Con la rivoluzione della Generative AI, l'IT si evolve rapidamente, vincendo ogni sfida con efficienza e agilità. Scopri di più.
,allowExpansion)
MIGLIORARE LA SYSTEM INTEGRATION DEGLI AGENTI AI
Grazie alla sua esperienza consolidata nella system integration, Reply sta sviluppando soluzioni efficaci per integrare ecosistemi di agenti AI per migliorare l'efficienza e la produttività in contesti complessi, come il ciclo di vita dello sviluppo del software.
System integration tradizionale vs. integrazione di agenti AI
La system integration è sempre stata un'attività ad alto consumo di risorse, necessitando di una profonda comprensione dei protocolli di comunicazione e delle strutture dei messaggi per garantire uno scambio di dati fluido. Tradizionalmente, si basava su interfacce predefinite che utilizzavano protocolli specifici, ma la crescente flessibilità nel design delle interfacce ha portato alla diffusione di soluzioni personalizzate.
Tipicamente, gli sforzi di integrazione sono stati altamente deterministici, richiedendo un notevole impegno per analizzare i pattern, implementare la logica e testare le soluzioni, spesso col coinvolgimento di più interfacce per uno stesso caso d'uso.
Sfide simili si applicano all'integrazione degli agenti AI, poiché le aziende cercano di sfruttare i loro benefici in contesti complessi, incluso il ciclo di vita dello sviluppo del software. Coordinare efficacemente gli agenti AI affinché lavorino insieme richiede di superare complessità in continua evoluzione, garantendo interazione e funzionamento fluidi all'interno di sistemi distribuiti.
Dagli agenti autonomi ai sistemi agentici
Ogni agente AI è progettato per svolgere attività specifiche, indipendentemente dalla sua implementazione. Gli agenti possono variare da sofisticate interazioni multimodello a semplici agenti di Retrieval-Augmented Generation (RAG): usano un modello linguistico (LLM) come decisore principale, supportato da un layer di orchestrazione che consente il ragionamento, la pianificazione e l'esecuzione iterativi. Questa architettura permette agli agenti di andare oltre le loro conoscenze pre-addestrate interagendo con sistemi esterni come API, database e fonti di dati in tempo reale. Accedendo a informazioni esterne ed elaborandole in modo dinamico, gli agenti di AI possono eseguire attività complesse in più fasi con un intervento umano minimo.
Un sistema agentico è un'architettura guidata da obiettivi in cui più agenti AI collaborano per percepire l'ambientte circostante, prendere decisioni autonome ed eseguire azioni coordinate con una supervisione umana limitata. Questi sistemi apprendono e si adattano continuamente a condizioni mutevoli, collaborando per risolvere problemi complessi e articolati in più fasi. Ad esempio, in uno scenario di gestione dei viaggi, un agente potrebbe monitorare i dati delle compagnie aeree in tempo reale, un altro potrebbe analizzare i trend storici e un terzo potrebbe eseguire azioni automatizzate. Una componente di apprendimento perfezionerebbe quindi il processo decisionale futuro in base alle prestazioni passate. Operando in modo autonomo e coordinato, i sistemi agentici migliorano l'efficienza e l'adattabilità, costituendo un esempio di l'automazione basata sull'intelligenza artificiale in ambienti complessi.
Agenti autonomi, con supervisione umana
Le aziende possono migliorare il proprio ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) assegnando agenti AI a ruoli specifici all'interno del team e integrandoli in un flusso di lavoro fluido e guidato dall'AI. Ogni fase del SDLC potrebbe avere un agente AI dedicato, come un Agente Product Owner per suddividere le epiche in user story, un Agente dei Requisiti per scrivere queste story, un Agente di Coding per assistere nello sviluppo e nella documentazione, un Agente DevOps per gestire le pipeline di distribuzione e un Agente di Test per i test end-to-end. Questo approccio strutturato consente all'AI di supportare ogni fase dello sviluppo, permettendo ai membri del team di interagire con i rispettivi agenti AI mentre si semplificano i processi di sviluppo, riducendo lo sforzo manuale e migliorando la produttività.
Affinché gli agenti AI funzionino in modo efficace, devono essere interconnessi per facilitare lo scambio fluido di informazioni attraverso il SDLC. Quando integrati con strumenti di gestione dei progetti e di versioning, questi agenti possono automatizzare compiti di routine, riducendo al minimo la necessità di intervento manuale. Tuttavia, il controllo umano rimane cruciale per garantire precisione e affidabilità: gli sviluppatori, ad esempio, devono esaminare il codice generato dall'AI per comprenderne logica e implicazioni. Questo approccio "human-in-the-loop" assicura che, mentre gli agenti AI migliorano l'efficienza, i professionisti qualificati forniscano la necessaria convalida e pensiero critico per mantenere la qualità e l'allineamento con gli obiettivi aziendali.
