Oracle Agenti AI: I 15 Casi d'Uso Principali e 5 Vantaggi

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

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

Cosa sono gli agenti AI di Oracle?

Gli agenti AI generativi OCI sono un servizio completamente gestito che integra modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con un sistema di recupero intelligente. È progettato per fornire risposte pertinenti cercando in una base di conoscenze specificata.

Oracle offre ora oltre 600 agenti AI all'interno della sua suite Fusion Cloud Applications, insieme a oltre 100 agenti partner certificati nel Fusion AI Agent Marketplace. L'azienda ha lanciato 22 nuove applicazioni agentiche Fusion create da team di agenti AI integrati nelle applicazioni Fusion Cloud di Oracle per risorse umane, finanza, catena di approvvigionamento ed esperienza cliente.²

Questi agenti AI 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. Gli agenti AI generativi OCI offrono diversi 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 di chat o API).
• Genera risposte contestualmente pertinenti recuperando informazioni da una base di conoscenze.
• Fornisce attribuzione della fonte per tutte le risposte.
• Offre capacità di ricerca ibrida, combinando approcci lessicali e semantici.
• Includi moderazione dei contenuti sia per l'input che per l'output.
• Supporta conversazioni multi-turno, consentendo agli utenti di fare domande di follow-up che tengono conto del contesto precedente.
• Può interpretare dati da grafici a due assi e tabelle di riferimento nei PDF senza richiedere descrizioni esplicite degli elementi visivi.
• Estrae e visualizza gli hyperlink presenti nei documenti PDF nelle risposte della chat.

Come funzionano gli agenti AI di Oracle?

1. Input: Query dell'utente
   • Un utente invia una query in linguaggio naturale all'agente AI generativo OCI.
   • Il servizio codifica la query e la invia all'archivio dati aziendale (la base di conoscenze) per l'elaborazione.
2. Elaborazione: Comprensione della query e formulazione del piano
   • L'agente AI, alimentato da 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. Cercare nella base di conoscenze articoli o documenti pertinenti.
     2. Riordinare i documenti recuperati in base alla rilevanza semantica.
     3. Combinare i documenti più pertinenti 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 utilizzate per generare la risposta.

Orchestrazione agentic

Gli agenti AI di Oracle operano non solo come sistemi di recupero e risposta, ma come orchestratori capaci di pianificare, coordinare ed eseguire flussi di lavoro complessi attraverso strumenti aziendali e fonti di dati.

A differenza dell'AI guidata dalla chat a funzione singola, l'orchestrazione agentic consente ai modelli di:

• Decomporre obiettivi multi-step in piani di esecuzione strutturati
• Selezionare e invocare gli strumenti giusti, API e sistemi aziendali al momento giusto
• Mantenere lo stato, validare gli output e auto-correggersi attraverso un ragionamento iterativo
• Collegare azioni attraverso livelli di recupero, analisi ed esecuzione di attività
• Operare attraverso più sub-agenti specializzati quando necessario (ad es. HR, finanza, supporto)

Questo livello di orchestrazione consente agli agenti AI di Oracle di andare oltre la risposta alle domande e passare all'esecuzione dei processi.

Per un contesto più approfondito sull'orchestrazione, esplora:

• LLM orchestrazione
• Orchestrazione multi-agente
• ERP AI agentic
• Orchestrazione IT.

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

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

Tipi di dati della base di conoscenze

Ci sono due modi diversi per fornire dati agli agenti AI generativi OCI da utilizzare come base di conoscenze. Una base di conoscenze è essenzialmente la raccolta di informazioni o documenti che l'agente AI cerca per generare risposte. Ecco una panoramica di cosa significa ogni tipo:

1. Opzione gestita dal servizio

Questa opzione ti consente di archiviare i tuoi dati nell'infrastruttura Oracle Cloud (OCI) Object Storage. Con questo approccio, puoi:

• Caricare fino a 1.000 file, documenti di testo o PDF, ciascuno con una dimensione massima di 100 MB.
• Richiedere un aumento del limite tramite il supporto di Oracle per archiviare più file o file più grandi.

2. Opzioni Bring Your Own (BYO)

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

• Oracle Database 23c (ricerca vettoriale AI): Questo è un database che supporta capacità di ricerca avanzate, inclusa la ricerca vettoriale, che aiuta l'agente AI a recuperare 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 tuoi dati. Consente all'agente di eseguire ricerche efficienti sui dati ingeriti e indicizzati.

Questa opzione ti offre flessibilità e controllo se hai un'infrastruttura per archiviare e gestire i dati. Puoi integrare l'agente AI nei tuoi sistemi esistenti senza migrare i dati in OCI Object Storage.

