AI Generativa e Agenti AI: punti di forza, criticità e modalità di integrazione
AI Agent e AI Generativa: definizioni e casi d’uso
Gli AI Agents sono programmi progettati per ricevere input, analizzare problemi e agire autonomamente per completare compiti specifici. Utilizzano un Large Language Model (LLM) come motore di ragionamento, strumenti esterni e API per interagire con il mondo reale, e sistemi di memoria per mantenere il contesto e lo stato delle attività. L’elemento distintivo è la loro capacità di prendere decisioni indipendenti e di agire proattivamente.
L’AI Generativa, invece, è specializzata nella creazione di contenuti nuovi, come testi, immagini, video o codice, basandosi su LLM e modelli di deep learning addestrati su grandi quantità di dati. Funziona in modalità reattiva, generando output a partire dai prompt forniti dall’utente, senza prendere iniziative autonome.
Differenze principali tra AI Agents e AI Generativa
La differenza fondamentale risiede nella funzione e nel grado di autonomia. L’AI Generativa è reattiva: attende un input e produce contenuti coerenti e creativi, senza intraprendere azioni autonome.
Gli Agenti AI, invece, possono analizzare situazioni, prendere decisioni e agire indipendentemente per raggiungere obiettivi specifici. Mentre un sistema generativo può fornire una lista di opzioni o contenuti, un agente AI può completare in modo autonomo le azioni necessarie per portare a termine il compito.
Limiti dell’AI generativa: quando non basta solo generare contenuti
Nonostante l’AI Generativa sia estremamente efficace nel produrre testi, immagini, video o codice, presenta limiti quando serve un’interazione concreta con il mondo reale o l’accesso a dati aggiornati. Il modello si basa su informazioni di training con una data di cutoff, il che significa che non può conoscere eventi o dati successivi a quel momento.
Inoltre, l’AI Generativa non “comprende” davvero ciò che crea: si limita a calcolare il risultato più probabile sulla base di pattern appresi, senza consapevolezza o giudizio critico. Questo approccio rende il sistema statico entro i confini definiti, incapace di intraprendere azioni autonome o di gestire compiti complessi che richiedono una pianificazione multi-step.
Integrazione dell’AI Generativa negli Agenti AI
Gli Agenti AI si distinguono per la capacità di mantenere una memoria che va oltre la semplice finestra di contesto dei modelli generativi e che consente di conservare lo stato dei compiti, la cronologia delle interazioni e le preferenze degli utenti su più passaggi. Grazie all’apprendimento continuo, l’agente può affinare costantemente il processo decisionale, adattando azioni e strategie in tempo reale in base a nuove informazioni.
L’AI Generativa diventa in questo contesto anche uno strumento: il Large Language Model funge da motore di ragionamento dell’agente, elaborando dati e suggerendo soluzioni, mentre l’infrastruttura dell’agente coordina strumenti esterni e azioni concrete. Ad esempio, un Agente AI può integrare l’AI Generativa per redigere automaticamente un’email personalizzata come parte di un flusso di lavoro complesso.
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