Oracle IA Agents: i 15 principali casi d'uso e 5 vantaggi

72% delle aziende che implementano soluzioni di IA.¹ Oracle sfrutta agenti IA che combinano modelli linguistici di grandi dimensioni, elaborazione del linguaggio naturale e generazione aumentata da recupero (RAG).

Esplora gli agenti IA di Oracle, i loro casi d'uso e i vantaggi:

Cosa sono gli agenti IA di Oracle?

OCI Generative IA Agents è un servizio completamente gestito che integra modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) con un sistema di recupero intelligente. È progettato per fornire risposte pertinenti cercando in una base di conoscenza specificata.

Oracle offre ora più di 600 agenti IA all'interno della sua Fusion Cloud Applications Suite, insieme a oltre 100 agenti partner certificati nel Fusion IA Agent Marketplace. L'azienda ha lanciato 22 nuove Fusion Agentic Applications create da team di agenti IA integrati in Oracle Fusion Cloud Applications per HR, finanza, catena di fornitura ed esperienza del cliente.²

Questi agenti IA sono progettati per gestire processi multi-step, adattarsi a nuove situazioni e rispondere a prompt in linguaggio naturale, offrendo maggiore flessibilità e precisione rispetto ai precedenti sistemi basati su regole. OCI Generative IA Agents offre molteplici metodi per l'onboarding dei dati, consentendo agli utenti e ai loro clienti di interagire con i dati tramite un'interfaccia di chat o un'API.

Caratteristiche principali

• Supporta vari metodi di onboarding dei dati e canali di interazione (interfaccia chat o API).
• Genera risposte contestualmente pertinenti recuperando informazioni da una base di conoscenza.
• Fornisce l'attribuzione delle fonti per tutte le risposte.
• Offre capacità di ricerca ibrida, combinando approcci lessicali e semantici.
• Include la moderazione dei contenuti sia per l'input sia per l'output.
• Supporta conversazioni multi-turno, consentendo agli utenti di porre domande di follow-up che tengono conto del contesto precedente.
• È in grado di interpretare i dati provenienti da grafici a due assi e tabelle di riferimento nei PDF senza richiedere descrizioni esplicite degli elementi visivi.
• Estrae e mostra i collegamenti ipertestuali presenti nei documenti PDF nelle risposte della chat.

Come funzionano gli agenti IA di Oracle?

1. Input: query dell'utente
   • Un utente invia una query in linguaggio naturale all'agente OCI Generative IA.
   • Il servizio codifica la query e la invia all'archivio dati aziendale (la base di conoscenza) per l'elaborazione.
2. Elaborazione: comprensione della query e formulazione del piano
   • L'agente IA, basato su un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), interpreta la query.
   • Formula ed esegue un piano per generare una risposta. Questo comporta i seguenti passaggi:
     1. Ricerca nella base di conoscenza di articoli o documenti pertinenti.
     2. Riordina i documenti recuperati in base alla rilevanza semantica.
     3. Combina i documenti più rilevanti e la query dell'utente per generare una risposta coerente e contestualmente accurata.
3. Output: consegna della risposta
   • L'agente invia la risposta formulata all'utente.
   • La risposta include riferimenti ai documenti o alle fonti utilizzati per generare la risposta.

Orchestrazione agentica

Gli agenti IA di Oracle operano i sistemi di recupero e risposta come orchestratori in grado di pianificare, coordinare ed eseguire flussi di lavoro complessi tra strumenti e fonti di dati aziendali.

A differenza dell'IA basata su chat a funzione singola, l'orchestrazione agentica consente ai modelli di:

• Scomporre obiettivi multi-step in piani di esecuzione strutturati
• Selezionare e richiamare gli strumenti, le API e i sistemi aziendali giusti al momento giusto
• Mantenere lo stato, convalidare gli output e auto-correggersi attraverso un ragionamento iterativo
• Concatenare azioni tra i livelli di recupero, analisi ed esecuzione delle attività
• Operare tramite più sotto-agenti specializzati quando necessario (ad es. HR, finanza, supporto)

Questo livello di orchestrazione consente agli agenti IA di Oracle di andare oltre le risposte alle domande e passare all'esecuzione dei processi.

Per un contesto più approfondito sull'orchestrazione, esplora:

• LLM orchestrazione
• Orchestrazione multi-agente
• ERP IA agentico
• Orchestrazione IT.

Poiché gli agenti si espandono oltre i sistemi interni, gli ambienti di esecuzione web e gli standard di interoperabilità stanno diventando critici:

• Esplora i benchmark dei browser MCP per identificare le infrastrutture server MCP che supportano agenti abilitati per il web.
• Confronta i browser remoti per osservare come gli agenti interagiscono con il web aperto.

