AI agents e il loro ciclo di vita: cosa dovreste sapere

Overview

• Le applicazioni software tradizionali seguono per lo più schemi basati su regole.
• Gli AI agents, d’altro canto, sono sistemi software che si evolvono e adattano continuamente seguendo schemi ciclici per ottenere un risultato.
• Una gestione completa del ciclo di vita degli agenti AI può dare molti benefici.

Questo articolo è stato pubblicato in origine su The New Stack.

Gli AI agents stanno cambiando il modo di lavorare, influenzando ogni aspetto, dalle interazioni automatizzate con i clienti ai processi decisionali più intelligenti in settori come la finanza, la sanità, la vendita al dettaglio e molti altri. Questi sistemi autonomi non sono più solo una tecnologia sperimentale; stanno diventando una parte essenziale delle operazioni aziendali. A differenza delle applicazioni tradizionali che seguono regole statiche e deterministiche, gli AI agents apprendono e si adattano continuamente, il che li rende più potenti, ma richiede anche un approccio diverso alla gestione.

Forse utilizzate già assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale per gestire le richieste dei clienti e per il trading di criptovalute, o per ottimizzare le supply chain con agenti intelligenti. Questi sistemi sono disponibili in diverse forme: reattivi, deliberativi, ibridi, basati sull’apprendimento, collaborativi o completamente autonomi. Ognuno è progettato per gestire attività specifiche.

In sostanza, gli AI agents seguono un ciclo continuo: raccolgono dati, li analizzano con modelli di apprendimento automatico, prendono decisioni basate su modelli ed eseguono azioni, migliorando costantemente nel tempo. Questa capacità di adattamento li distingue dai software tradizionali, che rimangono statici se non vengono aggiornati manualmente.

Inevitabilmente, l’implementazione di questi AI agents implica anche l’aggiunta di un ulteriore livello di complessità al paradigma dello sviluppo software, che potrebbe essere affrontato e gestito al meglio utilizzando una base olistica e completa come una developer platform.

Cos’è un AI agent?

Generalmente, un AI agent potrebbe essere definito come un’applicazione o un software che si impegna costantemente a perseguire un obiettivo eseguendo compiti specifici. Gli agenti sono caratterizzati da autonomia e proattività, poiché possono ragionare ed eseguire azioni seguendo o meno istruzioni esplicite. Purché venga definito un obiettivo chiaro, l’agente utilizzerà il contesto e gli strumenti disponibili per raggiungere il suo scopo finale.

Rispetto ai software tradizionali, in cui output specifici seguono determinati input con un pattern causa-effetto, gli AI agents sono potenziati da modelli linguistici, strumenti, orchestratori e fonti contestuali per produrre risultati personalizzati e di valore che, tra i vari vantaggi, si allineano molto meglio agli obiettivi aziendali. Apprendimento, adattamento e miglioramento continui sono le componenti che modellano e guidano il comportamento degli agenti nel tempo.

Tipi e casi d’uso degli AI agents

Gli AI agents sono programmi altamente specializzati. Nonostante la loro adattabilità, sono progettati per gestire compiti specifici e quindi presentano forme diverse. A seconda del loro comportamento, rientrano in alcune macrocategorie:

• Reattivi: Rispondono istantaneamente agli input e hanno poca o nessuna memoria per usi futuri.
• Deliberativi: Utilizzati principalmente per compiti complessi, vengono eseguiti tramite un ragionamento profondo e una pianificazione accurata.
• Di apprendimento: Utilizzano le interazioni passate e il machine learning per riadattare le loro risposte.
• Ibridi: Questi agenti bilanciati condividono diversi livelli per affrontare ambiti più ampi. 

Oltre alla tipologia, vale la pena considerare che esistono centinaia di situazioni in cui gli agenti possono operare nel mondo reale. Tra i casi d’uso più comuni figurano i dispositivi di intelligenza artificiale per l’assistenza clienti, i veicoli a guida autonoma, i robot di trading per le previsioni sui mercati finanziari, i sistemi di controllo domotico e gli strumenti diagnostici per l’assistenza ai pazienti e l’assistenza sanitaria. 

AI agents: come funzionano?

Gli AI agents non sono solo modelli autonomi; sono costituiti da più componenti che descrivono meglio il loro comportamento e la cui combinazione definisce un’architettura cognitiva. 

Approfondiamo il framework dell’architettura cognitiva. Solitamente comprende:

• Modelli: Modelli linguistici specifici utilizzati dagli agenti. Possono essere di qualsiasi tipo e seguire qualsiasi logica, ma devono essere adattati a esigenze, dati e strumenti architetturali specifici.
• Strumenti: Estensioni, funzioni, archivi dati e così via. Fungono da ponte tra il modello sottostante e il mondo esterno, consentendo agli agenti di accedere ed elaborare informazioni del mondo reale e di svolgere diverse attività.
• Livello di orchestrazione: Livello di base che guida il comportamento degli agenti con cicli di diversa complessità, da semplici decisioni a complesse logiche concatenate. Questo processo continua finché l’agente non ha raggiunto il suo obiettivo primario o un end point.

