In Breve
- Qual è il costo principale degli agenti AI?
- Oltre ai costi del modello e dei token, gli agenti AI generano costi legati alla memoria operativa.
- Come influisce la memoria operativa sui costi?
- La memoria operativa incide su costi, prestazioni e accuratezza, soprattutto nei sistemi multi-agente.
- Quali sono i principi per progettare la memoria negli agenti AI?
- I principi includono capacità di scrittura concorrente, evitare copie ridondanti e separare memoria attiva da memoria storica.
Lo sviluppo di sistemi agentici sta trasformando l’economia dell’intelligenza artificiale. Oltre ai costi legati ai modelli e ai token, gli agenti generano e mantengono una memoria operativa che ha un impatto significativo su costi, prestazioni e accuratezza, soprattutto quando si scala il sistema.
A differenza delle prime applicazioni aziendali, che si basavano principalmente sul recupero di contesto per rispondere a richieste specifiche, gli agenti AI attuali recuperano informazioni in modo dinamico. Aggiornano costantemente il proprio stato, eseguono chiamate a strumenti e trasferiscono contesto, rendendo le interazioni cicliche e persistenti. Ogni attività compiuta da un agente produce uno stato memorizzato, il che implica che i costi non si limitano più all’accesso ai modelli e ai token, ma si estendono anche alla gestione della memoria.
Nei sistemi multi-agente, la spesa tende ad aumentare con la complessità dei compiti. Studi pratici mostrano differenze significative nei costi tra progetti testuali e agentici. Le analisi tecniche evidenziano che i sistemi multi-agente possono utilizzare un numero di token molto superiore rispetto a semplici chat, a causa di fattori come loop dinamici, chiamate a strumenti, retry, trasferimenti di contesto e la necessità di mantenere la provenienza operativa per decisioni e condivisioni 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 adattarsi all’aumento del numero 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 costosi.
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. Queste scelte tecniche determinano il modello economico del deployment e dovrebbero essere validate nelle fasi iniziali. Testare il carico di scrittura, le regole di retention e i modelli di condivisione mentre il sistema è ancora in fase di sviluppo rende più visibili e correggibili i costi nascosti, prima che un proof-of-concept si espanda in una flotta operativa.
Nonostante la continua riduzione dei prezzi dei modelli e i miglioramenti nell’inferenza, le implementazioni su larga scala genereranno comunque flussi di dati operativi da scrivere, condividere, proteggere, recuperare e conservare. La sostenibilità economica di questi sistemi dipenderà sia dal numero di agenti coinvolti sia dal volume di memoria necessaria per ciascun task.