Tipi di dati della base di conoscenza

Esistono due modi diversi per fornire dati che gli agenti OCI Generative IA possono utilizzare come base di conoscenza. Una base di conoscenza è essenzialmente la raccolta di informazioni o documenti che l'agente IA cerca per generare risposte. Ecco una panoramica di cosa significa ciascun tipo:

1. Opzione gestita dal servizio

Questa opzione consente di archiviare i dati in Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage. Con questo approccio è possibile:

• Caricare fino a 1.000 file, sia documenti di testo che PDF, ciascuno di dimensioni massime di 100 MB.
• Richiedere un aumento del limite tramite l'assistenza di Oracle per archiviare più file o file più grandi.

2. Opzioni Bring Your Own (BYO)

Questa opzione consente di utilizzare i sistemi esistenti per ospitare e gestire i dati a cui l'agente IA accederà. Oracle fornisce l'integrazione con strumenti specifici a questo scopo. È disponibile su sistemi come:

• Oracle Database 23c (ricerca vettoriale IA): Questo è un database che supporta funzionalità di ricerca avanzate, tra cui la ricerca vettoriale, che aiuta l'agente IA a recuperare i dati pertinenti in modo più efficace.
• OCI Search con OpenSearch: Questa opzione utilizza OpenSearch, una tecnologia di motore di ricerca, per indicizzare e gestire i dati. Consente all'agente di eseguire ricerche efficienti sui dati acquisiti e indicizzati.

Questa opzione offre flessibilità e controllo se si dispone di un'infrastruttura per l'archiviazione e la gestione dei dati. È possibile integrare l'agente IA nei sistemi esistenti senza migrare i dati a OCI Object Storage.

15 casi d'uso degli agenti di IA generativa di Oracle

Gli agenti di generazione aumentata da recupero (RAG), come la RAG agentica, combinano capacità di recupero e generazione del linguaggio per produrre risposte accurate e consapevoli del contesto. L'agente recupera documenti o dati pertinenti e genera risposte coerenti sulla base di queste informazioni.

Esempi di casi d'uso includono:

