Il costo nascosto degli agenti AI: la memoria come fattore chiave

Negli ultimi anni, lo sviluppo di sistemi agentici ha profondamente modificato l’economia dell’intelligenza artificiale. Oltre ai costi legati ai modelli e ai token, un aspetto cruciale da considerare è la memoria operativa generata e mantenuta dagli agenti. Questa memoria incide significativamente su costi, prestazioni e accuratezza, specialmente quando si scala il sistema.

A differenza delle prime applicazioni aziendali, che si basavano principalmente sul recupero di contesto per rispondere a richieste specifiche, gli agenti moderni sono in grado di recuperare informazioni in modo dinamico. Essi aggiornano continuamente il proprio stato, eseguono chiamate a strumenti esterni e trasferiscono contesto, rendendo le interazioni cicliche e persistenti. Ogni attività compiuta da un agente produce uno stato memorizzato, il che porta a una complessità crescente nei sistemi multi-agente.

In fase di proof-of-concept, i costi principali possono apparire legati all’accesso al modello, ai token e al recupero delle informazioni. Tuttavia, con l’aumentare della complessità dei compiti, la spesa tende a crescere. Esempi pratici dimostrano che ci sono differenze significative nei costi tra progetti testuali e agentici. Analisi tecniche hanno evidenziato come i sistemi multi-agente possano utilizzare un ordine di grandezza di token molto superiore rispetto a semplici chat, il che porta a un aumento dei costi operativi.

I fattori che contribuiscono a questo incremento includono loop dinamici, chiamate a strumenti, retry, trasferimenti di contesto e la necessità di mantenere una provenienza operativa per decisioni e condivisione tra agenti. Progettare il livello dati per flotte di agenti richiede una definizione chiara dei livelli di servizio della memoria. È fondamentale stabilire la velocità di accesso, chi può aggiornare le informazioni, 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 per i sistemi multi-agente:

• Capacità di scrittura concorrente: fondamentale per gestire l’aumento del numero di agenti.
• Memoria condivisa: evita copie ridondanti, riducendo costi e incoerenze.
• Separazione della memoria: è importante differenziare la memoria attiva, che deve essere accessibile frequentemente e vicino al compute, dalla memoria storica, che può essere spostata su storage meno costoso.

Le decisioni su come conservare le modifiche storiche, che possono includere versioni complete, delta o snapshot periodici, influenzano lo spazio di archiviazione, i tempi di ricostruzione e i costi complessivi. Queste scelte tecniche sono fondamentali per determinare il modello economico del deployment e dovrebbero essere validate sin dalle fasi iniziali. Testare il carico di scrittura, le regole di retention e i modelli di condivisione mentre il sistema è ancora in fase di sviluppo consente di identificare e correggere 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 coinvolti sia dal volume di memoria mantenuta per ciascun task.