Integrazione indiretta
Gli agenti AI possono essere integrati utilizzando metodi diretti o indiretti. Mentre l'integrazione diretta consente agli agenti di comunicare tra loro in tempo reale, l'integrazione indiretta si basa su un sistema di terze parti per mediare le loro interazioni. In questo scenario, gli agenti non scambiano informazioni direttamente né riconoscono l'esistenza dell'altro. Invece, interagiscono con un sistema esterno, come un database o un repository di dati condiviso, per recuperare e aggiornare le informazioni. Ogni agente opera in modo indipendente nel proprio contesto, utilizzando la propria knowledge base designata per elaborare gli input dell'utente e modificare i dati di conseguenza. Questo approccio garantisce modularità, permettendo agli agenti di essere inseriti o sostituiti senza compromettere l'intero sistema. L'integrazione indiretta offre un metodo strutturato e scalabile per collegare gli agenti AI, mantenendo confini chiari tra le loro funzionalità.
Integrazione programmatica degli agenti
L'integrazione diretta implica la comunicazione tra più agenti, in cui i sistemi dietro di essi vengono astratti, consentendo uno scambio fluido di informazioni. Questo livello di integrazione è molto diffuso: i principali vendor ne riconoscono il potenziale e equipaggiano i loro prodotti per supportare tali interazioni. Le estensioni di GitHub Copilot servono da esempio e consentono l'integrazione degli agenti di supporto allo sviluppo con altri sistemi. L'integrazione programmatica consente agli agenti di comunicare tra loro tramite comandi o parole chiave predefiniti, spesso includendo il contesto per perfezionare la richiesta. La sua popolarità deriva dal presupposto che l'utente conosca lo specifico agente chiamato e ne comprenda le capacità e i tipi di domande a cui è in grado di rispondere. Questa integrazione è semplice da implementare perché non richiede modifiche agli agenti coinvolti e si basa invece su framework e interfacce di programmazione esistenti per facilitare la loro comunicazione.
Integrazione nativa e integrazione nativa mediata
Un altro tipo di integrazione diretta è l'integrazione nativa. L'integrazione nativa degli agenti implica la possibilità per un agente di decidere in modo autonomo quando chiamare un altro agente, in base alla query dell'utente o al contesto della situazione. Questo tipo di integrazione fornisce agli agenti funzioni o strumenti specifici che permettono loro di richiamare altri agenti senza richiedere una direzione esplicita. L'agente è responsabile nel determinare se e quando utilizzare le capacità di un altro agente, rendendo il processo dinamico e sensibile al contesto.
L'integrazione nativa mediata aggiunge un altro livello di complessità introducendo un agente supervisore che media la comunicazione tra gli agenti. Invece di far interagire direttamente gli agenti tra loro, l'agente supervisore è responsabile di gestire od orchestrare l'interazione, assicurandosi che l'agente giusto venga chiamato al momento giusto.
Nell'integrazione nativa, gli agenti si richiamano direttamente tra loro in base alla loro inferenza, mentre nell'integrazione nativa mediata, un agente supervisore di terze parti gestisce la comunicazione, riducendo l'interazione diretta da agente ad agente. Il raggiungimento dell'integrazione nativa spesso richiede la creazione di un protocollo di comunicazione o una pre-elaborazione, simile alla funzione degli Enterprise Service Bus (ESB), che facilitano lo scambio di informazioni tra sistemi diversi.
Sfrutta l'esperienza di Reply per ottenere il massimo impatto
Tutti i metodi di integrazione consentono alle aziende di sfruttare le capacità di agenti pre-costruiti e sistemi agentici all'interno di domini complessi come il ciclo di vita dello sviluppo del software. Reply è specializzata nella creazione di soluzioni AI che li integrano facilmente con gli ambienti aziendali. Ottimizzando i processi attraverso il nostro approccio "su misura", gli esperti di Reply possono aiutare le aziende a ottenere risparmi sui costi fino al 50%.
Riverland Reply è specializzata nella consulenza di soluzioni e strategie end-to-end orientate al cliente. Inoltre, Riverland Reply supporta i propri clienti nelle decisioni IT strategiche, nell'implementazione di soluzioni definite e nell'esecuzione della produzione. L'azienda combina una conoscenza approfondita della Customer Experience digitale con il pieno potenziale delle tecnologie cloud native. Questa esperienza consente a Riverland Reply di rimuovere le barriere tra una tecnologia basata sul prodotto e un'implementazione completamente personalizzata. Sapendo che la Customer Experience nell'era digitale deve essere altamente flessibile per essere adattata a diversi settori, Riverland Reply fornisce consulenza ai clienti nei settori automobilistico, dei trasporti, della logistica e della finanza. La forte partnership e la stretta collaborazione con Oracle hanno reso Riverland Reply gli esperti dei prodotti Oracle Customer Experience.
Ti potrebbe interessare anche
,allowExpansion;Resize,width=660)
,allowExpansion;Resize,width=660)