LLM Gli agenti di IA sono un sottoinsieme di agenti di IA che utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni per completare compiti basati sul linguaggio.
Mentre l'ampia categoria degli agenti di IA comprende applicazioni non linguistiche (sistemi di raccomandazione di contenuti, riconoscimento di immagini, controllo robotico, ecc.), gli agenti di LLM sono tipicamente software di IA conversazionale.
Cosa sono gli agenti di LLM ?
LLM Gli agenti sono strumenti basati sull'intelligenza artificiale che utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni per interpretare il linguaggio, conversare ed eseguire compiti.
Questi agenti si basano su algoritmi complessi addestrati su grandi quantità di dati testuali, che consentono loro di comprendere e produrre linguaggio in modo da imitare la comunicazione umana.
LLM Gli agenti possono essere integrati in agenti AI, chatbot AI, assistenti virtuali, software di generazione di contenuti e altri strumenti applicati.
Caratteristiche degli agenti LLM
Le caratteristiche principali di un agente LLM sono quattro:
Modello linguistico
Il modello linguistico viene spesso considerato il "cervello" di un agente LLM . La sua qualità e la sua scala influenzano direttamente le prestazioni dell'agente LLM .
Si tratta di un sofisticato algoritmo addestrato su enormi insiemi di testo, che gli consente di comprendere il contesto, riconoscere gli schemi e produrre risposte coerenti e pertinenti al contesto.
- Identificare e imparare i modelli linguistici
- Ottenere un grado di consapevolezza contestuale (grazie ai suoi vasti dati di formazione)
- Adattarsi a diversi ambiti e gestire un'ampia gamma di argomenti
Il modello linguistico determina la profondità, l'accuratezza e la pertinenza delle risposte e costituisce la base delle capacità linguistiche dell'agente.
Memoria
La memoria si riferisce alla capacità di conservare le informazioni provenienti da interazioni passate, come fatti, preferenze dell'utente o argomenti in diverse sessioni.
Questo migliora la comprensione contestuale dell'agente e rende le conversazioni più continue e pertinenti.
In alcune configurazioni, la memoria consente all'agente di conservare le informazioni nel tempo. In questo modo è possibile un'interazione a lungo termine in cui l'agente "impara" dal comportamento o dalle preferenze ripetute dell'utente, sebbene ciò sia spesso regolato per motivi di privacy e di rilevanza.
Uso degli strumenti
L'uso dello strumento porta un agente di LLM dalla conversazione all'azione.
Un agente LLM può integrarsi con applicazioni esterne, database o API per eseguire funzioni specifiche.
Ciò significa che possono recuperare informazioni in tempo reale, eseguire azioni esterne o accedere a database specializzati, fornendo informazioni in tempo reale. Questo include:
- Chiamare le API
- Acquisizione di dati in tempo reale, come gli aggiornamenti meteo o i prezzi delle azioni.
- Programmazione di riunioni o appuntamenti
- Interrogazione di database, come cataloghi di prodotti o documenti di politica del personale.
L'uso degli strumenti consente all'agente LLM di passare da un sistema passivo, basato sulla conoscenza, a un partecipante attivo in grado di interfacciarsi con altri sistemi.
Pianificazione
La pianificazione è la capacità di un agente di LLM di suddividere compiti complessi in una serie di fasi gestibili.
Un agente di LLM può pianificare con o senza feedback. La differenza?
- La pianificazione senza feedback significa che l'agente LLM creerà un piano basato sulla sua comprensione iniziale. È più veloce e più semplice, ma manca di adattabilità.
- Pianificazione con feedback significa che un agente di LLM può perfezionare continuamente il suo piano, prendendo input dall'ambiente. È più complesso, ma lo rende molto più flessibile e migliora le prestazioni nel tempo.
Pianificando, un agente di LLM può creare flussi logici che si muovono progressivamente verso una soluzione, rendendolo più efficace nel gestire richieste complesse.
Tipi di agenti LLM
Agenti conversazionali
Questi tipi di agenti si impegnano in un dialogo naturale con gli utenti: spesso forniscono informazioni, rispondono a domande e assistono in vari compiti.
Questi agenti si basano su LLMs per comprendere e generare risposte simili a quelle umane.
Esempi: Agenti di assistenza clienti e chatbot sanitari
Agenti orientati al compito
Concentrati sull'esecuzione di compiti specifici o sul raggiungimento di obiettivi predefiniti, questi agenti interagiscono con gli utenti per capire le loro esigenze e poi eseguono azioni per soddisfarle.
Esempi: Assistenti AI e bot HR
Agenti creativi
In grado di generare contenuti originali e creativi come opere d'arte, musica o scritti, questi agenti utilizzano LLMs per comprendere le preferenze umane e gli stili artistici, consentendo loro di produrre contenuti che risuonano con il pubblico.
Esempi: Strumenti per la generazione di contenuti e di immagini (come Dall-E).
