Cosa sono gli agenti AI e come funzionano? Con esempi

Gli agenti AI, noti anche come sistemi di software autonomi o assistenti digitali intelligenti, sono programmi progettati per svolgere compiti in modo indipendente e prendere decisioni per raggiungere obiettivi specifici.

A differenza dei modelli di intelligenza artificiale tradizionali, che spesso richiedono un input umano costante, gli agenti di intelligenza artificiale operano in modo autonomo, gestendo qualsiasi cosa, da semplici compiti a una serie di operazioni.

Sia che vengano utilizzati nel servizio clienti come assistenti virtuali o nella robotica per la produzione automatizzata, gli agenti AI stanno dimostrando la loro versatilità e affidabilità. Esploreremo le caratteristiche principali degli agenti AI, il loro funzionamento, esempi di agenti AI in azione e i vantaggi che offrono alle aziende.

Cosa sono gli agenti AI?

Gli agenti AI sono sistemi intelligenti in grado di operare in modo autonomo e non hanno bisogno di un intervento umano continuo per completare i compiti. Utilizzando le loro capacità di ragionamento, apprendono dalle interazioni precedenti, prendono decisioni basate sui dati ed eseguono azioni concrete per raggiungere obiettivi specifici.

I tipici strumenti di intelligenza artificiale, come i modelli di apprendimento automatico, analizzano modelli e prevedono risultati in base ai dati ma non intraprendono azioni dirette né si adattano, a meno che non cambi la situazione.

Nel frattempo, gli agenti AI sono più di semplici strumenti di elaborazione dati. Integrano anche strumenti esterni, interfacce di programmazione delle applicazioni (API) e piattaforme di calcolo nella loro pipeline di ragionamento per superare i limiti dei modelli di intelligenza artificiale tradizionali.

I chatbot per il servizio clienti e gli assistenti personali come Siri o Google Assistant sono esempi di agenti AI. Questi sistemi possono gestire attività come rispondere a richieste, raccogliere dati da altre fonti e impostare promemoria senza l’intervento manuale umano.

Cos’è l’agentic AI

L’agentic AI è un sistema complesso che coinvolge più agenti AI che collaborano per raggiungere obiettivi più ampi e dinamici. Può essere più proattiva nel coordinare i sistemi, gestire flussi di lavoro complessi e apprendere dalle proprie azioni per migliorare nel tempo.

Sebbene simili e correlati, gli agenti Ai e l’agentic AI sono sistemi distinti.

Gli agenti AI sono progettati per svolgere compiti specifici e operare in modo indipendente, basandosi sul proprio ragionamento. Hanno anche capacità di apprendimento meno avanzate, principalmente attraverso cicli di feedback, euristiche o buffer di contesto aggiornati.

L’ambito di attività degli agenti AI è più ristretto e limitato a un obiettivo specifico all’interno del contesto dato. Ad esempio, un agente AI nell’assistenza clienti risponde solo alle domande o gestisce attività semplici come l’emissione di fatture. Nel frattempo, l’agentic AI può analizzare il problema dell’utente e notificare la persona responsabile.

Caratteristiche principali degli agenti AI

Gli agenti AI presentano diverse caratteristiche chiave che li distinguono dai sistemi software tradizionali. Questi tratti consentono loro di svolgere compiti in modo autonomo e di adattarsi a nuove sfide.

