Mistral lancia Agents API per creare agenti AI personalizzati

Mistral AI ha lanciato API Agents. È una nuova API pensata per aiutare gli sviluppatori a creare agenti AI personalizzati, capaci di memorizzare il contesto delle conversazioni, collegarsi a fonti esterne (come database, API, servizi cloud) e compiere azioni autonome in base a istruzioni e dati in tempo reale.

La mossa non è casuale. Anche OpenAI, GitHub e Google hanno lanciato le loro API per creare agenti AI nelle scorse settimane.

La nuova API di Mistral per creare agenti AI personalizzati

L’API Agents estende l’API Chat Completion di Mistral e fornisce un framework per sviluppare agenti che gestiscono compiti complessi. Il sistema mantiene la cronologia delle conversazioni, permettendo all’agente di capire il contesto delle interazioni successive.

Gli sviluppatori possono far collaborare più agenti contemporaneamente durante una conversazione e definire regole per delegare specifici compiti a diversi agenti. Un agente finanziario, per esempio, può trasferire determinate richieste a un agente di ricerca web o a uno specializzato nei calcoli, a seconda delle necessità. Ogni agente può utilizzare connettori integrati che ampliano le sue capacità:

• Esecuzione di codice: permette all’agente di far girare codice Python in un ambiente sandbox sicuro, utile per calcoli, visualizzazione di dati o analisi scientifiche.
• Generazione di immagini: consente di produrre contenuti visivi per materiale didattico, marketing o creazioni artistiche.
• Libreria di documenti: offre accesso ai documenti archiviati in Mistral Cloud, arricchendo le risposte con funzionalità RAG integrate. La ricerca web permette di cercare dati aggiornati e affidabili per migliorare qualità e rilevanza delle risposte.

Integrazione con sistemi esterni

L’API Agents SDK sfrutta strumenti basati sul protocollo MCP per integrare l’agente con sistemi esterni. Questo permette l’accesso ad API, database, dati utente, documenti e altre risorse dinamiche. Mistral fa anche alcuni esempi concreti di utilizzo. Un assistente di codifica per GitHub, un analista finanziario, un assistente di viaggio e un nutrizionista personale. Ogni esempio include un cookbook GitHub con il codice completo, i connettori MCP associati e le istruzioni per eseguire l’agente in condizioni reali.

Il sistema di conversazione flessibile e dinamico è uno dei punti di forza dell’API. Gli agenti possono trasferirsi compiti l’uno all’altro in modo fluido, creando una catena di azioni che risponde in modo efficiente alle richieste complesse. Una singola richiesta può attivare attività da parte di diversi agenti, ognuno specializzato in parti specifiche del compito richiesto. Questo approccio modulare permette di costruire sistemi di AI più sofisticati e specializzati.