Le Agentic Applications, o applicazioni agentiche, per italianizzare ogni termine, rappresentano una nuova frontiera nel campo dell’Intelligenza Artificiale, aprendo un mondo di possibilità nell’interazione uomo-macchina e nell’automazione di compiti complessi.

In questo articolo, approfondiremo la definizione di queste applicazioni, esplorando la loro storia, il loro funzionamento, i casi d’uso più attuali e le diverse tipologie esistenti. Inoltre, ci focalizzeremo su come iniziare ad utilizzare le Agentic Applications e trarre il massimo potenziale da questa tecnologia rivoluzionaria.

Definizione

Le Agentic Applications sono sistemi di Intelligenza Artificiale progettati per operare in modo autonomo e intelligente in un ambiente complesso. Si basano su modelli linguistici di grandi dimensioni e algoritmi di apprendimento automatico per comprendere il contesto, prendere decisioni e agire di conseguenza. A differenza delle tradizionali applicazioni software, le Agentic Applications non richiedono istruzioni esplicite da parte dell’utente, ma sono in grado di imparare e adattarsi autonomamente in base alle loro esperienze e interazioni con l’ambiente circostante, sfruttando basi di conoscenza disponibili anche in near-real-time.

Storia delle Agentic Applications

Il concetto di Agentic Applications affonda le sue radici sin dai primi anni dell’intelligenza artificiale, con ricerche pionieristiche condotte da studiosi come John McCarthy e Marvin Minsky. Tuttavia, è solo negli ultimi anni, grazie ai progressi nel campo dell’apprendimento automatico e dell’elaborazione del linguaggio naturale, che le Agentic Applications sono diventate una realtà concreta.

L’avvento di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) come le varie GPT o Gemini, hanno aperto la strada a nuove possibilità per lo sviluppo di Agentic Applications sempre più “degne” di questo nome. Questi modelli, addestrati su enormi quantità di dati, sono in grado di generare testi realistici e coerenti, tradurre lingue, scrivere diversi tipi di contenuti creativi e rispondere alle domande in modo informativo; oltre questi task, sono sempre più evidenti le capacità di suddividere task complessi in sotto-task più semplici e selezionare gli strumenti più opportuni per portare a termine e validare i diversi sotto-task, che è la competenza alla base delle Agentic Applications.

Come funziona una Agentic Application?

Le Agentic Applications tipicamente si basano su una combinazione di diverse tecnologie, tra cui:

    • Modelli linguistici: Per comprendere il linguaggio umano, generare testo e tradurre lingue, nonché sfruttare l’esperienza fornita dai testi di addestramento anche per risolvere e svolgere task complessi.
    • Apprendimento automatico: Per imparare dalle esperienze passate e migliorare le proprie prestazioni nel tempo.
    • Ragionamento computazionale: Per prendere decisioni e pianificare azioni in modo da risolvere task anche complessi.
    • Percezione sensoriale: Per raccogliere informazioni dall’ambiente circostante o da basi di conoscenza esterne e sfruttarle nel processo decisionale o generativo.
  • Utilizzo di strumenti esterni: Per accedere a vaste librerie e connettori verso sistemi informativi esterni da integrare nei processi, anche decisionali.

L’architettura di una Agentic Application può variare in base alle sue specifiche funzioni e al contesto di utilizzo. Tuttavia, in generale, queste applicazioni includono i seguenti componenti:

  • Un modulo di input: Per ricevere informazioni dall’utente e dall’ambiente circostante, con la facoltà di accedere a fonti esterne pubbliche e private.
  • Un modulo di elaborazione: Per elaborare le informazioni ricevute e generare una risposta, sfruttando l’esperienza acquisita durante le fasi di addestramento.
  • Un modulo di output: Per elaborare, formattare e comunicare la risposta all’utente e anche all’ambiente circostante.

