Che cos'è l'AI agentica?

Il salto dell'AI nel supporto alle attività è iniziato. L'AI agentica sta uscendo dal ruolo passivo e si sta spostando sul posto di guida, progettato per pianificare, eseguire ed adattarsi autonomamente al prendere decisioni autonome in base all'ambiente e svolgere attività all'interno del suo ambito operativo. Questo potenziale di risoluzione dei problemi proattivo e orientato agli obiettivi promette di affrontare sfide complesse in vari domini. Ecco tutto ciò che occorre sapere.

Che cos'è l'AI agentica?

Con l'AI agentica si intende un sistema AI in grado di prendere decisioni autonome basate sia sulle prestazioni passate che sulla valutazione corrente di ciò che è necessario per svolgere un'attività, operando con una supervisione umana minima. Un sistema di AI agentica può esaminare lo stato attuale dei suoi progressi verso il suo obiettivo, quindi prendere decisioni appropriate, come aggiungere nuovi passi o chiedere aiuto agli esseri umani o ad altri sistemi di intelligenza artificiale.

A differenza dell'intelligenza artificiale tradizionale, il termine comunemente usato per i servizi di intelligenza artificiale non generativa, l'AI agentica non è bloccata in un modello di input/output attraverso query e supervisione umane. Invece, la tecnologia è sufficientemente autonoma da consentire al sistema di intraprendere azioni complesse verso il suo obiettivo, interagendo con gli esseri umani solo quando necessario.

Un altro modo per pensare all'AI agentica è confrontarla con un manager rispetto a un tecnico. Gli agenti AI specializzati sono formati per eseguire attività basate su input esterni, come un tecnico qualificato assegnato a un lavoro. L'AI agentica può distribuire varie tecniche di intelligenza artificiale, tra cui l'AI generativa, prendendo al contempo decisioni autonome, come un manager che decide quali tecnici sono necessari per completare un progetto. Utilizzando questa analogia, il manager può collaborare con i colleghi e ricevere feedback da tecnici sul campo, ottimizzare i flussi di lavoro, richiedere ulteriori informazioni e distribuire risorse aggiuntive in base alle esigenze.

Concetti chiave

• L'AI agentica si riferisce a sistemi di AI in grado di prendere decisioni autonome su come raggiungere un obiettivo, quindi eseguirle.
• I sistemi di AI agentica possono collaborare con agenti e esseri umani che usano l'AI e stabilire e raggiungere gli obiettivi.
• I sistemi di AI agentica spesso utilizzano strumenti, tra cui modelli di AI e agenti AI specializzati e servizi di AI orchestrati, per raggiungere obiettivi strategici.
• Sebbene siano in grado di intraprendere azioni più complesse e indipendenti rispetto all'AI tradizionale, i sistemi di AI agentica potrebbero anche richiedere un numero significativamente maggiore di risorse.

Definizione di AI agentica

L'AI agentica rappresenta la terza fase di sviluppo dell'AI. L'esplosione iniziale dell'intelligenza artificiale moderna ha visto l'introduzione di tecnologie, tra cui motori di raccomandazione e testo di riempimento automatico, che hanno analizzato grandi set di dati per identificare correlazioni statistiche e calcolare i risultati probabili. La seconda fase è arrivata più di recente con nuovi algoritmi e una maggiore potenza di elaborazione e disponibilità dei dati hanno portato alla capacità dell'intelligenza artificiale di generare contenuti creativi, tra cui testo, immagini e musica.

La terza fase si concentra sulla capacità di riunire gli elementi e le abilità più disparati sotto l'ombrello della scelta. È importante distinguere tra agenti AI e sistemi di AI agentica. Gli agenti hanno accesso a funzionalità di intelligenza artificiale predittive, generative e di altro tipo. Invece di aspettare che un utente chieda, ad esempio, un output generativo, un agente è programmato per lavorare verso un obiettivo specifico. Pertanto, l'Ai agentica analizza i percorsi verso l'obiettivo e prende decisioni sul modo migliore per completare l'attività. Gli agenti possono anche prendere in considerazione un record del completamento delle attività passate per migliorare i risultati.

