In Breve
- Qual è il costo nascosto degli agenti AI?
- Il costo nascosto è legato alla memoria operativa necessaria per il funzionamento degli agenti.
- Come influisce la memoria operativa sui costi?
- La memoria operativa incide su costi, prestazioni e accuratezza, aumentando con la complessità dei compiti.
- Quali sono i principi chiave nella progettazione dei sistemi agentici?
- I principi chiave includono capacità di scrittura concorrente, memoria condivisa e separazione della memoria attiva da quella storica.
Il panorama dell’intelligenza artificiale (AI) sta subendo una trasformazione significativa con l’emergere di sistemi agentici. Questi sistemi, oltre a richiedere investimenti per i modelli e i token, comportano costi aggiuntivi legati alla memoria operativa, un aspetto spesso trascurato ma cruciale per le aziende che desiderano scalare le loro applicazioni AI.
A differenza delle prime applicazioni aziendali, che si concentravano principalmente sul recupero di contesto per rispondere a richieste specifiche, gli agenti AI sono progettati per recuperare informazioni in modo dinamico. Questi sistemi aggiornano costantemente il proprio stato, eseguono chiamate a strumenti e trasferiscono contesto, creando interazioni cicliche e persistenti. Ogni attività svolta produce uno stato memorizzato, il che implica che i costi operativi non si limitano solo all’accesso ai modelli e ai token, ma aumentano in modo significativo con la complessità delle operazioni.
Studi recenti hanno rivelato che nei sistemi multi-agente, la spesa tende ad aumentare in maniera esponenziale rispetto a progetti più semplici. Le analisi tecniche mostrano che i sistemi multi-agente possono utilizzare un numero di token molto superiore rispetto a semplici chat, portando a costi operativi più elevati. I fattori che contribuiscono a questo aumento includono loop dinamici, chiamate a strumenti, retry, trasferimenti di contesto e la necessità di conservare la provenienza operativa per decisioni e condivisione tra agenti.
Progettare il livello dati per flotte di agenti richiede una pianificazione attenta dei livelli di servizio della memoria. È fondamentale definire la velocità di accesso, chi ha il permesso di aggiornare le informazioni, quali agenti devono condividere lo stato e per quanto tempo le informazioni devono rimanere immediatamente disponibili. Tre principi chiave emergono come prioritari:
- Capacità di scrittura concorrente: Essenziale per supportare un numero crescente di agenti.
- Memoria condivisa: Riduce costi e incoerenze evitando copie ridondanti.
- Separazione della memoria: Distinzione tra memoria attiva, che richiede accesso frequente, e memoria storica, conservata su storage meno costoso.
Le decisioni su come conservare le modifiche storiche — che si tratti di versioni complete, delta o snapshot periodici — influenzano direttamente lo spazio di archiviazione, i tempi di ricostruzione e i costi complessivi. Queste scelte tecniche sono fondamentali per determinare il modello economico del deployment e dovrebbero essere validate nelle fasi iniziali dello sviluppo. Testare il carico di scrittura, le regole di retention e i modelli di condivisione mentre il sistema è ancora in fase di prototipo permette di identificare e correggere i costi nascosti prima che un proof-of-concept si trasformi in una flotta operativa.
Nonostante la recente riduzione dei costi dei modelli e i miglioramenti nell’inferenza, le implementazioni su larga scala continueranno a generare flussi di dati operativi che necessitano di essere scritti, condivisi, protetti, recuperati e conservati. La sostenibilità economica di questi sistemi dipenderà sia dal numero di agenti coinvolti sia dal volume di memoria mantenuta per ciascun task.
