Ambienti aziendali e creazione di contenuti sfruttano gli agenti AI con l’integrazione del Semantic Kernel per efficienza e precisione.
Una crescente domanda da parte delle aziende è quella di implementare soluzioni di intelligenza artificiale (IA), in particolare nella creazione di contenuti e nella gestione di flussi di lavoro. AutoGen e Semantic Kernel, in combinazione con servizi come Azure OpenAI Service, aprono nuove frontiere nella costruzione di agenti AI ad alte prestazioni e personalizzabili, offrendo uno spettro operativo quasi illimitato rispetto all’uso di singoli strumenti.
Con la creazione di blog tecnici, le abilità di un singolo agente AI possono essere utilizzate con l’obiettivo di ricercare contenuti pertinenti, redigere titoli accattivanti, espandere l’argomento trattato e scrivere i contenuti in markdown, per poi procedere al salvataggio dell’articolo. L’impiego del solo Semantic Kernel permette alle aziende di creare e gestire plugin basati su specifiche logiche aziendali, integrando le soluzioni AI in maniera efficace ed efficiente.
L’editoria tecnica richiede un livello di precisione che non può prescindere da una accurata raccolta dati. In questo contesto, gli agenti AI attuano una funzione vitale, come dimostra il workflow di raccolta e sintesi di informazioni. Il Semantic Kernel risulta fondamentale per salvare i dati come vettori, utilizzando piattaforme come Qdrant, e successivamente inglobarli all’interno degli agenti AI per la stesura di articoli tecnici. Una procedura che evidenzia la necessità di combinare abilità umane con potenza di calcolo IA.
Il passaggio da un singolo agente AI a una soluzione collaborativa multi-agente per la redazione di blog tecnici porta con sé una complessità incrementale, dove diversi ruoli all’interno degli agenti AI possono essere definiti per soddisfare specifiche necessità di contenuto e traduzione, assicurando la scalabilità di tale sistema.
Ad esempio, il ruolo di ‘Admin’ in UserProxy, ‘Collector KB Assistant’ per la raccolta e il salvataggio delle informazioni, ‘Blog Editor Assistant’ per la stesura e ‘Translation Assistant’ per la traduzione, mostrano come la definizione chiara dei compiti sia essenziale nella realizzazione di un servizio editoriale complesso.
La definizione di questi ruoli va supportata da un’accurata pianificazione di interazione tra gli agenti, dove AutoGen emerge come uno strumento capace di orchestrare efficacemente il workflow di lavoro tra i diversi attori IA.
Il Semantic Kernel, invece, si pone come un elemento di congiunzione, un mediatore capace di supportare e facilitare la risoluzione di compiti specifici grazie alla sua flessibilità e adattabilità, arricchendo le capacità degli agenti AI impiegati.