AGENTI: UN'ANALISI APPROFONDITA

Introduzione

Nel mondo dell'intelligenza artificiale generativa, il concetto di "agente" sta guadagnando sempre più rilevanza. Ma cosa si intende esattamente con questo termine? Immagina un'applicazione che, proprio come un essere umano, cerca di raggiungere un obiettivo osservando l'ambiente circostante e agendo di conseguenza, utilizzando gli strumenti a sua disposizione. Questo è, in sostanza, un agente AI generativo. Questo documento esplora i componenti fondamentali, le architetture cognitive e le modalità di implementazione degli agenti.

Cosa sono gli Agenti?

Un agente AI generativo è un'applicazione autonoma che persegue un obiettivo interagendo con l'ambiente circostante attraverso strumenti. Questi agenti possono operare senza intervento umano, specialmente se dotati di obiettivi ben definiti, e possono persino anticipare le azioni necessarie per raggiungere tali obiettivi.

Componenti Fondamentali di un Agente

Per comprendere come funziona un agente, è essenziale esaminare i suoi componenti chiave:

• Il Modello: Il cuore dell'agente, un modello linguistico (LM) che funge da decisore centrale. Questo modello può essere singolo o multiplo, di dimensioni variabili, e deve essere in grado di seguire logiche e framework di ragionamento basati su istruzioni come ReAct, Chain-of-Thought o Tree-of-Thoughts.
• Gli Strumenti: Il ponte tra l'agente e il mondo esterno. Questi strumenti consentono all'agente di interagire con dati e servizi esterni, ampliando notevolmente le sue capacità.
• Lo Strato di Orchestrazione: Questo livello descrive il processo ciclico attraverso il quale l'agente raccoglie informazioni, ragiona e decide le azioni successive. La complessità di questo strato varia a seconda dell'agente e del compito da svolgere.

Agenti vs. Modelli: Qual è la Differenza?

È fondamentale distinguere tra agenti e modelli. Mentre i modelli sono limitati alle informazioni presenti nei loro dati di addestramento, gli agenti possono estendere le proprie conoscenze attraverso connessioni con sistemi esterni. Inoltre, gli agenti gestiscono la cronologia delle sessioni per inferenze complesse, a differenza dei modelli che si basano su singole query.

Architetture Cognitive: Come Operano gli Agenti?

Per comprendere meglio il funzionamento degli agenti, immaginiamo uno chef in una cucina affollata. Lo chef raccoglie informazioni sugli ordini dei clienti e sugli ingredienti disponibili, ragiona su quali piatti può creare e agisce per prepararli. Allo stesso modo, gli agenti utilizzano architetture cognitive per elaborare informazioni, prendere decisioni e affinare le proprie azioni.

Alcune delle architetture e tecniche di ragionamento più popolari includono:

• ReAct: Un framework di prompt engineering che guida i modelli linguistici a ragionare e agire in risposta a una query dell'utente.
• Chain-of-Thought (CoT): Un framework che consente capacità di ragionamento attraverso passaggi intermedi.
• Tree-of-Thoughts (ToT): Un framework adatto per l'esplorazione e la pianificazione strategica, consentendo al modello di esplorare diverse catene di pensiero.

Strumenti: Le Chiavi per il Mondo Esterno

I modelli linguistici, pur essendo eccellenti nell'elaborazione delle informazioni, non possono interagire direttamente con il mondo reale. Gli strumenti colmano questa lacuna, consentendo agli agenti di percepire e influenzare il mondo esterno.

Tre tipi principali di strumenti consentono ai modelli Google di interagire con il mondo esterno:

• Estensioni: Facilitano l'esecuzione di API da parte degli agenti. Un'estensione funge da ponte standardizzato tra un'API e un agente.
• Funzioni: A differenza delle estensioni, le funzioni vengono eseguite lato client e offrono un controllo più granulare sul flusso di dati nell'applicazione.
• Data Stores: Consentono agli agenti di accedere a informazioni dinamiche e aggiornate, garantendo risposte basate su dati reali. Un "Data Store" memorizza i dati in forma di incorporamenti vettoriali (vector embeddings).

Migliorare le Prestazioni del Modello con l'Apprendimento Mirato

Per massimizzare l'efficacia dei modelli, è fondamentale che siano in grado di scegliere gli strumenti giusti. L'addestramento generale aiuta i modelli a sviluppare questa abilità, ma gli scenari reali spesso richiedono conoscenze più specifiche. Esistono diverse strategie per aiutare il modello ad acquisire questo tipo di conoscenza specifica:

• Apprendimento In-Context: Fornire a un modello generalizzato un prompt, strumenti ed esempi "few-shot" al momento dell'inferenza.
• Apprendimento In-Context Basato sul Recupero: Popolare dinamicamente il prompt del modello con le informazioni, gli strumenti e gli esempi più rilevanti recuperati dalla memoria esterna.
• Apprendimento Basato sulla Messa a Punto: Addestramento di un modello utilizzando un set di dati più ampio di esempi specifici.

Conclusioni

Gli agenti rappresentano un'evoluzione significativa nell'intelligenza artificiale generativa. Integrando modelli linguistici con strumenti esterni e architetture cognitive avanzate, gli agenti possono affrontare compiti complessi in modo autonomo e adattabile. Il futuro degli agenti promette ulteriori progressi, con strumenti sempre più sofisticati e capacità di ragionamento migliorate. La capacità di combinare agenti specializzati per creare "miscele di esperti" aprirà nuove opportunità in diversi settori e aree problematiche.