Con la capacità di elaborare e sintetizzare grandi volumi di dati, un agente AI può essere in grado di svolgere ricerche a un livello a cui gli esseri umani non possono. Facendo scelte senza effettuare richieste, gli agenti possono scoprire ulteriori informazioni e assorbire feedback, che li aiutano a diventare partner collaborativi, per lavoro, hobby o attività personali.

I sistemi diAI agentica diventano più grandi intrecciando singoli agenti AI e altri sistemi o strumenti appropriati in un insieme coerente. Ad esempio, un agente AI può gestire i reclami dei clienti. Un sistema di AI agentica può quindi utilizzare tali dati per aiutare i designer di prodotti e i leader del marketing ad adattare le loro offerte in base a modelli nel comportamento dei clienti.

Quindi, la domanda che le aziende devono affrontare non è "Cosa può fare l'AI agentica per noi?" Invece, le aziende potrebbero voler chiedere "Da dove dovremmo iniziare?" La risposta è spesso costituita da piattaforme di AI agentica predefinite che offrono facile integrazione, scalabilità e personalizzazione.

Come funziona l'AI agentica?

I sistemi AI agentica sono progettati per gestire ed eseguire vari elementi dell'AI nel perseguimento di un obiettivo di progetto stabilito. Mentre i dettagli specifici per ogni missione variano leggermente, quanto segue illustra i passaggi generali utilizzati dai sistemi di AI agentica:

1. Stabilire un obiettivo e dei parametri: l'obiettivo e i vincoli del progetto vengono ricevuti dall'input umano.
2. Attività e passaggi: un LLM appropriato, possibilmente un modello di base selezionato tra opzioni predefinite, elabora queste informazioni per concatenare le attività necessarie per raggiungere l'obiettivo rimanendo all'interno di parametri e limitazioni stabiliti.
3. Decisioni autonome: una volta impostate le attività, il sistema di AI agentica decide come raggiungere i propri obiettivi ed esegue in modo autonomo o con l'interazione con l'utente, quando necessario.
4. Feedback e revisione: l'agente acquisirà i dati da attività parallele e modificherà il flusso di lavoro in base alle esigenze. Questo può voler dire qualunque cosa: dalle fasi di taglio per l'ottimizzazione del flusso di lavoro all'aggiunta di nuovi passaggi per un'ulteriore raccolta di dati. Ciò che rende i sistemi di AI così convincenti è la loro capacità di prendere decisioni e adattarsi in base ai dati in tempo reale.
5. Miglioramento sistemico: mentre l'agente lavora verso il suo obiettivo, applica i risultati e le azioni registrati in un loop di feedback sistemico, comunemente noto nel settore dell'intelligenza artificiale come "volano dei dati". Questo loop spinge i confini dell'agente, con l'obiettivo di migliorare l'accuratezza e l'efficienza nel tempo.

Affinché i sistemi AI agentica funzionino come progettato, i team IT spesso rendono disponibili agli agenti automazioni/agenti e dati di livello inferiore. Una volta implementato, le aziende possono integrare un sistema di AI agentica commerciale che si adatta alle loro esigenze di funzione, personalizzazione, scalabilità e prestazioni prima di perfezionarlo per essere eseguito in base agli obiettivi del progetto.

In che modo l'AI agentica è diversa dall'AI tradizionale?

L'AI tradizionale è il termine di settore per i sistemi di intelligenza artificiale che non sono generativi e quindi non sono agentici. Questi sistemi basati su regole e logiche acquisiscono i dati, li elaborano e producono più dati come output. Prendiamo l'esempio del rilevamento delle frodi. In questo caso, il sistema si concentrerà sui record dei clienti di un'azienda finanziaria dopo essere stato addestrato per identificare anomalie e valori anomali in una vasta gamma di categorie, tra cui tipo di acquisto, geografia, importo e ora del giorno. Si tratta di una situazione di input (dati di transazione)/output (determinazione dello stato di frode). Nonostante le decisioni sul flusso di lavoro coinvolte, l'AI sta infine eseguendo un'attività predefinita per il quale è stata specificamente addestrata.

