In Breve
- Qual è il costo principale associato agli agenti AI?
- Oltre ai costi del modello e dei token, gli agenti AI generano e mantengono una memoria operativa che incide su costi e prestazioni.
- Come influisce la memoria operativa sui costi degli agenti AI?
- L'aumento della complessità dei compiti nei sistemi multi-agente porta a un incremento dei costi legati alla gestione della memoria.
- Quali sono i principi chiave nella progettazione della memoria per agenti AI?
- Garantire scrittura concorrente, evitare copie ridondanti e separare memoria attiva da memoria storica.
Con l’evoluzione dei sistemi agentici, l’economia dell’intelligenza artificiale sta subendo un cambiamento significativo. Oltre ai costi associati ai modelli e ai token, gli agenti AI sono responsabili della generazione e della gestione di una memoria operativa che influisce su costi, prestazioni e accuratezza, specialmente quando si scala.
A differenza delle prime applicazioni aziendali, che si basavano sul recupero di contesto per rispondere a richieste specifiche, gli agenti AI ora recuperano informazioni in modo dinamico, aggiornando continuamente il proprio stato, eseguendo chiamate a strumenti e trasferendo contesto. Questo porta a interazioni cicliche e persistenti, dove ogni azione intrapresa contribuisce a uno stato memorizzato.
Nei progetti di proof-of-concept, i costi principali possono apparire 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. Analisi pratiche mostrano differenze significative nei costi tra progetti testuali e agentici, evidenziando come i sistemi multi-agente possano utilizzare un numero di token di gran lunga superiore rispetto a semplici chat.
I principali 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 decisioni e condivisione tra agenti. Progettare il livello dati per flotte di agenti richiede la definizione dei livelli di servizio della memoria, inclusi la velocità di accesso, chi può aggiornare e quali agenti devono condividere lo stato.
Tre principi emergono come prioritari nella progettazione della memoria: garantire capacità di scrittura concorrente per supportare un numero crescente di agenti; evitare copie ridondanti attraverso una memoria condivisa per ridurre costi e incoerenze; e separare la memoria attiva, che richiede accesso frequente, 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 direttamente lo spazio, i tempi di ricostruzione e i costi. Queste scelte tecniche determinano il modello economico del deployment e dovrebbero essere validate nelle fasi iniziali del progetto. Testare write-load, regole di retention e modelli di condivisione mentre il sistema è ancora in fase di sviluppo consente di identificare e correggere i costi nascosti prima che un proof-of-concept si espanda in una flotta operativa.
Anche in un contesto di riduzione dei prezzi dei modelli e 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 tali sistemi dipenderà sia dal numero di agenti coinvolti sia dal volume di memoria mantenuta per ciascun task.
