Tipi di agenti di intelligenza artificiale e loro utilizzo: una spiegazione dettagliata

Riepilogo:

Esistono 7 diversi tipi di agenti di intelligenza artificiale, che vanno dai semplici agenti reattivi ai sistemi multi-agente.
Attualmente, le principali aziende di intelligenza artificiale si concentrano principalmente sulla creazione di agenti basati su obiettivi e di agenti di apprendimento.
In futuro potremmo vedere agenti di intelligenza artificiale realmente autonomi, in grado di interagire con altri agenti di intelligenza artificiale per svolgere molteplici compiti.

È chiaro che gli agenti di intelligenza artificiale guidati dall'azione guideranno la rivoluzione dell'intelligenza artificiale, e i primi segnali ci sono già. Dai chatbot basati sull'intelligenza artificiale agli agenti AI in grado di leggere le email e prenotare appuntamenti, stiamo per entrare nell'era degli agenti. Per comprendere meglio gli agenti di intelligenza artificiale, ho spiegato in dettaglio i diversi tipi di agenti di intelligenza artificiale. Inoltre, ho elencato le aziende leader e gli agenti di intelligenza artificiale già disponibili sul mercato. Allora, cominciamo.

1. Agenti con reazioni semplici

Cominciamo con il tipo più semplice di agente di intelligenza artificiale: gli agenti con reazioni semplici. Come suggerisce il nome, questi agenti eseguono azioni sulla base delle informazioni correnti, seguendo una condizione "se-allora". Ad esempio, un termostato accende il riscaldamento quando la temperatura scende al di sotto di una certa soglia. Esegue semplicemente un'azione quando la condizione è vera.

Tuttavia, questo tipo di agente di intelligenza artificiale presenta diverse limitazioni. Tiene conto solo delle informazioni attuali (chiamate anche “percezioni” o percezioni). Non memorizza le precedenti letture della temperatura né considera quelle future: agisce solo in base alla temperatura attuale.

Gli agenti reattivi semplici non hanno memoria e agiscono solo quando l'ambiente è completamente osservabile, uno stato in cui sono disponibili tutte le informazioni necessarie per prendere una decisione. Di conseguenza, non conserva una rappresentazione interna o un modello del mondo.

2. Agenti riflettenti basati su modelli

Successivamente, gli agenti riflettenti basati su modelli migliorano le prestazioni degli agenti riflettenti semplici. Questo tipo di agente mantiene una rappresentazione interna del mondo e, pertanto, è dotato di memoria. In sostanza, questi agenti monitorano le azioni e il modo in cui influenzano il mondo e aggiornano il modello/la rappresentazione interna. Ad esempio, un'auto a guida autonoma, mentre si muove nel traffico, ricorda la posizione dei veicoli anche quando questi si sono spostati dalla loro posizione attuale. Questa rappresentazione interna consente di prendere decisioni più consapevoli.

Ora, sulla base delle osservazioni passate e delle informazioni attuali, l'agente crea una rappresentazione interna del mondo e intraprende l'azione desiderata. Ciò significa che gli agenti riflessivi basati su modelli possono operare in ambienti parzialmente osservabili. In sostanza, il modello interno viene utilizzato per prevedere l'azione successiva. Questo modello si basa su algoritmi avanzati di intelligenza artificiale.

3. Agenti basati su obiettivi

Come suggerisce il nome, gli agenti orientati agli obiettivi sono agenti orientati ai risultati, ovvero prendono in considerazione azioni future che li avvicineranno all'obiettivo finale. Questi agenti possono condurre ricerche, pianificare operazioni e prendere in considerazione diverse sequenze di azioni che li condurranno all'obiettivo desiderato. Gli agenti basati su obiettivi basano le loro azioni sulla considerazione delle conseguenze future.

Ad esempio, un GPS che pianifica il percorso deve cercare e considerare tutte le strade che portano alla destinazione. Prende in considerazione tutti i possibili percorsi in base alla distanza, alla durata, al traffico attuale, ecc. Ora, in base a queste informazioni, l'agente basato sugli obiettivi pianifica e sceglie il percorso migliore per raggiungere la destinazione desiderata. Questo tipo di agente è essenziale nelle applicazioni di intelligenza artificiale che richiedono una pianificazione strategica.

