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AI Agents: il futuro dell’IA oltre i Large Language Models

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante, grazie soprattutto ai Large Language Models (LLM), modelli in grado di generare testo, rispondere a domande e persino scrivere codice. Tuttavia, rispetto agli avanzati, gli LLM tradizionali presentano limiti significativi che ne impediscono l’utilizzo in scenari più complessi. L’evoluzione naturale di questi modelli è rappresentata dagli AI Agents, sistemi in grado di prendere decisioni autonomamente, interagire con strumenti esterni e adattarsi agli obiettivi assegnati. Scopriamo cosa sono concretamente e loro caratteristiche.

 

Cos’è un LLM e come funziona

Un LLM è un modello di machine learning addestrato su enormi quantità di dati testuali. Tra i più famosi citiamo GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google DeepMind) e Mistral.

Gli LLM possono generare testo in modo estremamente sofisticato, ma non hanno una vera comprensione del mondo. Nonostante la loro potenza, soffrono di alcune limitazioni fondamentali che li rendono poco adatti a scenari più avanzati:

  1. Mancanza di memoria a lungo termine poiché ogni richiesta viene elaborata indipendentemente dalle precedenti, rendendo difficile il mantenimento del contesto in conversazioni complesse.
  2. Assenza di autonomia decisionale: un LLM risponde a prompt, ma non può prendere iniziative o agire autonomamente senza input continui dall’utente.
  3. Incapacità di interagire con strumenti esterni: senza integrazioni specifiche, un LLM non può navigare su internet, eseguire codice o accedere a database.
  4. Difficoltà nella pianificazione multi-step, poiché quando un’attività richiede più passaggi (come prenotare un volo, analizzare un report e scrivere un riepilogo), un LLM fatica a gestire il processo in autonomia.

 

Questi limiti hanno spinto la ricerca verso una nuova generazione di sistemi: gli AI Agents.

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Cosa sono gli AI Agents

Un AI Agent è un sistema basato su un LLM, ma dotato di capacità aggiuntive che gli permettono di agire autonomamente per raggiungere un obiettivo. Le sue caratteristiche principali includono:

  1. Memoria e contesto persistente nel tempo
  2. Interazione con strumenti esterni, grazie a integrazioni con API, browser, database e software
  3. Pianificazione e ragionamento multi-step: sono in grado di scomporre compiti complessi in sotto-task e completarli senza supervisione continua
  4. Capacità di apprendimento e miglioramento, attraverso feedback e nuove informazioni.

 

Questa transizione dagli LLM agli AI Agents rappresenta un cambiamento di paradigma, portando l’AI da un semplice strumento di generazione testuale a un’entità capace di prendere decisioni e interagire con il mondo in modo più sofisticato.

 

L’architettura degli AI Agents: oltre la generazione di testo

Come funziona un AI Agent? Quali sono le tecnologie che ne permettono il funzionamento?

Una delle librerie più potenti per la creazione di AI Agents è LangChain, un framework open-source che consente di costruire sistemi avanzati basati su LLM, integrandoli con strumenti esterni, memorie e workflow multi-step.

I componenti fondamentali

Un AI Agent non è solo un modello di linguaggio, ma un sistema complesso. I principali elementi di un Agent costruito con LangChain sono:

  1. LLM: il cuore dell’Agent, responsabile dell’elaborazione del linguaggio naturale
  2. Prompt Engineering: la tecnica per guidare il comportamento del modello attraverso prompt strutturati
  3. Memoria: permette all’agent di ricordare informazioni tra interazioni (es. conversazioni prolungate)
  4. Tools o Plugins: API esterne, database, funzioni di ricerca su internet, motori di calcolo, etc.
  5. Pianificazione e decision-making – algoritmi che aiutano l’agent a scomporre problemi complessi in sotto-task gestibili.

 

LangChain fornisce un framework modulare che consente di integrare questi elementi in modo semplice ed efficace e rende possibile costruire AI Agents potenti, flessibili e interattivi. Tuttavia, la sfida principale è gestire il processo decisionale dell’agent: quali strumenti usare? Quando fare ricerche? Quando generare testo?

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Applicazioni pratiche degli AI Agents 

L’adozione crescente degli AI Agents da parte delle aziende sta trasformando diversi settori, consentendo loro di automatizzare compiti complessi, ottimizzare i processi decisionali e migliorare l’efficienza operativa.

AI Agents nel Customer Support: chatbot intelligenti e assistenza avanzata

Uno dei settori che ha più rapidamente adottato gli AI Agents è quello del customer support (ad esempio per gli e-commerce). Se prima i chatbot erano semplici sistemi basati su regole statiche, oggi, grazie agli AI Agents, è possibile offrire un’assistenza conversazionale avanzata, personalizzata e contestuale.

Un AI Agent può gestire richieste dei clienti in modo autonomo, rispondendo a domande sui prodotti, suggerendo articoli basati su preferenze passate e persino elaborando rimborsi o reclami.

Caso reale: Aziende come Amazon e Shopify utilizzano AI Agents per migliorare l’efficienza del supporto clienti, riuscendo a ridurre i tempi di attesa e fornendo risposte più accurate.

Automazione aziendale: AI Agents per la produttività

Da non trascurare, in questo scenario, è la rivoluzione che questi agenti possono portare nell’automazione interna nelle aziende, gestendo processi ripetitivi (come report) e migliorando la produttività (scopri il nostro assistente Nebula). Inoltre, possono raccogliere dati da diverse fonti aziendali (CRM, ERP, database interni), elaborarli e generare report dettagliati senza intervento umano.

Caso reale: Aziende come Microsoft e IBM stanno sviluppando agenti capaci di generare riassunti di meeting, email automatiche e analisi dei dati finanziari.

AI Agents nel settore finanziario: analisi dei mercati e decision-making

Nel mondo della finanza, la capacità di analizzare rapidamente grandi quantità di dati e prendere decisioni informate è fondamentale. In questo ambito, gli AI Agents possono essere utilizzati per:

  • Analizzare il sentiment del mercato basandosi su news e social media
  • Prevedere l’andamento delle azioni utilizzando dati storici e trend attuali
  • Gestire portafogli di investimento in modo automatizzato

Nello specifico, un AI Agent può monitorare i mercati finanziari in tempo reale, individuare pattern e inviare segnali di acquisto/vendita in base a parametri predefiniti. Piattaforme di trading come Robinhood e eToro stanno sperimentando alcuni AI Agents per fornire suggerimenti personalizzati agli investitori.

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Oggi vediamo gli AI Agents nel customer support, nella finanza, nella ricerca scientifica e persino nella robotica, ma il loro potenziale è ancora tutto da esplorare. Cosa succederà quando gli AI Agents saranno in grado di prendere decisioni di alto livello in totale autonomia? Potremmo assistere alla nascita di aziende completamente gestite da agenti AI, a nuove forme di automazione mai viste prima, o a un’ulteriore fusione tra mondo digitale e fisico.

Se da un lato il futuro appare entusiasmante, dall’altro pone sfide cruciali: etica, sicurezza, governance e il ruolo stesso dell’essere umano in un mondo sempre più guidato dall’intelligenza artificiale. Sapremo trovare il giusto equilibrio tra autonomia dell’AI e controllo umano?

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