Nell’ambito dell’intelligenza artificiale (IA), i modelli di linguaggio generativo (LLM) hanno segnato una svolta significativa, dimostrando una notevole capacità di generare testi, tradurre lingue, scrivere diversi tipi di contenuti creativi e rispondere a domande in modo informativo. Tuttavia, l’evoluzione dell’IA ha portato alla nascita di una nuova classe di sistemi: gli agenti basati sull’IA. Mentre entrambi sfruttano le capacità di comprensione e generazione del linguaggio naturale, differiscono profondamente in termini di architettura, funzionalità e applicabilità. Questo articolo esplora le distinzioni fondamentali tra LLM e agenti, basandosi sulle informazioni fornite e approfondendo le implicazioni di queste differenze per varie applicazioni.
Limiti dei modelli di linguaggio generativo: una finestra sulla loro architettura
I modelli di linguaggio generativo, come GPT-3, BERT e altri, sono reti neurali di grandi dimensioni addestrate su enormi quantità di dati testuali. Questa formazione consente loro di apprendere le complessità del linguaggio, la sintassi, la semantica e la conoscenza del mondo in generale. Al ricevimento di un input, il modello genera un output basato sui pattern e le relazioni che ha appreso durante la fase di addestramento.
Tuttavia, questa stessa architettura impone dei limiti intrinsechi. In primo luogo, i LLM sono limitati alla conoscenza contenuta nei dati su cui sono stati addestrati. Non hanno la capacità di esplorare informazioni al di là di questo corpus, quindi la loro conoscenza è statica e non può essere aggiornata in tempo reale. Inoltre, non hanno la capacità di interagire direttamente con il mondo esterno. La loro interazione si limita allo scambio di testo, il che significa che non possono manipolare oggetti, interagire con l’ambiente fisico o accedere a servizi e dati esterni se non attraverso un’interfaccia testuale predefinita.
Un’altra limitazione dei modelli è la loro modalità di ragionamento. La loro capacità di rispondere a un prompt si basa su una singola inferenza o predizione. Non sono in grado di compiere processi di ragionamento complessi, di prendere decisioni basate su valutazioni intermedie o di adattarsi a situazioni impreviste. Inoltre, non gestiscono nativamente la cronologia delle interazioni, quindi non hanno una memoria persistente e devono trattare ogni nuovo prompt come un’entità isolata. Infine, i LLM non sono autonomi. Operano esclusivamente in risposta a un input e non sono in grado di intraprendere azioni proattive.
Agenti basati sull’IA: un’evoluzione della capacità dell’IA
Gli agenti basati sull’IA rappresentano un passo evolutivo nell’ambito dell’IA. Invece di limitarsi alla generazione di testo, gli agenti mirano a essere entità intelligenti in grado di percepire, ragionare, pianificare e agire nel mondo. A tal fine, gli agenti superano i limiti dei modelli di linguaggio generativo integrando strumenti, architetture cognitive e capacità di interazione con l’ambiente.
La distinzione più significativa tra agenti e modelli risiede nella loro capacità di interagire con il mondo esterno. Gli agenti possono utilizzare una varietà di strumenti per accedere a dati in tempo reale, manipolare informazioni, controllare sistemi esterni e compiere azioni nel mondo reale. Questi strumenti possono essere estensioni, funzioni API, database o altri sistemi esterni. Invece di essere limitati all’input di testo, possono interagire con dati, immagini, audio o qualsiasi altra fonte pertinente.
Inoltre, gli agenti basati sull’IA sono dotati di un livello di logica nativo. Questo livello include framework di ragionamento che consentono loro di pianificare, inferire e prendere decisioni. Tecniche come il Chain-of-Thought (CoT) e ReAct consentono agli agenti di scomporre problemi complessi in passaggi intermedi, ragionare su ogni passaggio e raggiungere una soluzione finale. Gli agenti possono gestire la cronologia delle sessioni, quindi possono tenere traccia del contesto delle interazioni e prendere decisioni tenendo conto di conversazioni precedenti.