4. Agenti basati sui benefici

Gli agenti basati sull'utilità sono un tipo di agenti basati su obiettivi, ma non sono vincolati a un obiettivo specifico. Ad esempio, gli agenti orientati agli obiettivi pensano solo in termini di raggiungimento o mancato raggiungimento di un obiettivo, in modo binario. Tuttavia, gli agenti basati sull'utilità prendono in considerazione diversi stati del mondo, valutano diversi risultati in base a preferenze complesse e poi scelgono l'azione che massimizza la loro "utilità".

Questo tipo di agente funziona assegnando un punteggio numerico a diverse sequenze di azioni e seleziona solo l'azione che fornisce il punteggio di utilità più elevato. Gli agenti basati sull'utilità sono progettati in situazioni in cui l'esito è incerto. Ad esempio, l'obiettivo di un sistema di trading basato sull'intelligenza artificiale può essere quello di massimizzare i profitti, ma deve anche tenere conto del livello di rischio che l'utente può tollerare e delle attuali condizioni di mercato. Ciò richiede un'analisi attenta dei potenziali rischi e rendimenti.

In sostanza, gli agenti basati sull'utilità prendono in considerazione diverse preferenze e valutano i risultati prima di prendere una decisione. Il loro obiettivo non è semplicemente raggiungere l'obiettivo, ma bilanciare diversi fattori per trovare l'azione ottimale. Ciò significa che cercano di massimizzare “l’utilità attesa” sulla base di una valutazione completa delle circostanze.

5. Agenti di apprendimento: migliorare le prestazioni nei sistemi di intelligenza artificiale

Per definizione, gli agenti di apprendimento sono in grado di migliorare le prestazioni nel tempo imparando dalle esperienze passate. La caratteristica migliore dei Learning Agents è la loro capacità di adattarsi ad ambienti sconosciuti e di ottimizzare le proprie azioni in base al feedback. Negli agenti di apprendimento è presente una componente "critica" che fornisce un feedback sulle prestazioni dell'agente, il che è fondamentale per il processo di apprendimento.

Per fare un esempio, consideriamo il funzionamento dei filtri antispam per le e-mail. I filtri antispam hanno innanzitutto un insieme di regole di base; Tuttavia, man mano che si continua a contrassegnare le email come spam, l'agente impara tramite le valutazioni fornite ("critico") e adatta il suo comportamento. D'ora in poi queste email verranno automaticamente contrassegnate come spam e spostate in un'altra cartella. Questo processo si basa su algoritmi avanzati nel campo del Machine Learning.

6. Agenti piramidali

Gli agenti gerarchici sono un tipo di agente che suddivide gli obiettivi complessi in sotto-obiettivi. Esistono molti compiti complessi che richiedono procedure articolate in più fasi e la risoluzione di problemi. In questi casi, i compiti vengono suddivisi in sottoproblemi più piccoli e gestibili, organizzati in una gerarchia. Ora, tali compiti vengono delegati agli agenti di livello inferiore, mentre gli agenti di livello superiore controllano la strategia e il risultato finale.

Ad esempio, quando si chiede a un robot AI di preparare la cena, l'agente di alto livello pianifica e divide il compito, come preparare la pasta e il sugo. Questi compiti vengono poi ulteriormente suddivisi, come accendere il fornello e aggiungere acqua nella pentola. Ora, in questo modo gerarchico, il compito viene completato, da uno strato all'altro. Questo approccio consente di svolgere compiti complessi in modo efficiente ed efficace, il che è fondamentale nelle applicazioni avanzate di intelligenza artificiale.

7. Sistemi multi-agente

Infine, arriviamo ai sistemi multi-agente (MAS), che combinano più agenti indipendenti per raggiungere un obiettivo comune. Questi sistemi consentono a più agenti di comunicare, interagire, coordinare potenziali azioni, negoziare e cooperare tra loro. In tali sistemi, ogni agente opera in modo indipendente e ha la propria capacità di prendere decisioni.

