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 e sulle prestazioni.
- Come influisce la memoria operativa sui sistemi multi-agente?
- Nei sistemi multi-agente, i costi aumentano con la complessità dei compiti e l'uso di un numero maggiore di token.
- Quali sono i principi chiave nella gestione della memoria operativa?
- I principi chiave includono la capacità di scrittura concorrente, l'evitare copie ridondanti e la 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 associati ai modelli e ai token, un aspetto cruciale da considerare è la memoria operativa generata e mantenuta dagli agenti. 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 nella gestione dei costi.
Nei progetti di proof-of-concept, i costi principali possono sembrare legati all’accesso al modello, ai token e al retrieval delle informazioni. Tuttavia, nei sistemi multi-agente, la spesa tende ad aumentare 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 ordine di grandezza di token molto superiore rispetto a semplici chat.
Fattori come i loop dinamici, le chiamate a strumenti, i retry e i trasferimenti di contesto contribuiscono all’aumento dei costi. Inoltre, la necessità di conservare la provenienza operativa per decisioni e condivisione tra agenti rappresenta un ulteriore elemento di complessità. Progettare il livello dati per flotte di agenti richiede di definire chiaramente i livelli di servizio della memoria, come la 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 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 (con 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 necessario, 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 carichi di scrittura, regole di retention e modelli di condivisione mentre il sistema è ancora in fase di sviluppo rende visibili e correggibili i costi nascosti prima che un proof-of-concept diventi 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.