• Autonomia e indipendenza. Gli agenti AI sono autonomi, il che significa che possono svolgere compiti e prendere decisioni senza la costante supervisione umana. Ad esempio, un bot per il servizio clienti può risolvere autonomamente le richieste degli utenti o elaborare gli ordini senza l’intervento umano.
• Comportamento orientato agli obiettivi. Gli agenti AI sono progettati per raggiungere un obiettivo specifico percependo un input strutturato, ragionando su di esso ed eseguendo un’azione diretta per raggiungere l’obiettivo. Ad esempio, un bot per la gestione delle attività gestisce le richieste di pianificazione valutando il programma di un utente, assegnando priorità alle attività e intraprendendo le azioni necessarie.
• Apprendimento e adattamento. Gli agenti AI possono apprendere e adattarsi usando tecniche di apprendimento automatico sfruttando i dati di attività precedenti. Ad esempio, un sistema di raccomandazioni in una piattaforma di shopping online apprende le preferenze degli utenti e adatta i suggerimenti futuri.
• Gestione di attività complesse. Elaborando grandi set di dati, eseguendo operazioni multi-step e interagendo con sistemi esterni, gli agenti AI possono gestire attività complesse. Un ottimo esempio è un sistema di rilevamento delle frodi nel settore bancario tramite l’AI, che identifica modelli nei dati delle transazioni per individuare comportamenti sospetti e intervenire.

Come funzionano gli agenti AI?

Gli agenti AI operano attraverso un processo di percezione, ragionamento e azione. Questo ciclo di feedback consente loro di percepire l’ambiente circostante, valutare le situazioni ed eseguire compiti per raggiungere obiettivi specifici.

1. Percezione

La prima fase del funzionamento di un agente AI consiste nel “percepire” il suo ambiente. È così che l’agente “vede”, “legge” o “sente” gli input dell’utente, come testo, immagini, comandi vocali e dati in tempo reale provenienti da fonti esterne.

Ad esempio, un assistente vocale utilizza il riconoscimento vocale per percepire un comando dell’utente, come “Imposta una sveglia per le 7 del mattino”. La capacità di un agente AI di “percepire” il suo ambiente è ciò che gli consente di essere reattivo e di rispondere a situazioni dinamiche.

Tieni presente che la qualità dell’input è importante per l’agente AI. Ottimizzando il tuo prompt fornisci più informazioni, dettagli e contesto che lo aiutano a “ragionare” in modo più preciso sulle azioni da intraprendere.

2. Ragionamento

L’agente AI elabora i dati raccolti e valuta le azioni da intraprendere per raggiungere il suo obiettivo. In genere, utilizza un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) come motore di ragionamento per interpretare le query, pianificare soluzioni multi-step e rispondere.

La capacità di ragionamento dell’agente è ciò che gli consente di andare oltre i semplici comandi monofase ed eseguire compiti più complessi.

In un’auto a guida autonoma, un agente AI percepisce dati come la velocità dell’auto, la temperatura dei freni, le condizioni della strada e la distanza dal veicolo che precede. Sulla base di questi dati, decide se azionare i freni, quanta pressione applicare e quando rilasciarli.

3. Azione

Dopo aver analizzato le informazioni, l’agente prende una decisione informata e intraprende azioni concrete.

L’azione intrapresa da un agente AI dipende interamente dal suo obiettivo. Ad esempio, un agente di assistenza alla pianificazione potrebbe inviare un invito a una riunione a più partecipanti, mentre un agente per il reporting di dati genera un report automatico basato sulla sua analisi.

Dato il loro ambito ristretto, le azioni degli agenti AI variano a seconda di come si progetta il prompt. Fornendo istruzioni passo passo saranno in grado di seguire un percorso cronologico, ma potrebbero avere difficoltà a eseguire una serie di azioni se viene fornita loro solo una semplice riga come comando.

Questa capacità di avviare e svolgere attività nel mondo reale distingue gli agenti AI dagli strumenti di intelligenza artificiale generativa tradizionali. Questa capacità è preziosa per automatizzare processi complessi e gestire flussi di lavoro articolati in più fasi.

Esempi di agenti AI

Gli agenti AI sono utilizzati in molti settori per automatizzare le attività, migliorare l’efficienza e fornire soluzioni innovative. Diamo un’occhiata ad alcuni esempi di agenti AI in azione:

Agenti per l’assistenza clienti

I chatbot sono ampiamente utilizzati nel servizio clienti per fornire supporto immediato, 24 ore su 24. Questi agenti possono gestire le richieste più comuni, risolvere i problemi e persino guidare gli utenti attraverso le procedure di risoluzione dei problemi.

