Cosa sono gli agenti AI? Cosa c'è da sapere
Cosa sono gli agenti AI? Cosa c'è da sapere
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Cosa sono gli agenti di intelligenza artificiale?
Gli agenti di IA sono implementazioni autonome di intelligenza artificiale. Possono essere entità virtuali (come programmi, chatbot o assistenti virtuali) o fisiche (come i robot). Un agente di intelligenza artificiale percepisce l'ambiente circostante, valuta gli input rispetto alle istruzioni ricevute e prende decisioni autonome.
Come funzionano gli agenti di intelligenza artificiale?
Gli agenti di intelligenza artificiale interagiscono con l'ambiente circostante per svolgere compiti specifici. Seguono algoritmi e modelli che li guidano nel percepire l'ambiente circostante, nel ragionare sulle loro osservazioni, nel prendere decisioni e nell'agire.
Gli agenti sono costituiti da tre componenti principali:
- Sensore: Raccoglie dati dall'ambiente, da semplici letture della temperatura a flussi di dati complessi come feed video o database.
- Attuatore: Esegue azioni per influenzare l'ambiente.
- Processore: Contiene algoritmi e modelli per il ragionamento e il processo decisionale.
Quando gli agenti di intelligenza artificiale affrontano un compito, di solito seguono queste fasi:
- Percezione: L'agente raccoglie i dati dai suoi sensori, che possono essere qualsiasi cosa, da una lettura di base della temperatura a flussi di dati complessi (come feed video, file di dati o tabelle di database).
- Elaborazione: L'agente elabora i dati utilizzando vari algoritmi. Questi algoritmi possono essere semplici, come il confronto della temperatura corrente con un setpoint, o complessi, come l'uso di algoritmi di apprendimento automatico per interpretare i dati del sensore o analizzare il linguaggio.
- Decisione: Sulla base dei risultati dell'elaborazione, l'agente decide un'azione da intraprendere. Il processo decisionale può prevedere regole o metodi più avanzati come alberi decisionali, reti neurali o modelli di apprendimento per rinforzo.
- Azione: L'agente utilizza i suoi attuatori per eseguire l'azione scelta, influenzando direttamente l'ambiente.
- Apprendimento: Alcuni agenti possono imparare dalle conseguenze delle loro azioni. Questo è particolarmente vero per gli agenti che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico. L'apprendimento consente all'agente di migliorare le proprie prestazioni nel tempo, adattandosi a nuove informazioni ed esperienze.
Tipi di agenti di intelligenza artificiale
Esistono cinque tipi comuni di agenti di intelligenza artificiale, classificati di seguito in base al modo in cui modificano o agiscono sull'ambiente. Il tipo di agente di IA è, quindi, una misura della sua intelligenza e capacità.
Agente riflesso semplice Questo tipo di agente intraprende azioni immediate basate esclusivamente sullo stato attuale dell'ambiente, senza considerare gli stati passati. Se una condizione è vera, l'agente agisce. Altrimenti, l'agente non fa nulla. Questo tipo di agente AI ha un'intelligenza limitata.
Agente riflesso basato su modelli Simile a un agente riflesso semplice, questo agente considera anche la storia dell'ambiente. Considera gli stati passati quando prende decisioni, fornendo un livello di intelligenza superiore.
Agente basato sugli obiettivi Questi agenti si concentrano sul raggiungimento di obiettivi specifici, sostituendo le regole di condizione-azione con obiettivi orientati agli obiettivi. Incorporano la pianificazione e la ricerca per determinare il miglior corso d'azione, considerando gli stati ambientali passati e presenti.
Agente basato sull'utilità Un agente basato sull'utilità prende decisioni basate sul concetto di utilità. L'utilità si riferisce alla misura della desiderabilità di diversi risultati. Questo approccio è utile in campi come l'economia e la robotica, dove i complessi compromessi e le preferenze individuali giocano un ruolo importante.
Agente di apprendimento Gli agenti di apprendimento si distinguono per la loro capacità di adattarsi e migliorare nel tempo. Comprendono quattro componenti: osservare l'ambiente, imparare dalle esperienze, eseguire azioni e formulare e risolvere problemi. Questa capacità di adattamento li distingue da altri tipi di agenti.
