Oracle Agenti IA: I 15 migliori casi d'uso e 5 vantaggi

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

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

Cosa sono gli Oracle agenti IA?

Gli agenti IA generativi di 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 conoscenza specifica.

Oracle offre ora più di 600 agenti IA all'interno della sua suite di applicazioni cloud Fusion, insieme a oltre 100 agenti partner certificati nel Fusion IA Agent Marketplace. L'azienda ha lanciato 22 nuove applicazioni agentiche Fusion create da team di agenti IA integrati in Oracle Fusion Cloud Applications per HR, finanza, supply chain e customer experience.²

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

Caratteristiche principali

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

Come funzionano gli Oracle agenti IA?

1. Input: Domanda dell'utente
   • Un utente invia una domanda in linguaggio naturale all'Agente IA generativo di OCI.
   • Il servizio codifica la domanda e la invia al data store aziendale (la base di conoscenza) per l'elaborazione.
2. Elaborazione: Comprensione della domanda e formulazione del piano
   • L'agente IA, basato su un grande modello linguistico (LLM), interpreta la domanda.
   • Formula ed esegue un piano per generare una risposta. Ciò comporta i seguenti passaggi:
     1. Cercare nella base di conoscenza articoli o documenti pertinenti.
     2. Riordinare i documenti recuperati in base alla rilevanza semantica.
     3. Combinare i documenti più pertinenti e la domanda 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 agentica

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

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

• Scomporre obiettivi in più fasi in piani di esecuzione strutturati
• Selezionare e invocare gli strumenti giusti, le API e i sistemi aziendali al momento giusto
• Mantenere lo stato, convalidare gli output e auto-correggersi attraverso un ragionamento iterativo
• Collegare azioni attraverso i livelli di recupero, analisi ed esecuzione dei compiti
• Operare tra più sotto-agenti specializzati quando necessario (ad es. HR, finanza, assistenza)

Questo livello di orchestrazione consente agli agenti IA di Oracle di superare la semplice risposta a domande e passare all'esecuzione dei processi.

Per un contesto più approfondito sull'orchestrazione, esplora:

• orchestrazione LLM
• Orchestrazione multi-agente
• IA agentica per ERP
• 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 fondamentali:

• Esplora i benchmark per browser MCP per identificare infrastrutture 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 conoscenza

Esistono due modi diversi per fornire dati che gli agenti IA generativi di OCI possono utilizzare come base di conoscenza. Una base di conoscenza è essenzialmente la raccolta di informazioni o documenti che l'agente IA ricerca per generare risposte. Ecco una spiegazione di 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, di testo o documenti PDF, ciascuno con una dimensione massima di 100 MB.
• Richiedere un aumento del limite tramite il supporto Oracle per archiviare file aggiuntivi o di dimensioni maggiori.

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 integrazioni con strumenti specifici a tale scopo. È disponibile su sistemi come:

• Oracle Database 23c (ricerca vettoriale IA): Questo è un database che supporta funzionalità di ricerca avanzate, compresa la ricerca vettoriale, che aiuta l'agente IA 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 dati. Consente all'agente di eseguire ricerche efficienti sui dati inseriti 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 in OCI Object Storage.

15 casi d'uso di Oracle agenti IA generativi

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

Esempi di casi d'uso includono:

