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 operativa sui costi?
- La memoria operativa incide su costi, prestazioni e accuratezza quando i sistemi si scalano.
- Quali sono i principi per progettare la memoria operativa?
- I principi includono capacità di scrittura concorrente, memoria condivisa e separazione tra memoria attiva e storica.
Lo sviluppo di sistemi agentici sta trasformando l’economia dell’intelligenza artificiale. Oltre ai costi legati 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. A differenza delle prime applicazioni aziendali, che si basavano sul recupero di contesto per rispondere a richieste specifiche, gli agenti sono in grado di recuperare 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 attività compiuta genera uno stato memorizzato.
Nei progetti di prova limitati, i costi principali possono sembrare 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. 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 numero di token di grandezza molto superiore rispetto a semplici chat.
I fattori che guidano l’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 di definire i livelli di servizio della memoria: velocità di accesso, chi può aggiornare, 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 supportare la crescita del numero 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, i tempi di ricostruzione e i costi. Queste scelte tecniche determinano il modello economico del deployment e dovrebbero essere validate già nelle fasi iniziali. Testare write-load, regole di retention e modelli di condivisione mentre il sistema è ancora piccolo permette di rendere visibili e correggibili i costi nascosti prima che un proof-of-concept si trasformi in una flotta operativa.
Anche con una 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 questi sistemi dipenderà sia dal numero di agenti sia dal volume di memoria mantenuta per ogni task.
