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 sugli agenti AI?
- La memoria operativa influisce su costi, prestazioni e accuratezza nei sistemi multi-agente.
- Quali sono i principi per gestire la memoria negli agenti AI?
- Capacità di scrittura concorrente, memoria condivisa e separazione tra memoria attiva e storica.
Negli ultimi anni, lo sviluppo di sistemi agentici ha profondamente modificato l’economia dell’intelligenza artificiale (AI). Oltre ai costi tradizionali legati ai modelli e ai token, emerge un aspetto cruciale: la memoria operativa generata e mantenuta dagli agenti AI. Questa memoria non solo incide sui costi, ma influisce anche sulle prestazioni e sull’accuratezza 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 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 compiuta da un agente produce uno stato memorizzato, il che porta a una complessità maggiore rispetto ai sistemi tradizionali.
In fasi di proof-of-concept ristretti, i costi principali possono sembrare legati all’accesso al modello, ai token e al retrieval. Tuttavia, nei sistemi multi-agente, la spesa tende ad aumentare in modo significativo con la complessità dei compiti. Studi pratici rivelano differenze sostanziali nei costi tra progetti testuali e agentici. Analisi tecniche hanno dimostrato che i sistemi multi-agente possono utilizzare un ordine di grandezza di token molto superiore rispetto a semplici chat, evidenziando così la necessità di una gestione oculata della memoria.
Vari fattori contribuiscono all’aumento dei costi operativi, tra cui 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 chiara definizione dei livelli di servizio della memoria: 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 nella gestione della memoria degli agenti AI:
- Capacità di scrittura concorrente: Essenziale per crescere con il numero di agenti e garantire che le informazioni siano aggiornate in tempo reale.
- Memoria condivisa: Evitare copie ridondanti attraverso una memoria condivisa per ridurre costi e incoerenze.
- Separazione della memoria: Distinguere tra memoria attiva (accesso frequente e vicina al compute) e memoria storica (archiviata 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 associati. 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 embrionale 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 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 questi sistemi dipenderà sia dal numero di agenti coinvolti sia dal volume di memoria mantenuta per ciascun task. Pertanto, una gestione strategica della memoria è fondamentale per garantire l’efficacia e l’efficienza economica delle soluzioni basate su agenti AI.
