Microsoft Word - AI Agent

2024 Agent AI COSA SONO, QUALI BENEFICI E COME SVILUPPARLI GIUSEPPE ZILENI.

[Audio] Oggi parleremo degli Agent AI, ovvero degli strumenti di intelligenza artificiale che possono automatizzare compiti e processi. Essi imparano dai dati che ricevono e agiscono in base ad essi, adattandosi ed evolvendosi con le situazioni. Alcuni esempi di utilizzo includono il monitoraggio e l'analisi del comportamento dei clienti, l'ottimizzazione dei processi aziendali e l'assistenza ai clienti. A differenza dei semplici prompt, gli agent AI comprendono il contesto e forniscono risposte personalizzate. Per sviluppare un agente AI su misura, si possono utilizzare piattaforme come CrewAI o strumenti più avanzati come LangGraph. Quest'ultimo offre maggiori possibilità di personalizzazione e integrazione con altre tecnologie. Infine, vi sottolineo la differenza tra LangChain e LangGraph, poiché il primo si basa su catene di linguaggio mentre il secondo è uno strumento più complesso e adatto a casi specializzati..

[Audio] Gli agenti AI, o agenti intelligenti, rappresentano una delle più recenti frontiere dell'intelligenza artificiale e stanno rivoluzionando i processi aziendali. Questi sistemi combinano algoritmi di apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale e capacità decisionali per gestire in modo autonomo o in collaborazione con gli esseri umani compiti complessi. Ma quali sono le funzionalità degli agenti AI? Innanzitutto, possono automatizzare attività ripetitive come compiti amministrativi, analisi di dati e gestione delle email, liberando risorse e tempo per svolgere mansioni più creative. Inoltre, grazie alla loro capacità di elaborare grandi quantità di dati, possono individuare modelli, tendenze e anomalie, fornendo così supporto decisionale basato su informazioni accurate. La loro comunicazione intelligente consente loro di interagire con gli utenti o i clienti attraverso chatbot avanzati, call center virtuali e assistenti vocali. Ma non solo, gli agenti AI possono anche integrare diversi strumenti e dati, migliorando la collaborazione e la coerenza delle informazioni all'interno dell'azienda. Inoltre, non possiamo dimenticare il loro ruolo nel supportare le decisioni dei manager attraverso analisi predittive e raccomandazioni. Ma in quali ambiti vengono utilizzati gli agenti AI? Possiamo trovarli nell'assistenza clienti, dove automatizzano le risposte, gestiscono le richieste su diversi canali e personalizzano le interazioni per aumentare la soddisfazione dei clienti. Nelle vendite e nel marketing, invece, possono contribuire alla generazione di lead, analizzare il comportamento dei clienti e personalizzare le campagne pubblicitarie, oltre ad offrire supporto tramite chatbot e agenti virtuali. Infine, nella gestione delle risorse umane, gli agenti AI possono automatizzare il processo di reclutamento, gestire le richieste dei dipendenti, organizzare la formazione, monitorare le prestazioni e fornire analisi per migliorare la gestione delle risorse. In sintesi, gli agenti AI rappresentano una risorsa fondamentale per le aziende di ogni settore, offrendo una serie di vantaggi come l'efficienza, la personalizzazione e il supporto nelle decisioni. Il loro sviluppo è cruciale per rimanere competitivi e al passo con l'evoluzione tecnologica..

[Audio] Oggi parleremo di cosa sono, quali benefici possono portare e come svilupparli. L'Agente AI è un'innovazione tecnologica che sta rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono i loro processi e migliorano l'efficienza operativa. Tra gli esempi concreti, l'uso dell'Agente AI nelle aziende sanitarie è sempre più diffuso. Questo sistema supporta la gestione dei pazienti, automatizza processi amministrativi, analizza dati clinici, personalizza le cure e migliora l'efficienza operativa. Cosa differenzia l'utilizzo di un Prompt con un LLM (Large Language Model) rispetto a un Prompt con LLM e RAG (Retrieval-Augmented Generation)? Un Prompt con LLM è una richiesta data a un modello di linguaggio avanzato per generare una risposta, mentre un Prompt con LLM e RAG combina un LLM con un sistema di recupero informazioni che accede a un database o fonti esterne. La qualità delle risposte dipende dalla precisione dei dati recuperati, quindi è importante una progettazione accurata. L'Agente AI, combinando LLM, RAG, strumenti, API e logiche personalizzate, è in grado di svolgere compiti specifici in autonomia, prendere decisioni e integrare automazione e analisi avanzata. Ciò lo rende versatile per applicazioni aziendali complesse, come chatbot per la gestione dei clienti e degli ordini. Tuttavia, per garantirne l'efficace utilizzo, è necessaria una progettazione e una manutenzione avanzate. Grazie per l'attenzione e arrivederci alla prossima lezione..

