Oggi siamo tutti dei followers e continuiamo a finanziare i grandi players che sono lontani dal nostro paese e dalle nostra Europa. Stiamo vivendo un periodo di innovazione nell’ambito dell’intelligenza artificiale! Ogni giorno sembra esserci una nuova innovazione che spinge oltre i limiti di ciò che le macchine possono fare. Uno dei settori di sviluppo più emozionanti è quello dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Questi modelli stanno assumendo un ruolo centrale, impressionandoci con la loro capacità di generare testi simili a quelli umani e comprendere complessi schemi linguistici.

Ma quale sarà il prossimo passo per i LLM?


Una possibilità entusiasmante è l’integrazione dei LLM negli agenti autonomi. Immaginate un mondo in cui macchine intelligenti possono comunicare con noi in linguaggio naturale, comprendere le nostre esigenze e prendere decisioni basate sulle loro conoscenze e regole. Sì, questa è la prossima grande novità nell’IA: gli agenti autonomi alimentati da LLM!

Ma da dove provengono questi agenti? Iniziamo comprendendo la loro evoluzione.

Evoluzione degli agenti autonomi
Un agente è qualsiasi entità fisica o digitale capace di percepire il proprio ambiente e agire di conseguenza. L’evoluzione tecnologica degli agenti IA ha attraversato diverse fasi con un costante aumento delle loro capacità:

  • Agenti simbolici o basati su regole: Rappresentazioni logiche e simboliche che incapsulano la conoscenza e facilitano i processi di ragionamento.
  • Agenti reattivi o riflessi: Funzionano su un ciclo senso-azione, concentrandosi sulla percezione e la reazione all’ambiente.
  • Agenti basati su apprendimento per rinforzo: Imparano interagendo con l’ambiente e ricevendo ricompense per azioni desiderate e penalità per quelle indesiderate, usando il metodo di prova ed errore. Alcuni domini di successo includono giochi, robotica e guida autonoma.
  • Agenti di apprendimento transfer e meta-apprendimento: Il transfer learning facilita l’addestramento su nuovi compiti condividendo e migrando conoscenze, migliorando così l’efficienza dell’apprendimento, le prestazioni e le capacità di generalizzazione. Il meta-apprendimento si basa su un numero ridotto di campioni, consentendo un rapido apprendimento.
  • Agenti basati su LLM: Grazie alle capacità emergenti degli LLM (una capacità inaspettata che emerge nel modello piuttosto che essere programmata o addestrata esplicitamente) e alle loro abilità linguistiche (comprensione, NLP, NLU, analisi del sentiment, generazione di testi), questi agenti rivelano eccezionali capacità percettive, di ragionamento e di azione attraverso tecniche come la scomposizione dei problemi e il Chain-of-Thought (CoT).

Un aspetto profondo degli agenti di apprendimento è la loro capacità di osservare, apprendere e migliorare il loro comportamento in base all’esperienza, alle decisioni passate e ai risultati delle loro azioni. È come una riflessione su se stessi!

Dai limiti alle opportunità degli LLM
Gli LLM sono addestrati su enormi dataset di testi, immagini e codici provenienti da internet, libri, dati aziendali e così via. Sono veri e propri depositi di conoscenza. Tuttavia, presentano alcune limitazioni:

  • Assenza di stato: Gli LLM non mantengono informazioni sulle interazioni precedenti né prendono decisioni basate su eventi passati. Questo limita la loro capacità di impegnarsi in conversazioni significative o compiti che richiedono consapevolezza contestuale.
  • Conoscenza dei dati in tempo reale: Gli LLM sono addestrati su un dataset fisso. Non possono accedere a nuove informazioni dopo l’addestramento, né incorporarle o adattarsi a circostanze in evoluzione in tempo reale.
  • Accesso agli strumenti: Gli LLM non possono interagire direttamente con strumenti come API o applicazioni software, il che limita la loro capacità di ragionare, pianificare e agire.

Gli agenti autonomi richiedono accesso a memoria, basi di conoscenza in tempo reale e strumenti per operare nel mondo reale. Qui si presenta un’opportunità per elevarli…

Caratteristiche degli agenti poteniati

  • Autonomia: Operano indipendentemente senza intervento diretto di umani o altri.
  • Orientamento agli obiettivi: Hanno un insieme di obiettivi da raggiungere con azioni dirette verso tali obiettivi.
  • Intelligenza: Ragionano, pianificano, apprendono e utilizzano la conoscenza per raggiungere gli obiettivi.
  • Flessibilità: Gestiscono vari compiti e situazioni, non solo un singolo compito.
  • Adattabilità: Imparano dalle loro esperienze e si adattano a nuove situazioni e ambienti.
  • Proattività: Prendono l’iniziativa per raggiungere i loro obiettivi.
  • Reattività: Percepiscono l’ambiente e rispondono prontamente ai cambiamenti.
  • Mobilità: Si muovono fisicamente da un luogo all’altro nel loro ambiente.
  • Abilità sociale: Interagiscono con altri agenti e umani.
  • Continuità temporale: Non sono solo decisori una tantum, ma apprendono continuamente in base a percezioni e azioni.