L'AI agentica è progettata per essere più autonoma, concentrandosi su un obiettivo, quindi decidere il modo migliore per arrivarci. Un sistema diAI agentica ha l'indipendenza di cercare le informazioni di cui ha bisogno per determinare come raggiungere il suo obiettivo o anche per connettersi con altri strumenti disponibili. Torniamo all'esempio del rilevamento delle frodi. L'AI agentica può porre domande e scoprire informazioni che possono fornire più contesto e quindi produrre risultati migliori. Quindi, se un precedente modello di rilevamento delle frodi avesse notato un'anomalia nel prezzo di acquisto e nella categoria che porta a un contrassegno, un sistema di AI agentica sarebbe in grado di comunicare con altri sistemi per raccogliere ulteriori dettagli sulla situazione del cliente.

In questo caso, la richiesta di dettagli sul meteo potrebbe rivelare che la regione del cliente ha affrontato una tempesta massiccia e improvvisa con diffuse segnalazioni di condizioni di disastro. Inoltre, l'ondata di acquisti improvvisi è venuta da hardware e negozi di alimentari. Ciò potrebbe indicare lo shopping per forniture di emergenza. Nonostante il comportamento in contrasto col proprio carattere, l'agente potrebbe applicare questa conoscenza e inviare note contestuali durante il reporting del contrassegno in modo che un essere umano possa effettuare la chiamata finale. Per la capacità dell'AI agentica di prendere decisioni, il supervisore ha molte più informazioni per esprimere un giudizio finale senza dover fare quel lavoro.

Qual è la differenza tra AI agentica e AI generativa?

Sia l'AI agentica che l'AI generativa sono sistemi potenti e ciascuno di essi serve scopi specifici e unici. L'AI agentica si concentra sul processo decisionale e sulle azioni, mentre l'AI generativa si concentra sulla generazione di contenuti. Mentre GenAI è cresciuto in potenza e capacità negli ultimi anni, e l'output stesso è migliorato in accuratezza e qualità, è ancora un flusso di lavoro di dati in/dati out.

In altre parole, GenAI richiede ancora un prompt.

Prendiamo l'esempio di un modello linguistico di grandi dimensioni per la ricerca di un report tecnico. Il ricercatore offrirà una varietà di prompt e otterrà un output dettagliato. Il ricercatore può anche porre domande di follow-up in base all'output o modificare il contesto della query per fornire un approccio o una prospettiva diversi. Il ricercatore può quindi combinare queste informazioni e raccogliere ciò che è più appropriato per il report.

Con lAI agentica, gran parte di questo processo teoricamente potrebbe essere semplificato. All'interno di questo obiettivo, il sistema AI autentico può quindi comunicare con un LLM per un output generato. All'interno di questo obiettivo, il sistema AI agentica può quindi comunicare con un LLM per un output generato. Sapendo qual è l'obiettivo previsto, il sistema di AI agentica può quindi prendere le informazioni fornite e continuare a perfezionarsi fino a quando l'output non è soddisfacente. Inoltre, il sistema di AI agentica può comunicare con altre fonti esterne e modelli di intelligenza artificiale, aprendo un percorso di ricerca originale che può essere applicato all'output prima di fornire un risultato finale all'utente.

Per un'analogia del mondo reale, GenAI è simile ad avere un toolkit per riparare un lavandino che perde. Un agente AI è più simile all'introduzione di un idraulico per correggere la perdita ed esplorare quali, se presenti, problemi correlati potrebbero aver causato il problema. E un sistema di AI agentica è più simile a un collaboratore generale, che può dirigere l'idraulico mentre si coordina anche con un elettricista e un ispettore di stampi per indagare sui danni correlati alla perdita.

Casi d'uso reali dell'AI agentica

L'AI agentica ha il potenziale per accelerare le operazioni e risolvere i problemi in uno spettro di casi d'uso: per aziende, governi, applicazioni personali e altro ancora. Quanto segue mostra alcuni dei modi in cui l'AI agentica può integrarsi nella vita quotidiana.

