide un’attività in un piano d’azione in più fasi, facilitando la comprensione e il raggiungimento del suo obiettivo.
- Sistemi multi-agente: Questo viene utilizzato per situazioni più complesse. Qui, più agenti specializzati collaborano tra loro per raggiungere un obiettivo prefissato con sfide in continua evoluzione.
Qual è la differenza tra l’intelligenza artificiale agentica e l’intelligenza artificiale generativa?
Sia l’IA agentica che l’intelligenza artificiale generativa si basano su modelli di intelligenza artificiale avanzati, ma svolgono ruoli completamente diversi. Mi spiego con l’aiuto di una tabella.
| Funzione fondamentale | Progettato per pianificare, ragionare e agire per completare un obiettivo. Utilizzato per l’automazione delle attività. | Genera contenuti come testo, immagine, video o codice in base al prompt fornito. |
| Autonomia | Opera con una supervisione minima. Può adattarsi e imparare a migliorare l’efficienza. | Reagisce solo all’input dell’utente. Ha memoria per offrire risultati migliori. |
| Complessità | Capace di risolvere problemi complessi in più fasi | Ideale per attività in un unico passaggio. |
| Dati Dipendenza | Impara, si adatta e migliora dopo ogni utilizzo in base a fattori esterni. | Mostra l’output in base ai dati di allenamento e alle memorie create dall’utente. |
Quali sono alcune applicazioni comuni dell’IA Agentic?
Al giorno d’oggi, i modelli di intelligenza artificiale agentica sono diventati abbastanza comuni in aree come la navigazione web, la ricerca approfondita e persino in altre aree come la produzione e le automobili a guida autonoma. Ma lascia che ti dia alcune applicazioni quotidiane di Agentic AI in cui puoi usarle e vederle in azione.
- Browser Web agenti: I browser agenti come Comet e ChatGPT Atlas di Perplexity possono svolgere attività per te. Devi solo dargli un messaggio del tipo “Acquista carta igienica da Amazon” e cercherà il prodotto, lo aggiungerà al carrello e ti porterà alla pagina di pagamento, tutto da solo. Lasciando a te la parte più sensibile del processo.
- Ricerca AI di Google: Google ha anche introdotto una modalità AI in Ricerca Google che utilizza agenti per eseguire tutte le ricerche per te. Esamina i siti Web e ti fornisce le informazioni che stai cercando senza uscire dalla pagina.
- Agenti del flusso di lavoro aziendale: Le industrie utilizzano modelli agentici per automatizzare le risoluzioni dei ticket IT, il rilevamento delle minacce e la valutazione dei rischi nel settore finanziario. Questi modelli sono progettati appositamente per svolgere questi compiti particolari.
- Agenti di creazione di software: Strumenti come Devin AI sono agenti di codifica popolari che aiutano gli sviluppatori a creare software migliore. Si prende cura di alcuni compiti banali, da soli.
Questo ci porta alla fine di questo corso accelerato sul modello di intelligenza artificiale ad agenti. Questa tecnologia è solo agli inizi e col tempo inizieremo a vederne un uso più ampio nelle cose di tutti i giorni. La parte migliore è che potremmo non sapere nemmeno che è lì poiché funzionerà in modo autonomo. Nel caso in cui mi sia perso qualcosa, fammelo sapere nella sezione commenti in basso.
