In Breve
- Qual è il costo principale associato agli agenti AI?
- Oltre ai costi del modello e dei token, un costo significativo è legato alla memoria operativa.
- Come influisce la memoria operativa sulle prestazioni degli agenti AI?
- La memoria operativa incide su costi, prestazioni e accuratezza quando si scala un sistema.
- Quali sono i principi per progettare la memoria operativa degli agenti AI?
- I principi includono capacità di scrittura concorrente, riduzione delle copie ridondanti e separazione tra memoria attiva e storica.
Negli ultimi anni, lo sviluppo di sistemi agentici ha profondamente modificato l’economia dell’intelligenza artificiale. Oltre ai costi associati ai modelli e ai token, un aspetto cruciale è rappresentato dalla memoria operativa che questi agenti generano e mantengono. Questa memoria non solo incide sui costi, ma anche sulle prestazioni e sull’accuratezza quando si scala un sistema.
A differenza delle prime applicazioni aziendali, che si basavano principalmente sul recupero di contesto per rispondere a richieste specifiche, gli agenti AI moderni sono in grado di recuperare informazioni in modo dinamico, aggiornare il proprio stato, eseguire chiamate a strumenti e trasferire contesto. Questo porta a interazioni cicliche e persistenti, dove ogni attività compiuta produce uno stato memorizzato.
Nei progetti di proof-of-concept più 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 con la complessità dei compiti. Esempi pratici mostrano stime comparative che evidenziano differenze significative di costo tra progetti testuali e agentici. Analisi tecniche rivelano che i sistemi multi-agente possono utilizzare un ordine di grandezza di token molto superiore rispetto alle semplici chat.
I fattori che contribuiscono all’aumento dei costi includono loop dinamici, chiamate a strumenti, retry, trasferimenti di contesto e la necessità di conservare la provenienza operativa per decisioni e condivisione tra agenti. Pertanto, progettare il livello dati per flotte di agenti richiede la definizione dei livelli di servizio della memoria: velocità di accesso, chi può aggiornare, quali agenti devono condividere lo stato e quanto a lungo le informazioni devono restare immediatamente disponibili.
Tre principi emergono come prioritari nella progettazione della memoria operativa: garantire capacità di scrittura concorrente per crescere con il numero 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 si tratti di versioni complete, delta o snapshot periodici — influenzano lo spazio, i tempi di ricostruzione e i costi. Queste scelte tecniche determinano il modello economico del deployment e dovrebbero essere validate già nelle fasi iniziali. Testare write-load, regole di retention e modelli di condivisione mentre il sistema è ancora piccolo consente di rendere visibili e correggibili i costi nascosti prima che un proof-of-concept diventi una flotta operativa.
Nonostante la 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 sia dal volume di memoria mantenuta per ciascun task.
