In Breve
- Qual è il costo principale degli agenti AI?
- Oltre ai costi del modello e dei token, la memoria operativa incide significativamente sui costi.
- Come influisce la memoria operativa sulle prestazioni degli agenti AI?
- La memoria operativa consente agli agenti di aggiornare dinamicamente il proprio stato, migliorando le prestazioni.
- Quali sono i principi chiave nella progettazione della memoria per agenti AI?
- I principi chiave includono la scrittura concorrente, l'evitare copie ridondanti e la separazione della memoria attiva da quella storica.
Lo sviluppo di sistemi agentici sta cambiando radicalmente l’economia dell’intelligenza artificiale. Oltre ai costi legati ai modelli e ai token, è la memoria operativa degli agenti a incidere significativamente su costi, prestazioni e accuratezza man mano che si scala. A differenza delle prime applicazioni aziendali, che si basavano sul recupero di informazioni per rispondere a richieste specifiche, gli agenti sono progettati per recuperare informazioni in modo dinamico. Questo significa che aggiornano continuamente il proprio stato, eseguono chiamate a strumenti e trasferiscono contesto, rendendo le interazioni cicliche e persistenti.
Nei progetti di proof-of-concept, i costi iniziali possono sembrare limitati all’accesso al modello e ai token, ma nei sistemi multi-agente la spesa tende ad aumentare con la complessità dei compiti. Studi pratici mostrano stime comparate che evidenziano differenze significative di costo tra progetti testuali e agentici. Analisi tecniche indicano come i sistemi multi-agente possano utilizzare un numero di token molto superiore rispetto a semplici chat, a causa di fattori come loop dinamici, chiamate a strumenti, retry e la necessità di conservare la provenienza operativa per decisioni e condivisione tra agenti.
Progettare il livello dati per flotte di agenti richiede una chiara definizione dei livelli di servizio della memoria. È fondamentale stabilire la velocità di accesso, chi può aggiornare le informazioni, quali agenti devono condividere lo stato e per quanto tempo le informazioni devono rimanere immediatamente disponibili. Tre principi emergono come prioritari: garantire capacità di scrittura concorrente per gestire un numero crescente di agenti, evitare copie ridondanti attraverso una memoria condivisa per ridurre costi e incoerenze, e separare la memoria attiva (accesso frequente e vicina al compute) dalla memoria storica (archiviata su storage meno costoso).
Le decisioni su come conservare le modifiche storiche, che si tratti di versioni complete, delta o snapshot periodici, influenzano lo spazio, i tempi di ricostruzione e i costi. Queste scelte tecniche determinano il modello economico del deployment e dovrebbero essere validate nelle fasi iniziali. Testare write-load, regole di retention e modelli di condivisione mentre il sistema è ancora piccolo consente di identificare e correggere i costi nascosti prima che un proof-of-concept si trasformi in una flotta operativa.
Anche se i prezzi dei modelli stanno diminuendo e ci sono miglioramenti nell’inferenza, le implementazioni su larga scala continueranno a generare flussi di dati operativi da scrivere, condividere, proteggere, recuperare e conservare. La sostenibilità economica di questi sistemi dipenderà sia dal numero di agenti sia dal volume di memoria mantenuta per ciascun task.
redazione
Redazione Diarioeconomico.