Agenti AI, un nuovo approccio per risolvere i problemi di sicurezza e affidabilità
Nuovi approcci come AgentSpec promettono di guidare gli agenti LLM verso un utilizzo aziendale più sicuro e controllato
L'avanzamento degli agenti di intelligenza artificiale promette di rivoluzionare l'automazione dei flussi di lavoro aziendali, ma emergono preoccupazioni significative riguardo alla loro sicurezza e affidabilità. Questi agenti, pur capaci di eseguire compiti complessi, possono deviare dalle istruzioni, dimostrando una notevole mancanza di flessibilità e controllo. Le organizzazioni hanno espresso allarmi, temendo che, una volta distribuiti, gli agenti possano dimenticare o ignorare le direttive, portando a conseguenze indesiderate.
Persino OpenAI ha riconosciuto la complessità di garantire l'affidabilità degli agenti, sottolineando la necessità di una collaborazione con sviluppatori esterni. Per affrontare questa sfida, hanno aperto il loro Agents SDK. Tuttavia, una ricerca condotta dalla Singapore Management University (SMU) ha proposto un approccio innovativo, denominato AgentSpec, per risolvere il problema dell'affidabilità degli agenti.
DELIMITARE L'USO DEGLI LLM
AgentSpec si presenta come un framework specifico per il dominio, che consente agli utenti di definire regole strutturate, incorporando trigger, predicati e meccanismi di applicazione. I ricercatori sostengono che AgentSpec permette agli agenti di operare esclusivamente entro i parametri desiderati dagli utenti, garantendo così una maggiore sicurezza e controllo. È importante notare che AgentSpec non è un nuovo modello linguistico di grandi dimensioni, ma piuttosto un metodo per guidare gli agenti AI basati su LLM.
