In Breve
- Qual è il costo nascosto degli agenti AI?
- Il costo nascosto degli agenti AI è legato alla memoria operativa necessaria per gestire le interazioni e le informazioni.
- Come influisce la memoria operativa sui costi?
- La memoria operativa incide sui costi aumentando la complessità delle operazioni e il numero di token utilizzati.
- Quali sono i principi per progettare la memoria operativa?
- I principi includono garantire scrittura concorrente, evitare copie ridondanti e separare memoria attiva da memoria storica.
Lo sviluppo di sistemi agentici sta trasformando l’economia dell’intelligenza artificiale. Oltre ai costi associati ai modelli e ai token, gli agenti AI generano e mantengono una memoria operativa che 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 recuperano informazioni in modo dinamico. Essi aggiornano continuamente il proprio stato, eseguono chiamate a strumenti e trasferiscono contesto, rendendo le interazioni cicliche e persistenti. Ogni azione compiuta produce uno stato memorizzato, il che implica che i costi di gestione non si limitano all’accesso al modello e ai token.
In contesti di proof-of-concept, i costi possono sembrare contenuti, ma nei sistemi multi-agente, la spesa tende ad aumentare con la complessità dei compiti. Analisi tecniche mostrano che i sistemi multi-agente possono utilizzare un numero di token molto superiore rispetto a semplici chat, aumentando così i costi operativi.
I fattori che contribuiscono all’aumento dei costi includono loop dinamici, chiamate a strumenti, retry, trasferimenti di contesto e la necessità di mantenere la provenienza operativa per facilitare decisioni e condivisione tra agenti. Progettare il livello dati per flotte di agenti richiede una chiara definizione dei livelli di servizio della memoria, come la velocità di accesso, chi può aggiornare le informazioni e quali agenti devono condividere lo stato.
Tre principi emergono come prioritari nella progettazione della memoria operativa: garantire la capacità di scrittura concorrente per sostenere un numero crescente 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 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 sin dalle fasi iniziali. Testare scritture, regole di retention e modelli di condivisione mentre il sistema è ancora in fase embrionale consente di identificare e correggere costi nascosti prima che un proof-of-concept si espanda in una flotta operativa.
Anche con 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 coinvolti sia dal volume di memoria mantenuta per ciascun task.
