AIMultiple: oltre 50 agenti AI open source da conoscere

Il panorama tecnologico è in fermento, con un'ondata crescente di entusiasmo attorno agli agenti di intelligenza artificiale. Tutti, dalle startup ai giganti del settore, stanno costruendo soluzioni basate su questi sistemi innovativi. In questo contesto dinamico, AIMultiple ha intrapreso un'approfondita fase di test. Attraverso l'analisi pratica di popolari agenti di codifica AI, costruttori di agenti AI e strumenti, valutando le loro capacità nel mondo reale tramite benchmark specifici, abbiamo assemblato una lista curata degli oltre 50 migliori agenti AI open source disponibili oggi.

È fondamentale comprendere che un agente AI è molto più di un semplice Large Language Model (LLM) con un prompt. Tecnicamente, si tratta di un sistema componibile che integra in modo sinergico pianificazione, memoria, uso di strumenti ed esecuzione iterativa. Questo crea un ciclo strutturato attorno a un LLM, consentendogli di prendere decisioni autonome, eseguire azioni complesse e adattarsi a nuove informazioni e contesti. Questa capacità di operare in modo più autonomo e dinamico è ciò che distingue gli agenti AI dalle semplici applicazioni basate su LLM.

Cosa definisce un agente AI?

Attualmente, non esiste una definizione universalmente concordata di cosa costituisca esattamente un "agente AI". Molte delle interpretazioni esistenti includono esplicitamente i concetti di flussi di lavoro e collocano l'autonomia a un'estremità di uno spettro. Noi di AIMultiple condividiamo queste prospettive e, pertanto, non forniamo una definizione stretta. Invece, preferiamo elencare i fattori che contribuiscono a considerare un sistema AI come "più agentico". Per una spiegazione più dettagliata di questi aspetti, in precedenza abbiamo elencato questi fattori e discusso come essi definiscono i sistemi AI agentici.

Le capacità attuali degli agenti AI open source

Gli agenti AI open source hanno fatto passi da gigante, ma la loro autonomia è ancora in evoluzione. La maggior parte di essi migliora l'autonomia degli LLM consentendo l'uso di strumenti, il processo decisionale e la risoluzione dei problemi. Tuttavia, un aspetto cruciale rimane la necessità di input strutturati e, spesso, di un "human in the loop" (un essere umano nel ciclo decisionale). Esempi come Devon e PR-Agent, pur essendo avanzati, seguono logiche predefinite o flussi di lavoro di apprendimento per rinforzo (RL), piuttosto che dimostrare un comportamento pienamente agentico. Altri agenti AI, invece, non dispongono ancora di capacità di apprendimento autonomo e generalizzazione (Autonomous Learning + Generalization), limitandone l'adattabilità a scenari completamente nuovi.

Quando la complessità agentica non è necessaria

Non tutte le applicazioni basate su LLM richiedono la complessità intrinseca di un sistema agentico. In molti casi d'uso, soluzioni più leggere, come la generazione aumentata da recupero (RAG - Retrieval-Augmented Generation), sono più che sufficienti e preferibili. I sistemi agentici, per loro natura, introducono un notevole sovraccarico architetturale. Questo include la gestione della memoria, l'orchestrazione degli strumenti, la gestione degli errori e i cicli di controllo, tutti elementi che aumentano la latenza e i costi operativi. Ad esempio, nei nostri benchmark, abbiamo osservato che i tassi di successo degli agenti AI tendevano a diminuire dopo circa 35 minuti di interazione umana. Per mitigare questi rischi e garantire un'implementazione efficace, è essenziale testare i sistemi agentici in ambienti controllati e implementare robuste "guardrail" (barriere di sicurezza) prima di qualsiasi dispiegamento su larga scala.

Quando gli agenti sono più utili

Gli agenti si dimostrano più preziosi quando i passaggi di un'operazione non possono essere facilmente previsti o codificati in modo rigido. Sono particolarmente adatti per situazioni in cui:

• Le istruzioni sono ambigue o richiedono un'interpretazione contestuale.
• Sono necessarie capacità di auto-correzione per raggiungere un obiettivo.
• Le preferenze o gli stati cambiano dinamicamente.
• La gestione degli errori è prioritaria per mantenere l'affidabilità.
• Le esecuzioni sono di breve durata o richiedono la risoluzione di un problema specifico.
• Gli utenti preferiscono specificare obiettivi piuttosto che passaggi dettagliati.
• Sono coinvolte molteplici fonti di informazione non strutturate.

Quando i flussi di lavoro o le chiamate LLM stateless sono preferibili

D'altro canto, i flussi di lavoro o le chiamate LLM stateless (senza stato) sono preferibili quando:

• I passaggi di un'azione sono chiari e prevedibili.
• Le chiamate sono stateless e non richiedono una memoria persistente a lungo termine.
• Le latenze sono critiche e i costi devono essere mantenuti al minimo.
• L'input è pulito e le possibilità di errore sono ridotte.
• L'input è strutturato e la logica è ben definita.
• Non sono necessarie capacità di auto-correzione o un adattamento dinamico.

