In Breve
- Qual è il costo principale degli agenti AI?
- Il costo principale degli agenti AI è legato alla loro memoria operativa, che influisce su costi, prestazioni e accuratezza.
- Come influisce la memoria operativa sui costi?
- La memoria operativa aumenta i costi nei sistemi multi-agente a causa della complessità delle interazioni e della necessità di conservare informazioni.
- Quali sono i principi per progettare la memoria negli agenti AI?
- I principi includono garantire scrittura concorrente, evitare copie ridondanti e separare memoria attiva da memoria storica.
Lo sviluppo di sistemi agentici sta trasformando l’economia dell’intelligenza artificiale (AI). Oltre ai costi associati ai modelli e ai token, gli agenti AI generano e mantengono una memoria operativa, che gioca un ruolo fondamentale nell’influenza su costi, prestazioni e accuratezza, specialmente quando si scala l’implementazione.
A differenza delle prime applicazioni aziendali, che si basavano principalmente sul recupero di contesto per rispondere a richieste specifiche, gli agenti AI sono in grado di recuperare informazioni in modo dinamico. Essi aggiornano continuamente il proprio stato, eseguono chiamate a strumenti e trasferiscono contesto, rendendo le interazioni cicliche e persistenti. Ogni attività eseguita da un agente produce uno stato memorizzato, il che porta a una complessità crescente nella gestione dei costi.
In fase di proof-of-concept, i costi principali possono apparire legati all’accesso al modello, ai token e al retrieval. Tuttavia, nei sistemi multi-agente, la spesa tende ad aumentare con la complessità dei compiti. Esempi pratici hanno mostrato stime comparative che evidenziano differenze significative di costo tra progetti testuali e agentici. Analisi tecniche rivelano che i sistemi multi-agente possono utilizzare un ordine di grandezza di token molto superiore rispetto a semplici chat.
I fattori che contribuiscono all’aumento dei costi 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 definizione chiara dei livelli di servizio della memoria, come la velocità di accesso, chi può aggiornare le informazioni, quali agenti devono condividere lo stato e per quanto tempo le informazioni devono restare immediatamente disponibili.
Tre principi emergono come prioritari nella progettazione della memoria operativa: garantire capacità di scrittura concorrente per supportare un numero crescente di agenti; evitare copie ridondanti attraverso una memoria condivisa per ridurre costi e incoerenze; e separare la memoria attiva, che richiede accesso frequente e immediato, dalla memoria storica, che può essere spostata su storage meno costoso.
Le decisioni su come conservare le modifiche storiche, che possono includere versioni complete, delta o snapshot periodici, influenzano lo spazio di archiviazione, i tempi di ricostruzione e i costi complessivi. 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 rende visibili e correggibili i costi nascosti prima che un proof-of-concept si trasformi in una flotta operativa.
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 scrivere, condividere, proteggere, recuperare e conservare. La sostenibilità economica di tali sistemi dipenderà sia dal numero di agenti coinvolti sia dal volume di memoria mantenuta per ciascun task.
