- Gli agenti di intelligenza artificiale vanno da semplici sistemi riflessi che reagiscono agli input correnti ad agenti sofisticati che pianificano, apprendono e coordinano compiti complessi in vari domini.
- Gli agenti riflessivi semplici agiscono esclusivamente in base alle condizioni immediate, mentre gli agenti riflessivi basati su modelli migliorano il processo decisionale utilizzando modelli interni per seguire e prevedere i cambiamenti ambientali.
- I sistemi multi-agente sono caratterizzati da più agenti AI che lavorano insieme o in competizione, consentendo applicazioni avanzate come il coordinamento delle auto a guida autonoma nel traffico o la gestione di intricate catene di approvvigionamento.
Gli agenti di intelligenza artificiale sono esplosi negli ultimi anni. Con la loro tecnologia e le loro capacità complesse, al giorno d'oggi esistono molti tipi diversi di agenti AI.
Un agente AI è un software che esegue compiti. A differenza di un chatbot standard, può intraprendere azioni per conto di un utente.
Esiste un'ampia gamma di agenti di intelligenza artificiale, dai termometri intelligenti alle auto a guida autonoma, fino agli agenti con interfacce di chat. Tutti questi casi d'uso rientrano in una delle sette categorie principali di agenti di IA. In questo articolo, condividerò i 7 tipi principali di agenti di IA e alcuni esempi reali di agenti di IA.
1. Agenti riflessi semplici
Un agente riflessivo semplice è un sistema di intelligenza artificiale che prende decisioni basate solo sugli input attuali del suo ambiente.
Utilizza un insieme di regole di condizione-azione per mappare gli input osservati in risposte specifiche. Quando rileva un determinato stato nell'ambiente, esegue la regola corrispondente.
Non ha una memoria o un modello interno del mondo, quindi può operare efficacemente solo in ambienti completamente osservabili, dove ogni decisione può essere presa solo in base all'input corrente.
Esempi di agenti riflessi semplici
- Un termostato che accende il riscaldamento se è troppo freddo
- Un robot che si gira quando colpisce un muro (ciao, Roomba con un gatto in cima)
- Un chatbot di base che risponde "Ciao!" quando un utente dice "Ciao".
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2. Agenti riflessi basati su modelli
Un agente riflesso basato sul modello è un agente AI che prende decisioni basate sia sull'input corrente che su un modello interno del mondo.
A differenza dei semplici agenti riflessivi, questo tipo tiene traccia dello stato dell'ambiente nel tempo. Utilizza un modello - essenzialmente informazioni memorizzate sul funzionamento del mondo - per colmare le lacune quando l'ambiente non è completamente osservabile.
Quando riceve un nuovo input, aggiorna il suo stato interno, consulta le sue regole di condizione-azione e sceglie la risposta migliore in base alla percezione corrente e a ciò che conosce dalle interazioni precedenti.
Esempi di agenti riflessi basati sul modello
- Un aspirapolvere robot che ricorda la disposizione di una stanza ed evita le aree che ha già pulito
- Un agenteLLM che continua una conversazione tenendo traccia degli input passati dell'utente.
- Un'IA di gioco che reagisce non solo a ciò che vede, ma anche a ciò che sa dalle partite precedenti.
3. Agenti di apprendimento
Un agente di apprendimento è un agente AI che migliora le sue prestazioni nel tempo imparando dalle sue esperienze.
Ha quattro componenti principali: un elemento di apprendimento, un elemento di prestazione, un critico e un generatore di problemi.
L'elemento di prestazione sceglie le azioni, mentre l'elemento di apprendimento regola il suo comportamento in base al feedback. Il critico valuta il risultato delle azioni in base a uno standard predefinito, mentre il generatore di problemi suggerisce nuove azioni da provare per migliorare l'apprendimento.
Questa struttura permette all'agente di adattarsi ai cambiamenti, di affinare le strategie e di operare efficacemente anche in ambienti non familiari.
Esempi di agenti di apprendimento
- Un agente AI per la criptovaluta che regola le strategie di trading in base all'andamento del mercato
- Un motore di raccomandazione che suggerisce meglio i prodotti in base al comportamento dell'utente
- Un chatbot sanitario che impara dalle interazioni dei pazienti per migliorare l'accuratezza del triage
4. Agenti basati sull'utilità
Un agente basato sull'utilità è un agente di intelligenza artificiale che sceglie le azioni in base al risultato che si prevede fornisca il valore complessivo più alto o "utilità".
Invece di mirare semplicemente a raggiungere un obiettivo, questo agente valuta diversi risultati possibili e seleziona quello che massimizza una funzione di utilità predefinita.
Questo gli permette di gestire situazioni in cui esistono più modi per raggiungere un obiettivo o in cui è necessario fare dei compromessi. Richiede la capacità di confrontare le opzioni, prevedere le conseguenze e classificare i risultati in base alle preferenze o alle priorità.
Esempi di agenti basati sull'utilità
- Un chatbot per le vendite che dà priorità ai lead in base alla probabilità di conversione
- Un sistema di trading azionario che bilancia rischio e rendimento per massimizzare i guadagni a lungo termine.
- Un chatbot aziendale che pianifica le riunioni per minimizzare i conflitti e massimizzare la convenienza
5. Agenti gerarchici
Un agente gerarchico è un agente di intelligenza artificiale che organizza il proprio processo decisionale in più livelli, con livelli superiori che gestiscono obiettivi astratti e livelli inferiori che gestiscono azioni specifiche.
Questo agente suddivide i compiti complessi in sottocompiti più piccoli, con ogni livello della gerarchia responsabile di un diverso ambito decisionale.
