Quando si sa come realizzarli efficacemente e gestirne i risultati, gli agenti IA possono consentire ai team umani di ottenere di più.
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Gli agenti IA sono la "terza ondata" dell'intelligenza artificiale, che si evolve dall'IA predittiva e dall'IA generativa (GenAI). Questi programmi basati sull'IA non si limitano a chattare. Agiscono. Nello specifico, gli agenti IA possono rilevare autonomamente il loro ambiente, prendere decisioni ed eseguire attività.
Per i responsabili aziendali e i quadri intermedi, gli agenti IA sono come nuovi membri del team. Possono aiutare i team a svolgere più lavoro con meno risorse e in meno tempo. Ad esempio, possono supportare le attività amministrative, migliorare la collaborazione dei team e ottimizzare l'esperienza dei clienti e la personalizzazione.
Il campo dello sviluppo dell'IA che consente di creare agenti IA è noto come IA agentica. Utilizzando standard come il Model Context Protocol (MCP), gli agenti IA possono connettersi agli strumenti esterni e alle origini dati di cui hanno bisogno per completare le loro azioni.
Ma gli agenti IA non possono esistere nel vuoto. Anche se sono autonomi per natura, richiedono leadership, gestione e supervisione, proprio come qualsiasi altro membro del team. E proprio come qualsiasi altro membro del team, il raggiungimento dei risultati aziendali desiderati richiede l'integrazione nei processi e nei flussi di lavoro esistenti, in modo che supportino gli obiettivi strategici dell'organizzazione invece di distrarre da essi.
Un'efficace gestione degli agenti IA che utilizza un approccio "human-in-the-loop" offre l'opportunità di fruire di un'IA responsabile. Applica le seguenti strategie per mantenere gli agenti concentrati sui risultati previsti:
I dati utilizzati dagli agenti IA devono essere di alta qualità. Se gli agenti utilizzano informazioni obsolete e imprecise, penseranno erroneamente che quello è lo standard. Anche un foglio di calcolo o un elenco di dati in diversi formati, come date o set di dati finanziari, può confondere gli agenti.
La stessa mentalità si applica all'iterazione degli agenti. Gli agenti prenderanno in considerazione le fonti che vengono loro fornite. Senza parametri, potrebbero setacciare l'intera rete Internet per trovare la soluzione giusta, il che potrebbe causare disinformazione. Le aziende possono prevenire questo limitando l'accesso degli agenti.
Un agente IA è come un nuovo dipendente: se non impara mai le regole e gli obiettivi aziendali, potrebbe facilmente violarle.
I prompt di sistema contribuiscono a limitare gli agenti, allineando gli output ai risultati desiderati. Un prompt di sistema definisce il comportamento di un agente tramite contesti, come la sua personalità, un'attività con istruzioni su cosa fare e le linee guida che l'IA deve seguire. I prompt di sistema possono includere anche elementi come aree di interesse, tono e output di esempio.
Rendi queste istruzioni il più chiare e specifiche possibile. Le contraddizioni, ad esempio, la richiesta di un "tono forte e autorevole con un approccio amichevole", possono confondere un agente. Allo stesso modo, definire un agente come "leader di pensiero" in un determinato ambito è vago e lascia spazio a troppe interpretazioni.
Gli agenti IA per le aziende sono più adatti a gestire attività semplici. Le attività più complesse richiedono in genere l'intervento di più agenti che si controllano e supportano a vicenda. Un agente deve anche essere in grado di fare ciò che gli viene chiesto. Ad esempio, richiedere una previsione di budget è inutile se l'agente non può accedere ai dati finanziari.
La limitazione della frequenza può aiutare a impedire che gli agenti IA eseguano azioni dannose troppo frequentemente. Ad esempio, la limitazione della frequenza impedirebbe a un agente di accedere ripetutamente a un servizio o di accedere a dati sensibili degli utenti.
Poiché gli agenti sono simili ai dipendenti umani, devono seguire processi di autenticazione e autorizzazione appropriati Verifica che gli agenti siano chi dicono di essere utilizzando credenziali client con chiavi di crittografia sicure
Di rado gli agenti hanno bisogno di accedere a tutto. Mantienili concentrati con un accesso limitato personalizzato in base al loro scopo specifico, regolando le autorizzazioni per risorse, dati sensibili e azioni recenti degli agenti. Ad esempio, puoi concedere a un agente le autorizzazioni di lettura ma non quelle di scrittura, in modo che non possa modificare un file.
Gli sviluppatori possono configurare l'autenticazione e l'autorizzazione per il proprio server MCP per definire ambiti e autorizzazioni e applicarle, in modo che gli agenti possano richiamare solo ciò che è consentito. Un client MCP può anche creare agenti che inviano un prompt all'utente finale per concedere l'accesso a un altro servizio. Se la richiesta sembra insolita o non necessaria, l'utente può limitare tale accesso.
Allo stesso modo, gli agenti raramente devono essere "sempre attivi". Pertanto, può essere vantaggioso programmarli in modo che abbiano dei limiti di tempo. Se vengono utilizzati, ad esempio, per creare testi per i social media in vista di un annuncio imminente, hanno bisogno solo di un breve lasso di tempo per assimilare le notizie pertinenti, identificare il tono nei contenuti precedenti e creare il post appropriato. Limitare il tempo di accesso riduce i potenziali rischi per la sicurezza informatica.
