Gli agenti di intelligenza artificiale sono il futuro dell'intelligenza artificiale e, in quanto top trend dell'AI per il 2025, stanno diventando sempre più popolari con il progredire della tecnologia AI.
Gli agenti di IA sono una categoria ampia, che comprende:
- LLM agenti che utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni per compiti di IA conversazionale
- Sistemi multi-agente che coordinano compiti complessi
- Chatbot AI per l'assistenza clienti che effettuano upselling, cross-selling e resettano le password
- Assistenti AI per smartphone come Siri e Alexa
Addentriamoci quindi nel vasto mondo degli agenti di intelligenza artificiale e dei loro utilizzi.
Che cos'è un agente di intelligenza artificiale?
Un agente di intelligenza artificiale è un software che esegue compiti per conto di un utente. Può automatizzare processi, prendere decisioni e interagire in modo intelligente con l'ambiente circostante.
"Gli agenti AI sono come una magia", ha dichiarato Patrick Hamelin, software engineer lead di Botpress. "Sono entità magiche che vanno oltre i tipici chatbot".
Gli agenti di intelligenza artificiale sono entità progettate per percepire il loro ambiente e intraprendere azioni per raggiungere obiettivi specifici. Questi agenti possono essere software o entità fisiche.
Percepiscono l'ambiente attraverso i sensori, elaborano le informazioni utilizzando algoritmi o modelli e poi agiscono con attuatori o altri mezzi.
Cosa significano gli agenti AI per la forza lavoro?
Sebbene sia facile immaginare un mondo pieno di software autonomi che completano le attività di un edificio, nel prossimo futuro gli agenti AI assisteranno i dipendenti umani, non li sostituiranno.
Gli agenti AI hanno bisogno di trigger umani per completare i loro flussi di lavoro. Anche se l'uso dell'IA continuerà a crescere in tutti i settori, come ad esempio l'aumento dell'assistenza con i chatbot del servizio clienti o la creazione di agenti per la generazione di lead all'interno di imbuti di vendita IA, gli agenti IA e i chatbot non sono progettati per sostituire i dipendenti umani.
Probabilmente assisteremo a un aumento dell'istruzione e della formazione dei dipendenti per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nei loro flussi di lavoro, in particolare nei settori che possono facilmente automatizzare le attività. Se fatto correttamente, questo aggiornamento consentirà ai lavoratori di aumentare la quantità di tempo da dedicare a compiti complessi o più strategici. Ciò dovrebbe migliorare la produttività e la soddisfazione dei dipendenti.
In effetti, esistono già molti casi d'uso di agenti AI nel mondo reale. E continueranno ad espandersi con l'avanzare della tecnologia.
Ma i critici hanno ragione: l'introduzione di un maggior numero di agenti autonomi nella forza lavoro deve essere fatta con intenzione e attenzione verso gli esseri umani con cui lavoreranno.
Qual è la differenza tra un agente AI e un chatbot AI?
Gli agenti di intelligenza artificiale e chatbots differiscono per finalità e capacità. Chatbots sono progettati per interagire con gli esseri umani, mentre gli agenti sono progettati per portare a termine compiti autonomi.
La differenza più grande è la loro capacità di intraprendere azioni autonome. Poiché l'AI chatbots è progettata per conversare con gli esseri umani, di solito non è programmata per intraprendere azioni autonome: il suo scopo è assistere direttamente un umano.
Gli agenti AI, invece, possono non interagire affatto con l'utente. In alcuni casi, riceveranno un compito da uno sviluppatore e lo eseguiranno autonomamente, senza interagire con un altro essere umano.
Anche le loro forme sono diverse: Chatbots è spesso basato su testi o voci, mentre gli agenti di IA possono assumere la forma di un aspirapolvere robot o di un termostato intelligente.
Tuttavia, hanno molte somiglianze. Tra le altre sovrapposizioni, entrambi utilizzano:
- Elaborazione del linguaggio naturale per comprendere il testo
- Un modello linguistico di grandi dimensioni per alimentare i loro risultati (come GPT di OpenAI o Gemini di Google).
- Database vettoriali per comprendere meglio l'input testuale di un'interazione umana
Caratteristiche degli agenti di IA
Autonomia
Gli agenti di intelligenza artificiale possono operare senza l'intervento umano, prendendo decisioni e agendo in modo indipendente. La loro autonomia consente agli agenti AI di gestire compiti complessi e di prendere decisioni in tempo reale su come completare al meglio un processo, ma senza che un umano codifichi i passaggi specifici per un determinato compito.
