💡Ieri ho partecipato a una conferenza entusiasmante sul ruolo degli agenti AI.

Gli agenti AI non si limitano più a rispondere, ma stanno imparando a cercare informazioni, collaborare e persino eseguire azioni.

𝐂𝐨𝐬𝐚 𝐦𝐢 𝐡𝐚 𝐜𝐨𝐥𝐩𝐢𝐭𝐨 𝐝𝐢 𝐩𝐢ù?

🔍 𝐑𝐀𝐆 (𝐑𝐞𝐭𝐫𝐢𝐞𝐯𝐚𝐥-𝐀𝐮𝐠𝐦𝐞𝐧𝐭𝐞𝐝 𝐆𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧): Un LLM classico risponde con quello che ha imparato, mentre un sistema RAG è come un’AI con un motore di ricerca integrato, capace di recuperare dati aggiornati per migliorare le risposte.

📍 𝐄𝐦𝐛𝐞𝐝𝐝𝐢𝐧𝐠: Invece di cercare parole esatte, l’AI ragiona per concetti, riuscendo a capire il contesto legato a una parola. Se gli parli di “cambiamento climatico”, non si limita a cercare documenti con quella frase, ma collega il concetto a emissioni di CO₂, effetto serra, deforestazione… trovando informazioni più pertinenti. Questo avviene ogni grazie al processo che trasforma ogni informazione in un numero (o meglio, in un vettore numerico) che rappresenta 𝐢𝐥 𝐬𝐢𝐠𝐧𝐢𝐟𝐢𝐜𝐚𝐭𝐨 𝐝𝐞𝐥 𝐭𝐞𝐬𝐭𝐨 in uno spazio multidimensionale.

✅ Questo permette di cercare 𝐜𝐨𝐧𝐭𝐞𝐧𝐮𝐭𝐢 𝐬𝐢𝐦𝐢𝐥𝐢 𝐭𝐫𝐚 𝐥𝐨𝐫𝐨 anche se non contengono esattamente le stesse parole.

🤙 𝐅𝐮𝐧𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐂𝐚𝐥𝐥𝐢𝐧𝐠: Ora gli agenti non si limitano a rispondere, ma possono invocare funzioni o API per ottenere informazioni o eseguire azioni specifiche!

🔹 𝐌𝐮𝐥𝐭𝐢-𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐬: Il vero salto di qualità? AI che lavorano in squadra! Un sistema 𝐦𝐮𝐥𝐭𝐢-𝐚𝐠𝐞𝐧𝐭𝐞 è composto da più agenti AI autonomi, ognuno con un 𝐫𝐮𝐨𝐥𝐨 𝐬𝐩𝐞𝐜𝐢𝐟𝐢𝐜𝐨, che collaborano o competono per raggiungere un obiettivo. Gli agenti possono comunicare tra loro con protocolli predefiniti (es. messaggi JSON, API REST o persino LLM che generano istruzioni per altri agenti).

Il futuro degli agenti AI: verso un'assistenza intelligente stile J.A.R.V.I.S.?

Mentre i big del settore lavorano per far dialogare questi agenti in modo sempre più fluido, non posso fare a meno di chiedermi… 𝐪𝐮𝐚𝐧𝐭𝐨 𝐦𝐚𝐧𝐜𝐚 𝐩𝐫𝐢𝐦𝐚 𝐝𝐢 𝐩𝐨𝐭𝐞𝐫 𝐢𝐧𝐝𝐨𝐬𝐬𝐚𝐫𝐞 𝐢𝐥 𝐦𝐢𝐨 𝐞𝐥𝐦𝐞𝐭𝐭𝐨 𝐝𝐚 𝐈𝐫𝐨𝐧 𝐌𝐚𝐧 𝐞 𝐩𝐚𝐫𝐥𝐚𝐫𝐞 𝐜𝐨𝐧 𝐉.𝐀.𝐑.𝐕.𝐈.𝐒.?