Gli agenti IA, sono sistemi progettati per eseguire compiti specifici in modo autonomo o semi-autonomo. Questi compiti possono variare da semplici operazioni, come la ricerca di informazioni, a compiti più complessi che richiedono la pianificazione e l’implementazione di strategie multi-fase.
Volendoli riassumer in MACRO GATEGORIE :
Pianificazione: Gli agenti IA utilizzano i Large Language Models (LLM) per elaborare e implementare strategie in più fasi per raggiungere un obiettivo. Questo processo può includere la definizione di obiettivi, la generazione di piani d’azione, la valutazione delle opzioni disponibili e l’adattamento dei piani in base ai cambiamenti nel contesto o nell’ambiente.
Un esempio di agente IA che utilizza la pianificazione è un sistema di navigazione GPS. Questo sistema elabora e implementa una strategia in più fasi per guidare un utente da un punto A a un punto B, tenendo conto di vari fattori come il traffico, la distanza e il tempo previsto di viaggio.
Utilizzo degli strumenti: Gli agenti IA sono dotati di vari strumenti che facilitano la raccolta di informazioni, il processo decisionale e l’elaborazione dei dati. Questi strumenti possono includere la ricerca sul web, l’esecuzione di codice, l’analisi dei dati e altri.
Un esempio di agente IA che utilizza gli strumenti è un assistente virtuale come Siri o Alexa. Questi agenti utilizzano strumenti come la ricerca sul web e l’esecuzione di codice per rispondere alle domande degli utenti, controllare i dispositivi smart home, riprodurre musica, inviare messaggi e molto altro.
Comprensione dei dati o del contesto: Gli agenti IA utilizzano spesso funzionalità come la Retrieval-Augmented Generation (RAG) o digeriscono set di dati specifici per migliorare il completamento delle attività. Questo può includere l’interpretazione di dati non strutturati, l’identificazione di pattern nei dati, la comprensione del contesto in cui l’agente opera e l’adattamento delle azioni dell’agente in base a queste informazioni.
Un esempio di agente IA che comprende i dati o il contesto è un sistema di raccomandazione personalizzato come quello utilizzato da Netflix o Amazon. Questi sistemi utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati degli utenti e fornire raccomandazioni personalizzate basate sui loro gusti e comportamenti passati
Riflessione: Utilizzando un LLM, l’agente IA può valutare le proprie prestazioni per identificare i miglioramenti. Questo può includere l’analisi delle azioni passate, l’identificazione di errori o inefficienze, la generazione di idee per migliorare le prestazioni future e l’implementazione di queste idee.
Un esempio di agente IA che utilizza la riflessione è un sistema di apprendimento automatico che utilizza il feedback per migliorare le sue prestazioni. Ad esempio, un algoritmo di apprendimento rinforzato può “riflettere” sulle azioni passate per determinare quali azioni hanno portato a risultati positivi e quali azioni hanno portato a risultati negativi, e quindi adattare le sue future decisioni di conseguenza.
Collaborazione multi-agente: In alcuni casi, più agenti IA possono collaborare per eseguire compiti. Questo può includere la distribuzione di compiti tra gli agenti, lo scambio di idee e informazioni, la collaborazione per risolvere problemi complessi e la creazione di soluzioni superiori attraverso la collaborazione
Un esempio di collaborazione multi-agente è un sistema di veicoli autonomi che collaborano per coordinare i loro movimenti e evitare collisioni. Ad esempio, i droni possono utilizzare la comunicazione multi-agente per coordinare i loro voli, evitare ostacoli e completare compiti in modo efficiente.