I livelli di alto livello possono pianificare strategie a lungo termine, mentre i livelli inferiori gestiscono i dati immediati dei sensori e le risposte in tempo reale. La comunicazione tra i livelli consente all'agente di coordinare gli obiettivi generali con l'esecuzione dettagliata.
Questa struttura rende più facile la gestione della complessità e la scalabilità dei comportamenti in base a tempi o priorità diverse.
Esempi di agenti gerarchici
- Nella produzione, un agente di alto livello pianifica il processo di assemblaggio, mentre i livelli inferiori controllano i bracci robotici e la tempistica.
- In una fabbrica intelligente, diversi livelli gestiscono i programmi di produzione, il coordinamento delle macchine e le operazioni fisiche.
6. Agenti basati su obiettivi
Un agente basato sugli obiettivi è un agente AI che prende decisioni valutando quali azioni lo aiuteranno a raggiungere un obiettivo specifico.
All'agente vengono dati uno o più obiettivi, ossia i risultati desiderati che vuole raggiungere. Utilizza algoritmi di ricerca o di pianificazione per esplorare le possibili sequenze di azioni, quindi seleziona quelle che hanno maggiori probabilità di portare all'obiettivo.
A differenza degli agenti riflessivi, non si limita a reagire, ma ragiona sulle conseguenze future prima di agire. Questo lo rende più flessibile e capace in ambienti dinamici o sconosciuti, ma anche più impegnativo dal punto di vista computazionale.
Esempi di agenti basati su obiettivi
- Un sistema di navigazione che calcola il percorso migliore per raggiungere una destinazione
- Un'intelligenza artificiale per la risoluzione di puzzle che cerca le mosse che portano al completamento del puzzle.
- Un braccio robotico che pianifica una sequenza di movimenti per assemblare con successo un prodotto.
7. Sistemi multi-agente (MAS)
Ultimo ma non meno importante: il sistema multi-agente.
Un sistema multiagente (MAS) è un sistema composto da più agenti AI che interagiscono tra loro e che lavorano insieme (o talvolta competono) per raggiungere obiettivi individuali o condivisi.
Ogni agente del sistema opera in modo indipendente, con capacità, obiettivi e percezione dell'ambiente propri.
Questi agenti comunicano e si coordinano, direttamente tramite messaggi o indirettamente osservando i cambiamenti nell'ambiente. Il sistema nel suo complesso può risolvere problemi troppo complessi o distribuiti per essere gestiti da un singolo agente.
I sistemi multi-agente possono essere cooperativi, competitivi o un mix di entrambi, a seconda della progettazione e degli obiettivi.
Esempi di sistemi multi-agente
- Veicoli autonomi che si coordinano a un incrocio per evitare collisioni
- Una serie di bot finanziari gestisce la fatturazione, il rilevamento delle frodi e la rendicontazione attraverso l'automazione del flusso di lavoro dell'intelligenza artificiale.
- Un sistema di supply chain in cui diversi agenti gestiscono l'inventario, le spedizioni e la previsione della domanda.
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Domande frequenti
Quali sono i 7 tipi di agente AI?
I 7 tipi sono: agenti riflessi semplici, agenti riflessi basati su modelli, agenti basati su obiettivi, agenti basati su utilità, agenti di apprendimento, agenti gerarchici e sistemi multi-agente.
ChatGPT è un agente AI?
Sì, ChatGPT può essere considerato un agente di intelligenza artificiale: riceve input, li elabora e genera risposte, spesso utilizzando un approccio orientato agli obiettivi o alle utilità, a seconda di come viene impiegato.
Cosa sono gli agenti intelligenti e come operano negli ambienti digitali?
Gli agenti intelligenti sono entità progettate per agire in vari ambienti digitali. Raccolgono conoscenze dall'ambiente circostante, valutano la situazione attuale ed eseguono azioni per raggiungere obiettivi predefiniti. Le loro prestazioni sono influenzate dalle azioni esterne che compiono all'interno di ambienti osservabili.
In che modo l'intelligenza artificiale gioca un ruolo nella funzionalità dell'agente?
L'intelligenza artificiale potenzia gli agenti intelligenti fornendo loro la capacità di apprendere, ragionare e adattarsi. Gli agenti utilizzano l'intelligenza artificiale per migliorare la loro base di conoscenze, consentendo di prendere decisioni più sofisticate in vari ambienti.
Cosa costituisce la base di conoscenza degli agenti intelligenti?
La conoscenza degli agenti intelligenti comprende informazioni sull'ambiente, regole predefinite e una comprensione fondamentale della situazione attuale. Questa conoscenza costituisce la base dei loro processi decisionali.
Qual è l'elemento di performance nel contesto degli agenti intelligenti?
L'elemento di performance degli agenti intelligenti si riferisce alla loro capacità di raggiungere gli obiettivi e prendere decisioni che ottimizzano le loro azioni in un determinato ambiente. È una componente cruciale che determina l'efficienza e l'efficacia dell'agente.
Gli agenti possono operare in strutture gerarchiche?
Sì, gli agenti gerarchici sono un tipo di agente intelligente che opera a livelli strutturati. Gli agenti di alto livello supervisionano il processo decisionale generale, mentre gli agenti di livello inferiore gestiscono compiti specifici all'interno di un quadro più ampio. Questa struttura gerarchica consente di operare in modo efficiente in ambienti complessi.
Gli agenti intelligenti operano con un'intelligenza limitata?
Sì, molti agenti intelligenti operano con un'intelligenza limitata, ovvero hanno un ambito di conoscenza e capacità definito. Questa limitazione li aiuta a concentrarsi su compiti e ambienti specifici in cui le loro competenze sono più rilevanti.
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