• Profili del settore sanitario: i dati dei pazienti possono provenire da molte fonti, tra cui dispositivi indossabili, risultati del sangue e vitali da un punto di vista fisico. Se presi insieme, questi dati potrebbero mostrare un modello indicativo di una condizione emergente. Tuttavia, giungere a tale conclusione richiede una più ampia conoscenza istituzionale combinata con la capacità di accedere e valutare tali dati. L'AI agentica può elaborare rapidamente tutti i dati in entrata per un paziente specifico per vedere i segni emergenti di problemi. Inoltre, l'agente ha l'autonomia di acquisire dati aggiuntivi in base alle esigenze per identificare e produrre un report per il medico curante.
• Denuncia di sinistro: le denunce di sinistro si occupano molte parti mobili, spesso elaborando informazioni provenienti da più parti. I sistemi di AI agentica possono accelerare questo processo identificando i dati critici e pertinenti dai moduli e dai dettagli inviati per i riferimenti incrociati e verificare le informazioni. Allo stesso tempo, il sistema può gestire il processo del flusso di lavoro e le parti coinvolte nel ping quando hanno richieste di azione in sospeso.
• Gestione della supply chain: molti elementi di una supply chain tipica, dalle previsioni alla gestione del magazzino, possono trarre vantaggio dall'AI agentica. Un esempio specifico è la gestione dei trasporti e dei percorsi. In questo caso, i dati logistici standard provengono dal sistema di tracciamento della spedizione. Tuttavia, un agente AI può interfacciarsi con altri sistemi per prendere in considerazione l'ottimizzazione dei percorsi. Le condizioni meteorologiche, il traffico e anche fattori come la stabilità politica e le festività nazionali possono potenzialmente essere presi in considerazione, con adeguamenti generati dagli agenti per ottimizzare i percorsi di consegna.
• Gestione del traffico: i governi potrebbero integrare l'AI agentica nei sistemi di controllo del traffico per sintetizzare una vasta gamma di dati in entrata. I dati del traffico in tempo reale provenienti da telecamere e sensori, i dati meteorologici e di costruzione e l'analisi predittiv,a che utilizza modelli storici, possono essere elaborati e analizzati supervisionando un'AI agentica per regolare i tempi del semaforo in modo da ridurre la congestione e alleviare la frustrazione dei conducenti.

Vantaggi dell'AI agentica

L'AI agentica rappresenta un aggiornamento all'automazione e al miglioramento dei processi, portando potenzialmente a numerosi vantaggi, soprattutto se costruita su una solida base di carichi di lavoro, gestione di dati e sistemi di agenti specifici dell'applicazione.

Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi più comuni di cui godono le aziende quando implementano con successo l'AI agentica.

• Operazioni sempre attive: l'AI agentica va oltre la necessità di input dell'AI non agentica al termine di un'attività e lavora invece verso un obiettivo. Tale autonomia decisionale significa che può contribuire a operazioni sempre attive, per l'elaborazione dei dati, la raccolta di ricerche, la risposta alle richieste e alle domande dei clienti o altre funzioni.
• Riduzione dei costi: i sistemi di AI agentica possono essere veloci, accurati e sempre funzionanti e questo può portare a un'efficienza dei costi. La fonte di risparmio varierà in base al settore, ma le aziende generalmente traggono benefici dall'esecuzione dell'analisi più rapida e su larga scala, il che consente loro di prendere decisioni che possono aiutarle a migliorare i processi o a raggiungere gli obiettivi più velocemente.
• Maggiore produttività: quando un sistema di AI agentica è diretto a un obiettivo, come la classificazione delle transazioni finanziarie, la creazione di voci nel libro mastro generale o l'assistenza clienti, l'intelligenza artificiale può prendere decisioni sulla raccolta di informazioni aggiuntive, l'esecuzione di un'analisi tangenziale o altre attività correlati. I sistemi di AI agentica possono raccogliere informazioni rapidamente, consentendo al contempo una serie di processi paralleli, il tutto con un intervento umano minimo.
• Nuove prospettive: l'intelligenza artificiale agentica è progettata per raggiungere un obiettivo tramite l'autonomia decisionale su come raggiunge l'obiettivo. Le tangenti e la raccolta/l'elaborazione di dati aggiuntivi rientrano tutti nell'ambito delle possibilità di un agente e possono aprire la porta a nuove intuizioni inaspettate.

