Come funziona l'agentic AI?
L'agentic AI opera attraverso una complessa rete di componenti software autonomi, noti come "agenti", che attingono da enormi quantità di dati e imparano dal comportamento degli utenti allo scopo di migliorare nel tempo. Ogni agente è progettato con obiettivi e abilità specifiche che lavorano in modo armonico per gestire compiti complessi. Questo approccio innovativo all'AI agentica si basa su una combinazione di tecnologie avanzate come l'apprendimento automatico, l'NLP e la rappresentazione della conoscenza che aiutano gli agenti ad apprendere, comunicare e ragionare in modo efficace.
L'architettura sottostante all'AI agentica consiste in una piattaforma di sistemi distribuiti, che garantisce scalabilità e prestazioni elevate. Questa piattaforma consente a più agenti (o multiagente) di operare contemporaneamente su server diversi per migliorare l'efficienza e l'affidabilità complessive del sistema. Gli agenti possono collaborare in tempo reale condividendo informazioni e coordinando le azioni per interagire in modo più intuitivo e fluido con gli utenti.
L'agentic AI utilizza agenti autonomi, modelli di intelligenza artificiale che completano autonomamente le attività e gestiscono i flussi di lavoro utilizzando l'apprendimento automatico, gli algoritmi e l'analisi predittiva per prendere decisioni in tempo reale.
Per risolvere problemi complessi, segue un processo composto da cinque fasi:
- Percezione: gli agenti AI raccolgono e decodificano informazioni da fonti come sensori, database e interfacce per trasformare i dati in informazioni dettagliate. Individuano modelli significativi ed estrapolano dall'ambiente ciò che è più rilevante.
- Ragionamento: un Large Language Model (LLM)
guida il processo di ragionamento, comprendendo i compiti, definendo soluzioni e coordinando modelli specializzati per attività come la content generation o l'analisi di immagini.
- Azione: gli agenti svolgono mansioni connettendosi a sistemi esterni tramite API. I limite di azione integrati garantiscono sicurezza e conformità, ad esempio la limitazione dell'elaborazione delle richieste di risarcimento assicurativo a importi specifici prima della revisione umana.
- Apprendimento: gli agenti si evolvono grazie al feedback e migliorano a ogni interazione per perfezionare decisioni e processi. Questo costante miglioramento consente di ottenere prestazioni più intelligenti e una maggiore efficienza nel tempo.
- Collaborazione: gli strumenti per la generazione di agenti sono progettati per semplificare l'utilizzo degli agenti stessi, riducendo la barriera all'ingresso sia per i programmatori esperti sia per i principianti. La natura open source degli strumenti generatori di agenti incoraggia ulteriormente la dinamicità del team di collaboratori portandoli a migliorare continuamente la piattaforma. Questo lavoro di squadra non solo accelera lo sviluppo di nuove funzionalità, ma garantisce anche che la tecnologia rimanga all'avanguardia nell'innovazione dell'AI.
Nel complesso, i meccanismi operativi dell'agentic AI sono progettati per promuovere l'autonomia, l'adattabilità e l'efficienza. Utilizzando tecnologie avanzate e un approccio collaborativo e open source, l'AI agentica cambierà vari settori e ruoli, migliorando il modo in cui interagiamo con la tecnologia.
Ad esempio, nell'ambito del servizio clienti gli agenti autonomi sono in grado di promuovere interazioni personalizzate, offrire un servizio proattivo e gestire un supporto multicanale. Nelle vendite, gli agenti AI possono acquisire lead e farli avanzare lungo la pipeline, fissare appuntamenti e rispondere alle domande 24 ore su 24. Per quanto riguarda il marketing, gli agenti autonomi sanno gestire le campagne dalla creazione fino all'ottimizzazione. Possono realizzare una journey map, analizzare le metriche delle prestazioni e suggerire come migliorare un piano di marketing .