Dai singoli agenti ai sistemi multi-agente (MAS)
Un sistema multi-agente (MAS) è composto da più agenti intelligenti che interagiscono tra loro. Con l’expertise specifica di ciascun agente, i sistemi multi-agente beneficiano di un ecosistema più ampio che copre più domini.

Transizione verso Large Action Models (LAM) e Large Agentic Models (LAM)

  • Large Action Model (LAM): Un tipo di modello IA che si concentra sul compiere azioni nel mondo reale basate sulla comprensione dell’intento e del contesto dell’utente, o anche osservando le azioni dell’utente. Esempi: Chiamare un taxi, ordinare cibo, prenotare appuntamenti o biglietti.
  • Large Agentic Model (LAM): Includono modelli che mostrano capacità di agire indipendentemente nel loro ambiente. Tali modelli imparano dall’interazione con il mondo reale, svolgono capacità come pianificazione e decision-making, e agiscono. Esempi: Agenti che possono pianificare, prendere decisioni e agire autonomamente interagendo con l’ambiente e anche con altre agenzie.

Ricerca e sviluppo nel settore

  • Rabbit R1: Un piccolo dispositivo alimentato da IA che può completare compiti come ordinare cibo da asporto, chiamare un taxi o suonare musica senza bisogno di aprire singole app.
  • SuperAGI: Si concentra sullo sviluppo di Large Agentic Models (LAMs) progettati per alimentare agenti IA autonomi.
  • Microsoft AutoGen: Un framework open-source attualmente in sviluppo per abilitare le applicazioni LLM di nuova generazione con collaborazione multi-agente.
  • MetaGPT: Un altro sistema multi-agente che si distingue per le sue tecniche di meta-programmazione strutturata per manipolare, analizzare e trasformare il codice in tempo reale.

Dove e il ROI ?

Rabbit R1

  1. Vendita Diretta: Vendita del dispositivo al consumatore finale attraverso canali di e-commerce e negozi fisici.
  2. Abbonamenti Premium: Offrire funzionalità avanzate o contenuti esclusivi tramite un modello di abbonamento mensile o annuale.
  3. Partnership e Affiliazioni: Collaborazioni con ristoranti, servizi di trasporto e piattaforme di streaming per ricevere commissioni su ordini e servizi completati tramite Rabbit R1.
  4. Pubblicità Integrata: Mostrare annunci pubblicitari pertinenti o promuovere prodotti e servizi attraverso il dispositivo.

SuperAGI

  1. Licenze Software: Vendita di licenze per l’uso dei Large Agentic Models (LAMs) a imprese che desiderano integrare agenti IA autonomi nei loro processi.
  2. Servizi di Consulenza e Implementazione: Offrire servizi di consulenza e supporto per l’implementazione e la personalizzazione degli agenti IA nelle aziende.
  3. Abbonamenti SaaS (Software as a Service): Fornire accesso a LAMs attraverso una piattaforma cloud con modelli di abbonamento.
  4. Marketplace di Agenti: Creare un marketplace dove gli utenti possono acquistare e vendere agenti IA preconfigurati per specifici settori o funzioni.

Microsoft AutoGen

  1. Servizi Cloud: Offrire il framework AutoGen come servizio cloud attraverso piattaforme come Microsoft Azure, con tariffe basate sull’uso delle risorse.
  2. Modello Freemium: Fornire una versione base gratuita con funzionalità limitate e offrire funzionalità avanzate a pagamento.
  3. Integrazioni Personalizzate: Vendere servizi di integrazione personalizzati per aziende che necessitano di soluzioni su misura.
  4. Formazione e Certificazioni: Offrire corsi di formazione e certificazioni per sviluppatori che desiderano specializzarsi nell’uso del framework AutoGen.

MetaGPT

  1. Vendita di Licenze Software: Offrire licenze per l’uso del sistema MetaGPT a sviluppatori e aziende.
  2. Piattaforma di Abbonamento: Fornire l’accesso alla piattaforma MetaGPT attraverso un abbonamento mensile o annuale, con livelli di accesso variabili in base alle funzionalità.
  3. Servizi di Sviluppo e Supporto: Offrire servizi di sviluppo su misura e supporto tecnico per aziende che desiderano integrare MetaGPT nei loro sistemi.
  4. Marketplace di Componenti: Creare un marketplace dove gli sviluppatori possono vendere e acquistare componenti di meta-programmazione e strumenti sviluppati per MetaGPT.

Implicazioni etiche degli agenti autonomi e dei LAM
Gli agenti autonomi sollevano implicazioni etiche che devono essere considerate, tra cui bias e stereotipi derivanti dalle basi di conoscenza, trasparenza e spiegabilità delle loro decisioni, responsabilità per le loro azioni, e privacy e sicurezza.

Sostenibilità e impatto ambientale
Gli agenti autonomi e i LAM possono essere intensivi dal punto di vista computazionale, richiedendo molta energia per essere addestrati e operare. È importante considerare l’efficienza energetica nella loro progettazione e implementazione, utilizzando tecniche come la compressione dei modelli, la potatura e la quantizzazione per ridurre i requisiti computazionali. Allo stesso modo, è cruciale considerare l’utilizzo delle risorse, l’impronta di carbonio e l’impatto ambientale, garantendo che siano utilizzati in modo responsabile e sostenibile.

