In Breve
- Qual è il costo principale degli agenti AI?
- Il costo principale è legato alla memoria operativa che gli agenti generano e mantengono.
- Come influisce la memoria sulla scalabilità degli agenti AI?
- La memoria operativa incide su costi, prestazioni e accuratezza quando si scala.
- Quali sono i principi chiave nella progettazione della memoria per agenti AI?
- I principi chiave includono la capacità di scrittura concorrente, la riduzione delle copie ridondanti e la separazione della memoria attiva da quella 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 da considerare è la memoria operativa generata e mantenuta dagli agenti, che incide significativamente su costi, prestazioni e accuratezza, specialmente quando si scala.
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, aggiornare il proprio stato e interagire con strumenti esterni. Questo porta a interazioni cicliche e persistenti, dove ogni attività compiuta produce uno stato memorizzato.
In scenari di proof-of-concept ristretti, i costi principali sembrano legati all’accesso al modello, ai token e alle operazioni di retrieval. 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.
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. Progettare il livello dati per flotte di agenti richiede una chiara definizione dei livelli di servizio della memoria: 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 progettazione della memoria operativa: garantire capacità di scrittura concorrente per gestire 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 e rapido, 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 di archiviazione, i tempi di ricostruzione e i costi associati. Queste scelte tecniche non solo determinano il modello economico del deployment, ma dovrebbero essere validate già nelle fasi iniziali. Testare il carico di scrittura, le regole di retention e i modelli di condivisione mentre il sistema è ancora in fase di sviluppo rende più visibili e correggibili i costi nascosti prima che un proof-of-concept si trasformi in una flotta operativa.
Anche con 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.