Casi d’uso e esempi pratici

Le Agentic Applications hanno un’ampia gamma di potenziali applicazioni in svariati settori, tra cui:

  • Servizio clienti: Per fornire assistenza clienti automatizzata, rispondere a domande e risolvere problemi, anche sfruttando basi di conoscenza private.
  • Educazione: Per personalizzare l’apprendimento, fornire feedback agli studenti e creare esperienze di apprendimento immersive.
  • Sanità: Per assistere i medici nelle diagnosi, fornire supporto ai pazienti e gestire i dati sanitari, permettendo un’alta personalizzazione dei singoli trattamenti.
  • Finanza: Per automatizzare attività finanziarie, fornire consulenza finanziaria e gestire i rischi in modo completamente automatico.
  • Manifattura: Per ottimizzare i processi di produzione, prevedere anomalie nei macchinari e gestire la logistica e i magazzini.

Esistono già numerosi esempi di Agentic Applications in uso nel mondo reale, prime tra tutte le applicazioni che sfruttano chatbot basati su Agentic Applications, utilizzate per fornire assistenza clienti su siti web e app su dati aggiornati anche in tempo reale.

Tipologie di Agentic Application

Esistono diverse tipologie di Agentic Applications, ognuna con le sue caratteristiche e funzioni specifiche. Alcune delle tipologie più comuni includono:

  • ChatBot: i Chatbot sono Agentic Applications progettate per simulare conversazioni in linguaggio naturale con gli utenti tramite testo o voce. Possono essere utilizzati per fornire assistenza clienti, rispondere a domande e persino intrattenere gli utenti.
  • RAG: RAG (Retrieval Augmented Generation) sono Agentic Applications in grado di generare risposte su una base di conoscenza esterna all’applicazione stessa, permettendo ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) di poter rispondere su argomenti su cui non sono stati addestrati.
    • Chain of thoughts: sono Agentic Applications che sfruttano gli LLMs (modelli linguistici di grandi dimensioni) per scomporre task complessi in catene di pensieri-azioni per poi svolgerli al meglio.
  • ReAct Docstore: applicazioni agentiche avanzate, in grado di sfruttare una memoria conversazionale e basi di conoscenza esterne per instaurare un dialogo in linguaggio naturale con clienti, utenti, fornitori, colleghi, ecc. sfruttando catene di pensiero orientate a ragionare su quanto richiesto dall’utente per trovare la migliore sequenza di micro-task da eseguire.

Oltre a queste tipologie principali, esistono diverse altre varianti di Agentic Applications con caratteristiche e funzioni specifiche per particolari domini applicativi, che sfruttano le capacità di problem-solving dei più avanzati modelli linguistici per risolvere e automatizzare la stragrande maggioranza dei task.

Come imparare a usare le Agentic Applications

Per iniziare a utilizzare le Agentic Applications, è consigliabile iniziare con una piattaforma o un framework già esistente e ampiamente supportato come ad esempio:

  • LangChain: LangChain è un framework che offre una serie di strumenti per lo sviluppo di Agentic Applications, tra cui connettori a praticamente tutti i modelli linguistici di grandi dimensioni e ai principali sistemi informativi.
  • LLAMaindex: LLAmaindex è un framework per applicazioni LLM per l’ingestione, la strutturazione e l’accesso a dati privati o specifici del dominio..
  • OpenAI: OpenAI offre una serie di strumenti per lo sviluppo di Agentic Applications, tra cui modelli linguistici allo stato dell’arte.
  • Gemma: Gemma è uno dei tanti LLMs di libero utilizzo, con basse richieste computazionali, in grado di alimentare Agentic Applications anche su computer in locale, nel pieno rispetto di privacy e copyright.
  • Hugging Face: Hugging Face offre una piattaforma per la condivisione e l’utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni, che possono essere utilizzati per sviluppare Agentic Applications.

Le Agentic Applications rappresentano una nuova frontiera nel campo dell’intelligenza artificiale, con il potenziale di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con il mondo che ci circonda; offrono una nuova interfaccia verso le “macchine”, in grado di semplificare tanti processi e automatizzarne altrettanti o di più. La capacità che hanno di apprendere, adattarsi e prendere decisioni autonome apre un mondo di possibilità per l’automazione di svariati task complessi, la personalizzazione di esperienze e la creazione di sistemi intelligenti in grado di interagire con gli esseri umani in modo naturale e intuitivo, quasi spontaneo, riducendo la complessità delle integrazioni software e delle interfacce uomo-macchina.

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