L’intelligenza artificiale (AI) si concentra su elementi chiave come il ragionamento, la pianificazione e l’utilizzo di strumenti specifici, che sono essenziali per l’applicazione dell’AI in contesti complessi.

Una ricerca condotta da Tula Masterman (Neudesic) e colleghi ha evidenziato come gli agenti AI siano in grado di raggiungere obiettivi complessi.

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Questi sistemi possono operare sia individualmente sia in configurazioni multi-agente, presentando differenze significative nella gestione dei compiti. La loro efficacia è determinata dalla capacità di pianificare e utilizzare strumenti avanzati, aspetti cruciali per migliorare l’efficienza operativa e aumentare la competitività aziendale.

La tassonomia degli agenti AI è un aspetto cruciale per comprendere e classificare queste entità in modo sistematico. Gli agenti AI possono variare in base all’architettura, al ruolo e alle funzionalità. Ecco alcuni punti chiave:

  1. Agenti AI: Ogni agente è dotato di un “profilo” che definisce il suo ruolo e le sue funzionalità. Gli agenti possono operare autonomamente o collaborare all’interno di un team. Alcuni dispongono anche di una memoria per memorizzare informazioni tra le interazioni.
  2. Profilo dell’agente: Il profilo definisce le istruzioni specifiche per l’agente, influenzando il suo comportamento. Ad esempio, un agente per la redazione di post sui social media avrà un profilo diverso da un agente per l’analisi dei dati.
  3. Strumenti: Gli agenti utilizzano strumenti per interagire con fonti di dati esterne. Questi strumenti consentono operazioni come l’aggiunta di note a un documento o l’invio di email.
  4. Architetture a singolo agente: In queste strutture, un unico modello di linguaggio controlla tutte le operazioni. L’agente riceve un prompt e utilizza gli strumenti necessari. Non c’è feedback da altri agenti AI, ma può esserci feedback umano.
  5. Architetture multi-agente: Coinvolgono due o più agenti, che possono condividere lo stesso modello o avere modelli diversi. Ogni agente ha un ruolo specifico e può accedere a strumenti comuni o specifici.

Le architetture multi-agente possono essere verticali (con un agente leader e divisione delle responsabilità) o orizzontali (con collaborazione paritaria). La collaborazione e l’interazione di gruppo sono fondamentali per il successo del compito.

Obiettivi e considerazioni future

Lo studio ha valutato le capacità attuali e le limitazioni degli agenti AI, condividendo intuizioni basate sull’osservazione diretta di questi sistemi in azione. È importante considerare anche lo sviluppo futuro di queste tecnologie, soprattutto per dirigenti e decision-maker aziendali che intendono integrare soluzioni AI avanzate nelle loro strategie operative.

Differenze tra agenti singoli e multi-agenti

Lo studio ha distinto le architetture degli agenti AI in singoli e multi-agenti, identificando schemi chiave e divergenze nei criteri di progettazione che influenzano l’efficacia nel raggiungimento degli obiettivi. Sono state esplorate le fasi cruciali di pianificazione, esecuzione e riflessione, che consentono di sviluppare sistemi di agenti AI robusti e affidabili.

Impatto della leadership e comunicazione tra agenti

Un focus particolare è stato dato all’impatto della leadership sui sistemi di agenti, agli stili di comunicazione tra agenti e alle tematiche chiave nella selezione di un’architettura. Questi elementi sono fondamentali per comprendere come le scelte di design possano influenzare le prestazioni generali dei sistemi AI e come queste tecnologie possano essere adattate per migliorare l’efficienza operativa e la competitività sul mercato.

Prospettive future: L’uso degli agenti AI

L’introduzione di ChatGPT ha segnato l’inizio di una nuova ondata di applicazioni di intelligenza artificiale generativa, basate principalmente su un modello di generazione potenziata dal recupero di informazioni (RAG). Attualmente, l’attenzione è rivolta al potenziamento di questi sistemi e alla progettazione della prossima generazione di applicazioni AI, con un tema comune: l’uso degli agenti.

Modalità di interazione degli agenti AI

A differenza del prompting zero-shot, in cui l’interazione con il modello di linguaggio avviene in modo aperto e diretto senza input supplementari, gli agenti AI offrono modalità di interazione e orchestrazione più articolate. Integrano elementi come la pianificazione, i cicli di feedback, i processi riflessivi e altre strutture di controllo per massimizzare l’efficacia.

Lo studio ha esaminato sia le architetture degli agenti singoli che multi-agente, identificando schemi chiave e divergenze nelle scelte di progettazione e valutando il loro impatto complessivo nel raggiungimento degli obiettivi. Vediamo alcune considerazioni chiave:

  1. Limiti metodologici: Uno dei limiti comuni è la dimensione del campione. Se il campione è troppo piccolo, trovare connessioni significative nei dati diventa difficile, poiché i test statistici richiedono una dimensione adeguata per garantire una rappresentazione equa.
  2. Onestà e integrità: Riconoscere le limitazioni della ricerca mostra onestà e integrità. Nessuna ricerca è priva di difetti, e affrontare queste limitazioni è essenziale per migliorare la validità scientifica.
  3. Impatto delle carenze: Enfatizzare i vincoli della ricerca implica che avete studiato a fondo le ramificazioni delle carenze e che comprendete il problema di ricerca. Questo può ispirare idee per ricerche future.

Vediamo alcune prospettive future:

  1. Integrazione con l’IA: Gli agenti multi-agente saranno sempre più integrati con l’intelligenza artificiale (IA). Questo consentirà loro di apprendere, adattarsi e migliorare le loro prestazioni nel tempo.
  2. Sistemi decentralizzati: Si prevede che gli sviluppi futuri si concentreranno su algoritmi decentralizzati. Questi permetteranno agli agenti di coordinarsi e prendere decisioni in modo autonomo, senza una struttura gerarchica centralizzata.
  3. Robustezza e adattabilità: Gli agenti multi-agente dovranno essere più robusti e adattabili per affrontare scenari complessi e dinamici. Ciò richiederà nuove tecniche di ottimizzazione, gestione delle risorse e resilienza.
  4. Applicazioni specifiche: Gli sviluppi futuri si concentreranno su applicazioni specifiche. Ad esempio, nell’ambito della robotica, gli agenti multi-agente potrebbero collaborare per compiti di esplorazione, assemblaggio o sorveglianza.

In sintesi, gli agenti multi-agente continueranno a evolversi per affrontare sfide sempre più complesse e per migliorare la cooperazione e l’efficienza nei sistemi distribuiti.