Sebbene l'idea di un agente autonomo possa evocare le immagini di HAL 9000, il computer parlante di 2001: Odissea nello spazio, gli agenti AI si basano ancora su istruzioni umane. Un utente o uno sviluppatore dovrà dedicare del tempo a dire all'agente cosa fare, ma sarà l'agente a risolvere i problemi per portare a termine il compito nel modo migliore.
Apprendimento continuo
Il feedback è essenziale per il miglioramento dell'agente AI nel tempo. Questo feedback può provenire da due fonti: un critico o l'ambiente stesso.
Il critico può essere un operatore umano o un altro sistema di intelligenza artificiale che valuta le prestazioni dell'agente. L'ambiente dell'agente di intelligenza artificiale può fornire un feedback sotto forma di risultati derivanti dalle azioni dell'agente.
Questo ciclo di feedback permette all'agente di adattarsi, di imparare dalle sue esperienze e di prendere decisioni migliori in futuro. Imparerà a creare risultati migliori man mano che sperimenterà altri compiti. Grazie alla loro capacità di apprendere e migliorare, gli agenti di IA possono adattarsi ad ambienti in rapida evoluzione.
Reattivo e proattivo
Gli agenti di intelligenza artificiale sono sia reattivi che proattivi nei loro ambienti. Poiché ricevono input sensoriali, sono in grado di cambiare il corso dell'azione in base ai cambiamenti dell'ambiente.
Ad esempio, un termostato intelligente può percepire la temperatura della stanza che diventa più fredda quando inizia un temporale inaspettato. Di conseguenza, diminuirà l'intensità dell'aria condizionata.
Ma è anche proattivo: se il sole splende in una stanza all'incirca alla stessa ora ogni giorno, aumenterà proattivamente l'aria condizionata in modo che coincida con l'emergere del calore del sole.
Componenti di un agente AI
Un agente AI sembra complicato a prima vista. È perché lo è. Ma una migliore comprensione dei componenti chiave di un agente di intelligenza artificiale può aiutare a comprenderne il funzionamento interno.
Questi elementi sono fondamentali per creare strumenti di intelligenza artificiale in grado di svolgere compiti autonomi.
Che cos'è una funzione agente?
La funzione agente è il cuore di un agente di intelligenza artificiale. Definisce come l'agente mappa i dati raccolti in azioni.
In altre parole, la funzione agente consente all'IA di determinare quali azioni intraprendere in base alle informazioni raccolte. È qui che risiede l'"intelligenza" dell'agente, poiché si tratta di ragionare e selezionare le azioni per raggiungere i propri obiettivi.
Che cosa sono i concetti?
Le percezioni sono gli input sensoriali che l'agente di intelligenza artificiale riceve dal suo ambiente. Forniscono informazioni sullo stato attuale dell'ambiente osservabile in cui l'agente opera. Ad esempio, se l'agente di intelligenza artificiale è un chatbot per il servizio clienti, le percezioni possono includere:
- Messaggi
- Informazioni sul profilo utente
- Posizione dell'utente
- Chat storia
- Preferenze linguistiche
- Ora e data
- Preferenze dell'utente
- Riconoscimento delle emozioni dell'utente
Che cos'è un attuatore?
Gli attuatori sono meccanismi che consentono agli agenti di intelligenza artificiale di interagire fisicamente con l'ambiente circostante. Queste azioni possono andare dal pilotaggio di un'auto a guida autonoma alla digitazione di un testo su uno schermo.
Gli attuatori possono essere considerati come i muscoli dell'agente AI, che eseguono le decisioni prese dalla funzione agente.
Esempi di attuatori sono:
- I generatori di risposte testuali sono responsabili della generazione e dell'invio di risposte testuali agli utenti. Prendono la risposta testuale del chatbot e la inviano all'utente attraverso un'interfaccia di chat.
- Un chatbot potrebbe aver bisogno di integrare un sistema, come il sistema CRM dell'azienda, per accedere ai dati dei clienti, creare ticket di assistenza o controllare lo stato degli ordini. Le API di integrazione dei servizi consentono al chatbot di interagire con sistemi esterni e di recuperare o aggiornare le informazioni secondo le necessità.
