Sistemi multi-agente: la guida completa

Pensa a un team in cui ogni membro mette a disposizione le proprie capacità, lavorando in modo indipendente, pur rimanendo sincronizzato con gli altri al fine di raggiungere un obiettivo comune. Questa è l'idea di base dei sistemi multi-agente (MAS). Invece di affidarsi a un'unica AI per gestire tutto, i MAS riuniscono più agenti AI che, collaborando e condividendo informazioni, giungono a decisioni più intelligenti.

Questo approccio sta trasformando molti settori. Dall'ottimizzazione delle supply chain alla gestione di flotte di veicoli autonomi e al miglioramento del trading finanziario, i MAS possono aiutarti ad affrontare le sfide grazie alla loro efficienza e adattabilità. Di seguito, scopriremo come funzionano i sistemi multi-agente e ne analizzeremo best practice e vantaggi.

Prima di passare ai sistemi multi-agente, è utile fare un passo indietro per capire come funzionano i sistemi a un agente. Gli agenti sono un tipo di sistema AI in grado di comprendere e rispondere alle richieste dei clienti senza l'intervento umano. Una volta raccolte le informazioni, questi agenti compiono delle azioni per raggiungere un obiettivo specifico.

Pensa a un agente in grado di gestire le richieste di assistenza in entrata assegnando la priorità in base all'urgenza, aggiornando i record e pianificando follow-up. Anziché seguire uno script, prende decisioni basate sul contesto utilizzando dati in tempo reale.

Sebbene questi agenti siano potenti, non interagiscono con altri agenti per condividere le informazioni e risolvere i problemi.

Anziché affidarsi a un'unica AI per gestire tutto, i sistemi multi-agente adottano un approccio diverso: utilizzano più agenti intelligenti che interagiscono e collaborano per risolvere i problemi. Lavorano all'interno di un ambiente condiviso, scambiandosi informazioni e prendendo decisioni collettive. Il risultato è un sistema più efficiente in grado di gestire attività complicate meglio di un'AI unica.

Un sistema multi-agente condivide le informazioni tra più entità, anziché centralizzare tutto il potere decisionale. Ogni agente ha obiettivi e processi decisionali individuali, ma collaborano tutti insieme, proprio come una colonia di formiche che costruisce un formicaio.

Cosa differenzia i MAS dall'AI agentica tradizionale? Fondamentalmente, l'interazione e la capacità di sbloccare più informazioni rispetto agli agenti singoli. A livelli più avanzati di maturità agentica, i sistemi iniziano a supportare team di agenti che lavorano insieme e orchestrano i risultati tra vari workflow.

Di seguito, riportiamo le caratteristiche che definiscono un sistema multi-agente:

• Autonomia: ogni agente opera in modo indipendente all'interno del proprio ambito. Raccoglie ed elabora i dati, quindi agisce senza bisogno di interfacciarsi con un'autorità centrale.
• Coordinamento: gli agenti si sincronizzano. Condividono gli aggiornamenti, si passano le attività e adeguano i piani in base a ciò che fanno gli altri agenti.
• Interoperabilità: un MAS avanzato supporta protocolli standardizzati come A2A e MCP, in modo che gli agenti possano capirsi a vicenda, anche se sono stati creati per funzioni diverse.
• Scalabilità: quando diventa necessario espandere il sistema, è sufficiente aggiungere altri agenti. Le architetture dei MAS agevolano l'espansione senza dover riscrivere tutto da zero.
• Specializzazione: ogni agente è creato per uno scopo specifico. Uno potrebbe gestire la pianificazione e un altro risolvere i casi di assistenza. Insieme, formano una rete coordinata capace di gestire sfide più grandi.

Queste caratteristiche rendono i MAS particolarmente potenti in ambienti in rapida evoluzione, in cui un agente da solo non potrebbe riuscire. Man mano che gli ecosistemi degli agenti avanzano, i MAS diventano il modello di riferimento per l'orchestrazione dell'AI di nuova generazione.