15 casi d'uso degli agenti AI generativi di Oracle

Gli agenti di generazione aumentata dal recupero (RAG), come agentic RAG, combinano capacità di recupero e generazione linguistica per produrre risposte accurate e consapevoli del contesto. L'agente recupera documenti o dati pertinenti e genera risposte coerenti basate su queste informazioni.

I casi d'uso di esempio includono:

1. Automazione del servizio clienti: Un agente AI per il servizio clienti può semplificare il servizio clienti gestendo le query tramite interfacce conversazionali, recuperando dati dalla base di conoscenze e escalando problemi complessi agli agenti umani. Questo garantisce una risoluzione più rapida dei problemi e migliora la soddisfazione dell'utente. L'automazione riduce anche i compiti ripetitivi, consentendo ai team di supporto clienti di concentrarsi su interazioni personalizzate e di maggior valore.
2. Ricerca legale: Gli agenti AI possono assistere i professionisti legali cercando rapidamente vaste basi di dati per precedenti e giurisprudenza. Queste capacità migliorano l'esecuzione efficiente di compiti di pianificazione e ricerca. Semplificando ricerche complesse, l'AI supporta una presa di decisioni più rapida, assicurando che i team legali rispettino le scadenze e forniscano consigli accurati ai loro clienti.
3. Analisi e reporting finanziario: Gli agenti AI assistono i team finanziari nell'analisi dei dati, nel rilevamento di anomalie e nella generazione di rapporti completi. Sintetizzano informazioni da fonti diverse come notizie di mercato e rapporti interni. Tali strumenti migliorano la gestione finanziaria semplificando i processi, suggerendo azioni correttive e migliorando l'accuratezza decisionale per la budgettizzazione, le previsioni e la valutazione delle prestazioni.
4. Tutoraggio educativo: Gli agenti AI fungono da tutor personali fornendo risorse di apprendimento personalizzate e chiarificando concetti complessi. Questi sistemi si adattano alle esigenze degli studenti, offrendo contenuti educativi interattivi e guida passo dopo passo. Automatizzando il recupero delle risorse, aiutano gli studenti a raggiungere obiettivi accademici consentendo agli educatori di concentrarsi su strategie di insegnamento innovative.
5. Creazione di contenuti: L'AI supporta i creatori di contenuti recuperando informazioni pertinenti, analizzando le tendenze e abbozzando suggerimenti per articoli, rapporti o presentazioni. Questi agenti accelerano il processo creativo mantenendo l'originalità. Sfruttando capacità AI avanzate, consentono ai professionisti di concentrarsi sul perfezionamento della qualità dei contenuti e sul collegamento efficace con il loro pubblico.
6. Supporto tecnico: Gli agenti AI guidano gli utenti nella risoluzione dei problemi sintetizzando manuali tecnici e forum in soluzioni concise. Risolvono i problemi in modo efficiente, minimizzando i tempi di inattività. Questi agenti potenziano i team di supporto riducendo il carico di lavoro e fornendo risoluzioni coerenti e accurate, migliorando significativamente l'esperienza utente in ambienti tecnici.
7. Gestione della catena di approvvigionamento: Gli agenti AI ottimizzano le operazioni della catena di approvvigionamento aggregando dati su inventario, fornitori e logistica. Analizzano le tendenze per ottenere informazioni attuabili, consentendo alle aziende di ridurre le inefficienze e garantire operazioni fluide.
8. Onboarding dei fornitori: Un agente di onboarding dei fornitori potrebbe facilitare l'integrazione di nuovi fornitori estraendo automaticamente documenti pertinenti, verificando la conformità alle politiche aziendali e aggiornando i record dei fornitori nel sistema aziendale.
9. Analisi immobiliare: Gli agenti AI supportano i professionisti immobiliari sintetizzando dati sulle proprietà e tendenze di mercato. Forniscono informazioni su prezzi, domanda e opportunità di investimento, aiutando la presa di decisioni. Con l'analisi guidata dall'AI, i professionisti possono adattarsi alle condizioni di mercato dinamiche e fornire consigli personalizzati ai clienti in modo efficace.
10. Pianificazione dei viaggi: Gli agenti AI fungono da guide di viaggio personalizzate raccomandando destinazioni, attrazioni locali e itinerari. Creano esperienze personalizzate in base alle preferenze dell'utente, semplificando gli accordi di viaggio. Integrando diverse fonti di dati, questi agenti migliorano la soddisfazione dell'utente.
11. Assistenza all'approvvigionamento delle vendite: Un agente di elaborazione documenti può assistere un dirigente delle vendite nella gestione delle attività di approvvigionamento. Ad esempio, il dirigente potrebbe scattare una foto di un preventivo da un fornitore estero utilizzando il telefono. L'agente:
    • 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, segnalandola per la revisione da parte di un responsabile dei pagamenti.
12. Analisi delle chiamate di vendita: Nelle vendite, un agente AI potrebbe analizzare le interazioni con i clienti durante le chiamate di vendita, estraendo informazioni come le preferenze dei clienti o le obiezioni chiave e generando rapporti dettagliati per i team di vendita per migliorare i futuri impegni.
13. Gestione dei talenti e assunzioni: Gli agenti AI possono essere utilizzati per identificare e analizzare i candidati al lavoro, aiutando i team HR a semplificare l'acquisizione dei talenti. Ipoteticamente, un agente potrebbe cercare candidati adatti in tutte le basi di dati, valutare i loro curriculum e fornire raccomandazioni in base ai requisiti di lavoro predefiniti.
14. Controllo qualità nella produzione: Gli agenti AI monitorano i dati di produzione, identificano modelli che indicano difetti e raccomandano aggiustamenti per garantire gli standard di qualità. Sfruttando analisi avanzate, consentono ai produttori di minimizzare 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 bancari per consumatori che possono automatizzare attività bancarie al dettaglio end-to-end come fornitura di informazioni, revisione del credito e monitoraggio della conformità. Questi agenti includono:
    • Agente "Product Brochure Generation" e agente "Credit Decisioning" che aiuta ad automatizzare l'elaborazione delle richieste di prestito.
    • Agenti focalizzati sulla conformità come l'agente "Call Compliance Check" per monitorare l'adesione normativa durante le chiamate con i clienti.³