- Gli attuatori possono inviare notifiche e avvisi, come notifiche e-mail o messaggi SMS. Possono essere utilizzati per mantenere gli utenti impegnati e informati, inviando notifiche push per avvisarli di appuntamenti imminenti, modifiche allo stato degli ordini, promozioni o altri aggiornamenti rilevanti.
Che cos'è una base di conoscenza?
La base di conoscenza è il luogo in cui l'agente AI memorizza la sua conoscenza iniziale dell'ambiente. Questa conoscenza è tipicamente predefinita o appresa durante l'addestramento. Serve come base per il processo decisionale dell'agente.
Ad esempio, un'auto a guida autonoma potrebbe avere una base di conoscenze con informazioni sulle regole della strada e sulle leggi della contea. Nel frattempo, un agente autonomo per il servizio clienti avrà accesso ai database dei prodotti di un'azienda e alle politiche di restituzione.
Qualsiasi azienda che utilizzi un agente di intelligenza artificiale dovrà addestrarlo sui dati aziendali. Mentre un modello linguistico di grandi dimensioni può fare uso di Internet, un agente con una funzione specifica dovrà creare un output specifico per il percorso dell'utente.
Applicazioni degli agenti di intelligenza artificiale
Gli agenti di intelligenza artificiale hanno un'ampia gamma di applicazioni e stanno iniziando a diffondersi in numerosi settori in tutto il mondo. Ecco alcune delle più comuni:
Servizio clienti
I chatbot del servizio clienti sono uno dei tipi più comuni di implementazione di agenti AI.
Grazie alla possibilità di collegarsi ai dati aziendali, un'azienda può utilizzare un agente AI per fungere da assistente clienti. Possono fornire l'accesso direttamente al dispositivo dell'utente in qualsiasi parte del mondo, compresa una pagina web tramite il computer o diverse app (come ad esempio WhatsApp o Facebook Messenger).
Questi chatbots e agenti virtuali possono indirizzare i clienti verso polizze specifiche, dare loro un'idea di quali articoli potrebbero soddisfare le loro esigenze o persino fornire l'accesso al loro account resettando una password.
È sempre più frequente che le aziende offrano il servizio clienti chatbots . La maggior parte di essi si basa su modelli linguistici di grandi dimensioni ed è in grado di svolgere compiti specifici. I migliori sono anche in grado di intraprendere azioni per conto dell'azienda, come prenotare un tavolo o aggiornare i dati di un cliente.
Veicoli autonomi
Uno degli usi più appariscenti degli agenti di intelligenza artificiale sono le auto a guida autonoma e i droni. Questi veicoli possono funzionare con un input umano limitato, grazie alla potenza degli agenti di intelligenza artificiale.
Gli agenti dell'intelligenza artificiale sono parte integrante del loro funzionamento: percepiscono l'ambiente dell'auto e prendono decisioni informate (come quando è sicuro svoltare o rallentare). Possono identificare quando l'auto si sta avvicinando a un segnale di stop o esplorare un nuovo tipo di terreno tenendo conto degli input ambientali.
Assistenti virtuali
Agenti come Siri, Alexa e Google Assistant utilizzano l'intelligenza artificiale per comprendere il linguaggio naturale, assistere nelle attività, fornire informazioni e controllare i dispositivi intelligenti.
Il concetto di assistente AI ci è già familiare. Gli agenti di intelligenza artificiale consentono il passo successivo di una pianificazione profondamente personalizzata: se state pianificando una vacanza, possono non solo suggerire luoghi per una nuova destinazione e identificare gli hotel, ma agire come un agente di viaggio personale. Poiché un agente di intelligenza artificiale è in grado di portare a termine le attività in modo autonomo, un travel bot impiegherà solo un attimo a prenotare per conto dell'utente, dai biglietti aerei all'hotel.
Altre applicazioni
- Gli agenti AI possono controllare e ottimizzare i dispositivi della casa intelligente, come modificare la temperatura del sistema di riscaldamento o impostare un allarme antifurto.
- Gli agenti di intelligenza artificiale sono utilizzati nella robotica, in quanto possono eseguire compiti autonomi come la costruzione. Una volta assegnato un compito, hanno la capacità di portarlo a termine in base alla propria valutazione delle migliori pratiche.