La differenza maggiore tra i sistemi a un agente e quelli multi-agente risiede nel modo in cui prendono le decisioni. Un sistema a un agente funziona in autonomia. Raccoglie i dati, li elabora e agisce di conseguenza in base alle proprie regole. Questa configurazione funziona bene per attività semplici, come l'instradamento dei ticket di assistenza in base all'urgenza o la stesura di e-mail personalizzate per i clienti.

Tuttavia, alcuni problemi sono troppo complicati per un sistema a un solo agente. I MAS si basano su un team che comunica, condivide attività e si adatta in tempo reale.

Inoltre, i MAS si espandono più facilmente. Un sistema a un agente è in grado di gestire solo una determinata quantità di dati prima di rallentare, mentre ai MAS è possibile aggiungere nuovi agenti secondo necessità. Per questo motivo, la fase successiva dello sviluppo degli agenti punterà al coordinamento multi-agente, grazie al quale gli agenti potranno collaborare su domini diversi, come l'assistenza clienti, la pianificazione e l'evasione degli ordini. Naturalmente, la presenza di più agenti comporta una maggiore complessità, ma, con la giusta struttura, i MAS garantiscono un funzionamento senza intoppi.

I sistemi multi-agente offrono qualcosa che le configurazioni a un solo agente non possono offrire: la capacità del "divide et imperat". Assegnando ruoli specifici ad agenti diversi, il MAS è in grado di gestire attività più complesse con maggiore flessibilità. Gli agenti possono passarsi le informazioni o scambiarsi le attività.

Questo tipo di coordinamento apre le porte a sistemi più reattivi, particolarmente importanti in un contesto in cui le organizzazioni mirano ad automazioni tra domini diversi.

Uno dei principali punti di forza dei sistemi multi-agente è la scalabilità. Poiché ogni agente opera in modo indipendente, è possibile aggiungerne di nuovi senza sovraccaricare il sistema. Ciò rende il MAS la soluzione perfetta per i settori in cui la domanda non è sempre uguale, come la logistica. Invece di riprogettare l'intero sistema ogni volta che entrano in gioco nuove variabili o attività, è possibile aggiungere semplicemente altri agenti per la condivisione del carico di lavoro.

Anziché risolvere ogni problema in modo collaborativo, il MAS consente di progettare una sequenza in cui gli agenti si passano le attività l'uno con l'altro. Supponiamo che atterri all'aeroporto: il tuo assistente di viaggio potrebbe chiedere automaticamente a un agente di car-sharing di prenotare un'auto. Ogni agente rimane concentrato sulla propria area di competenza, ma insieme offrono un'esperienza ottimale.

Il mondo reale è imprevedibile, ma gli agenti dei MAS sono in grado di regolare il loro comportamento in base a nuove informazioni o persino in caso di situazioni impreviste. In questi casi, le decisioni devono essere prese rapidamente e le condizioni cambiano sempre.

In un sistema multi-agente, non è sufficiente che gli agenti lavorino semplicemente fianco a fianco. Devono coordinarsi: passarsi le attività, condividere il contesto e lavorare insieme per ottenere un risultato più utile. Questo coordinamento è ciò che differenzia un gruppo di strumenti separati da un MAS perfettamente funzionante.

Con l'avanzare degli ecosistemi degli agenti, ecco come funziona tale coordinamento.

Ogni agente è progettato per uno scopo specifico, come rispondere a domande sui prodotti o avviare follow-up. Ma se questi agenti possono passarsi le attività l'uno con l'altro, avviene una vera orchestrazione. Un agente termina un'attività e passa il testimone a un altro, mantenendo il contesto e il ritmo.

Immagina una procedura di onboarding in cui un agente di configurazione attiva un servizio, quindi segnala a un agente di benvenuto di inviare un'e-mail personalizzata, che, a sua volta, avvisa un agente per la formazione di offrire risorse su misura per quell'utente. Ogni agente funziona in modo indipendente ma in sincronia con gli altri.

