Agente AI

Un agente di intelligenza artificiale è un'entità autonoma che percepisce l'ambiente circostante attraverso i sensori, elabora le informazioni per prendere decisioni intelligenti e agisce su tale ambiente utilizzando gli attuatori per raggiungere obiettivi specifici. A differenza di un semplice programma che segue una serie di istruzioni predefinite, un agente di IA può imparare dall'esperienza, adattarsi a condizioni mutevoli e operare in modo indipendente senza l'intervento diretto dell'uomo. Questa capacità di percepire, pensare e agire rende gli agenti una pietra miliare della moderna Intelligenza Artificiale (IA), che guida lo sviluppo di sofisticati sistemi di automazione. L'obiettivo è creare sistemi in grado di gestire compiti complessi e dinamici, dalla navigazione nelle strade cittadine alla gestione dei processi industriali.

Come funzionano gli agenti AI

Il funzionamento di un agente di intelligenza artificiale è meglio compreso come un ciclo continuo che coinvolge tre componenti fondamentali:

1. Percezione (Sensing): Gli agenti raccolgono informazioni sul loro stato attuale e sull'ambiente circostante utilizzando dei sensori. Nel contesto della computer vision (CV), questi sensori sono in genere telecamere che catturano dati visivi. Questi dati grezzi sono l'input che l'agente utilizza per comprendere il suo contesto.
2. Processo decisionale (elaborazione): Il cuore di un agente AI è il suo "cervello", che elabora i dati percettivi per prendere decisioni. Questo componente è spesso un sofisticato modello di apprendimento automatico (ML), come una rete neurale. Per i comportamenti complessi, gli agenti possono impiegare tecniche come l'apprendimento per rinforzo, in cui imparano le azioni migliori attraverso tentativi ed errori per massimizzare una ricompensa. L'agente valuta varie possibilità e sceglie l'azione più probabile per raggiungere il suo obiettivo.
3. Azione (Actuating): Una volta presa una decisione, l'agente la esegue attraverso gli attuatori. Un attuatore è un meccanismo che influisce sull'ambiente. Per un robot fisico, questo potrebbe essere il movimento di un braccio robotico o la guida di un veicolo. Per un agente digitale, potrebbe essere l'esecuzione di un'operazione in borsa o il filtraggio di un'e-mail.

Questo ciclo percepire-pensare-agire, noto come architettura dell'agente, consente all'agente di funzionare in modo autonomo e di reagire agli eventi in tempo reale. I framework per la costruzione di agenti stanno diventando sempre più comuni, con progetti come LangChain e AutoGPT che stanno guadagnando popolarità per lo sviluppo di agenti alimentati da LLM.

Agenti di intelligenza artificiale nella visione artificiale

La visione artificiale è una tecnologia abilitante fondamentale per gli agenti di intelligenza artificiale che operano nel mondo fisico. Modelli di visione come Ultralytics YOLO11 servono come base percettiva, fornendo all'agente la capacità di "vedere" e interpretare l'ambiente circostante. Quando viene integrato in un sistema agenziale, un modello di CV trasforma i dati visivi grezzi in informazioni strutturate, come l'identificazione e la localizzazione di oggetti(rilevamento degli oggetti), il tracciamento del loro movimento(tracciamento degli oggetti) o la comprensione delle pose umane(stima della posa).

Questa combinazione di IA agenziale e computer vision è fondamentale per il futuro dell'automazione. Un agente non si limita a rilevare un oggetto, ma utilizza tale rilevamento per prendere una decisione. Ad esempio, dopo che un modello YOLO ha rilevato un difetto su una linea di produzione, l'agente decide di attivare un braccio robotico per rimuovere l'oggetto. In questo modo si va oltre il semplice rilevamento per creare un flusso di lavoro completamente automatizzato.

Applicazioni ed esempi del mondo reale

La potenza degli agenti di intelligenza artificiale è più evidente nelle loro applicazioni reali, dove traducono la percezione e il processo decisionale in azioni tangibili.

• Veicoli autonomi: Le auto a guida autonoma sono un ottimo esempio di agenti AI complessi. Utilizzano una serie di sensori, tra cui telecamere e LiDAR, per costruire una visione a 360 gradi dell'ambiente circostante. I modelli CV eseguono un'inferenza in tempo reale per rilevare pedoni, altri veicoli e segnali stradali. Il motore decisionale dell'agente elabora quindi queste informazioni per controllare sterzo, accelerazione e frenata, navigando in sicurezza in ambienti urbani complessi. Aziende come Waymo sono pioniere nell'implementazione di questi sistemi avanzati basati su agenti.
• Produzione intelligente: Nella produzione guidata dall'intelligenza artificiale, gli agenti AI automatizzano il controllo della qualità. Un agente collegato a una telecamera che esegue un modello come YOLO11 può monitorare un nastro trasportatore. Utilizza la segmentazione delle istanze per identificare ogni prodotto, verifica la presenza di difetti e, se ne rileva uno, segnala a un braccio robotico (l'attuatore) di rimuovere l'articolo difettoso. In questo modo si crea un sistema di garanzia della qualità efficiente e autonomo che opera in modo continuo, una componente chiave dell'Industria 4.0.

Differenziare gli agenti di intelligenza artificiale dai concetti correlati

È utile distinguere gli agenti di IA da altri termini correlati nel campo dell'IA.

• Agente di IA vs. Modello di IA: Un modello di intelligenza artificiale è un componente di un agente, non l'agente stesso. Un modello, come un rilevatore di oggetti YOLO, è uno strumento che esegue un compito specifico (ad esempio, trovare oggetti in un'immagine). L'agente di intelligenza artificiale è il sistema generale che utilizza i risultati del modello per prendere una decisione e quindi agire. Il modello fornisce il "cosa", mentre l'agente decide "cosa fare".
• Agente AI vs. Chatbot/LLM: anche se un chatbot o un Large Language Model (LLM) possono esibire un comportamento intelligente, sono tipicamente confinati in ambienti digitali, basati sul testo. Un agente di intelligenza artificiale è un concetto più ampio che può interagire con il mondo fisico attraverso sensori e attuatori. Tuttavia, un LLM può fungere da potente motore decisionale all'interno di un agente, un concetto esplorato da piattaforme come Hugging Face.
• Agente AI vs. Robotica: La robotica si riferisce alla progettazione e alla costruzione del robot fisico - il corpo. L'agente di intelligenza artificiale è l'intelligenza che controlla quel corpo: la mente. Un braccio robotico industriale è solo hardware; diventa un agente intelligente quando è alimentato da un sistema di intelligenza artificiale che gli consente di percepire l'ambiente e prendere decisioni autonome.