- Analogamente a quanto avviene per i dispositivi domestici intelligenti, gli agenti AI di possono essere utilizzati per la sicurezza informatica. Sono in grado di completare azioni come il rilevamento delle minacce, l'identificazione delle anomalie e la gestione della sicurezza, difendendosi dagli attacchi informatici e garantendo l'integrità del sistema.
- Nei processi della supply chain, gli agenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per ottimizzare i percorsi, gestire le scorte, prevedere la domanda e migliorare l'efficienza complessiva delle operazioni logistiche.
Tipi di agenti AI
Esistono diversi tipi di agenti di IA: quello ottimale dipenderà dal compito da svolgere.
Agenti riflessi semplici
Questi agenti operano sulla base di un insieme di regole di condizione-azione predefinite. Reagiscono alla percezione corrente e non considerano la storia delle percezioni precedenti.
Sono adatti a compiti di complessità limitata e con una gamma ristretta di capacità. Un esempio di agente riflesso semplice è un termostato intelligente.
Agenti riflessi basati su modelli
Gli agenti basati sul modello hanno un approccio più avanzato. Mantengono un modello interno dell'ambiente e prendono decisioni basate sulla comprensione del loro modello. Questo permette loro di gestire compiti più complessi.
Sono utilizzati nello sviluppo della tecnologia delle auto a guida autonoma, in quanto possono raccogliere dati come la velocità dell'auto, la distanza tra le auto che la precedono e un segnale di stop in avvicinamento. L'agente può prendere decisioni informate su quando frenare in base alla velocità e alle capacità di frenata dell'auto.
Agenti basati sull'utilità
Gli agenti basati sull'utilità prendono decisioni considerando l'utilità attesa di ogni possibile azione. Sono spesso impiegati in situazioni in cui è essenziale soppesare diverse opzioni e selezionare quella con l'utilità attesa più elevata. Se volete che un agente vi consigli qualcosa, come una linea d'azione o diversi tipi di computer per un determinato compito, un agente basato sull'utilità può aiutarvi.
Agenti di apprendimento
Questi agenti sono progettati per operare in ambienti sconosciuti. Imparano dalle loro esperienze e adattano le loro azioni nel tempo. L'apprendimento profondo e le reti neurali sono spesso utilizzati nello sviluppo di agenti di apprendimento.
Sono spesso utilizzati nell'e-commerce e nella tecnologia delle piattaforme di streaming per alimentare i sistemi di raccomandazione personalizzati, poiché imparano a conoscere le preferenze degli utenti nel corso del tempo.
Agenti di convinzione-desiderio-intenzione
Questi agenti modellano un comportamento simile a quello umano, mantenendo credenze sull'ambiente, desideri e intenzioni. Possono ragionare e pianificare le loro azioni di conseguenza, rendendoli adatti a sistemi complessi.
Agenti basati sulla logica
Gli agenti basati sulla logica utilizzano il ragionamento deduttivo per prendere decisioni, in genere sulla base di regole logiche. Sono adatti a compiti che richiedono un ragionamento logico complesso.
Agenti basati su obiettivi
Questi agenti agiscono per raggiungere i loro obiettivi e possono adattare le loro azioni di conseguenza. Hanno un approccio più flessibile al processo decisionale, basato sulle conseguenze future delle loro azioni attuali.
Un'applicazione comune per gli agenti goal-based è la robotica, come un agente che naviga in un magazzino. Potrebbe analizzare i percorsi potenziali e selezionare il percorso più efficiente per raggiungere la destinazione.
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Il futuro degli agenti AI
L'era dell'intelligenza artificiale è solo all'inizio. E ne ha fatta di strada: dai primi computer, a Internet, al primo modello linguistico di grandi dimensioni, alla nuova tecnologia degli agenti, la tecnologia espande il nostro mondo ogni giorno che passa.
Lo sviluppo dell'intelligenza artificiale è destinato a creare un nuovo mondo del business. Connettersi con un assistente AI è già diventato la norma quando si interagisce con le grandi aziende; con il progredire della tecnologia e con l'aumento della capacità degli agenti di portare a termine vari compiti in modo indipendente, la loro portata si espanderà in tutti i settori.
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Botpress è un costruttore di chatbot AI di nuova generazione. Grazie al suo design altamente estensibile e personalizzabile, è possibile utilizzarlo per creare agenti AI.
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