Stiamo vivendo in un’era di cambiamenti tecnologici senza precedenti: tra gli sviluppi più trasformativi c’è sicuramente l’ascesa dell’Intelligenza Artificiale Generativa. Nel 2017, l’articolo “Attention Is All You Need” ha introdotto la transformer architecture: un punto di svolta che ha migliorato radicalmente le capacità di elaborazione del testo e ha contribuito ad alimentare la nascita dei Large Language Models (LLM) – i motori alla base di applicazioni come ChatGPT.
Oggi, questa tecnologia si sta evolvendo a un ritmo straordinario, dando origine a una nuova frontiera: gli agenti AI autonomi, ovvero sistemi capaci di ragionare, interagire ed eseguire task in maniera indipendente.
Di base, gli agenti AI autonomi sono costruiti su tre componenti fondamentali:
- Un LLM: che funge da nucleo cognitivo dell’agente, l’LLM guida il ragionamento e la generazione del linguaggio.
- Uno Stato: questo include il system prompt – istruzioni generali che definiscono il comportamento dell’agente e il contesto operativo.
- Un Toolkit: un insieme di funzioni o strumenti che consentono all’agente di interagire e influenzare l’ambiente esterno.
Grazie a queste funzionalità, gli agenti AI autonomi sono destinati a rimodellare tutti i diversi settori e a ridefinire il modo in cui vengono eseguiti i vari task.
Tuttavia, la loro ascesa porta alla ribalta due questioni cruciali.
Come utilizzare in modo efficiente gli Agenti AI Autonomi?
Pur essendo gli LLM altamente efficienti nel generare output rilevanti, devono affrontare un vincolo significativo: la dimensione limitata del contesto, ovvero il testo di input del modello. Questa limitazione limita il funzionamento autonomo, in particolare per gli agenti che devono fare riferimento a interazioni passate o informazioni complesse su lunghe sequenze temporali.
Per superare questo ostacolo, gli agenti devono gestire la memoria in modo strategico. Un approccio promettente è quello di consentire all’LLM di modificare dinamicamente una parte del suo system prompt, di base costruendo una memoria selettiva a lungo termine. Ciò consente all’agente di conservare le informazioni principali delle conversazioni o dei task precedenti senza gonfiare il contesto di input.
Librerie emergenti come Letta stanno agevolando queste tecniche di gestione della memoria, aprendo la strada a sistemi di AI più capaci e consapevoli del contesto.
Come utilizzare in modo sicuro gli Agenti AI Autonomi?
In alcune applicazioni, mantenere un approccio “human-in-the-loop” non è solo consigliabile: è essenziale. Senza menzionare i sistemi militari (per i quali l’AI forse non dovrebbe essere utilizzata), anche in ambienti a basso rischio – come gli assistenti didattici basati sull’AI nelle scuole – la supervisione umana garantisce che gli output dell’AI rimangano sempre accurati, sicuri e appropriati.
Una soluzione è l’interrupt function di LangGraph, che consente di rivedere e intervenire nei punti decisionali maggiormente critici. Combinando la supervisione umana con flussi di lavoro autonomi, strumenti come questi permettono di raggiungere un equilibrio tra lo sfruttamento dell’efficienza dell’AI e un suo utilizzo etico e responsabile.
Conclusione
Gli agenti AI autonomi rappresentano un importante passo avanti nelle capabilities dell’Intelligenza Artificiale. Come spesso accade, con un grande potere arriva una grande responsabilità: per sfruttare appieno il loro potenziale, occorre infatti concentrarsi sul renderli sia efficienti – attraverso una gestione smart della memoria – sia sicuri – attraverso ponderati meccanismi di supervisione umana. Il futuro dell’AI non quindi è solo autonomo: è collaborativo, combinando il meglio dell’Intelligenza Artificiale con il giudizio critico umano.
Autore: Giovanni Vacanti, Data Scientist @ Bitrock
