In Breve
- Qual è il costo principale degli agenti AI?
- Oltre ai costi del modello e dei token, la memoria operativa incide significativamente sui costi.
- Come influisce la memoria operativa sui sistemi multi-agente?
- Nei sistemi multi-agente, i costi tendono ad aumentare con la complessità dei compiti.
- Quali sono i principi per progettare la memoria operativa?
- Garantire scrittura concorrente, evitare copie ridondanti e separare memoria attiva da memoria storica.
Lo sviluppo di sistemi agentici sta cambiando radicalmente l’economia dell’intelligenza artificiale. Oltre ai costi legati ai modelli e ai token, un aspetto cruciale è rappresentato dalla memoria operativa che gli agenti generano e mantengono. Questa memoria incide significativamente su costi, prestazioni e accuratezza, specialmente quando si scala il sistema.
A differenza delle prime applicazioni aziendali, che si basavano sul recupero di contesto per rispondere a richieste specifiche, gli agenti AI sono in grado di recuperare informazioni in modo dinamico. Essi aggiornano costantemente il proprio stato, eseguono chiamate a strumenti esterni e trasferiscono contesto, rendendo le interazioni cicliche e persistenti. Ogni attività compiuta da un agente produce uno stato memorizzato, il che porta a una crescente complessità nella gestione dei costi.
In contesti di proof-of-concept ristretti, i costi principali sembrano derivare dall’accesso al modello, dai token e dal recupero delle informazioni. Tuttavia, nei sistemi multi-agente, la spesa tende ad aumentare in modo esponenziale con la complessità dei compiti. Esempi pratici mostrano differenze significative di costo tra progetti testuali e agentici, con analisi tecniche che evidenziano come i sistemi multi-agente possano utilizzare un numero di token molto superiore rispetto a semplici chat.
I fattori che contribuiscono all’aumento dei costi includono loop dinamici, chiamate a strumenti, retry e trasferimenti di contesto. Inoltre, è fondamentale conservare la provenienza operativa per prendere decisioni e condividere informazioni tra gli 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 progettazione della memoria operativa: garantire capacità di scrittura concorrente per supportare un numero crescente di agenti; evitare copie ridondanti attraverso una memoria condivisa, riducendo così costi e incoerenze; e separare la memoria attiva, che richiede accesso frequente e immediato, dalla memoria storica, che può essere spostata su storage meno costoso.
Le decisioni su come conservare le modifiche storiche — che si tratti di versioni complete, delta o snapshot periodici — influenzano lo spazio di archiviazione, i tempi di ricostruzione e i costi complessivi. Queste scelte tecniche sono fondamentali per determinare il modello economico del deployment e dovrebbero essere validate nelle fasi iniziali del progetto. Testare carichi di scrittura, regole di retention e 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 se i prezzi dei modelli stanno diminuendo e ci sono 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.