Affinché gli agenti lavorino in sinergia, devono conservare e condividere il contesto. Senza di esso, ogni interazione ripartirebbe da zero. Grazie ai progressi nella progettazione, i sistemi ora sono dotati di una memoria che permette agli agenti di riprendere un'attività da dove altri hanno lasciato e di adattare le proprie decisioni di conseguenza.

Ciò consente esperienze più fluide, in cui il "sistema" nel suo complesso sembra un unicum, anche se è composto da molte parti distinte.

Gli agenti non possono coordinarsi senza un modo condiviso per scambiarsi le informazioni. È qui che entrano in gioco i protocolli di interoperabilità. Forniscono la struttura di cui gli agenti hanno bisogno per comunicare, condividere il contesto e passarsi le attività in modo fluido.

Salesforce supporta due protocolli principali progettati per il coordinamento multi-agente:

• Il Model Context Protocol (MCP) aiuta gli agenti a rimanere ancorati alla macro-attività. Garantisce che il contesto (come l'intento dell'utente, i passaggi precedenti o lo stato del sistema) possa essere condiviso tra agenti.
• Il protocollo Agent-to-Agent (A2A) consente agli agenti di inviarsi vicendevolmente aggiornamenti o richieste di attività in tempo reale, in modo che possano collaborare senza dover fare riferimento a un sistema centrale.

Questi protocolli semplificano l'espansione della rete di agenti e consentono a ciascuno di essi di concentrarsi sul proprio ruolo, pur contribuendo a un'esperienza connessa più ampia.

I sistemi multi-agente offrono grandi potenzialità, la cui realizzazione, però, dipende da un fattore chiave: l'interoperabilità. Affinché gli agenti lavorino in sinergia, hanno bisogno di un modo condiviso per comunicare e passarsi le attività che conservi il contesto. Senza questa caratteristica, ogni agente opera in isolamento.

Uno dei maggiori ostacoli nello sviluppo dei MAS è la mancanza di standard coerenti. Molti agenti vengono creati utilizzando framework, linguaggi o presupposti diversi su come devono comportarsi. Questa frammentazione rende più difficile collegarli in un ecosistema condiviso o concatenarli in modo efficiente.

Protocolli come MCP e A2A aiutano a risolvere questo problema creando una base comune per l'interazione tra agenti. Tuttavia, un'adozione diffusa richiede tempo e gli sviluppatori devono creare tali sistemi tenendo a mente sin dall'inizio l'interoperabilità.

Man mano che i MAS diventeranno più mainstream, si noterà sicuramente una spinta verso la standardizzazione. È l'unico modo per garantire che gli agenti possano operare come parte di un sistema coordinato più ampio, indipendentemente da chi li ha creati.

Non è necessario lanciare un MAS orchestrato al 100% il primo giorno. Può essere sviluppato gradualmente, partendo da singoli agenti ed espandendone poi il coordinamento.

Ecco le best practice per il lancio di un MAS.

• Inizia in piccolo e rimani specifico: parti con agenti che gestiscono attività ripetibili specifiche. Obiettivi chiari e ambiti ristretti semplificano i test e il perfezionamento degli agenti.
• Utilizza protocolli condivisi: adotta fin da subito gli standard di interoperabilità, come MCP e A2A. Anche se non stai ancora concatenando gli agenti, l'utilizzo di protocolli comuni ti consentirà di organizzare un'orchestrazione più fluida in un secondo momento.
• Perfeziona sempre: man mano che espandi la tua rete di agenti, utilizza feedback e analisi per affinare il comportamento. Gli ecosistemi di agenti diventano più intelligenti man mano che apprendono e si connettono.

Ognuno di questi passaggi ti avvicina alla realizzazione un sistema multi-agente, in cui agenti intelligenti lavorano insieme per ottenere risultati utili più rapidamente.