[Audio] La presentazione del nostro framework Agent AI intitolata "2024 Agent AI: Cosa sono, quali benefici e come svilupparli" è guidata dal professore Giuseppe Zileni dell'Università di Bologna. Durante questo viaggio alla scoperta di CrewAI e LangGraph, due strumenti rivoluzionari per lo sviluppo di agenti AI, vedremo come semplificare e ottimizzare il processo di creazione e gestione di agenti AI, che sta diventando sempre più importante con l'uso crescente di intelligenza artificiale nei diversi settori. CrewAI è un framework orientato alla produzione e si concentra sulla collaborazione tra agenti con ruoli specifici. Con un'interfaccia utente intuitiva, è possibile definire facilmente i ruoli e gli obiettivi degli agenti. Inoltre, è integrato con strumenti già esistenti come LangChain, LlamaIndex, Hugging Face e OpenAI, rendendolo un'opzione ideale per applicazioni che richiedono una distribuzione chiara dei compiti e un'esecuzione affidabile in ambienti di produzione. LangGraph utilizza un'architettura basata su grafi per definire e orchestrare i flussi di lavoro degli agenti. Ogni nodo nel grafo rappresenta un compito o una funzione specifica, consentendo un controllo dettagliato sul flusso e lo stato dell'applicazione. Ciò lo rende particolarmente utile per gestire flussi di lavoro complessi con interdipendenze intricate, offrendo flessibilità nella gestione delle interazioni tra agenti. Tuttavia, potrebbe essere più difficile da apprendere per gli sviluppatori non familiari con modelli basati su grafi. Anche LangGraph è integrato con Hugging Face, OpenAI e LangChain, offrendo una vasta gamma di opzioni per gli sviluppatori. In conclusione, CrewAI e LangGraph sono strumenti essenziali per lo sviluppo di potenti e flessibili agenti AI. Entrambi offrono un'integrazione con strumenti esistenti e un potente sistema di definizione e gestione dei ruoli e dei flussi di lavoro. Speriamo che questa presentazione abbia fornito una comprensione più chiara di come sviluppare un Agent AI utilizzando questi framework. Vi invitiamo a porre domande durante la sessione..

[Audio] La nostra presentazione è incentrata sul tema "2024 Agent AI: cosa sono, quali benefici e come svilupparli". Vi parlerò ora del sesto punto dei dodici previsti, ovvero "CrewAI: il framework per orchestrare agenti AI autonomi". CrewAI è un innovativo framework che permette di coordinare ed efficientemente gestire gli agenti AI autonomi. Ogni agente ha un ruolo specifico, strumenti dedicati e chiari obiettivi, e collaborano insieme per affrontare compiti complessi. Questo metodo di lavoro migliora l'efficienza e rende possibili la risoluzione di problemi che da soli sarebbero difficilmente gestibili. Gli agenti di CrewAI sono progettati per operare in modo autonomo, prendendo decisioni intelligenti basate sul loro ruolo specifico e gli strumenti a loro disposizione. Ciò significa che possono affrontare compiti complessi senza la necessità di una costante supervisione, ma basandosi su una logica e una strategia ben definita. Inoltre, grazie alla loro capacità di interagire in modo naturale, gli agenti di CrewAI sono in grado di comunicare e collaborare come veri membri di un gruppo umano. Questa caratteristica permette loro di lavorare in modo coordinato e fluido, migliorando ulteriormente l'efficienza complessiva del sistema. Un altro vantaggio fondamentale di CrewAI è il suo design estensibile. Infatti, il framework è progettato per essere facilmente adattato, consentendo l'aggiunta di nuovi strumenti, ruoli e capacità in base alle esigenze in continua evoluzione di ogni progetto. Ciò lo rende un'opzione ideale per qualsiasi tipo di applicazione, dalla più semplice alla più complessa. In conclusione, CrewAI è stato sviluppato per essere utilizzato in ambienti produttivi. La sua architettura garantisce affidabilità e scalabilità, rendendolo perfetto per applicazioni reali che richiedono stabilità e prestazioni elevate. Questo conclude la nostra presentazione sul sesto punto "CrewAI" della nostra presentazione su "2024 Agent AI". Vi ringraziamo per aver ascoltato e vi auguriamo una buona continuazione della presentazione..