1. Automazione del servizio clienti: Un agente IA per il servizio clienti può ottimizzare il servizio clienti gestendo le richieste tramite interfacce conversazionali, recuperando i dati dalla base di conoscenza e inoltrando i problemi complessi agli agenti umani. Questo garantisce una risoluzione più rapida dei problemi e aumenta la soddisfazione degli utenti. L'automazione riduce inoltre le attività ripetitive, consentendo ai team di assistenza clienti di concentrarsi su interazioni personalizzate e di maggior valore.
2. Ricerca legale: Gli agenti IA possono assistere i professionisti legali cercando rapidamente in vasti database precedenti e giurisprudenza. Queste capacità migliorano l'esecuzione efficiente delle attività di pianificazione e ricerca. Semplificando le ricerche complesse, l'IA supporta un processo decisionale più rapido, garantendo che i team legali rispettino le scadenze e forniscano ai clienti una consulenza accurata.
3. Analisi e reporting finanziario: Gli agenti IA assistono i team finanziari nell'analisi dei dati, nel rilevamento di anomalie e nella generazione di report completi. Sintetizzano informazioni provenienti da diverse fonti come notizie di mercato e report interni. Tali strumenti migliorano la gestione finanziaria semplificando i processi, suggerendo azioni correttive e migliorando l'accuratezza decisionale per budgeting, previsioni e valutazione delle prestazioni.
4. Tutoraggio educativo: Gli agenti IA agiscono come tutor personali fornendo risorse di apprendimento personalizzate e chiarendo concetti complessi. Questi sistemi si adattano alle esigenze degli studenti, offrendo contenuti didattici interattivi e una guida passo. Automatizzando il recupero delle risorse, aiutano gli studenti a raggiungere gli obiettivi accademici consentendo al contempo agli educatori di concentrarsi su strategie didattiche innovative.
5. Creazione di contenuti: L'IA supporta i creatori di contenuti recuperando informazioni pertinenti, analizzando le tendenze e proponendo bozze per articoli, report o presentazioni. Questi agenti accelerano il processo creativo mantenendo l'originalità. Sfruttando le capacità avanzate dell'IA, consentono ai professionisti di concentrarsi sul perfezionamento della qualità dei contenuti e sulla connessione efficace con il proprio pubblico.
6. Supporto tecnico: Gli agenti IA guidano gli utenti nella risoluzione dei problemi sintetizzando manuali tecnici e forum in soluzioni concise. Risolvono i problemi in modo efficiente, riducendo al minimo i tempi di inattività. Questi agenti supportano i team di assistenza riducendo il carico di lavoro e fornendo risoluzioni coerenti e accurate, migliorando notevolmente l'esperienza utente negli ambienti tecnici.
7. Gestione della catena di fornitura: Gli agenti IA ottimizzano le operazioni della catena di fornitura aggregando dati su inventario, fornitori e logistica. Analizzano le tendenze per ottenere informazioni utili, consentendo alle aziende di ridurre le inefficienze e garantire operazioni fluide.
8. Onboarding dei fornitori: Un agente per l'onboarding dei fornitori potrebbe facilitare l'integrazione di nuovi fornitori recuperando automaticamente i documenti pertinenti, verificando la conformità con le politiche aziendali e aggiornando i record dei fornitori nel sistema aziendale.
9. Analisi immobiliare: Gli agenti IA supportano i professionisti del settore immobiliare sintetizzando dati sulle proprietà e tendenze di mercato. Forniscono informazioni su prezzi, domanda e opportunità di investimento, supportando il processo decisionale. Con l'analisi basata sull'IA, i professionisti possono adattarsi alle condizioni dinamiche del mercato e offrire ai clienti una consulenza personalizzata ed efficace.
10. Pianificazione dei viaggi: Gli agenti IA fungono da guide di viaggio personalizzate consigliando destinazioni, attrazioni locali e itinerari. Creano esperienze su misura in base alle preferenze dell'utente, semplificando l'organizzazione del viaggio. Integrando diverse fonti di dati, questi agenti aumentano la soddisfazione dell'utente.
11. Supporto agli acquisti nelle vendite: Un agente IA per l'elaborazione dei documenti può assistere un responsabile delle vendite nella gestione delle attività di approvvigionamento. Ad esempio, il responsabile potrebbe scattare una foto del preventivo di un fornitore estero utilizzando il telefono. L'agente quindi:
    • Estrae le informazioni pertinenti dal documento.
    • Traduce il testo, ad esempio dal giapponese all'inglese.
    • Crea una richiesta di acquisto basata sui dati estratti. In seguito, lo stesso agente potrebbe automatizzare l'elaborazione della fattura del fornitore, contrassegnandola per la revisione da parte di un responsabile dei pagamenti.
12. Analisi delle chiamate di vendita: Nelle vendite, un agente IA potrebbe analizzare le interazioni con i clienti durante le chiamate di vendita, estraendo informazioni come preferenze dei clienti o obiezioni chiave e generando report dettagliati per aiutare i team di vendita a migliorare le interazioni future.
13. Gestione dei talenti e assunzioni: Gli agenti IA possono essere utilizzati per identificare e analizzare i candidati, aiutando i team HR a semplificare l'acquisizione di talenti. Ipoteticamente, un agente potrebbe cercare candidati idonei nei database, valutare i loro CV e fornire raccomandazioni in base a requisiti lavorativi predefiniti.
14. Controllo qualità nella produzione: Gli agenti IA monitorano i dati di produzione, identificano modelli che indicano difetti e raccomandano aggiustamenti per garantire gli standard qualitativi. Sfruttando analisi avanzate, consentono ai produttori di ridurre al minimo gli sprechi, migliorare l'efficienza e mantenere la coerenza. Questo approccio proattivo garantisce una qualità superiore del prodotto e la soddisfazione del cliente.
15. Banca al dettaglio: Oracle include agenti predefiniti per i flussi di lavoro del consumer banking in grado di automatizzare attività di retail banking end-to-end come la fornitura di informazioni, la revisione del credito e il monitoraggio della conformità. Questi agenti includono:
    • Un agente di “Product Brochure Generation” e un agente di “Credit Decisioning” che aiuta ad automatizzare l'elaborazione delle richieste di prestito.
    • Agenti incentrati sulla conformità come un agente di “Call Compliance Check” per monitorare il rispetto delle normative durante le chiamate con i clienti.³

Esplora i casi d'uso dell'IA agentica con alcuni esempi reali.

Oracle IA Agent Studio

Oracle ha introdotto IA Agent Studio, un ambiente centralizzato per semplificare la distribuzione e il monitoraggio degli agenti IA. Questo studio rappresenta un passo verso la democratizzazione dell'IA all'interno dell'azienda attraverso due pilastri chiave:

• Builder di agenti no-code: Un'interfaccia in linguaggio naturale per creare, testare e perfezionare agenti senza scrivere codice. Gli utenti possono descrivere lo scopo dell'agente in inglese semplice e il builder gestisce la configurazione sottostante.
• Dashboard ROI integrata: Lo studio include una dashboard che misura l'impatto aziendale di ciascun agente, monitorando metriche che riflettono il tempo risparmiato o l'efficienza dei processi.