Esplora i casi d'uso generali di Agentic AI con alcuni esempi reali.

Oracle AI Agent Studio

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

• Costruttore 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 costruttore gestisce la configurazione sottostante.
• Dashboard ROI integrata: Lo studio include una dashboard che misura l'impatto aziendale di ogni agente, tracciando metriche che riflettono il tempo risparmiato o l'efficienza del processo.

Tipi di agenti: Workflow vs. RAG

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

• Operano su sequenze deterministiche e 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.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

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Vantaggi degli agenti GenAI di Oracle

• Trasparenza: Consente il tracciamento delle 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.
• Ingestione incrementale: Consente aggiornamenti precisi dei dati attraverso ingestione incrementale e controllo delle versioni.
• Interazioni migliorate: Mantiene il contesto della conversazione per oltre 10 turni.

Ultime novità: capacità RAG degli agenti AI di Oracle

L'agente OCI Generative AI RAG è stato rilasciato ufficialmente il 25 settembre 2024, dopo che una versione beta era stata precedentemente annunciata. I nuovi agenti RAG (Retrieval-Augmented Generation) hanno introdotto diversi miglioramenti rispetto agli agenti OCI Generative AI 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. Questo consente una gestione senza soluzione di continuità di query complesse e l'integrazione di 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 agenti RAG. Meno passaggi e un'esperienza più intuitiva riducono tempo e sforzo di configurazione.
3. Qualità e pertinenza della risposta migliorate: I LLM forniscono risposte di qualità superiore e più accurate. Garantisce che le interazioni conversazionali siano più approfondite e contestualmente appropriate.
4. Recupero e riordinamento avanzati dei dati: Le funzioni di recupero e riordinamento dei dati avanzati setacciano vasti set di dati e danno priorità alle informazioni pertinenti. Migliora la profondità e la precisione delle risposte dell'AI, in particolare per query sfumate.
5. Ricerca ibrida: Combina le ricerche tradizionali per parole chiave con la ricerca semantica. Garantisce il recupero di risultati più pertinenti per dati strutturati e non strutturati.
6. Basi di conoscenze gestite: Archivio vettoriale integrato e pipeline di ingestione dati robusta per dati non strutturati. Semplifica l'archiviazione, il recupero e l'indicizzazione di dati complessi. Offre una gestione efficiente delle basi di conoscenze come soluzione pronta all'uso.
7. Supporto per basi di conoscenze BYO con OpenSearch: Supporto semplificato per Bring Your Own (BYO) OCI Search con OpenSearch. Fornisce flessibilità e controllo sulle configurazioni di ricerca personalizzate. Semplifica l'integrazione con i sistemi OpenSearch esistenti.
8. Moderazione dei contenuti: Filtraggio robusto per segnalare contenuti dannosi o inappropriati nell'input e nell'output. Mantiene interazioni AI sicure e protette.
9. Multimodalità: Elabora e integra dati da più formati, inclusi testo, immagini, grafici e diagrammi. Fornisce risposte più complete e ricche di contesto.

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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 un analista di settore presso AIMultiple, specializzato in process mining e automazione IT.

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