[Audio] Oggi parleremo di una tecnologia molto avanzata che sta prendendo sempre più piede nel mondo del lavoro: gli Agenti AI. In particolare, ci focalizzeremo su una specifica piattaforma chiamata CrewAI. Questa piattaforma utilizza agenti AI ad alto livello per supervisionare i flussi di lavoro, garantire la collaborazione e fornire risultati. Gli agenti, insieme ai loro tools designati, sono i membri della Crew e sono specializzati in ruoli specifici come ricercatori o scrittori. Sono in grado di delegare compiti e prendere decisioni autonome, coordinandosi per raggiungere obiettivi complessi." "Gli agenti di CrewAI sono in grado di "pensare" autonomamente e completare i compiti assegnati senza necessità di specificare ogni singolo passaggio. Un semplice prompt iniziale che spieghi cosa ci aspettiamo da loro è sufficiente e loro si occuperanno del resto. Per completare un compito, gli agenti seguono un ciclo strutturato in quattro fasi principali. La prima fase è il "Pensiero", in cui l'agente utilizza il modello di linguaggio per determinare l'azione più appropriata da intraprendere in base al contesto fornito." "Nella seconda fase, il "Ricerca", l'agente utilizza le sue conoscenze e le risorse a disposizione, come API per interagire con servizi esterni e fonti di dati, per raccogliere informazioni e supportare il suo pensiero iniziale. Segue poi la fase della "Decisione", in cui l'agente valuta le informazioni raccolte e prende una decisione su come procedere con il compito assegnato. Infine, nella quarta fase, l'"Azione", l'agente mette in pratica la sua decisione e completa il compito assegnato." "In breve, gli agenti di CrewAI lavorano in modo autonomo, seguendo un processo ben strutturato per raggiungere gli obiettivi prefissati. Questa tecnologia porta numerosi vantaggi sia per le aziende che per i lavoratori, aumentando l'efficienza e la produttività." "Questo conclude la nostra presentazione su CrewAI e gli agenti AI. Invitiamo a riflettere sulle potenzialità di questa tecnologia e sul suo impatto nel mondo del lavoro. A presto!.

[Audio] Arrivati alla slide numero 8, esploreremo come gli agenti AI svolgono le loro attività. Dopo aver ricevuto un compito, l'agente AI elabora le informazioni e, utilizzando l'LLM, definisce il suo pensiero, ad esempio: "Devo cercare informazioni rilevanti sui partecipanti alla riunione sul web". Successivamente, l'agente sceglie l'azione da eseguire da un elenco predefinito. Ogni agente conosce le azioni disponibili, in quanto queste sono dichiarate al momento della creazione dell'agente. Ad esempio, l'azione potrebbe essere "Cerca sul web". Ogni azione richiede un input specifico. Ad esempio, per l'azione "Cerca sul web", l'input potrebbe essere una query di ricerca come "Chi è il CEO di Google?". Una volta eseguita l'azione, l'agente restituisce un risultato chiamato "osservazione". Ad esempio, per l'azione "Cerca sul web", l'osservazione sarà costituita dai risultati della ricerca. L'agente aggiunge quindi l'osservazione al contesto iniziale e ripete il ciclo finché non ritiene di aver completato il compito. Una volta ottenute tutte le informazioni necessarie, l'agente interrompe il ciclo e restituisce il risultato finale. Per garantire un'efficace esecuzione, il processo gestisce il flusso di lavoro definendo i modelli di collaborazione, controllando l'assegnazione dei compiti e gestendo le interazioni tra gli agenti. Il flusso di lavoro può essere sequenziale o parallelo, con gli agenti che gestiscono automaticamente le dipendenze dei compiti. Infine, le assegnazioni individuali e i chiari obiettivi contribuiscono al processo di sviluppo degli agenti AI, utilizzando strumenti specifici per garantire un'efficace collaborazione. Ci vediamo alla prossima slide..

[Audio] Oggi parleremo dell'analisi degli agenti AI, concentrandoci sul contesto e l'esecuzione asincrona. Come visto in precedenza, ogni Task richiede informazioni aggiuntive per essere completato correttamente, che provengono dai Task precedenti. È fondamentale il successo dell'agente AI. Ad esempio, un Task di analisi può necessitare di dati provenienti da un Task di ricerca precedente. Ogni Task può essere configurato per essere eseguito in modo simultaneo o in sequenza, a seconda della relazione tra di loro. È importante configurare correttamente i Task per garantire una collaborazione efficace tra gli agenti AI e ottenere i risultati desiderati. Descrizioni chiare, scelte appropriate degli agenti, contesto adeguato e impostazione corretta sia dell'esecuzione sincrona che asincrona sono elementi cruciali per il successo dell'intero processo. Ora procediamo con un esempio pratico. Dobbiamo creare una crew di agenti che possa trasformare un prompt in una stringa SQL, eseguire la query e fornire un testo per un chat bot. È importante che questa crew sia riutilizzabile per compiti simili, in modo da poterla utilizzare per ogni nuovo progetto. Per raggiungere questo obiettivo, l'utente dovrà fornire un input specifico che renda la crew adatta alla situazione. Inoltre, la crew di agenti dovrà essere in grado di interagire con altri servizi esterni tramite un'interfaccia REST API. Per maggiori esempi pratici e approfondimenti su questo tema, vi invitiamo a consultare il seguente link. Ci vediamo alla prossima lezione..

