Mistral AI, la promettente startup francese specializzata in modelli linguistici di grande dimensione (LLM), ha annunciato oggi il lancio della sua nuova API per agenti AI. Questa piattaforma consente a sviluppatori e aziende di integrare facilmente agenti intelligenti nelle proprie applicazioni, offrendo funzionalità avanzate come l’esecuzione di codice Python, la generazione di immagini, l’uso di memoria persistente e l’orchestrazione di più agenti per affrontare compiti complessi.
I modelli linguistici tradizionali sono eccellenti nel generare testo, ma spesso faticano nell’eseguire azioni concrete o nel mantenere il contesto conversazionale nel tempo. L’API per agenti di Mistral supera questi limiti, fornendo gli strumenti necessari per creare agenti AI capaci di compiere attività nel mondo reale, gestire interazioni su più conversazioni e orchestrare dinamicamente più agenti quando necessario.
L’API per agenti di Mistral è dotata di diversi connettori integrati, tra cui:
- Esecuzione di codice: Esegue in modo sicuro codice Python, abilitando applicazioni in visualizzazione dei dati, calcolo scientifico e altre attività tecniche.
- Generazione di immagini: Utilizza il modello FLUX1.1 [pro] Ultra di Black Forest Lab per creare immagini personalizzate per marketing, educazione o scopi artistici.
- Libreria di documenti: Accede ai documenti archiviati nel cloud di Mistral, migliorando le funzionalità di generazione aumentata da recupero (RAG).
- Ricerca web: Consente agli agenti di recuperare informazioni aggiornate da fonti online, notizie e altre piattaforme affidabili.
Inoltre, l’API supporta gli strumenti MCP, che collegano gli agenti a risorse esterne come API, database, dati utente e documenti, estendendo le capacità degli agenti a gestire contenuti dinamici e reali.
Una caratteristica significativa dell’API per agenti è l’integrazione della ricerca web come connettore, che migliora notevolmente le prestazioni in compiti che richiedono informazioni accurate e aggiornate. Nei test di benchmark sul dataset SimpleQA, l’accuratezza di Mistral Large è aumentata dal 23% al 75% quando la ricerca web è stata abilitata. Mistral Medium ha mostrato un miglioramento simile, passando dal 22,08% all’82,32%.
Mistral AI ha evidenziato una serie di casi d’uso per l’API per agenti, dimostrando la sua flessibilità in vari settori:
- Assistente di codifica con GitHub: Un agente supervisiona un assistente per sviluppatori alimentato da DevStral, gestendo compiti e automatizzando i flussi di lavoro di sviluppo del codice.
- Assistente per ticket lineari: Trasforma le trascrizioni delle chiamate in deliverable di progetto utilizzando un’architettura MCP multi-server.
- Analista finanziario: Recupera metriche finanziarie e compila in modo sicuro report attraverso server MCP orchestrati.
- Assistente di viaggio: Aiuta gli utenti a pianificare viaggi, prenotare alloggi e gestire le esigenze di viaggio.
- Assistente nutrizionale: Supporta gli utenti nel fissare obiettivi dietetici, registrare i pasti e ricevere raccomandazioni personalizzate.
Il sistema di conversazione con stato dell’API per agenti garantisce che gli agenti mantengano il contesto durante le interazioni. Gli sviluppatori possono avviare nuove conversazioni o continuare quelle esistenti senza perdere il filo, con la cronologia delle conversazioni archiviata e accessibile per uso futuro. Inoltre, l’API supporta l’output in streaming, consentendo aggiornamenti in tempo reale in risposta alle richieste degli utenti o alle azioni degli agenti.
Una capacità fondamentale dell’API per agenti è la sua abilità di coordinare senza soluzione di continuità più agenti. Gli sviluppatori possono creare flussi di lavoro personalizzati, assegnando compiti specifici a agenti specializzati e consentendo passaggi di mano quando necessario. Questo approccio modulare permette alle aziende di implementare agenti AI che lavorano insieme per risolvere problemi complessi in modo più efficace.
Per professionisti come Lead AI Engineer o Senior AI Engineer, l’API per agenti di Mistral rappresenta un potente strumento nel loro toolkit AI. La capacità di orchestrare dinamicamente agenti e integrare senza soluzione di continuità fonti di dati reali significa che questi ruoli possono implementare soluzioni AI più rapidamente e con maggiore precisione, un aspetto cruciale in ambienti dove l’iterazione rapida e la messa a punto delle prestazioni sono fondamentali.
In particolare, questi professionisti spesso bilanciano tempi di implementazione serrati e la necessità di mantenere le prestazioni del modello attraverso diversi ambienti. I connettori integrati dell’API, come la ricerca web, le librerie di documenti e l’esecuzione sicura del codice, possono ridurre significativamente la necessità di integrazioni ad hoc e strumenti improvvisati. Questo approccio semplificato consente ai team di concentrarsi maggiormente sull’affinamento dei modelli e meno sulla costruzione dell’infrastruttura circostante.
Il rilascio dell’API per agenti segue il recente lancio di Le Chat Enterprise, una piattaforma unificata di assistenti AI progettata per la produttività aziendale e la privacy dei dati. Le Chat Enterprise è alimentata dal nuovo modello Mistral Medium 3, che offre prestazioni impressionanti a un costo computazionale inferiore rispetto ai modelli più grandi. Mistral Medium 3 è particolarmente forte nei compiti di sviluppo software, superando modelli comparabili in benchmark chiave come HumanEval e MultiPL-E. Mostra anche prestazioni competitive in scenari multilingue e multimodali, rendendolo un’opzione attraente per le aziende che operano in ambienti diversificati.
Le Chat Enterprise supporta funzionalità aziendali come la sovranità dei dati, il deployment ibrido e rigorosi controlli di accesso, che possono essere cruciali per le organizzazioni in settori regolamentati. La piattaforma consolida le funzionalità AI all’interno di un unico ambiente, consentendo personalizzazione, integrazione senza soluzione di continuità con i flussi di lavoro esistenti e pieno controllo sul deployment e sulla sicurezza dei dati.
I prezzi per l’API per agenti sono allineati con la suite più ampia di modelli e strumenti di Mistral:
- Mistral Medium 3: $0,4 per milione di token in input e $2 per milione di token in output.
- Connettore di ricerca web: $30 per 1.000 chiamate.
- Esecuzione del codice: $30 per 1.000 chiamate.
- Generazione di immagini: $100 per 1.000 immagini.
- Accesso a notizie premium: $50 per 1.000 chiamate.
- Libreria di documenti con RAG: Inclusa nei piani come Team e Enterprise, con fino a 30 GB per utente in alcuni livelli.