Google ha recentemente pubblicato un whitepaper dettagliato che esplora lo sviluppo e il funzionamento degli agenti di intelligenza artificiale generativa. Questo documento descrive come tali agenti operino utilizzando strumenti esterni per ampliare le loro capacità oltre i tradizionali modelli linguistici.
Il whitepaper definisce un agente di IA generativa come un’applicazione progettata per raggiungere obiettivi specifici osservando l’ambiente circostante e agendo su di esso tramite strumenti disponibili. Questi agenti sono caratterizzati da un’elevata autonomia, che consente loro di operare indipendentemente dall’intervento umano quando vengono forniti obiettivi chiari. Gli autori sottolineano che “gli agenti estendono le capacità dei modelli linguistici sfruttando strumenti per accedere a informazioni in tempo reale, suggerire azioni nel mondo reale e pianificare ed eseguire compiti complessi in modo autonomo”.
Il documento illustra i componenti fondamentali dell’architettura di un agente:
- Framework cognitivo: struttura i processi di ragionamento, pianificazione e presa di decisioni dell’agente.
- Livello di orchestrazione: guida gli agenti attraverso un processo ciclico di acquisizione di informazioni ed esecuzione di azioni.
- Strumenti (Extensions e Functions): permettono agli agenti di interagire con sistemi esterni, eseguendo compiti come l’aggiornamento di database o il recupero di dati in tempo reale. Gli autori affermano che “gli strumenti colmano il divario tra le capacità interne dell’agente e il mondo esterno”, fornendo esempi di come gli agenti possano utilizzare varie API per migliorare le loro funzionalità.
- Data Stores: forniscono agli agenti accesso a informazioni dinamiche, garantendo che le risposte rimangano pertinenti e accurate, permettendo loro di adattarsi a contesti informativi in evoluzione.
Il whitepaper presenta vari casi d’uso in cui gli agenti di IA generativa possono essere applicati efficacemente. Ad esempio, un agente potrebbe assistere gli utenti nella prenotazione di voli interagendo con diverse API per raccogliere le informazioni necessarie in modo dinamico. Inoltre, Google descrive come gli sviluppatori possano sfruttare questi agenti all’interno di applicazioni come Vertex AI, una piattaforma che offre un ambiente gestito in cui è possibile definire obiettivi, istruzioni per i compiti ed esempi per costruire efficacemente i comportamenti desiderati del sistema.