I nostri benchmark sull'infrastruttura

Per fornire ulteriori approfondimenti sulle prestazioni e l'efficienza, presentiamo qui i nostri ultimi benchmark sull'infrastruttura comunemente utilizzata dai sistemi agentici. Questi dati offrono una visione pratica di come diverse configurazioni di hardware e software influenzano il funzionamento e le capacità degli agenti AI.

Distinguere tra veri agenti AI e flussi di lavoro

È importante fare una distinzione chiara: alcuni strumenti descritti come "agenti AI" non sono in realtà così "agentici" come potrebbero sembrare. Questi sistemi (come ad esempio Devon e PR-Agent, già menzionati) sono in gran parte flussi di lavoro AI basati sull'apprendimento per rinforzo (RL), dove gli LLM sono organizzati attraverso percorsi di codice predefiniti piuttosto che dimostrare un'autonomia decisionale e adattiva completa.

Tipologie di agenti AI open source

Ecco una panoramica delle diverse categorie di agenti AI open source, ciascuna con le proprie caratteristiche e applicazioni specifiche:

Framework di agenti

Librerie modulari e SDK per gli sviluppatori, che permettono di costruire agenti con un controllo granulare su logica, memoria, strumenti e orchestrazione.

Framework di agenti generici

Framework focalizzati sulla costruzione di agenti, che offrono strumenti flessibili e personalizzabili per l'orchestrazione di flussi di lavoro, configurazioni multi-agente e casi d'uso generici.

Framework di agenti specializzati

Framework con un focus specifico su particolari tipi di comportamenti degli agenti o integrazioni di agenti.

✳️ Alcuni agenti, come SmolAgents e Agnof, rientrano sia nella categoria dei framework di agenti che in quella dell'automazione dei flussi di lavoro, evidenziando la loro versatilità.

Agenti completi

Agenti pre-costruiti e autonomi che possono essere eseguiti immediatamente (come un'applicazione). Tipicamente supportano l'esecuzione autonoma di compiti a partire da obiettivi espressi in linguaggio naturale.

Automazione dei flussi di lavoro

Strumenti che automatizzano i flussi di lavoro e integrano più piattaforme o servizi, spesso con la capacità di integrare agenti AI.

Piattaforme di integrazione

Piattaforme che connettono API, attivano eventi e automatizzano compiti, rendendo facile costruire e integrare flussi di lavoro attraverso diversi sistemi.

Orchestrazione multi-agente

Framework progettati per coordinare agenti che interagiscono attraverso flussi di lavoro strutturati e integrare sistemi multi-agente.

Agenti web

Agenti che navigano autonomamente nei siti web ed eseguono compiti multi-step, come la compilazione di moduli, l'estrazione di dati e l'automazione della navigazione web. Per maggiori informazioni sull'automazione e navigazione web open source, ecco uno sguardo strutturato ad alcuni dei principali strumenti e agenti.

Agenti di codifica

Agenti AI progettati per assistere nei compiti di codifica, fornendo supporto in tempo reale agli sviluppatori attraverso suggerimenti di codice, debugging e automazione delle attività.

Agenti per la cybersecurity

Agenti AI progettati per migliorare le operazioni di cybersecurity, inclusi compiti come il penetration testing, la scoperta di vulnerabilità, il red teaming e il rilevamento autonomo delle minacce.

Agenti AI creativi

Agenti AI che assistono nella generazione, modifica e miglioramento di contenuti visivi e multimediali, tra cui arte, immagini e video.

Agenti AI per la finanza

Agenti AI che forniscono un miglioramento automatizzato dell'apprendimento per rinforzo o un'analisi dei dati finanziari in tempo reale.

Agenti AI medici

Agenti AI che assistono nella diagnostica medica, nel monitoraggio delle malattie e nelle analisi sanitarie, analizzando i dati dei pazienti e i referti medici.

Agenti AI per la ricerca

Agenti AI che assistono nella raccolta dati, nelle revisioni della letteratura e nella verifica delle ipotesi, ottimizzando il processo di ricerca.

Agenti per dati e analisi

Agenti AI che elaborano, analizzano e interpretano i dati per fornire insight azionabili e supportare il processo decisionale.

Agenti per la produttività

Agenti AI che aiutano nella gestione delle attività, nella pianificazione e nell'organizzazione personale, migliorando la produttività e la gestione del tempo.

Modelli open core e controllo dei fornitori

Nonostante la natura "open source" di molti di questi strumenti, è importante notare che numerosi framework AI sono controllati da un singolo fornitore o da repository pubblici, ma strettamente governati. Questi progetti spesso si muovono verso modelli "open core": il codice di base rimane gratuito, ma funzionalità avanzate come l'orchestrazione multi-agente, l'osservabilità o il controllo granulare possono essere bloccate dietro licenze commerciali. In alcuni ecosistemi "aperti", l'uso in produzione spesso richiede l'acquisto di un backend proprietario e bloccato, il che può limitare la vera libertà d'uso e personalizzazione a lungo termine.

Applicazioni degli agenti AI

Dalla nostra esperienza, ecco alcune applicazioni degli agenti AI, che spaziano in diversi settori e domini per automatizzare, assistere e migliorare una moltitudine di processi e decisioni.