Le sfide dell'AI agentica

Man mano che l'AI inizia a presentare interazioni più umane, le sfide diventano una combinazione di problemi tecnici, come la gestione dell'elaborazione richiesta e la creazione di meccanismi per la fiducia, il controllo e l'allineamento con i valori e le intenzioni dell'azienda. Più l'autonomia dell'AI agentica deve stabilire obiettivi, pianificare azioni e interagire con le persone, più le organizzazioni potrebbero voler prendere in considerazione lo sviluppo di metodi per il monitoraggio e l'intervento, senza soffocare il potenziale di innovazione e risoluzione dei problemi.

Ecco quattro questioni specifiche da tenere d'occhio.

• Accuratezza: i sistemi agentici in genere migliorano l'accuratezza a livello umano. Tuttavia, come sempre, i dati errati possono portare a risultati indesiderati, inclusi output imprecisi o azioni indesiderate. Proprio come un nuovo dipendente, le aziende potrebbero voler monitorare i sistemi agentici di nuova distribuzione fino a quando i risultati non saranno corretti in modo coerente. E, proprio come un nuovo dipendente, la fiducia dovrebbe essere guadagnata. Tenendo presente questo aspetto, considera che le prime attività gestite dai sistemi di AI agentica dovrebbero essere a basso rischio e facilmente risolvibili.
• Gestione dei dati e dei carichi di lavoro: in definitiva, qualsiasi sistema di AI è un'estensione dei dati e della gestione dell'azienda di calcolo e carichi di lavoro della rete necessari utilizzati per un'attività. Pertanto, i team IT potrebbero voler determinare se la loro infrastruttura locale e cloud, i database e altre risorse sono efficienti e ottimizzati prima di intraprendere l'integrazione degli agenti.
• Privacy dei dati: l'autonomia dell'AI agentica consente di richiedere l'accesso a sistemi e dati esterni. Man mano che gli agenti elaborano volumi pesanti con velocità, aumenta la possibilità di incontrare informazioni sensibili. Affrontare la privacy e la conformità normativa, nonché le informazioni accessibili sulle azioni e sui dati a cui è acceduto, può consentire all'AI di funzionare con meno rischi di compromettere i dati sensibili.
• Trasparenza: gli agenti sono la base dell'AI agentica e dovrebbero essere sviluppati con i mezzi utili a spiegare decisioni e conclusioni. Inoltre, è bene considerare che gli elementi chiave, come la logica dell'agente e i metodi di valutazione, dovrebbero essere resi accessibili in modo che possano essere confermati come ben fondati o corretti se non lo sono.

Come iniziare a utilizzare l'AI agentica

8 passi per implementare l'AI agentica

I progetti di AI agentica sono in genere unici per le organizzazioni con parametri basati su risorse disponibili, obiettivi del team e altre variabili. Tuttavia, i passi che seguono descrivono in che modo la maggior parte dei team inizia a utilizzare progetti di AI agentica.

1. Definizione degli obiettivi

I sistemi di AI agentica hanno autonomia e capacità di definizione degli obiettivi, in cui pianificano ed eseguono attività in più passi verso un risultato con intervento umano minimo. Sono diversi dai sistemi di AI non agentica e incentrati sulle attività, che possono avere l'obiettivo di produrre un output specifico e accurato, ad esempio un'immagine generata da una query o un filmato che qualcuno apprezzerà. Fino a quando non viene definito l'obiettivo desiderato, i team non possono concentrarsi sulla creazione di un sistema basato sulle risorse disponibili. Gli obiettivi possono anche indicare il sistema predefinito con cui iniziare.