In parole povere, questo è un breve ciclo di come un AI agent esegue un’attività correlata al cliente:

1. Acquisizione di informazioni: L’AI agent riceve una richiesta del cliente, ad esempio una domanda tramite un assistente virtuale. Analizza l’input utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere le esigenze del cliente, quindi accede ai dati rilevanti e alle conoscenze contestualizzate.
2. Pianificazione: Dopo aver compreso la richiesta, l’AI agent formula un piano per rispondere o completare l’attività. La pianificazione implica l’identificazione di informazioni o azioni rilevanti in base all’intento del cliente. In un’attività più complessa, l’agente potrebbe concatenare prompt o modelli.
3. Esecuzione: Questa fase prevede la generazione di una risposta alla domanda del cliente, l’avvio di un flusso di lavoro o l’interazione con altri sistemi tramite API. Ad esempio, un’applicazione di chat AI RAG utilizza una knowledge base (fonti specifiche) per fornire risposte utili e preziose.
4. Perfezionamento: Le prestazioni dell’AI agent vengono valutate. La valutazione può essere effettuata tramite feedback esplicito da parte del cliente o monitoraggio implicito dei risultati (come tempi di risoluzione, successo dell’attività). In base al risultato, l’agente o il sistema sottostante possono essere modificati perfezionando il modello, aggiornando la knowledge base o perfezionando le strategie di prompting per migliorare le prestazioni future.

Perché gli AI agents stanno prendendo il sopravvento

L’adozione di AI agents sta accelerando, trainata dai progressi nella potenza di calcolo, dall’accesso a enormi set di dati e dai miglioramenti nell’apprendimento automatico. Le aziende li stanno integrando per automatizzare attività ripetitive, ottimizzare il processo decisionale e migliorare l’esperienza utente.

Si prevede che il mercato degli AI agents crescerà da 5,1 miliardi di dollari nel 2024 a 47,1 miliardi di dollari entro il 2030. Gartner prevede che entro il 2028 il 33% delle applicazioni software aziendali includerà AI agents, mentre gli agenti sostituiranno il 20% delle interazioni umane nei negozi digitali e gestiranno autonomamente il 15% delle decisioni aziendali quotidiane.

Tuttavia, man mano che gli AI agents diventano più capaci, introducono anche nuove sfide. A differenza delle applicazioni tradizionali, si evolvono, imparando da nuovi dati e adattando il proprio comportamento. Questo introduce rischi come model drift, errori di automazione e problemi di governance, rendendo essenziale pensare oltre la loro semplice implementazione.

Qual è il ciclo di vita degli AI agents?

Il ciclo di vita di un AI agent copre ogni fase del suo percorso, dallo sviluppo e dalla formazione iniziali, passando per l’implementazione e la gestione quotidiana, fino alla governance e all’eventuale dismissione (se necessario). Comprendendo questo ciclo di vita, si ottiene una visione d’insieme di come gli AI agents si evolvono, come si integrano con i sistemi esistenti e come influenzano il modo in cui si erogano servizi o si prendono decisioni.

Gestire il ciclo di vita degli AI agents significa prestare attenzione a tre aree principali: gestione dell’intero ciclo di vita, integrazione con lo sviluppo cloud native e gestione del cambiamento. Ogni area garantisce che gli agenti rimangano allineati con i vostri obiettivi e continuino a fornire valore reale nel tempo.

Gestione completa del ciclo di vita

Gestire il ciclo di vita degli AI agents non è un processo una tantum. Richiede un approccio completo che includa la loro creazione, orchestrazione ed evoluzione.

Gli AI agents operano tramite componenti interconnessi, quindi il loro ciclo di vita si estende ben oltre lo sviluppo e l’implementazione del modello. Ciò implica il monitoraggio continuo delle loro prestazioni, l’aggiornamento dei loro framework di ragionamento, l’ottimizzazione delle loro interazioni con i database interni e l’adattamento a nuovi strumenti esterni. Senza un approccio strutturato alla gestione del ciclo di vita, gli AI agents rischiano di diventare obsoleti, inaffidabili o non allineati con gli obiettivi aziendali.

Tendenzialmente, un agente AI attraversa una serie di fasi:

• Ideazione e definizione del problema: Definire il problema, la portata, gli obiettivi e il potenziale ROI.
• Gestione dei dati: Raccogliere, valutare, ripulire ed elaborare i dati. Preparare i dati per l’utilizzo dell’AI con allineamento, qualificazione e governance adeguate.
• Design e sviluppo: Progettare l’architettura dell’agente e sviluppare il modello di conseguenza.
• Considerazioni etiche e di sicurezza: Integrare le best practice riguardanti etica e sicurezza. 
• Test e valutazione: Testare e valutare le prestazioni dell’agente.
• Deployment: Distribuire l’agente nell’ambiente di produzione.
• Monitoraggio e ottimizzazione (AgentOps): Monitorare, ottimizzare e gestire costantemente le prestazioni e il comportamento dell’agente in un contesto di produzione. Riadattare e perfezionare il comportamento dell’agente in base a metriche e cicli di feedback. 