Un assistente AI avanzato, come Kodee di Hostinger, fa un ulteriore passo avanti integrando il model context protocol (MCP) per accedere ai dati da fonti esterne.

Ciò consente agli utenti di Hostinger di gestire i propri server privati ​​virtuali (VPS) e siti WordPress semplicemente chattando con l’assistente.

Assistenti personali

Gli assistenti personali come Siri, Google Assistant e Amazon Alexa sono agenti AI che gestiscono varie attività, dall’impostazione di promemoria al controllo dei dispositivi per la smart home.

Questi agenti aiutano gli utenti eseguendo azioni basate su comandi in linguaggio naturale, migliorando la produttività e la praticità. Questi agenti imparano costantemente dalle interazioni degli utenti, migliorando le loro risposte ed espandendo le loro funzionalità nel tempo.

Agenti per l’analisi di dati

Gli agenti basati sull’intelligenza artificiale vengono impiegati anche nell’analisi dei dati per scoprire tendenze e insight da grandi set di dati. Ad esempio, i bot per l’analisi del mercato azionario monitorano le fluttuazioni del mercato e offrono consigli in tempo reale per le decisioni di investimento.

Questi agenti utilizzano algoritmi complessi per analizzare enormi quantità di dati finanziari, offrendo insight che sarebbero difficili da elaborare manualmente per gli esseri umani. Inoltre, adattano i comportamenti futuri in base agli insight passati per prendere decisioni migliori.

Robotica e automazione

I robot AI vengono utilizzati nel settore manifatturiero per automatizzare attività come l’assemblaggio, l’ispezione e il confezionamento. Esempi di questi robot sono i robot di fabbrica incaricati dell’assemblaggio dei prodotti o del controllo qualità nelle linee di produzione.

Questi robot possono eseguire azioni complesse con precisione, consentendo alle aziende di operare in modo più efficiente, riducendo l’errore umano e aumentando la produttività.

Coding copilot e assistenti sviluppatori

Gli agenti AI aiutano gli sviluppatori a programmare in modo più rapido e intelligente suggerendo miglioramenti, generando frammenti di codice e identificando gli errori. Ad esempio, un coding copilot può eseguire il debug di funzioni, creare codice boilerplate o automatizzare attività ripetitive, imparando dai modelli dello sviluppatore per migliorare nel tempo.

Le piattaforme di programmazione AI come Hostinger Horizons semplificano l’integrazione di questi assistenti AI nei flussi di lavoro, aiutando gli sviluppatori a risparmiare tempo, mantenere la coerenza e concentrarsi sulla risoluzione dei problemi più complessi.

Perché gli agenti AI sono importanti per il futuro

Mentre le aziende continuano a cercare modi per aumentare l’efficienza e ridurre i costi operativi, si prevede che gli agenti AI svolgeranno un ruolo fondamentale nell’automazione delle attività di routine, nella semplificazione dei flussi di lavoro e nel fornire un processo decisionale intelligente.

La continua evoluzione degli agenti di intelligenza artificiale dovrebbe consentire loro di gestire compiti sempre più complessi. Invece di fungere da assistenti sul posto di lavoro, diventeranno una componente chiave dei futuri ecosistemi di intelligenza artificiale e delle operazioni aziendali in diversi settori, come la robotica.

Gli agenti AI non solo stanno diventando più “intelligenti”, ma anche più accessibili. Ad esempio, molti sviluppatori utilizzano strumenti di programmazione AI per semplificare attività complesse come il debug.

Gli utenti possono anche creare un agente AI con n8n, una piattaforma di automazione open source e low-code. Questo consente di creare un assistente personale per le attività quotidiane, come la pianificazione di riunioni e l’impostazione di promemoria.

Piattaforme come Hostinger Horizons semplificano ulteriormente la creazione e la personalizzazione di agenti AI per le attività quotidiane, come la pianificazione di riunioni, l’invio di promemoria o l’automazione della gestione ordinaria di siti web, senza la necessità di conoscenze tecniche avanzate.

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