2. Architettura per affidabilità e robustezza

Imposta benchmark e metriche di prestazioni appropriati che coprono il ciclo di vita del sistema, dalla formazione e dall'implementazione dell'AI agentica attiva. Sicurezza, conformità e revisioni della qualità sono fattori chiave e dovrebbero integrare il maggior numero possibile di prospettive. Infine, anche se un progetto sta raggiungendo o addirittura superando i KPI, i team vorranno ancora impegnarsi nel monitoraggio e nei miglioramenti continui per stare al passo con quella che si spera sia una domanda in crescita. Pensa ai potenziali punti di fallimento e sviluppa piani di emergenza.

3. Incorporazione dei livelli di sicurezza

Poiché all'AI agentica viene dato un certo livello di autonomia nel processo decisionale, prendi in considerazione livelli di sicurezza per il progetto. Questi potrebbero includere limiti tecnici che aiutano a prevenire usi impropri, livelli di sicurezza e privacy dei dati per aiutare a proteggere i dati mentre l'intelligenza artificiale si interfaccia con altri sistemi e passi di supervisione umana nei flussi di lavoro del progetto.

4. Limitazioni dell'ambito e dell'autonomia

I progetti di AI agentica richiedono parametri per evitare che le decisioni di intelligenza artificiale superino i limiti di ambito o autonomia. Esempi di parametri includono soglie di decisione che attivano l'intervento umano, vincoli su determinate azioni e decisioni, restrizioni per l'accesso a determinati tipi di materiali e l'incorporazione di loop di feedback per garantire che i risultati dell'agente continuino a migliorare.

5. Focus su spiegabilità e trasparenza

Poiché l'AI agentica agisce in modo autonomo, le conclusioni e le azioni dovrebbero essere spiegabili in modo che quando i team esaminano le decisioni, i modi e i motivi siano chiari. La spiegabilità supporta il miglioramento dei modelli e aiuta a risolvere i problemi quando gli obiettivi non vengono raggiunti in modo ottimale.

6. Determinazione di controlli chiari e assegnazione di priorità a privacy, sicurezza e conformità

È probabile che l'organizzazione abbia stabilito regole per gestire privacy, sicurezza e conformità. Valuta se queste linee guida sono applicabili a nuovi sistemi, come l'AI agentica. Ogni volta che un sistema agentico prende una decisione, si connette con altri sistemi, elabora input o genera output, ciò rappresenta un rischio potenziale, pertanto è importante stabilire dei controlli.

7. Monitoraggio, valutazione e miglioramento continui

Come con qualsiasi nuova tecnologia, anche i sistemi di AI agentica devono essere monitorati. Le aree da monitorare includono le prestazioni, la disponibilità del sistema e la velocità con cui completa le attività assegnate, e l'accuratezza degli output o delle azioni. Considera anche il monitoraggio del comportamento. Registrando le azioni e le decisioni nel tempo, puoi identificare modelli di comportamento insoliti o imprevisti o modifiche che possono indicare deviazioni dei dati o degrado del modello. La profondità e la frequenza del monitoraggio dipenderanno dalla criticità dell'AI agentica e da come la sua non riuscita potrebbero influenzare l'organizzazione.

8. Incoraggiamento della collaborazione e dell'input multidisciplinare

Una vasta e diversificata gamma di prospettive consente ai team di ottenere approfondimenti sui risultati e sulle opportunità di formazione che altrimenti potrebbero essere trascurate. Analizzando il modello da una vasta gamma di prospettive, i team possono avere un sistema di AI agentica più completo e ottimizzato che aiuta a ridurre sia i punti ciechi che i rischi potenziali.

Tutti i dettagli di cui sopra relativi al monitoraggio, all'analisi e alla trasparenza fluiscono fino a chiarire i passaggi che delineano le responsabilità tra gli agenti AI che comprendono il sistema di AI agentica e i team umani.

