Agenti AI Oracle: i 15 principali casi d'uso e 5 vantaggi chiave

L'intelligenza artificiale (IA) non è più una tecnologia di nicchia, ma una componente fondamentale della strategia aziendale moderna, con un impressionante 72% delle aziende che già implementano soluzioni di IA. In questo panorama in rapida evoluzione, Oracle si distingue per la sua innovativa suite di agenti AI, progettati per trasformare il modo in cui le imprese interagiscono con i dati e automatizzano i processi. Questi agenti sfruttano la potenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e della generazione aumentata da recupero (RAG), combinando capacità avanzate di comprensione e generazione linguistica con la precisione del recupero di informazioni contestualizzate. Nello specifico, gli OCI generative AI agents rappresentano un servizio completamente gestito che integra gli LLM con un sistema di recupero intelligente, ideato per fornire risposte pertinenti attraverso la ricerca in una base di conoscenza specificata.

L'ampiezza dell'offerta Oracle: agenti e applicazioni

L'impegno di Oracle nel campo dell'IA è evidente dall'ampiezza della sua offerta. Attualmente, la società mette a disposizione oltre 600 agenti AI all'interno della sua Fusion Cloud Applications Suite, a cui si aggiungono più di 100 agenti certificati da partner, disponibili nel Fusion AI Agent Marketplace. Questo ecosistema in crescita è stato ulteriormente potenziato con il lancio di 22 nuove Fusion Agentic Applications, costruite da team di agenti AI integrati nelle Oracle Fusion Cloud Applications, mirate a settori critici come le risorse umane (HR), la finanza, la supply chain e l'esperienza del cliente. Questa espansione dimostra la volontà di Oracle di infondere l'intelligenza artificiale in ogni aspetto delle operazioni aziendali, fornendo strumenti su misura per specifiche esigenze dipartimentali e migliorando l'efficienza complessiva.

Capacità degli agenti AI: oltre la semplice risposta

Questi agenti AI sono stati progettati non solo per rispondere a singole domande, ma per gestire processi complessi a più passaggi, adattarsi a nuove situazioni e rispondere a prompt in linguaggio naturale. Ciò offre una flessibilità e una precisione significativamente maggiori rispetto ai precedenti sistemi basati su regole rigide, che spesso faticavano a gestire le complessità del mondo reale. Gli OCI generative AI Agents consentono inoltre diversi metodi per l'onboarding dei dati, permettendo agli utenti e ai loro clienti di interagire con le informazioni attraverso un'interfaccia di chat intuitiva o tramite API. Fondamentalmente, gli agenti AI di Oracle operano non solo come sistemi di recupero e risposta, ma come veri e propri orchestratori, capaci di pianificare, coordinare ed eseguire flussi di lavoro complessi attraverso strumenti aziendali e fonti di dati eterogenee.

L'orchestrazione agentica: un salto di qualità

L'orchestrazione agentica distingue questi sistemi dalle IA guidate da chat a funzione singola, permettendo ai modelli di:

• Scomporre compiti complessi in sotto-compiti più piccoli e gestibili.
• Iterare e imparare dagli errori, migliorando continuamente le loro prestazioni.
• Allocare dinamicamente le risorse e adattarsi ai cambiamenti in tempo reale.
• Gestire situazioni inaspettate, mostrando una resilienza e una capacità di problem-solving superiori.
• Fungere da ponte tra diversi strumenti e sistemi aziendali, integrando flussi di lavoro disconnessi.

Questo strato di orchestrazione consente agli agenti AI di Oracle di andare oltre la semplice risposta a domande, spingendosi fino all'esecuzione di processi aziendali critici. Man mano che gli agenti espandono le loro funzionalità oltre i sistemi interni, ambienti di esecuzione web e standard di interoperabilità diventano cruciali. Questi elementi permettono agli agenti di interagire con servizi esterni, utilizzare protocolli standardizzati per la comunicazione e garantire lo scambio sicuro di dati, ampliando enormemente il loro raggio d'azione e la loro utilità.

Metodi di provisioning dei dati per gli OCI Generative AI Agents

Per garantire che gli OCI Generative AI Agents possano fornire risposte accurate e pertinenti, è fondamentale dotarli di una base di conoscenza robusta. Oracle offre due diverse modalità per fornire i dati che gli agenti utilizzeranno. Una base di conoscenza è essenzialmente la raccolta di informazioni o documenti che l'agente AI consulta per generare le risposte. Comprendere queste opzioni è cruciale per le aziende che desiderano implementare gli agenti AI di Oracle in modo efficace, poiché la scelta dipende dalle infrastrutture esistenti e dalle esigenze di gestione dei dati.

Opzione 1: OCI Object Storage

La prima opzione permette di archiviare i dati direttamente in Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage. Questo approccio offre numerosi vantaggi per le organizzazioni che cercano una soluzione integrata e scalabile:

• Scalabilità: La capacità di archiviare grandi volumi di dati e ridimensionare senza interruzioni in base alle esigenze.
• Sicurezza: Funzionalità di sicurezza robuste per proteggere i dati sensibili.
• Integrazione dei dati: Facilità di integrazione con altri servizi OCI per un ecosistema di dati unificato.
• Efficacia dei costi: Soluzioni di archiviazione economicamente vantaggiose con modelli di prezzo flessibili.

