L'evoluzione degli agenti software

Il passaggio da semplici sistemi automatizzati ad agenti software intelligenti, autonomi e orientati agli obiettivi riflette decenni di evoluzione nell'informatica, nell'intelligenza artificiale e nei sistemi distribuiti.

Questa evoluzione è stata seguita dall'avvento dell'apprendimento automatico, che ha spostato il paradigma dalle regole artigianali al riconoscimento di schemi statistici. Questi sistemi potevano imparare dai dati e consentire progressi nella percezione, nella classificazione e nel processo decisionale.

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) rappresentano una convergenza di scala, architettura e apprendimento senza supervisione. LLMs può ragionare, generare e adattare le attività con una formazione specifica minima o nulla. Grazie alla combinazione LLMs con un'infrastruttura scalabile nativa per il cloud e le architetture componibili, stiamo ora realizzando la visione completa dell'intelligenza artificiale agentica: agenti software intelligenti in grado di operare con autonomia, consapevolezza del contesto e adattabilità su scala aziendale.

Questa sezione esplora la storia degli agenti software dalla teoria di base alla pratica moderna, come illustrato nel diagramma seguente. Evidenzia la convergenza tra l'intelligenza artificiale distribuita (DAI) e l'IA generativa basata su trasformatori e identifica le tappe fondamentali che hanno plasmato l'emergere dell'intelligenza artificiale agentica.