Fornire un contesto e definire dei limiti in tutte le fasi del ciclo di vita degli agenti consente di ottenere risultati personalizzati mantenendo l’AI imparziale e garantendo che gli agenti operino entro un ambito preciso.

Integrazione con lo sviluppo cloud native

Per mantenere gli AI agents adattabili ed efficienti, è necessaria un’infrastruttura che supporti aggiornamenti continui, scalabilità e un’integrazione fluida con altri servizi. Le architetture tradizionali possono essere rigide, rendendo difficile la manutenzione. Gli approcci cloud-native come i microservizi e la containerizzazione offrono una flessibilità notevolmente maggiore, consentendo scalabilità, integrazione dei dati e processi decisionali in tempo reale.

Le piattaforme cloud supportano anche solide pratiche DevOps come CI/CD, consentendo agli AI agents di ricevere aggiornamenti e perfezionamenti regolari senza dover ricorrere a notevoli sforzi di riqualificazione. Queste piattaforme supportano inoltre scalabilità, sicurezza e conformità, riducendo al contempo la complessità operativa e garantendo prestazioni di intelligenza artificiale affidabili ed efficienti.

Gestione dei cambiamenti

L’integrazione di AI agents nel flusso di lavoro non è solo una questione di tecnologia. Riguarda le persone. Quando l’intelligenza artificiale inizia a gestire compiti e decisioni, i ruoli cambiano e possono sorgere resistenze. Gestire questo cambiamento è importante tanto quanto implementare l’intelligenza artificiale stessa.

Per rendere la transizione fluida, è necessaria una strategia chiara. Bisogna comunicare che l’AI migliorerà il lavoro, non che lo sostituirà. Bisogna affrontare le problematiche direttamente e fornire formazione per aiutare i team ad adattarsi.

Gli AI agents non si limitano a seguire regole statiche; si adattano e apprendono nel tempo. Questo cambia il modo in cui vengono eseguite le attività e prese le decisioni. Nel servizio clienti, l’intelligenza artificiale può gestire le richieste di routine e inoltrare quelle complesse, migliorando i tempi di risposta. In ambito finanziario, l’intelligenza artificiale rileva le frodi e gestisce il rischio analizzando le transazioni in tempo reale. L’intelligenza artificiale non è solo uno strumento che si implementa e si dimentica. Il suo impatto sui flussi di lavoro, sul processo decisionale e sui ruoli richiede una gestione ponderata e iterativa per generare valore reale.

Best practice per lavorare con gli AI agents 

Per sfruttare al meglio gli AI agents, sono necessari dati strutturati, una governance chiara e una piattaforma scalabile. Le seguenti best practice aiutano a garantire che gli agenti rimangano affidabili, adattabili e allineati agli obiettivi aziendali.

Preparate dati pronti per l’AI 

Gli AI agents si basano su dati di alta qualità, ben strutturati e ben preparati per funzionare efficacemente. È necessario implementare una gestione attiva dei metadati e l’osservabilità dei dati per monitorarne la qualità, garantendo al contempo la conformità alle normative sulla privacy.

Quando si tratta di dati, è importante anche stabilire ruoli e responsabilità per la gestione dei dati a supporto dell’AI. La gestione degli agenti richiede responsabilità definite tra i diversi team. I data steward dovrebbero supervisionare l’integrità e l’accessibilità dei dati, assicurandosi che gli agenti ricevano input affidabili. Gli ingegneri di AI sono responsabili della formazione e dell’ottimizzazione dei modelli di apprendimento automatico, mentre i team di sicurezza applicano le policy di protezione dei dati e la conformità normativa.

Adottate una soluzione end-to-end (E2E): la piattaforma

Gli AI agents funzionano al meglio all’interno di una piattaforma strutturata che integra diversi aspetti di sviluppo, distribuzione e gestione. Una internal developer platform (IDP) può fornire la struttura essenziale per gestire in modo completo il ciclo di vita di un agente end-to-end. Una soluzione end-to-end (E2E) comprende tre aree chiave: platform engineering per fornire un’infrastruttura solida, una developer experience semplificata e guardrail integrati; applicazioni componibili per un’orchestrazione più fluida e semplice degli agenti; gestione dei dati per garantire che gli AI agents lavorino con dati allineati ai casi d’uso, qualificati costantemente e governati contestualmente.

Riassumendo 

Gli AI agents stanno rimodellando il modo in cui operano le aziende, offrendo efficienza, adattabilità e capacità decisionali senza precedenti. Tuttavia, il loro successo non dipende solo da algoritmi avanzati: richiede una gestione strutturata del ciclo di vita, un’integrazione cloud-native e una governance solida. Senza questi elementi, le aziende rischiano un’automazione inaffidabile, problemi di integrità dei dati e un comportamento disomogeneo dell’intelligenza artificiale.

Con la continua crescita degli AI agents, le aziende che adottano un approccio completo, che bilancia innovazione e controllo, si troveranno nella posizione migliore per massimizzare il loro pieno potenziale.