Benvenuti al nostro primo incontro con il mondo degli agenti AI, un tema affascinante che sta trasformando il modo in cui interagiamo con la tecnologia. In questo blog post esploreremo cosa sono gli agenti AI, i loro migliori casi d’uso, e come iniziare a costruirli. Prenderemo il concetto e lo trasformeremo in codice, coprendo i fondamenti della creazione di agenti AI.
Gli agenti AI sono programmi progettati per eseguire compiti specifici autonomamente, utilizzando l’intelligenza artificiale. La loro funzione principale è quella di interagire con gli utenti per comprendere le loro richieste e completare compiti attraverso il ragionamento, la memoria, e l’utilizzo di strumenti.
Questi agenti possono operare in vari contesti, dalle assistenti virtuali che gestiscono le attività quotidiane, ai chatbot che forniscono supporto clienti, fino ai sistemi più complessi che possono analizzare dati e prendere decisioni autonome in ambiti come la finanza, la medicina e la logistica.
Gli agenti AI si basano su algoritmi di machine learning e deep learning, che permettono loro di apprendere dai dati e migliorare continuamente le loro prestazioni. Attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), questi programmi possono comprendere e generare testo in modo sempre più sofisticato, facilitando l’interazione con gli utenti in modo naturale e intuitivo.
Inoltre, gli agenti AI possono essere progettati per adattarsi a specifici contesti o settori, offrendo soluzioni personalizzate che rispondono alle esigenze particolari degli utenti. Ad esempio, nel settore sanitario, un agente AI potrebbe assistere i medici nella diagnosi delle malattie, analizzando sintomi e storie cliniche, mentre nel settore della vendita al dettaglio, potrebbe consigliare prodotti ai clienti in base alle loro preferenze e comportamenti d’acquisto.
In sintesi, gli agenti AI rappresentano una frontiera affascinante e in continua evoluzione nell’ambito della tecnologia, promettendo di migliorare l’efficienza e la qualità dei servizi in molti settori, ma richiedendo anche una riflessione critica sui loro effetti sulla società.
Elementi Fondamentali degli Agenti AI
- Modello Linguistico Avanzato: È il cuore del ragionamento degli agenti AI. Questo modello consente di interpretare le richieste degli utenti, pianificare come soddisfarle ed eseguire le azioni richieste.
- Memoria:
- Memoria a Breve Termine: Serve per il contesto della conversazione corrente.
- Memoria a Lungo TermineAccumula conoscenze per migliorare nel tempo nell’esecuzione di compiti, supportando l’intelligenza artificiale nell’affinamento delle sue capacità.
- StrumentiComprendono servizi accessibili tramite API o funzioni specifiche che l’agente utilizza per realizzare azioni richieste dall’utente, supportando così il flusso di lavoro.
“Un agente di intelligenza artificiale utilizza il modello linguistico per riconoscere il compito, identificare gli strumenti necessari, e la memoria a lungo termine per raccogliere le informazioni.”
Iniziare a Costruire Agenti AI: Dal Concetto al Codice
Dopo aver capito cosa costituisce un agente di intelligenza artificiale, il passo successivo è costruirne uno autonomo. La parte pratica di questo viaggio inizia con la stesura di codice nel nostro editor preferito per sviluppare un agente di intelligenza artificiale.
Un Esempio di Vita Quotidiana: Lavarsi i Denti
Immaginiamo la routine quotidiana di lavarsi i denti. Questo semplice esempio può essere suddiviso in:
- Pianificare Quando e Dove: Scegliere il momento della giornata e la location.
- Strumenti: Spazzolino e dentifricio.
- Memoria: Preferenze come gusto del dentifricio.
Analogamente, un agente AI segue una sequenza di passaggi per eseguire un compito come interagire con un utente per pianificare una vacanza.
Esploriamo il Codice
Nel nostro esempio pratico useremo il Semantic Kernel, un framework sviluppato da Microsoft che ci offre accesso a potenti modelli linguistici. Ecco un piccolo tour nel nostro editor di codice attraverso un notebook Jupyter, dove esploreremo come configurarlo e eseguire codice.
# Esempio di configurazione di un agente AI con Semantic Kernelfrom kernel import Kernelfrom language_model import GPT4# Configurazione del modello linguisticokernel = Kernel()kernel.assign_language_model(GPT4())# Aggiunta delle destinazionidef random_city():cities = ["Sydney", "Rio de Janeiro", "New York"]return random.choice(cities)kernel.add_tool("random_city_picker", random_city)Simulazione: Interazione con l’Agente
Per testare il nostro agente, eseguiremo una simulazione in cui un utente richiede una breve gita di un giorno tramite linguaggio naturale, generando un output pertinente. L’agente sarà in grado di suggerire destinazioni. Ecco un esempio di interazione:
- Richiesta dell’Utente: “Pianificami una gita di un giorno.”
- Risposta dell’Agente: “Ti suggerisco Sydney.”
- Feedback dell’Utente: “Non mi piace, fammi un altro piano.”
- Nuova Proposta dell’Agente: “Che ne dici di Rio de Janeiro?”
Questa interazione illustra il potere dei modelli di linguaggio avanzato nell’interpretare istruzioni vaghe ma umane e generare risposte contestuali e pertinenti.
Il Prossimo Passo: Esplorazione dei Framework Agentici
Abbiamo coperto le basi della creazione di un agente AI e ora siamo pronti per passare alla prossima parte del nostro percorso. Nella lezione successiva esploreremo diversi framework agentici, discuteremo dei loro vantaggi e delle differenze.