Open Web Application Security Project (OWASP) è un'organizzazione internazionale senza scopo di lucro incentrata sul miglioramento della sicurezza delle applicazioni web. Un rischio del report OWASP Top 10 per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è l'eccessiva autonomia.
Gli agenti basati su LLM spesso hanno una certa autonomia indipendente, rispondendo ai prompt agendo. Tuttavia, un'eccessiva autonomia può causare problemi. Ad esempio, l'agente potrebbe eliminare file, condividere informazioni riservate o interrompere accidentalmente altri processi operativi.
Per prevenire un'eccessiva autonomia, gli sviluppatori possono limitare le funzionalità, le autorizzazioni e l'autonomia di plug-in e strumenti. Ad esempio, possono utilizzare la limitazione della frequenza per funzionalità come l'invio di messaggi o il completamento di chat. L'autorizzazione e l'autenticazione con OAuth 2.1 sono un'altra valida strategia contro l'eccessiva autonomia, così come richiedere l'autorizzazione umana per azioni specifiche al fine di mitigare gli impatti negativi.
I dipendenti avranno diversi livelli di conoscenza sul funzionamento interno degli agenti IA. Potrebbero vedere solo il risultato finale. Se un agente è destinato ad assistere tutti i membri del team, deve essere semplice da usare.
Considera cosa possono già fare gli agenti IA, quindi rimuovi qualsiasi potenziale distrazione o passaggio aggiuntivo. La revisione periodica di regole e linee guida può aiutare a scoprire aree superflue nel sistema di un agente.
La gestione degli agenti IA è solo un elemento del quadro generale, ma l'implementazione efficace degli agenti IA per le aziende richiede anche l'integrazione di questi nei flussi di lavoro esistenti in modo naturale e agevole. Queste tattiche possono contribuire a facilitare un'integrazione perfetta e un funzionamento continuo:
Se desideri aumentare l'uso e l'impatto degli agenti IA nella tua organizzazione, il monitoraggio delle prestazioni deve essere un componente fondamentale della tua strategia di gestione degli agenti IA. Le possibili metriche includono:
Anche i dipendenti sono un'ottima fonte di feedback. Poiché utilizzano regolarmente agenti e hanno esperienze dirette, possono condividere successi e potenziali sfide, offrire benchmark e fornire esempi ad altri per aiutarli ad acquisire familiarità con l'utilizzo e la gestione degli agenti IA.
I responsabili sono abituati a monitorare i dipendenti umani e a fornire loro regolari valutazioni delle prestazioni. Allo stesso modo, devono monitorare gli agenti eseguendo costantemente valutazioni, tracciamento e analisi dei guasti per scoprire errori comuni e aiutare a eseguire il "debug" di agenti imprecisi o inefficienti.
La piattaforma per sviluppatori Cloudflare offre strumenti per creare e distribuire agenti basati sull'IA e garantirne il funzionamento ottimale. Particolarmente utili sono:
L'esecuzione di agenti IA su Cloudflare può aiutare a controllare i costi: Cloudflare addebita solo il tempo di elaborazione (quando l'agente è in esecuzione) e non il tempo di attesa (quando l'agente è in attesa).
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Gli agenti IA sono progettati per agire autonomamente, aiutando i team aziendali a completare più lavoro con meno risorse e in meno tempo. Possono assistere con attività amministrative, migliorare la collaborazione dei team e ottimizzare l'esperienza dei clienti.
Per gestire efficacemente gli agenti IA, i responsabili devono utilizzare dati di alta qualità e definire regole, obiettivi e limiti chiari tramite i prompt di sistema. Inizia con attività semplici, utilizza la limitazione della frequenza e sviluppa processi di autenticazione e autorizzazione strategiche.
Per integrare con successo gli agenti IA, è necessario condurre audit dei flussi di lavoro, iniziare con implementazioni su piccola scala e aumentarne gradualmente l'uso. Fornisci ai dipendenti formazione e risorse, stimola la comunicazione dei team e integra un flusso di lavoro "human-in-the-loop" in cui una persona valuta le decisioni dell'agente.
Misura il successo della gestione degli agenti IA monitorando diverse metriche: tasso di completamento, numero di passaggi necessari a un agente per completare un'attività e tempo risparmiato. Anche la precisione è una metrica chiave, che consiste nel verificare se l'agente ha seguito le istruzioni e se un essere umano ha dovuto apportare modifiche.
Un rischio significativo è l'eccessiva autonomia, ovvero quando un agente agisce in modo troppo indipendente. Può eliminare file, condividere informazioni sensibili o interrompere i processi operativi. Puoi mitigare questo rischio limitando le funzionalità, le autorizzazioni e l'autonomia dell'agente, nonché utilizzando la limitazione della frequenza e l'autenticazione.
La piattaforma per sviluppatori Cloudflare offre diversi strumenti per la creazione e la distribuzione di agenti IA, tra cui: Cloudflare Workers AI per la potenza di elaborazione distribuita a livello globale, container/sandbox Cloudflare per ambienti di esecuzione sicuri e SDK di agenti di Cloudflare per una distribuzione scalabile e sicura. Cloudflare fornisce anche server e portali MCP che consentono l'autenticazione sicura e un unico portale per la configurazione dei server.