[Audio] "In questa lezione parleremo di LangGraph, un importante framework di orchestrazione utilizzato per costruire applicazioni basate su modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Esso rappresenta i flussi di lavoro attraverso grafi composti da nodi e archi, semplificando la gestione di stati condivisi e flussi di controllo dinamici. Vediamo insieme le sue caratteristiche principali. I nodi rappresentano le diverse unità di lavoro o azioni all'interno dell'applicazione, come funzioni Python che interagiscono con modelli di linguaggio, chiamano API esterne o elaborano dati. Gli archi definiscono il flusso di informazioni e controllo tra i nodi, con la possibilità di essere semplici o condizionali. Inoltre, LangGraph mantiene uno stato condiviso tra i nodi e gli archi, contenente informazioni come la cronologia delle conversazioni e variabili interne. Una delle caratteristiche distintive di LangGraph è il supporto per cicli, che lo rende adatto per architetture complesse. Inoltre, il framework offre un livello di persistenza incorporato per gestire eventuali errori o interruzioni nel flusso di lavoro, tra cui l'intervento umano. In sintesi, LangGraph è uno strumento potente e flessibile per la creazione di applicazioni basate su modelli di linguaggio di grandi dimensioni in modo efficiente..

[Audio] Benvenuti alla presentazione sul tema "Agent AI: Cos'è, quali benefici e come svilupparli". In questa slide, discuteremo delle differenze tra LangChain e LangGraph. LangChain è un framework open source che semplifica l'integrazione dei modelli di linguaggio nelle applicazioni, offrendo astrazioni per la concatenazione di prompt, la gestione della memoria e la creazione di agenti. È perfetto per flussi di lavoro sequenziali e applicazioni NLP come chatbot, assistenti virtuali e sistemi di raccomandazione. Al contrario, LangGraph è costruito sopra LangChain e permette la creazione di applicazioni stateful e multi-agente utilizzando una struttura a grafo. Supporta flussi di lavoro complessi con cicli, ramificazioni e persistenza integrata, offrendo un controllo più preciso sul flusso e sullo stato dell'applicazione. È particolarmente utile per sistemi multi-agente e flussi di lavoro dinamici con interazioni umane. Ora passiamo alle differenze principali tra LangChain e LangGraph: LangChain gestisce solo flussi sequenziali, mentre LangGraph utilizza una struttura a grafo che consente cicli e ramificazioni. Inoltre, LangGraph offre persistenza integrata e gestione dello stato condiviso tra nodi, rendendo più facile il recupero dagli errori e l'intervento umano. Infine, LangGraph fornisce un controllo più avanzato sul flusso e sullo stato dell'applicazione, permettendo di definire condizioni e cicli complessi, mentre LangChain è più adatto per flussi lineari e semplici. In sintesi, LangChain è ideale per applicazioni con flussi di lavoro lineari e sequenziali, mentre LangGraph amplia queste capacità consentendo la costruzione di sistemi più complessi e dinamici con una gestione avanzata dello stato e del flusso di lavoro. Se desiderate approfondire l'argomento, vi invito a guardare il video sul canale Youtube di LangGraph. Grazie per l'attenzione e arrivederci alla prossima slide..

[Audio] Benvenuti a tutti e a questa dodicesima e ultima slide della presentazione. Oggi parleremo di un argomento molto interessante e attuale: gli Agenti AI. Ma cosa sono gli Agenti AI? Si tratta di sistemi multi-agente che utilizzano l'intelligenza artificiale per raggiungere un obiettivo specifico. Grazie a questa tecnologia, gli Agenti AI sono in grado di apprendere dai dati e di prendere decisioni in modo autonomo, fornendo soluzioni e suggerimenti sempre più efficaci. Ma quali sono i benefici degli Agenti AI? In primo luogo, permettono di automatizzare e ottimizzare processi, riducendo i costi e aumentando l'efficienza. Inoltre, consentono di gestire una grande quantità di dati in modo rapido e preciso, fornendo informazioni utili per prendere decisioni strategiche. Ma come possiamo sviluppare gli Agenti AI? Ci sono diverse risorse e corsi disponibili online, come il corso gratuito CrewAI di deeplearning.ai, che fornirà una solida base di conoscenze sulle tecnologie di intelligenza artificiale. Inoltre, vi consigliamo di visitare LangchainAcademy e il canale YouTube di LangChain per ulteriori informazioni e risorse utili. Concludiamo così questa presentazione sugli Agenti AI del 2024. Speriamo di avervi fornito una panoramica utile sui benefici e sulle possibilità di sviluppo di questa tecnologia rivoluzionaria. Grazie per l'attenzione e vi auguriamo una buona giornata..