Tipi di agenti: Workflow vs. RAG

Mentre molti agenti si concentrano sul recupero delle informazioni, lo Studio consente la creazione di agenti Workflow. Questi si distinguono dagli agenti RAG standard perché:

• Operano su sequenze deterministiche basate su regole.
• Seguono "nodi" preconfigurati con funzioni, input e output specifici.
• Sono progettati per scenari ad alto rischio che richiedono governance rigorosa, conformità e ripetibilità, dove una risposta "allucinata" o creativa non è un'opzione.

Vantaggi degli agenti GenAI di Oracle

• Trasparenza: Consente di tracciare le risposte fino alle loro fonti.
• Aggiornamenti continui: Le fonti di dati possono essere aggiornate senza interrompere la funzionalità dell'agente.
• Scalabilità e sicurezza: Opera su un'architettura scalabile e sicura.
• Inserimento incrementale: Consente aggiornamenti precisi dei dati tramite inserimento incrementale e controllo delle versioni.
• Interazioni migliorate: Mantiene il contesto della conversazione per oltre 10 turni.

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Sviluppi recenti: agenti IA di Oracle con funzionalità RAG

L'agente RAG di OCI Generative IA è stato rilasciato ufficialmente il 25 settembre 2024, dopo che era stata annunciata in precedenza una versione beta. I nuovi agenti RAG (Retrieval-Augmented Generation) hanno introdotto diversi miglioramenti rispetto agli agenti OCI Generative IA esistenti:

1. Integrazione con Oracle Database 23ai: Oracle Database 23ai aggiunge una ricerca vettoriale avanzata per dati non strutturati come testo e immagini. Consente risultati di ricerca più precisi e pertinenti convertendo i dati in rappresentazioni vettoriali. Ciò permette di gestire senza problemi query complesse e di integrare dati strutturati e non strutturati.
2. Configurazione semplificata: Processo di configurazione semplificato con un'interfaccia utente migliorata. Consente agli utenti con competenze tecniche limitate di distribuire rapidamente e facilmente gli agenti RAG. Un minor numero di passaggi e un'esperienza più intuitiva riducono tempi e sforzi di configurazione.
3. Migliore qualità e pertinenza delle risposte: Gli LLMs forniscono risposte di qualità superiore e più accurate. Ciò garantisce che le interazioni conversazionali siano più approfondite e contestualmente appropriate.
4. Recupero e riordinamento avanzati dei dati: Le funzioni avanzate di recupero e riordinamento dei dati analizzano vasti set di dati e danno priorità alle informazioni pertinenti. Migliorano la profondità e la precisione delle risposte dell'IA, in particolare per le query sfumate.
5. Ricerca ibrida: Combina le tradizionali ricerche per parole chiave con la ricerca semantica. Garantisce il recupero di risultati più pertinenti sia per i dati strutturati sia per quelli non strutturati.
6. Basi di conoscenza gestite: Archivio vettoriale integrato e pipeline di inserimento dati robusta per dati non strutturati. Semplifica l'archiviazione, il recupero e l'indicizzazione di dati complessi. Offre una gestione efficiente delle basi di conoscenza come soluzione pronta all'uso.
7. Supporto per basi di conoscenza BYO con OpenSearch: Supporto semplificato per Bring Your Own (BYO) con OCI Search e OpenSearch. Offre flessibilità e controllo sulle configurazioni di ricerca personalizzate. Semplifica l'integrazione con i sistemi OpenSearch esistenti.
8. Moderazione dei contenuti: Filtro robusto per contrassegnare contenuti dannosi o inappropriati in input e output. Mantiene interazioni IA sicure e protette.
9. Multimodalità: Elabora e integra dati da molteplici formati, tra cui testo, immagini, grafici e diagrammi. Fornisce risposte più complete e ricche di contesto. esigenze.

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• Confronta i migliori strumenti per agenti IA

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Registro delle modifiche

1 aggiornamenti

1. 20262 Apr

   Aggiunta una sezione su Oracle AI Agent Studio che copre il costruttore di agenti no-code, la dashboard ROI e gli agenti di workflow.

Collegamenti di riferimento

1.

Why AI agents are the next frontier of generative AI | McKinsey

McKinsey & Company

2.

Apps update—AI agents, AI marketplace, and more | fusioninsider

3.

Oracle Reimagines Banking for the AI Era with New Agentic Platform

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è analista di settore presso AIMultiple e si occupa di process intelligence (incluso il process mining) e automazione aziendale (inclusa l'automazione IT e l'automazione low-code/no-code).

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