Immagina un futuro prossimo in cui gli agenti di IA collaborano in modo fluido con te e i tuoi colleghi. Alcuni rappresentano i clienti, altri i membri del team, e tutti comunicano nella lingua specifica della tua azienda, o persino in più lingue. Questi agenti aggiornano continuamente una knowledge base condivisa, integrando sia le informazioni consolidate che le nuove intuizioni in tempo reale.
Man mano che passiamo da casi d'uso con un singolo agente a sistemi multiagente, e infine verso un futuro in cui ogni azienda avrà il proprio omniagente, vedremo gli agenti di IA operare in contesti diversi con un'autonomia sempre maggiore. Inizieremo le nostre giornate con domande come: “Quali nuove problematiche hanno sollevato i clienti questa settimana?” o “Quali sono le maggiori preoccupazioni dei miei dipendenti?”. Un insieme di agenti riassumerà le risposte da migliaia di interazioni con i clienti, conversazioni e approfondimenti dei colleghi. Questa è la promessa dell'era basata sugli agenti.
La domanda è: come arriviamo a questo obiettivo? La risposta risiede nel tipo di informazioni di cui gli agenti hanno più bisogno per svolgere efficacemente le loro attività: il contesto.
Perché il contesto è essenziale nell'IA
Il contesto è fondamentale affinché l’IA basata sugli agenti possa offrire un valore reale alle aziende. Le architetture basate sugli agenti sfruttano il potere di inferenza degli LLM per automatizzare le attività anche in presenza di ambiguità. Più contesto hanno per interpretare tale ambiguità, migliori saranno le loro prestazioni.
Gli agenti introducono un nuovo modo di usare i computer per automatizzare, senza la necessità di definire in modo esaustivo regole per ogni scenario. I sistemi basati sugli agenti possono sfruttare le capacità di riconoscimento dei modelli degli LLM per dedurre i particolari di una situazione specifica e diventano più efficaci man mano che ricevono un contesto più ricco, riducendo così l'incertezza e le supposizioni.
La promessa della collaborazione tra esseri umani e IA viene meno quando gli agenti devono chiedere costantemente dettagli prima di agire.
Considera come opera oggi la maggior parte degli agenti di IA rispetto a dove ci stiamo dirigendo. Molti agenti di IA attuali hanno difficoltà al di fuori dei loro parametri definiti e possono facilmente interpretare male le richieste se perdono il filo della conversazione. Se aspettano che sia l'utente a dire cosa interpretare, lo costringono a diventare esperto nella formulazione di prompt.
Un esempio di prompt vago che richiede ulteriori richieste per compensare la mancanza di contesto.
Senza accesso a un contesto sufficientemente ricco, gli sviluppatori di agenti si trovano intrappolati in un dilemma che vanifica lo scopo stesso degli agenti. Possono progettare casi d'uso ristretti con indizi contestuali prevedibili e prestazioni affidabili ma con una flessibilità limitata, oppure adottare un approccio più ampio e progettare agenti che operino senza contesto. Tuttavia, così facendo, il carico ricade sugli utenti, che devono fornire i dettagli mancanti all'ultimo momento. La promessa della collaborazione tra esseri umani e IA viene meno quando gli agenti devono costantemente chiedere dettagli prima di agire. Entrambe le strategie possono apportare miglioramenti incrementali, ma rischiano di ostacolare l'adozione degli agenti su larga scala.
Quando un agente manca di contesto, gli utenti sono costretti a dedicare più tempo a chiarire il prompt che a completare l’attività vera e propria. La soluzione è implementare gli agenti in un ambiente in cui possano osservare le conversazioni in corso relative al lavoro svolto e sfruttare le loro capacità di interpretazione per adattare istruzioni e strumenti al contesto reale.
Le conversazioni offrono la fonte di contesto più ricca e dinamica, che gli LLM degli agenti possono facilmente decifrare. Contengono intenzioni in tempo reale, sfumature su ciò che è utile o meno e indizi sulle esigenze in evoluzione, fornendo agli agenti di IA gli elementi essenziali per gestire i compromessi. I substrati conversazionali consentono agli agenti di IA di adattarsi, diventare proattivi e agire con una precisione che altrimenti sarebbe impossibile ottenere.
Un esempio di un agente Slack che utilizza il contesto conversazionale per interpretare lo stesso prompt vago dell'utente e rispondere in modo efficace.
