In Breve
- Qual è il costo principale degli agenti AI?
- Il costo principale è legato alla memoria operativa necessaria per gestire le interazioni e le informazioni.
- Come influisce la memoria operativa sui costi?
- La memoria operativa incide sui costi aumentando con la complessità dei compiti e il numero di agenti.
- Quali sono i principi per gestire la memoria negli agenti AI?
- I principi includono capacità di scrittura concorrente, memoria condivisa e separazione tra memoria attiva e storica.
Lo sviluppo di sistemi agentici sta trasformando l’economia dell’intelligenza artificiale. Oltre ai costi legati ai modelli e ai token, gli agenti generano e mantengono una memoria operativa che influisce sui costi, sulle prestazioni e sull’accuratezza, soprattutto quando si scala. A differenza delle prime applicazioni aziendali che si basavano sul recupero di contesto per rispondere a richieste specifiche, gli agenti ora recuperano informazioni in modo dinamico, aggiornano il proprio stato e trasferiscono contesto, rendendo le interazioni cicliche e persistenti.
In contesti di prova ristretti, i costi principali possono sembrare legati all’accesso al modello e ai token, ma nei sistemi multi-agente la spesa aumenta con la complessità dei compiti. Analisi tecniche mostrano che i sistemi multi-agente possono utilizzare un numero di token significativamente superiore rispetto a semplici chat. Tra i fattori che contribuiscono all’aumento dei costi ci sono i loop dinamici, le chiamate a strumenti e la necessità di conservare la provenienza operativa per decisioni e condivisione tra agenti.
Progettare il livello dati per flotte di agenti richiede di definire i livelli di servizio della memoria: velocità di accesso, chi può aggiornare le informazioni e quanto a lungo devono rimanere disponibili. Tre principi emergono come prioritari: garantire capacità di scrittura concorrente, evitare copie ridondanti attraverso una memoria condivisa e separare la memoria attiva da quella storica. Le decisioni su come conservare le modifiche storiche influenzano spazio, tempi di ricostruzione e costi, rendendo fondamentale testare questi aspetti nelle fasi iniziali di sviluppo.
Nonostante la riduzione dei prezzi dei modelli e i miglioramenti nell’inferenza, le implementazioni su larga scala continueranno a generare flussi di dati operativi da gestire. La sostenibilità economica di questi sistemi dipenderà sia dal numero di agenti sia dal volume di memoria mantenuta per ciascun compito.
