All’inizio di quest’anno, il panorama tecnologico ha assistito alla rapida moltiplicazione di agenti IA autonomi, con nuove entrate come BabyAGI, AutoGPT, MetaGPT e AgentGPT, ciascuno impegnato in una varietà di compiti. L’ultimo arrivato in questa arena è AutoGen di Microsoft.
A differenza dei suoi predecessori, AutoGen si distingue per la sua capacità di impiegare più agenti IA nell’assolvere una singola missione. Questa caratteristica lo contrappone a molti altri agenti IA, che operano principalmente come entità singole, limitate all’utilizzo di un solo agente IA per missione.
Una delle funzioni chiave di AutoGen è facilitare la collaborazione tra diversi agenti, consentendo una sinergia che può portare al completamento efficiente dei compiti. Gli agenti sotto AutoGen sono versatili, capaci di dialogo e possono operare in varie modalità, integrando LLM, input umani e una gamma di strumenti, a seconda delle esigenze.
Ma qual è la vera ragione dietro il nostro crescente interesse per gli agenti IA autonomi? Il problema predominante con gli LLM oggi è la loro tendenza all’allucinazione e la mancanza di capacità di ragionamento profondo. Sia che si parli di ChatGPT o di altri modelli LLM, tutti richiedono attualmente un addestramento umano tramite tecniche come il fine-tuning o l’apprendimento per rinforzo. Non sono auto-sufficienti e richiedono un’intervento esterno per evolvere.
In contrasto, gli agenti IA autonomi hanno il potenziale di operare discretamente all’interno degli LLM, migliorando le loro funzionalità di ragionamento. In parole povere, immagina un gruppo di agenti IA individuali che si consultano reciprocamente, offrendo consigli prima che un LLM produca una risposta. Questi agenti hanno la capacità di comprendere il loro ambiente, prendere decisioni informate e agire in modo indipendente.
Un esempio lampante di questa tecnologia sono le auto autonome, che navigano sulle strade e aggirano gli ostacoli senza necessità di un conducente umano. Utilizzano un assortimento di sensori, come telecamere, radar e lidar, per interpretare l’ambiente e prendere decisioni operative.
In contrasto, l’IA passiva manca della capacità di apprendere o adattarsi in tempo reale. I sistemi IA passivi funzionano secondo regole predeterminate o set di dati immutabili, risultando incapaci di modificare il loro comportamento in risposta a nuove informazioni o situazioni inaspettate.
“La differenza cruciale in termini di adattabilità e reattività pone gli agenti autonomi in una classe a parte rispetto ai sistemi IA passivi, rendendoli ideali per incarichi che necessitano di presa di decisioni in tempo reale in ambienti dinamici e complessi,” osserva Anand Trivedi, capo dell’intelligenza artificiale presso Aavenir.
Gli utenti frequenti di ChatGPT potrebbero aver osservato la tendenza del sistema a dettagliare i passaggi nella risoluzione dei problemi matematici, anche quando non è strettamente necessario. Con l’introduzione di agenti IA autonomi, gli utenti non dovranno più preoccuparsi dei processi interni di ChatGPT. Potranno invece ricevere direttamente la risposta, mentre ChatGPT gestisce le interazioni con gli agenti in background. Questo miglioramento nelle competenze matematiche è solo uno dei molti utilizzi previsti per AutoGen.
Attraverso il dialogo multi-agente, i LLM ottimizzati per la conversazione come GPT-4 possono beneficiare di feedback in tempo reale, permettendo a differenti agenti LLM di collaborare. Questo può includere lo scambio di idee, osservazioni, critiche costruttive e conferme in una conversazione che può coinvolgere sia esseri umani che altri agenti. In una mossa correlata, Meta ha lanciato Shepherd, un modello linguistico progettato specificatamente per valutare e criticare le risposte generate dai modelli.
Se correttamente calibrato con le istruzioni appropriate e le impostazioni di inferenza, un LLM può esibire un ampio spettro di competenze. Il dialogo tra agenti con configurazioni diverse può unire queste competenze LLM in un approccio modulare e complementare.
Microsoft’s AutoGen impiega LLM per costruire agenti intelligenti che possono eseguire una gamma di compiti. Questi agenti sono in grado di assumere ruoli, interpretare contesti, apprendere dai dialoghi, accettare feedback, adattarsi e persino programmare. Queste competenze possono essere integrate in modi innovativi per creare agenti più abili e autonomi.
In aggiunta, AutoGen include funzionalità progettate per potenziare gli LLM, come la memorizzazione nella cache dei risultati e la gestione avanzata degli errori. In alcune situazioni, l’input umano rimane cruciale. AutoGen permette agli utenti di unirsi alle conversazioni dell’agente, fornendo contributi preziosi quando necessario, a seconda delle preferenze dell’agente.
C’è una crescente convinzione che, nel futuro, gli agenti di intelligenza artificiale non solo potrebbero prendere il posto degli esseri umani in molte funzioni lavorative, ma diventeranno compagni indispensabili nel contesto professionale. Con la loro abilità di operare e prendere decisioni indipendentemente, è probabile che la dipendenza dalla presenza fisica degli umani nel luogo di lavoro diminuirà significativamente. Questo, a sua volta, permetterà alle aziende di funzionare con maggiore efficienza mantenendo un vantaggio competitivo.
A differenza degli esseri umani, gli agenti di intelligenza artificiale autonomi non hanno bisogno di riposo o di pause. Possono funzionare incessantemente, garantendo produttività, velocità nei risultati e alleggerendo il carico di lavoro monotono per il personale attuale.
Inoltre, man mano che gli agenti IA autonomi diventano sempre più versati nei processi aziendali, sviluppano la capacità di identificare prontamente le anomalie nei processi, avvisando l’organizzazione di potenziali problemi ancor prima che si verifichino. Questa proattività potrebbe risultare fondamentale nella prevenzione di guasti o interruzioni nel business.
In conclusione, con l’arrivo di AutoGen e la crescente prevalenza degli agenti IA autonomi, è chiaro che ci stiamo dirigendo verso un futuro in cui la tecnologia sarà integrata in quasi ogni aspetto della nostra vita quotidiana. La linea di demarcazione tra l’IA e l’essere umano continuerà a sfumare, portando a una simbiosi tra uomo e macchina come mai prima d’ora. Con le opportunità e le sfide che questo porta, il futuro è sicuramente eccitante.