1. Automazione del servizio clienti: Un agente IA per il servizio clienti può semplificare il servizio clienti gestendo le richieste tramite interfacce conversazionali, recuperando dati dalla base di conoscenza e inoltrando i problemi complessi agli operatori umani. Ciò garantisce una risoluzione più rapida dei problemi e aumenta la soddisfazione degli utenti. L'automazione riduce anche 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 funzionalità 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 consulenze accurate ai propri clienti.
3. Analisi e reportistica finanziaria: Gli agenti IA assistono i team finanziari nell'analizzare i dati, rilevare anomalie e generare report completi. Sintetizzano informazioni 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 budget, previsioni e valutazione delle prestazioni.
4. Tutoraggio educativo: Gli agenti IA agiscono come tutor personali fornendo risorse di apprendimento su misura e chiarendo concetti complessi. Questi sistemi si adattano alle esigenze degli studenti, offrendo contenuti educativi interattivi e una guida passo-passo. Automatizzando il recupero delle risorse, aiutano gli studenti a raggiungere gli obiettivi accademici consentendo agli educatori di concentrarsi su strategie di insegnamento innovative.
5. Creazione di contenuti: L'IA supporta i creatori di contenuti recuperando informazioni pertinenti, analizzando le tendenze e redigendo suggerimenti 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 sul collegamento 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 potenziano i team di supporto riducendo il carico di lavoro e fornendo soluzioni coerenti e accurate, migliorando significativamente l'esperienza utente in ambienti tecnici.
7. Gestione della supply chain: Gli agenti IA ottimizzano le operazioni della supply chain 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 documenti pertinenti, verificando la conformità alle 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 immobiliari e tendenze di mercato. Forniscono approfondimenti su prezzi, domanda e opportunità di investimento, aiutando il processo decisionale. Con l'analisi basata sull'IA, i professionisti possono adattarsi alle condizioni dinamiche del mercato e fornire consulenze personalizzate ai clienti in modo efficace.
10. Pianificazione dei viaggi: Gli agenti IA fungono da guide di viaggio personalizzate consigliando destinazioni, attrazioni locali e itinerari. Creano esperienze personalizzate in base alle preferenze dell'utente, semplificando l'organizzazione del viaggio. Integrando diverse fonti di dati, questi agenti migliorano la soddisfazione dell'utente.
11. Assistenza agli acquisti per le 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 di un preventivo di prezzo di un fornitore estero utilizzando il telefono. L'agente:
    • Estrarre le informazioni rilevanti dal documento.
    • Tradurre il testo, ad esempio, dal giapponese all'inglese.
    • Creare una richiesta di acquisto basata sui dati estratti. Successivamente, 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 IA potrebbe analizzare le interazioni con i clienti durante le chiamate di vendita, estraendo approfondimenti come le preferenze dei clienti o le principali obiezioni e generando report dettagliati per i team di vendita per migliorare gli impegni futuri.
13. Gestione e assunzione dei talenti: Gli agenti IA possono essere utilizzati per identificare e analizzare i candidati, aiutando i team HR a semplificare l'acquisizione dei talenti. Ipoteticamente, un agente potrebbe cercare candidati idonei nei database, valutare i loro curriculum e fornire raccomandazioni basate su requisiti di lavoro 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 di qualità. Sfruttando analisi avanzate, consentono ai produttori di ridurre al minimo gli scarti, migliorare l'efficienza e mantenere la coerenza. Questo approccio proattivo garantisce una qualità superiore del prodotto e la soddisfazione del cliente.
15. Retail banking: Oracle include agenti predefiniti per i flussi di lavoro del retail banking che possono automatizzare attività end-to-end come la fornitura di informazioni, la revisione del credito e il monitoraggio della conformità. Questi agenti includono:
    • Un agente per la generazione di brochure di prodotto e un agente per la decisione creditizia che aiuta ad automatizzare l'elaborazione delle richieste di prestito.
    • Agenti incentrati sulla conformità come un agente di verifica della conformità delle chiamate per monitorare il rispetto delle normative durante le chiamate ai clienti.³

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

Oracle IA Agent Studio

Oracle ha introdotto l'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 senza codice: Un'interfaccia in linguaggio naturale per creare, testare e perfezionare agenti senza scrivere codice. Gli utenti possono descrivere lo scopo dell'agente in linguaggio 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 agente: Flusso di lavoro vs. RAG

Mentre molti agenti si concentrano sul recupero delle informazioni, lo Studio consente la creazione di agenti di flusso di lavoro. Questi sono distinti 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, conformità e ripetibilità rigorose, in cui una risposta "allucinata" o creativa non è un'opzione.

Oracle agenti GenAI: vantaggi

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

Non perderti i nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati. Il pulsante apre Google; selezionare AIMultiple conferma che desideri vedere AIMultiple più spesso nei risultati di ricerca di Google.

Aggiungi come fonte preferita

Ultimi sviluppi: funzionalità RAG degli agenti IA di Oracle

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

1. Integrazione con Oracle Database 23ai: Oracle Database 23ai aggiunge ricerche vettoriali avanzate per dati non strutturati come testo e immagini. Consente risultati di ricerca più precisi e pertinenti convertendo i dati in rappresentazioni vettoriali. Ciò permette una gestione fluida 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 agenti RAG in modo rapido e semplice. Meno passaggi e un'esperienza più intuitiva riducono tempi e sforzi di configurazione.
3. Miglioramento della qualità e della pertinenza delle risposte: I LLM forniscono risposte di qualità superiore e più accurate. Ciò garantisce che le interazioni conversazionali siano più approfondite e contestualmente appropriate.
4. Recupero e riordino avanzati dei dati: Le funzioni avanzate di recupero e riordino dei dati vagliano vasti set di dati e assegnano priorità alle informazioni pertinenti. Migliora la profondità e la precisione delle risposte dell'IA, in particolare per 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 dati strutturati che non strutturati.
6. Basi di conoscenza 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 conoscenza come soluzione pronta all'uso.
7. Supporto per basi di conoscenza 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: Filtro robusto per segnalare contenuti dannosi o inappropriati in input e output. Mantiene interazioni IA 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. necessità.

FAQ

Ulteriori letture

• Confronta i migliori strumenti per agenti IA

Cita questa ricerca

Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Oracle Agenti IA: I 15 migliori casi d'uso e 5 vantaggi}},
  year   = {2026},
  month  = apr,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/oracle-ai-agents}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 2 Aprile 2026}
}

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

Segui

Hazal è un'analista di settore presso AIMultiple, specializzata in process mining e automazione IT.

Visualizza il profilo completo

Sii il primo a commentare

Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.

Nome

Indirizzo e-mail

Commento

0/450

Pubblica un commento