Tuttavia, tutti gli agenti devono rispettare un protocollo comune per i sistemi multi-agente, per evitare conflitti e raggiungere un obiettivo comune. Ad esempio, in un sistema di supply chain ci sono più agenti che tengono traccia dell'inventario, un altro agente invia una segnalazione al reparto acquisti in base ai requisiti di inventario, un agente logistico individua il percorso di spedizione migliore e così via. I sistemi multi-agente rappresentano una soluzione efficace ai problemi complessi che richiedono coordinamento e cooperazione tra entità indipendenti.

Agenti di intelligenza artificiale attuali provenienti da aziende tecnologiche leader

Esistono già molti tipi di agenti di intelligenza artificiale disponibili sul mercato. Aziende come OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic, Salesforce e molte altre stanno sviluppando agenti e framework di intelligenza artificiale per sfruttare efficacemente la potenza dell'intelligenza artificiale mirata. Di seguito sono riportati alcuni agenti di intelligenza artificiale che puoi provare, tenendo presente che questi strumenti sono ancora in continuo sviluppo e miglioramento.

OpenAI

OpenAI è la prima azienda a lanciare Operatore AI Agent Orientato al consumatore. Si tratta di un agente che utilizza un computer per automatizzare le attività sul web. Un operatore può interagire con i browser web e può cliccare, digitare e scorrere per eseguire azioni. È possibile utilizzarlo per compilare moduli, prenotare biglietti aerei, ordinare generi alimentari e altro ancora. Tuttavia, non è ancora completamente autonomo. Sarà necessario completare manualmente i pagamenti e inserire CAPTCHA quando necessario. Questo agente rappresenta un passo significativo verso lo sviluppo di un'intelligenza artificiale in grado di completare in modo efficiente attività complesse.

È probabile che l'operatore rientri nella categoria degli agenti basati sugli obiettivi e in apprendimento. È orientato agli obiettivi e impara dall'interazione con i siti web. Inoltre, lo fa Agente di ricerca approfondita di OpenAI Esegue complesse attività di ricerca in più fasi e analizza testo, immagini e file PDF per generare un report completo. Direi che è una combinazione di un agente basato su obiettivi, un agente di apprendimento e un agente gerarchico che suddivide i compiti in sotto-compiti più piccoli. Queste capacità lo rendono uno strumento potente per ricercatori e analisti.

Inoltre, OpenAI afferma che l'ultimo o3 e o4-mini Non si tratta semplicemente di modelli di intelligenza artificiale, ma di sistemi di intelligenza artificiale simili ad agenti. Questi nuovi sistemi di intelligenza artificiale si comportano come agenti e possono interagire con un'ampia gamma di strumenti, tra cui la ricerca web, gli interpreti Python, l'analisi delle immagini e Plus. Si tratta di agenti basati su modelli e obiettivi. Questi sistemi rappresentano un significativo progresso nelle capacità di intelligenza artificiale.

Infine, l'ultimo strumento Codex CLI di OpenAI, che consente agli sviluppatori di leggere, modificare ed eseguire il codice dal terminale, è un altro tipo di agente di intelligenza artificiale. Può correggere automaticamente errori, creare nuove funzionalità e modificare file. Anche in questo caso si tratta di un agente basato su obiettivi, creato utilizzando l'agente di apprendimento. Questo strumento aumenta notevolmente la produttività degli sviluppatori.

Google

Finora, Google ha lanciato solo Agente AI di Deep Research su Gemini, che funziona in modo simile all'agente di OpenAI. Può navigare sul web, mappare le informazioni di cui ha bisogno e raccoglierle per creare un rapporto completo su qualsiasi argomento. Classifico questo agente come un agente basato su obiettivi e in grado di apprendere, il che lo rende avanzato nel campo dell'intelligenza artificiale.

Successivamente, Google ha presentato Project Mariner, ancora in fase di sviluppo. Questo progetto funziona come l'agente Operator AI di OpenAI e può automatizzare le attività nel browser Chrome. Può analizzare la schermata attiva ed eseguire azioni sui siti web. Google afferma che l'agente è in fase di test con tester attendibili e verrà rilasciato nel prossimo futuro.