Agenti collaborativi
Questi agenti lavorano a fianco degli esseri umani per realizzare obiettivi o compiti condivisi, facilitando la comunicazione, il coordinamento e la cooperazione tra i membri del team o tra gli esseri umani e le macchine.
LLMs possono supportare gli agenti collaborativi assistendoli nel processo decisionale, generando rapporti o fornendo approfondimenti.
Esempi: La maggior parte degli agenti AI aziendali e i chatbot per la gestione dei progetti.
Casi d'uso aziendali
Le aziende traggono vantaggio dagli agenti di LLM nelle aree che comportano l'elaborazione e la risposta al linguaggio naturale, come rispondere alle domande, fornire indicazioni, automatizzare i flussi di lavoro e analizzare il testo.
Le aziende utilizzano spesso gli agenti di LLM per il marketing, l'analisi dei dati, la conformità, l'assistenza legale, il supporto sanitario, le attività finanziarie e l'istruzione.
Ecco 3 dei casi d'uso più diffusi degli agenti di LLM :
Assistenza clienti
LLM Gli agenti sono ampiamente utilizzati nell'assistenza clienti per gestire le domande frequenti, risolvere i problemi e fornire assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
Questi agenti possono interagire con i clienti in tempo reale, offrendo aiuto immediato o inoltrando richieste complesse ad agenti umani.
Vedi anche: Che cos'è un chatbot del servizio clienti?
Vendite e generazione di lead
Nelle vendite, gli agenti di LLM qualificano i contatti coinvolgendo i potenziali clienti in conversazioni, valutando le esigenze e raccogliendo informazioni preziose.
Possono anche automatizzare le interazioni di follow-up, inviando raccomandazioni personalizzate o informazioni sui prodotti in base agli interessi del cliente.
Vedi anche: Come utilizzare l'intelligenza artificiale per le vendite
Supporto interno: Risorse umane e IT
Per quanto riguarda il supporto interno, gli agenti di LLM semplificano i processi HR e IT gestendo le richieste più comuni dei dipendenti. Nell'ambito delle risorse umane, rispondono a domande su argomenti quali benefit, politiche di congedo e buste paga, mentre nell'ambito dell'IT forniscono la risoluzione di problemi tecnici di base o automatizzano attività di routine come l'impostazione degli account.
In questo modo i team HR e IT possono concentrarsi su responsabilità più complesse, invece che su attività ripetitive.
Vedi anche: I migliori agenti AI per le risorse umane
Come costruire un agente LLM
Definire gli obiettivi
Chiarite cosa volete che l'agente di LLM realizzi, sia che si tratti di assistere le richieste dei clienti, generare contenuti o gestire compiti specifici.
L'identificazione di obiettivi chiari determinerà l'impostazione e la configurazione dell'agente.
Scegliere una piattaforma AI
Le migliori piattaforme di intelligenza artificiale dipendono interamente dai vostri obiettivi e dalle vostre esigenze.
Scegliete una piattaforma che sia in linea con le vostre esigenze, considerando fattori come le opzioni di personalizzazione, le capacità di integrazione, la facilità d'uso e il supporto.
La piattaforma dovrebbe:
- Supportare il caso d'uso desiderato
- Offrite la vostra preferenza LLMs
- Offrire capacità di integrazione
Configurare il LLM
In base alle opzioni della piattaforma, è possibile scegliere un modello precostituito LLM o, se necessario, perfezionarlo per attività specifiche.
Molte piattaforme offrono modelli linguistici integrati, preaddestrati e pronti all'uso.
Se siete interessati a personalizzare l'utilizzo di LLM , leggete il nostro articolo sulla scelta di un'opzione personalizzata di LLM per il vostro progetto di intelligenza artificiale da parte del nostro ingegnere della crescita, Patrick Hamelin.
Integrare gli strumenti
La maggior parte delle piattaforme offre opzioni di integrazione per strumenti esterni. Collegate tutte le API, i database o le risorse a cui il vostro agente dovrà accedere, come i dati del CRM o le informazioni in tempo reale.
Test e perfezionamento
Testate a fondo l'agente utilizzando gli strumenti di test integrati nella piattaforma. Regolate i parametri, la formulazione dei messaggi e i flussi di lavoro in base ai risultati dei test, per assicurarvi che l'agente funzioni bene negli scenari reali.
Distribuzione e monitoraggio
Utilizzate gli strumenti di monitoraggio della piattaforma per monitorare le interazioni e le prestazioni dell'agente dopo la distribuzione.
Raccogliere informazioni e perfezionare l'impostazione in base alle esigenze, sfruttando i meccanismi di feedback forniti dalla piattaforma.
Distribuire un agente LLM personalizzato
LLM Gli agenti stanno raggiungendo tassi di adozione di massa tra le imprese - nel servizio clienti, nelle operazioni interne e nell'e-commerce. Le aziende che tardano ad adottare l'intelligenza artificiale ne subiranno le conseguenze.
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