Questa modalità è ideale per le aziende che intendono sfruttare appieno l'infrastruttura cloud di Oracle per la gestione dei loro asset informativi, garantendo al contempo prestazioni elevate e affidabilità.

Opzione 2: sistemi esistenti

La seconda opzione consente di utilizzare i sistemi esistenti dell'azienda per ospitare e gestire i dati a cui l'agente AI accederà. Oracle fornisce integrazioni con strumenti specifici per questo scopo, offrendo una grande flessibilità. Questo è particolarmente vantaggioso per le aziende che hanno già infrastrutture consolidate per l'archiviazione e la gestione dei dati e preferiscono non migrare le loro informazioni su OCI Object Storage. Gli agenti possono essere integrati con sistemi come:

• Oracle Database 23c
• Oracle Autonomous Database
• MySQL HeatWave
• OCI Search con OpenSearch
• Microsoft Azure OpenAI (servizio OpenAI basato su Azure)
• Connettori generici RAG per altri database
• Connettori RAG personalizzati per API web e altro ancora

Questa flessibilità consente alle aziende di mantenere il controllo sui propri dati e di sfruttare gli investimenti preesistenti in infrastrutture, integrando l'agente AI nei loro sistemi senza la necessità di complessi processi di migrazione.

Agenti RAG e l'AI Agent Studio

Gli agenti di generazione aumentata da recupero (RAG), come l'agentic RAG, combinano le capacità di recupero e generazione del linguaggio per produrre risposte accurate e contestualmente consapevoli. L'agente recupera documenti o dati rilevanti e genera risposte coerenti basate su queste informazioni, garantendo che le risposte siano non solo fluide ma anche fondate su fatti. Oracle ha inoltre introdotto l'AI Agent Studio, un ambiente centralizzato progettato per semplificare l'implementazione e il monitoraggio degli agenti AI. Questo studio rappresenta un passo significativo verso la democratizzazione dell'IA all'interno dell'impresa, basandosi su due pilastri chiave:

• Semplificare l'implementazione degli agenti: Fornire strumenti intuitivi per la configurazione e il lancio degli agenti.
• Migliorare l'osservabilità: Offrire funzionalità avanzate per il monitoraggio delle prestazioni e il debug degli agenti.

Attraverso lo Studio, Oracle mira a rendere l'IA agentica accessibile a un pubblico più ampio di sviluppatori e utenti aziendali, riducendo le barriere tecniche e accelerando l'adozione.

Agenti Workflow e il rilascio dell'OCI Generative AI RAG Agent

Mentre molti agenti si concentrano sul recupero di informazioni, l'AI Agent Studio permette anche la creazione di Workflow Agents. Questi sono distinti dagli agenti RAG standard perché:

• Eseguono azioni sequenziali o parallele, seguendo logiche di processo predefinite.
• Si integrano con sistemi esterni, abilitando l'automazione attraverso diverse applicazioni.
• Eseguono operazioni che vanno oltre la semplice risposta, come aggiornare record o avviare processi.
• Supportano il processo decisionale fornendo analisi e suggerimenti basati su flussi di dati in tempo reale.

L'OCI Generative AI RAG Agent è stato ufficialmente rilasciato il 25 settembre 2024, dopo che una versione beta era stata precedentemente annunciata. Questa nuova versione ha introdotto numerosi miglioramenti rispetto agli OCI Generative AI Agents esistenti, consolidando ulteriormente la capacità di Oracle di fornire soluzioni IA all'avanguardia per le esigenze aziendali più complesse.

L'IA generativa integrata nelle soluzioni Oracle

L'impegno di Oracle nell'integrazione dell'IA generativa si estende attraverso un'ampia gamma di prodotti e servizi, dimostrando una visione olistica per l'innovazione aziendale. Le offerte chiave includono:

• IA generativa integrata nelle applicazioni aziendali: Integra l'IA generativa nelle Oracle Cloud Applications per fornire insight più profondi e automatizzare i processi.
• OCI generative AI: Offre modelli Cohere e Meta in un ambiente gestito, con possibilità di fine-tuning e integrazione basata su API.
• OCI generative AI agents: Combina modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con la generazione aumentata da recupero (RAG) per risposte accurate e specifiche per l'impresa.
• Oracle code assist: Fornisce un assistente di codifica AI per Java, SuiteScript, PL/SQL e lo sviluppo OCI.
• OCI data science: Supporta la creazione, l'addestramento e la gestione di LLM personalizzati con strumenti come Hugging Face Transformers e PyTorch.
• OCI AI infrastructure: Offre risorse di calcolo ad alte prestazioni con istanze basate su GPU NVIDIA per carichi di lavoro LLM.
• AI vector search in Oracle database 23c AI: Migliora la ricerca con vettori AI per risultati precisi.
• HeatWave GenAI: Offre LLM e archiviazione vettoriale all'interno del database senza richiedere competenze o costi aggiuntivi.
• Autonomous database select AI: Utilizza gli LLM per elaborare query in linguaggio naturale e generare SQL Oracle.

Con queste soluzioni integrate, Oracle si posiziona come un partner strategico per le aziende che desiderano sfruttare appieno il potenziale trasformativo dell'intelligenza artificiale, guidando l'innovazione e l'efficienza in ogni aspetto delle loro operazioni.