In Breve
- Qual è il costo principale associato agli agenti AI?
- Oltre ai costi dei modelli e dei token, la memoria operativa degli agenti incide significativamente sui costi.
- Come influisce la memoria operativa sui sistemi multi-agente?
- La memoria operativa aumenta i costi e la complessità, richiedendo una gestione attenta per evitare inefficienze.
- Quali principi sono fondamentali nella progettazione della memoria per agenti AI?
- I principi chiave includono la capacità di scrittura concorrente, la memoria condivisa e la separazione tra memoria attiva e storica.
Negli ultimi anni, lo sviluppo di sistemi agentici ha radicalmente trasformato l’economia dell’intelligenza artificiale (AI). Oltre ai costi legati ai modelli e ai token, un aspetto cruciale da considerare è la memoria operativa generata e mantenuta dagli agenti AI, che influisce significativamente 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 ora recuperano informazioni in modo dinamico. Questi sistemi aggiornano costantemente il proprio stato, eseguono chiamate a strumenti e trasferiscono contesto, rendendo le interazioni cicliche e persistenti. Ogni attività svolta produce uno stato memorizzato, il che implica che i costi non si limitano più all’accesso al modello, ai token e al retrieval, ma aumentano in modo esponenziale nei sistemi multi-agente.
Studi recenti hanno mostrato che i progetti basati su agenti AI possono presentare differenze significative di costo rispetto a quelli testuali. In particolare, i sistemi multi-agente tendono a utilizzare un numero di token molto superiore rispetto a semplici chat, a causa di fattori come loop dinamici, chiamate a strumenti, retry e trasferimenti di contesto. Inoltre, è fondamentale conservare la provenienza operativa per le decisioni e la condivisione tra agenti, il che complica ulteriormente la gestione dei costi.
Progettare il livello dati per flotte di agenti richiede una chiara definizione dei livelli di servizio della memoria. È essenziale 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 supportare 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 (spostata su storage meno costoso).
Le decisioni su come conservare le modifiche storiche, che possono includere versioni complete, delta o snapshot periodici, influenzano direttamente lo spazio, i tempi di ricostruzione e i costi complessivi. Queste scelte tecniche non solo determinano il modello economico del deployment, ma dovrebbero essere validate già 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 permette di identificare e correggere i costi nascosti prima che un proof-of-concept si trasformi in una flotta operativa.
Anche con una riduzione dei prezzi dei modelli e 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 coinvolti sia dal volume di memoria mantenuta per ciascun task, rendendo cruciale una gestione oculata dei costi associati alla memoria operativa.