Inoltre, Google ha introdotto Protocollo Agent2Agent (A2A) La nuova funzionalità consente a più agenti di intelligenza artificiale di comunicare tra loro. Non si tratta di un agente in sé, bensì di uno standard/framework che abiliterà sistemi multi-agente (MAS).

Antropico

Proprio come OpenAI, Anthropic ha presentato il suo agente di intelligenza artificiale "Computer Use", attualmente in versione beta, in grado di interagire con gli ambienti dei computer desktop. Può analizzare lo schermo, fare clic, digitare ed eseguire operazioni sui file. Non è limitato ai browser web: può eseguire azioni anche a livello di sistema operativo. Inutile dire che si tratta di un agente basato su obiettivi e in grado di apprendere.

Inoltre, Anthropic ha recentemente rilasciato uno strumento di ricerca con integrazione Workspace on Cloud. Può connettersi a Gmail, Calendar e Drive, nonché al Web, per condurre ricerche ed estrarre informazioni. Allo stesso modo, Claude Code è uno strumento di codifica proxy che viene eseguito all'interno del Terminale. Comprende il codice di base e può modificare file, eseguire test e interagire con Git. Entrambi sono agenti basati su obiettivi.

Infine, Anthropic ha sviluppato il Model Context Protocol (MCP), uno standard aperto per connettere modelli di intelligenza artificiale a fonti di dati esterne, consentendo agli agenti di intelligenza artificiale di operare in modo affidabile su servizi senza API. Sebbene non sia un agente, consente la comunicazione tra modelli di intelligenza artificiale, strumenti, siti web e altre fonti di dati. Puoi scoprire come Configurazione di MCP nel cloud su Windows e macOS.

Microsoft

Nel settore dei servizi al consumatore, Microsoft ha annunciato diversi nuovi agenti di intelligenza artificiale per il suo chatbot, Copilot. Un agente può Ricerca approfondita in Copilot Condurre ricerche in più fasi per creare report completi su argomenti specifici. Inoltre, può Azioni del copilota Prenota biglietti, effettua prenotazioni e acquista prodotti dal web. Tuttavia, funziona solo sui siti web partner.

Per le aziende, Microsoft ha annunciato di recente l'agente Computer Use AI in Copilot Studio. Può interagire direttamente con siti web e applicazioni desktop per eseguire azioni e non si basa su API specializzate. Microsoft ha inoltre presentato l'agente Security Copilot, che semplifica la gestione degli avvisi di phishing, della sicurezza dei dati e dell'identità, componenti essenziali della sicurezza informatica aziendale.

Microsoft ha sviluppato diversi agenti Copilot per i clienti aziendali ed è anche possibile creare un agente AI personalizzato per il proprio flusso di lavoro. Puoi iniziare con Copilot Studio e connettere server MCP, API e fonti esterne per automatizzare le attività, aumentando la produttività lavorativa e riducendo i potenziali errori.

Salesforce

Oltre a Microsoft, Salesforce ha sviluppato la piattaforma Agentforce per i clienti aziendali, che fornisce agenti di intelligenza artificiale autonomi e personalizzabili. Gli utenti aziendali possono creare, distribuire e gestire più agenti di intelligenza artificiale su Agentforce per generare lead, ottimizzare le vendite, gestire il marketing e altro ancora. Agentforce è una piattaforma leader per l'automazione dei processi aziendali mediante l'intelligenza artificiale.

Salesforce sostiene che, a differenza di Copilot di Microsoft, gli agenti Agentforce possono eseguire azioni in modo autonomo in base a eventi o trigger predefiniti. Gli agenti di Agentforce possono aggiornare i record nel database, inviare e-mail, prenotare riunioni, risolvere casi in sospeso, ecc. Queste funzionalità rendono Agentforce un potente strumento per automatizzare le attività di vendita e di assistenza clienti.

Ecco quindi i tipi di agenti di intelligenza artificiale che puoi esplorare e tra quelli attualmente disponibili sul mercato. Con il passare del tempo, gli agenti di intelligenza artificiale diventeranno una parte essenziale dell'esperienza di Internet, sia per i consumatori che per le aziende. Si prevede che il mercato degli agenti di intelligenza artificiale registrerà una crescita significativa nei prossimi anni, trainato dalla crescente domanda di automazione e di maggiore efficienza.