Il futuro dell'AI agentica

Gli architetti stanno lavorando per rendere i sistemi di AI agentica più robusti, affidabili e in grado di operare in modo efficace e sicuro in ambienti complessi e dinamici. Il campo è in rapida evoluzione e la continua ricerca nella progettazione modulare, nei vantaggi del cloud, nei meccanismi di apprendimento avanzati e in altre aree dovrebbe continuare a contribuire alla creazione di sistemi autonomi più affidabili.

Di seguito sono riportate alcune delle aree da tenere d'occhio.

• Accuratezza: man mano che i sistemi di AI agentica vengono perfezionati, i team esamineranno nuovi modi per migliorare l'accuratezza tramite processi di apprendimento che possono incorporare feedback provenienti da successi ed errori per migliorare i criteri e il processo decisionale. Tieni d'occhio tecniche come l'apprendimento per rinforzo e tecniche di filtraggio e convalida migliori.
• Integrazione: in questo momento, l'AI agentica è appena stata integrata nei sistemi aziendali, incluse le applicazioni aziendali. Nei prossimi anni, si prevede che l'uso dell'AI agentica maturi per diventare più adattabile e personalizzabile, con punti di accesso più semplici in più funzioni.
• Efficienza energetica: il consumo energetico è una delle maggiori sfide dell'AI. Si prevede che l'AI agentica, con i suoi processi intrinsecamente più complessi e la ricerca auto-diretta, utilizzi più risorse rispetto a precedenti casi d'uso dell'intelligenza artificiale. Trovare modi per ridurre l'impronta energetica dei modelli può essere la chiave per il successo a lungo termine dell'AI agentica.
• Autonomia: in questo momento, i sistemi di AI agentica generalmente funzionano con la supervisione umana, tuttavia, questo non è un requisito. Il motivo è legato al fatto che la tecnologia non ha guadagnato una fiducia completamente autonoma. L'obiettivo della tecnologia AI agentica è trovare un giusto equilibrio tra autonomia, funzionalità e controllo.

Introduzione agli agenti di OCI Generative AI

Le aziende possono facilmente e rapidamente portare l'AI agentica dalla loro parte con gli agenti di Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI. Con la potenza di elaborazione e la scalabilità di OCI, la piattaforma di AI agentica di Oracle combina funzionalità di LLM e Retrieval Augmented Generation con i dati di un'azienda, consentendo potenti approfondimenti scoperti in modo autonomo e guidati da interfacce in linguaggio naturale. Gli strumenti di automazione per sistemi di AI agentica, come Oracle Integration, possono aiutare le organizzazioni a semplificare l'orchestrazione dei servizi, tra cui la robotic process automation , o RPA, robot con osservabilità unificata e supervisione umana efficace.

Domande frequenti sull'AI agentica

Qual è la differenza tra RPA e AI agentica?

RPA si riferisce alla robotic process automation e si concentra su attività specifiche piuttosto che sulle decisioni. Ad esempio, l'RPA eccelle nell'automazione di attività ripetitive, come l'aggiornamento dei formati di dati o il trasferimento di dati da un'applicazione all'altra. I sistemi di AI agentica collaborano per impostare, perfezionare e raggiungere gli obiettivi; in questo caso, un agente AI può determinare se è necessario accedere a un set di dati in un formato separato e utilizzerà l'RPA per creare una copia del data set prima di aggiornare il formato.

Qual è l'AI generativa più utilizzata?

ChatGPT rimane lo strumento di AI generativa più noto. Altri strumenti GenAI popolari che funzionano su altri mezzi includono Midjourney, per la creazione di immagini, e Sora, per la generazione di video.

Che cos'è un framework di AI agentica?

Da una prospettiva di alto livello, i framework agentici fanno riferimento al software e ai sistemi utilizzati per lo sviluppo di sistemi di AI agentica. I framework agentici sono spesso costruiti su componenti esistenti per fornire le basi per il perfezionamento e la specificità orientata al progetto per obiettivi e funzionalità. I framework agentici in genere includono moduli di base per l'interpretazione del linguaggio, l'integrazione degli strumenti, la gestione delle risorse, l'analisi del sentiment, la ricerca vettoriale e la pre-elaborazione dei dati.