Mercato Totale Indirizzabile dei Modelli Agentici di Grandi Dimensioni

I modelli agentici di grandi dimensioni (Large Agentic Models, LAMs) hanno il potenziale per trasformare una vasta gamma di settori, rendendoli una delle tecnologie emergenti più promettenti. Il Mercato Totale Indirizzabile (Total Addressable Market, TAM) per questi modelli è vasto e in continua espansione, grazie alla loro capacità di svolgere compiti complessi in modo autonomo e adattabile. Ecco un’analisi dettagliata delle aree principali in cui i LAMs possono avere un impatto significativo:

1. Sanità

Diagnosi Medica e Consulenza:

  • I LAMs possono analizzare grandi quantità di dati medici, fornire diagnosi accurate e suggerire piani di trattamento personalizzati, migliorando la qualità delle cure e riducendo i costi.

Gestione dei Pazienti:

  • Possono automatizzare la gestione dei pazienti, inclusa la programmazione degli appuntamenti, il monitoraggio dei sintomi e la gestione dei trattamenti a lungo termine.

2. Finanza

Analisi dei Mercati e Previsioni:

  • I LAMs possono analizzare i dati di mercato in tempo reale, identificare tendenze e fornire previsioni accurate, aiutando le aziende e gli investitori a prendere decisioni informate.

Automazione del Servizio Clienti:

  • Possono gestire richieste dei clienti, rispondere a domande complesse e offrire consulenze finanziarie personalizzate, migliorando l’efficienza del servizio clienti.

3. Istruzione

Apprendimento Personalizzato:

  • I LAMs possono creare piani di studio personalizzati, adattando i contenuti educativi alle esigenze e alle capacità individuali degli studenti, migliorando i risultati di apprendimento.

Tutoraggio e Supporto:

  • Possono fornire tutoraggio e supporto 24/7, rispondendo a domande e aiutando gli studenti a comprendere concetti complessi in tempo reale.

4. Vendita al Dettaglio e E-commerce

Esperienze di Shopping Personalizzate:

  • I LAMs possono analizzare le preferenze degli utenti e offrire raccomandazioni personalizzate, migliorando l’esperienza di acquisto e aumentando le vendite.

Gestione dell’Inventario:

  • Possono prevedere la domanda dei prodotti, ottimizzare i livelli di inventario e automatizzare i processi di rifornimento, riducendo i costi operativi.

5. Manifattura

Automazione della Produzione:

  • I LAMs possono ottimizzare i processi di produzione, ridurre gli sprechi e migliorare l’efficienza operativa attraverso l’analisi dei dati in tempo reale e la manutenzione predittiva.

Progettazione e Sviluppo del Prodotto:

  • Possono assistere nella progettazione di nuovi prodotti, simulare performance e identificare miglioramenti, accelerando il processo di sviluppo.

6. Trasporti e Logistica

Ottimizzazione delle Rotte:

  • I LAMs possono analizzare dati di traffico e logistica per ottimizzare le rotte di consegna, ridurre i tempi di transito e i costi operativi.

Gestione delle Flotte:

  • Possono monitorare e gestire flotte di veicoli, migliorando l’efficienza operativa e riducendo i tempi di inattività attraverso la manutenzione predittiva.

7. Energia

Gestione delle Risorse:

  • I LAMs possono ottimizzare la gestione delle risorse energetiche, migliorando l’efficienza e riducendo i costi operativi attraverso l’analisi dei dati in tempo reale.

Previsioni di Consumo:

  • Possono prevedere la domanda di energia e ottimizzare la produzione e la distribuzione, contribuendo a una gestione più sostenibile delle risorse energetiche.

8. Media e Intrattenimento

Creazione di Contenuti:

  • I LAMs possono generare contenuti personalizzati, come articoli, video e musica, rispondendo alle preferenze degli utenti e migliorando l’engagement.

Analisi del Pubblico:

  • Possono analizzare i dati del pubblico per identificare tendenze e preferenze, aiutando le aziende a creare contenuti più mirati e rilevanti.

Il Mercato Totale Indirizzabile per i modelli agentici di grandi dimensioni è enorme e si estende su numerosi settori. La loro capacità di svolgere compiti complessi in modo autonomo e adattabile, combinata con il loro potenziale per migliorare l’efficienza operativa, ridurre i costi e creare nuove opportunità di business, li rende una delle tecnologie più promettenti per il futuro. Con ulteriori sviluppi e innovazioni, il TAM per i LAMs continuerà a crescere, trasformando settori e creando valore significativo a livello globale.


Gli agenti autonomi e i LAM sono relativamente nuovi nella ricerca e nello sviluppo, e il loro pieno potenziale deve ancora essere scoperto. Tuttavia, offrono un promettente cambiamento nel modo in cui i computer interagiscono con gli esseri umani e sono consapevoli delle circostanze. Gli agenti IA sono ora riconosciuti come un passo fondamentale verso il raggiungimento dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI).