L'orchestrazione degli agenti LLM si riferisce al processo di gestione e coordinamento delle interazioni tra un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) e vari strumenti, API o processi per eseguire attività complesse all'interno dei sistemi di intelligenza artificiale. Si tratta di strutturare i workflow in cui un agente AI, alimentato dal'intelligenza artificiale, funge da motore di ragionamento o responsabile decisionale centrale, orchestrando le sue azioni in base agli input, al contesto e agli output di sistemi esterni. Utilizzando un framework di orchestrazione, gli LLM possono integrarsi perfettamente con API, database e altre applicazioni AI, abilitando funzionalità come chatbot e strumenti di automazione. I framework di agenti open source migliorano ulteriormente l'adattabilità di questi sistemi, rendendo gli LLM più efficaci negli scenari del mondo reale.

Molte persone fraintendono la differenza tra l'orchestrazione degli LLM e l'orchestrazione degli agenti LLM. La seguente illustrazione evidenzia le principali differenze:

Differenza fondamentale tra l'orchestrazione degli LLM e l'orchestrazione degli agenti LLM

In questo tutorial imparerai a creare un agente autonomo basato su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) utilizzando i modelli IBM® Granite e LangChain. Esploreremo come gli agenti utilizzano componenti quali memoria, pianificazione e azione per eseguire attività intelligenti. Implementerai anche un sistema pratico che elabora il testo di un libro, risponde alle domande in modo dinamico e valuta le sue prestazioni utilizzando metriche di accuratezza come BLEU, precisione, richiamo e punteggio F1.

Framework per agenti autonomi basati su LLM

Il framework presentato nella figura 1 fornisce una progettazione olistica per agenti autonomi basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), enfatizzando l'interazione tra le componenti chiave: profilo, memoria, pianificazione e azione. Ogni componente rappresenta una fase critica nello sviluppo di un agente autonomo in grado di ragionare, prendere decisioni e interagire con ambienti dinamici.

1. Profilo: definizione dell'identità dell'agente

Il profilo conferisce all'agente la sua identità mediante l'embedding di informazioni quali dati demografici, tratti della personalità e contesto sociale. Questo processo garantisce che l'agente possa interagire in modo personalizzato. I profili possono essere creati manualmente, generati da modelli gen AI come i modelli IBM Granite o il GPT (generative pretrained transformer) di OpenAI, oppure possono essere allineati con set di dati specifici per soddisfare i requisiti delle attività. Utilizzando i prompt engineering, i profili possono essere perfezionati dinamicamente per ottimizzare le risposte. Inoltre, nell'ambito dell'orchestrazione multiagente, il profilo aiuta a definire ruoli e comportamenti, garantendo un coordinamento perfetto tra algoritmi AI e sistemi di processo decisionale.

2. Memoria: memorizzare e utilizzare il contesto

La memoria aiuta l'agente a conservare e recuperare le interazioni passate, consentendo risposte contestuali. Può essere unificata (tutti i dati in un unico posto) o ibrida (strutturata e non strutturata). Le operazioni, tra cui lettura, scrittura e riflessione, consentono all'agente di imparare dall'esperienza e fornire output coerenti e informati. Una memoria ben strutturata migliora l'orchestrazione multiagente garantendo che diversi agenti, compresi agenti specializzati progettati per un'attività specifica, possano condividere e recuperare i dati rilevanti in modo efficiente. Nei framework come AutoGen e Crew AI, la memoria svolge un ruolo cruciale nel mantenere la continuità all'interno dell'ecosistema degli agenti che collaborano, garantendo un coordinamento perfetto e un'esecuzione ottimizzata delle attività.

3. Pianificazione: definizione di azioni strategiche

La componente di pianificazione consente all'agente di elaborare strategie per raggiungere obiettivi. Può seguire passaggi predefiniti o adattarsi dinamicamente in base al feedback dell'ambiente, degli esseri umani o dello stesso LLM. Integrando algoritmi AI e sfruttando una base di conoscenze, la pianificazione può essere ottimizzata per migliorare l'efficienza del ragionamento e la precisione nella risoluzione dei problemi. Nelle applicazioni LLM, la pianificazione svolge un ruolo cruciale nel garantire che il natural language understanding e il processo decisionale siano in linea con gli obiettivi dell'agente. Inoltre, le tecniche retrieval-augmented migliorano la capacità dell'agente di accedere alle informazioni pertinenti in modo dinamico, migliorando la precisione della risposta. Questa flessibilità garantisce che l'agente rimanga efficace in scenari mutevoli, specialmente nell'orchestrazione multiagente, in cui vari agenti coordinano i loro piani per raggiungere obiettivi complessi mantenendo la scalabilità per la gestione di attività ampie e diverse.

4. Azione: esecuzione delle decisioni

Le azioni sono il modo in cui l'agente interagisce con il mondo, sia completando compiti, raccogliendo informazioni o comunicando. Utilizza la memoria e la pianificazione per guidare l'esecuzione, utilizza strumenti quando necessario e adatta il suo stato interno in base ai risultati per un miglioramento continuo. L'ottimizzazione dell'algoritmo di esecuzione delle azioni garantisce l'efficienza, soprattutto quando si integrano modelli di ragionamento basati su GPT e tecniche di gen AI per un processo decisionale in tempo reale.

Combinando queste componenti, il framework trasforma gli LLM in agenti adattabili in grado di ragionare, apprendere ed eseguire attività in modo autonomo. Questo design modulare lo rende ideale per applicazioni come il servizio clienti, l'assistenza alla ricerca e la risoluzione creativa dei problemi.

Caso d'uso: sviluppo di un agente di conoscenza interrogabile

Questo tutorial dimostra la creazione di un agente di conoscenza interrogabile progettato per elaborare documenti di testo di grandi dimensioni (come libri) e rispondere con precisione alle domande degli utenti. Utilizzando i modelli IBM Granite e LangChain, l'agente è sviluppato seguendo i principi delineati nel framework per gli agenti autonomi basati su LLM. I componenti del framework si allineano perfettamente con il workflow dell'agente per garantire adattabilità e risposte intelligenti.

Applicazione del framework

Profilo: l'agente è progettato con un profilo di "knowledge assistant", incentrato sulle attività di riepilogo, risposta alle domande e ragionamento. Il suo contesto è personalizzato per elaborare un documento specifico (ad esempio, Le avventure di Sherlock Holmes).

Memoria: l'agente utilizza la memoria ibrida con l'embedding di parti del libro in un database vettoriale FAISS. Questa capacità consente di recuperare dinamicamente il contesto pertinente durante le query. Le operazioni di memoria come la lettura (rec