Con il contesto, gli agenti possono acquisire l'autonomia che li rende così potenti. Hanno bisogno di un ambiente in cui possano osservare abbastanza contesto per distinguere cosa è rilevante e cosa no, quando agire, quando chiedere aiuto e persino quando la loro presenza non è necessaria. Se possono cogliere l’evoluzione della situazione, i vincoli e le informazioni più recenti, l’adozione su larga scala degli agenti diventa possibile.
Gli agenti hanno bisogno di un ambiente che permetta loro di osservare abbastanza contesto per distinguere cosa conta e cosa no, quando procedere, quando cercare supporto e persino quando il loro intervento non è necessario.
Come Slack abilita l'IA contestuale
Slack ti offre tutto ciò di cui hai bisogno per bilanciare controllo e autonomia. Utilizzando Slack come substrato per gli agenti, i dati non strutturati della tua azienda, ovvero contenuti generati dagli utenti, testo in linguaggio naturale, audio e video, potenziano il ragionamento e il processo decisionale degli agenti, migliorandone la pertinenza. Questo aiuta gli agenti a capire cosa possono fare per supportarti, quando devono intervenire e quando invece devono restare in attesa.
Slack ti consente anche di mantenere il controllo sui dati a cui i tuoi agenti possono accedere. Non addestriamo mai gli LLM sui dati dei clienti; piuttosto, offriamo l’ambiente ideale per eseguire il Retrieval-Augmented Generation (RAG) contestuale sui tuoi dati per fornire agli agenti le informazioni di cui hanno bisogno, quando ne hanno bisogno. Questo permette agli agenti di dedurre in tempo reale quali dati recuperare dai tuoi database in base al contesto della loro attività.
Grazie all’API di cronologia delle conversazioni e all’API di accesso ai dati di Slack, puoi creare agenti adattivi in grado di modificare il loro comportamento in tempo reale in base all’evolversi della conversazione. Ogni nuovo messaggio su Slack aggiorna il contesto. Invece di risposte rigidamente predefinite, Slack permette agli agenti di diventare dinamici, utilizzando indizi provenienti da conversazioni in corso e passate per essere più flessibili nelle loro istruzioni ed efficaci nei loro obiettivi. Il valore di un contesto chiaro e in tempo reale risiede nella capacità di aiutare l’IA a comprendere gli esseri umani. L’architettura di Slack supporta questa adattabilità, permettendo ai creatori di agenti di sfruttare il contesto più aggiornato e persino di contestualizzare ulteriormente ciò che gli agenti ascoltano dalle interazioni passate o dalle conversazioni in altri canali di Slack.
Con la diffusione dei sistemi multi-agente, le piattaforme conversazionali diventeranno il fulcro dell’adozione e della trasformazione degli agenti. Slack funge da hub conversazionale aziendale necessario per favorire una comunicazione armoniosa tra agenti e umani, assicurando risposte allineate e produttive. Gli agenti possono lavorare in modo autonomo, collaborando per potenziare le capacità reciproche in tempo reale e migliorare se stessi o il modello sottostante. Diventano collaboratori informati e, grazie ai servizi di contesto di Slack, i creatori di agenti possono concentrarsi sull’automazione invece che sulle fasi finali o sulla necessità di limitare e predefinire gli agenti. E presto gli agenti di Slack saranno in grado di gestire e orchestrare altri agenti facilmente, attraverso tutte le app connesse a Slack, grazie a un substrato standardizzato che consente a ogni agente di connettersi nuovamente alle conversazioni con e tra gli esseri umani per rimanere sempre nel contesto giusto.
Slack è dove gli agenti possono realmente potenziare gli esseri umani
Quando valuti il miglior ambiente per i tuoi sviluppatori per creare e implementare agenti, è fondamentale ricordare che il contesto non è un optional, ma l’elemento che fa la differenza. Slack offre un ecosistema in cui gli agenti possono evolversi da semplici esecutori di attività a partner adattivi e collaborativi. Su Slack, le interazioni tra agenti ed esseri umani si uniscono per costruire un patrimonio di conoscenze aziendali in continua espansione, costantemente aggiornato con ogni messaggio. È il potente contesto utente di Slack a rendere tutto questo possibile, consentendo a ogni agente di comprendere sempre meglio gli esseri umani che supporta.
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