Gli sviluppi recenti hanno evidenziato il potenziale degli agenti linguistici basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nell’esecuzione di un’ampia gamma di compiti complessi, utilizzando il linguaggio naturale in vari ambienti. Tuttavia, la maggior parte dei framework attuali si concentra sulla realizzazione di agenti linguistici dimostrativi, spesso trascurando la loro applicabilità e accessibilità per gli utenti meno esperti.
Per superare queste limitazioni, è stato introdotto OpenAgents, un framework aperto per ospitare e distribuire agenti linguistici in vari contesti e per svariati compiti quotidiani. OpenAgents comprende tre tipi di agenti:
- Agente Dati, che supporta l’analisi dei dati attraverso strumenti di dati e linguaggi di query come SQL o Python.
- Agenti Plug-in, che forniscono accesso a oltre 200 strumenti API utili per le attività di tutti i giorni.
- Agenti Web, che facilitano la navigazione web mantenendo l’anonimato.
OpenAgents offre un’interfaccia web user-friendly per errori comuni e risposte rapide, consentendo un facile utilizzo da parte di utenti generali, mentre fornisce anche agli sviluppatori e ai ricercatori un’esperienza di distribuzione agevole. OpenAgents rappresenta un passo avanti nell’introduzione di agenti linguistici innovativi, efficienti e avanzati, promuovendo la valutazione nel mondo reale.
In questo articolo, esploreremo più a fondo OpenAgents, discutendo la sua struttura, funzionamento, sfide comuni e risultati raggiunti.
OpenAgents trae origine dall’idea degli agenti intelligenti, che sono dotati di capacità autonome di risoluzione dei problemi, percezione dell’ambiente, e capacità decisionali e operative. Sfruttando gli LLM, sono stati sviluppati agenti linguistici capaci di eseguire compiti complessi in ambienti vari, mostrando notevole potenziale.
I framework esistenti, come Gravitas e Chase, offrono principalmente interfacce console per sviluppatori e implementazioni dimostrative, limitando però l’accessibilità a un pubblico più ampio. Inoltre, gli attuali benchmark sono costruiti con specifici requisiti di valutazione, spesso focalizzati su scenari che implicano navigazione web, codifica o uso di strumenti.
Per rendere gli agenti linguistici basati su LLM accessibili a un’utenza più ampia, OpenAI e Microsoft hanno sviluppato prodotti quali Advanced Data Analysis e plug-in per browser. Tuttavia, queste soluzioni limitano la possibilità di esplorazione e libero accesso da parte di sviluppatori e ricercatori, poiché il codice sottostante non è open source.
OpenAgents si propone come una soluzione open source per l’hosting e l’uso di agenti, costituita da tre agenti interni:
- Agente Dati, per l’analisi dei dati.
- Agenti Plug-in, per fornire accesso a strumenti API.
- Agenti Web, per una navigazione web anonima.
Questi agenti sono progettati per essere accessibili agli utenti generali tramite un’interfaccia web, consentendo agli sviluppatori di implementare backend e frontend senza problemi e ai ricercatori di creare e valutare nuovi agenti linguistici. OpenAgents mira a essere una piattaforma olistica per la valutazione human-in-the-loop degli agenti linguistici, facilitando interazioni utente-agente per un’ampia gamma di attività, con feedback e dati raccolti per sviluppi e valutazioni future.
I prompt LLM, utilizzati durante lo sviluppo di OpenAgents, hanno lo scopo di creare istruzioni efficaci per proteggere da input errati e migliorare l’estetica e la logica dell’output. Tuttavia, la gestione di queste istruzioni può diventare complessa, influenzando la capacità di gestione del contesto degli LLM e le limitazioni dei token. Gli sviluppatori hanno rilevato che, per un’efficace implementazione nel mondo reale, gli agenti dovrebbero non solo mostrare prestazioni eccezionali ma anche gestire una vasta gamma di scenari interattivi in tempo reale.
La progettazione sistematica di OpenAgents si divide in due componenti: interfaccia utente (backend e frontend) e agente linguistico (strumenti, modelli linguistici e ambienti). L’architettura promuove un’interazione fluida tra utenti e agenti, seguendo un processo sequenziale di Osservazione, Deliberazione e Azione. Gli agenti utilizzano strumenti per pianificare e eseguire azioni richieste, con l’interfaccia dello strumento che trasforma i testi generati dai LLM in azioni eseguibili.
All’interno di OpenAgents, gli agenti hanno competenze di dominio specifiche e sono progettati per gestire una varietà di attività tecniche, inclusa la gestione degli errori e le operazioni del server backend. L’agente Dati, in particolare, è in grado di gestire richieste incentrate sui dati, superando i limiti della generazione di codice e testo.
L’articolo conclude discutendo l’implementazione pratica di OpenAgents, le sfide incontrate e gli apprendimenti ottenuti, nonché le complessità della valutazione. OpenAgents si propone come una piattaforma trasparente, olistica e distribuibile, che rende accessibile il potenziale degli LLM a un pubblico più vasto, oltre a ricercatori e sviluppatori, includendo anche utenti finali con competenze tecniche limitate.