Casi d'uso degli agenti AI
Gli agenti di intelligenza artificiale tendono a essere entità virtuali che lavorano in modo indipendente senza interferenze umane. Sono specializzati nell'automazione dei compiti e nel processo decisionale continuo. Molte applicazioni nei dispositivi abilitati all'AI richiedono queste caratteristiche, come le auto senza conducente, la robotica, i videogiochi e gli assistenti virtuali come Alexa, Siri, Google Assistant, ecc. Inoltre, gli agenti di IA possono essere utilizzati nel data mining, nell'analisi dei dati, nel servizio e nell'assistenza ai clienti, ecc. Con l'introduzione di LLM come ChatGPT, tutti si sono abituati al rituale di inserire richieste e ricevere risposte dai modelli di IA. Ogni volta che si desidera qualcosa dall'LLM, si inserisce la richiesta (prompt) e viene fuori la risposta, il saggio, l'e-mail o qualsiasi altra cosa richiesta come risultato del prompt. Se lo fate abbastanza volte, vi renderete conto che sarebbe bello automatizzare questi compiti. Nel regno dei LLM, sono emersi diversi agenti di intelligenza artificiale in grado di automatizzare compiti quali la risposta a domande, la generazione di testi e la traduzione o il riassunto di testi. Tutto ciò che si deve fare è fornire una sequenza di compiti che l'agente AI deve eseguire.
Esempi di agenti AI
Ecco alcuni esempi noti di agenti di intelligenza artificiale e di strumenti per agenti.
Auto-GPT
Auto-GPT è un agente AI autonomo che utilizza l'API GPT-4 API per agire in modo autonomo. È implementato in Python ed esegue compiti con poco o nessun intervento umano. Può anche autopromuoversi. Ha una memoria a lungo e a breve termine e può usare una memoria persistente per registrare la sua storia.
BabyAGI
BabyAGI è una piattaforma di intelligenza artificiale per l'addestramento e la valutazione di agenti AI che utilizza GPT-4, LangChain, l'API OpenAI e l'archiviazione di database vettoriali. Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per valutare i risultati dei compiti e generare nuovi compiti per testare gli agenti in un ciclo infinito. Oltre a generare nuovi compiti, può anche implementare la prioritizzazione per massimizzare l'utilizzo delle risorse.
OSSChat
OSSChat è un chatbot open-source che facilita la condivisione e l'accesso a conoscenze, codice e best practice per comunità e sviluppatori. Integra ChatGPT con la documentazione, i problemi, i post sul blog e le domande e risposte della comunità. Questo lo rende una base di conoscenza completa per gli sviluppatori. Offre varie funzioni, come la ricerca di risposte, la richiesta di assistenza, la collaborazione con i colleghi e la nomina dei progetti preferiti. OSS Chat offre una tecnologia all'avanguardia per i chatbot.
AgenteGPT
[AgentGPT] (https://agentgpt.reworkd.ai/) è uno strumento di intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI. È progettato per creare, configurare e distribuire agenti AI autonomi in un browser o in un personal computer. AgentGPT non richiede un input continuo da parte dell'utente. Gli utenti specificano i loro obiettivi e gli agenti lavorano autonomamente per raggiungerli.
SuperAGI
SuperAGI è un framework open-source per agenti AI autonomi che consente di sviluppare e distribuire agenti AI autonomi utili in modo rapido e affidabile. Gli sviluppatori possono creare agenti AI pronti per la produzione, scalabili e ottimizzati. È possibile integrare vari strumenti e toolkit e migliorare le capacità e le prestazioni degli agenti di IA. Progettato per eseguire più agenti di intelligenza artificiale in modo sincrono, è in continuo miglioramento e aggiornamento.
LlamaIndex
LlamaIndex è un framework di dati adattato alle applicazioni di Large Language Models (LLM), che facilita l'ingestione, la strutturazione e l'accesso di dati privati o specifici del dominio. LlamaIndex include agenti di dati che sono lavoratori della conoscenza alimentati da LLM, in grado di eseguire varie operazioni di lettura o scrittura sui dati,
LangChain
LangChain è un framework per lo sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici, che offre una serie di preziose funzionalità. Con LangChain è possibile utilizzare agenti che automatizzano i compiti concatenandoli, generando richieste, rispondendo con modelli linguistici (LLM), recuperando documenti e molto altro.
- Cosa sono gli agenti di intelligenza artificiale?
- Come funzionano gli agenti di intelligenza artificiale?
- Tipi di agenti di intelligenza artificiale
- Casi d'uso degli agenti AI
- Esempi di agenti AI
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