Inoltre, gli agenti sono autonomi. Possono essere programmati con obiettivi specifici e possono agire in modo indipendente per raggiungere tali obiettivi, anche in assenza di istruzioni esplicite. Sono in grado di monitorare lo stato del loro ambiente, adattare i loro piani e prendere iniziative per completare le loro attività. Infine, gli agenti basati sull’IA utilizzano architetture cognitive che consentono loro di elaborare informazioni, prendere decisioni, memorizzare stati e affinare le proprie azioni.
Analisi dettagliata delle differenze chiave
Analizziamo le differenze tra agenti e modelli di linguaggio generativo in base ai parametri menzionati:
- Conoscenza e interazione con il mondo esterno:
- Modelli: La loro conoscenza è limitata ai dati di addestramento e non possono interagire direttamente con il mondo esterno.
- Agenti: Estendono la propria conoscenza interagendo con sistemi esterni tramite strumenti, accedendo a dati in tempo reale e intraprendendo azioni nel mondo reale.
- Strumenti:
- Modelli: Non dispongono di strumenti nativi.
- Agenti: Implementano nativamente strumenti per interagire con dati e servizi esterni, come estensioni, funzioni e data store.
- Logica e ragionamento:
- Modelli: Generano risposte basate su una singola inferenza o predizione derivata dalla query dell’utente.
- Agenti: Utilizzano framework di ragionamento come CoT, ReAct o LangChain, che consentono loro di effettuare processi di ragionamento complessi.
- Gestione della sessione:
- Modelli: Non gestiscono nativamente la cronologia della sessione o il contesto continuo, a meno che non sia esplicitamente implementato.
- Agenti: Gestiscono la cronologia della sessione, consentendo inferenze e previsioni multi-turn in base alle query dell’utente e alle decisioni precedenti.
- Autonomia:
- Modelli: Si limitano a fornire risposte basate sull’input ricevuto.
- Agenti: Sono autonomi, possono agire indipendentemente dall’intervento umano e sono proattivi nel raggiungere i loro obiettivi.
- Architettura cognitiva:
- Modelli: Non possiedono un’architettura cognitiva per la gestione della memoria, dello stato, del ragionamento e della pianificazione.
- Agenti: Utilizzano architetture cognitive per elaborare le informazioni, prendere decisioni informate e affinare le azioni successive.
Implicazioni e scenari applicativi
Le differenze fondamentali tra agenti e modelli di linguaggio generativo hanno implicazioni significative per le loro applicazioni.
- Modelli di linguaggio generativo: Sono adatti per compiti di generazione di testo, traduzione automatica, riepilogo, generazione di codice, creazione di contenuti creativi e assistenza clienti di base. Possono essere utilizzati anche per rispondere a domande fattuali, anche se la loro conoscenza è limitata ai dati di addestramento e non possono verificare le informazioni.
- Agenti basati sull’IA: Sono in grado di gestire compiti complessi che richiedono interazione con il mondo reale, ragionamento, pianificazione e autonomia. Sono adatti a compiti come l’automazione di processi aziendali, l’assistenza personale, la gestione della catena di approvvigionamento, la domotica, la robotica, la ricerca scientifica e la diagnostica medica.
In sintesi, i modelli di linguaggio generativo e gli agenti basati sull’IA rappresentano due approcci distinti nell’ambito dell’IA, ognuno con i propri punti di forza e limitazioni. I modelli sono focalizzati sulla generazione di testo e sull’analisi linguistica, mentre gli agenti mirano a creare entità intelligenti in grado di agire in modo autonomo nel mondo reale. La scelta tra l’uno e l’altro dipende dalle esigenze specifiche dell’applicazione.
I modelli di linguaggio generativo rimangono strumenti potenti per un’ampia gamma di compiti di elaborazione del linguaggio naturale, e i loro continui sviluppi portano costantemente miglioramenti nella qualità e versatilità. Gli agenti, d’altra parte, rappresentano un’entità più complessa e avanzata, che apre un nuovo orizzonte di opportunità per applicazioni che richiedono ragionamento, autonomia e interazione con il mondo esterno.
Mentre l’IA continua ad evolversi, è fondamentale comprendere le differenze tra agenti e modelli di linguaggio generativo per sfruttare al meglio le loro capacità e sviluppare soluzioni innovative che affrontino le sfide del mondo reale. L’integrazione delle migliori caratteristiche di entrambi, e la continua esplorazione dei loro potenziali, segnerà sicuramente il futuro dell’intelligenza artificiale.
