Sistemi multi-agente spiegati: come collaborano gli agenti IA 

Dalla comparsa dei large language model (LLM), i settori hanno esplorato modi per ottimizzare i processi aziendali. Tra i metodi che stanno prendendo piede ci sono i sistemi multi-agente.

I sistemi multi-agente permettono alle organizzazioni di automatizzare workflow complessi con un insieme collaborativo di agenti IA autonomi. Risolvono problemi che in precedenza impedivano alle aziende di sfruttare appieno i vantaggi offerti dagli LLM. 

Secondo un sondaggio, i sistemi multi-agente rappresentano il 66,4% della quota di mercato dell'IA agentica, evidenziando crescita aziendale, innovazione e produttività man mano che questa architettura prende piede. 

Questa guida esplora i fondamenti dei sistemi multi-agente e spiega perché sono importanti. Analizziamo inoltre le architetture più comuni, i tipi di agenti IA, le sfide, i vantaggi e i casi d'uso, anche nell'IA vocale. 

In sintesi

• I sistemi multi-agente usano più agenti IA per svolgere attività complesse che un singolo agente non potrebbe completare.
• Un sistema multi-agente può utilizzare sette tipi di agenti IA, inclusi agenti a riflesso semplice, basati su modello e basati su obiettivi.
• Gli agenti possono operare in un'architettura centralizzata o decentralizzata. 
• I principali vantaggi dei sistemi multi-agente sono la scalabilità, il parallelismo e la specializzazione offerti dall'architettura.
• Le organizzazioni adottano sistemi multi-agente in vari casi d'uso, tra cui lo sviluppo software, la gestione dei magazzini e la distribuzione di contenuti. 
  

Cosa sono i sistemi multi-agente? 

I sistemi multi-agente sono insiemi di agenti IA che lavorano verso obiettivi comuni per risolvere problemi complessi che un singolo agente non può affrontare. 

Un agente IA è un'applicazione autonoma basata su large language model (LLM), in grado di ragionare, agire e connettersi a strumenti esterni. Sebbene un singolo agente IA sia utile per attività ben definite, fatica a operare su attività imprevedibili, molto ampie o troppo complesse che coinvolgono più domini. 

Come funzionano i sistemi multi-agente 

In una tipica architettura di sistema multi-agente, un coordinatore centralizzato suddivide un'attività complessa in più parti più piccole. Quindi assegna ciascuna attività ad agenti specializzati distribuiti nell'ambiente condiviso.

La comunicazione è fondamentale per un sistema multi-agente affidabile e ad alte prestazioni. 

• Gli agenti si scambiano dati tramite servizi di messaggistica proprietari o il protocollo A2A.
• Gli agenti interagiscono con strumenti esterni tramite API di terze parti e il Model Context Protocol (MCP). 

Per completare l'attività, gli agenti specializzati condividono informazioni, si scambiano messaggi e si perfezionano continuamente attraverso le interazioni con utenti e ambiente. 

Perché i sistemi multi-agente sono importanti? 

I sistemi multi-agente offrono una piattaforma flessibile e distribuita che amplia la finestra di contesto di un LLM a singolo agente. Un singolo agente può effettuare inferenze ragionevoli in un determinato dominio, ma costringerlo a completare molte attività in tempi e con informazioni limitati ne riduce l'accuratezza. 

Con i sistemi multi-agente puoi scalare l'IA in diversi casi d'uso grazie all'elaborazione parallela, al controllo di agenti specializzati e a una maggiore adattabilità.

Prendiamo come esempio un workflow di content marketing. Un singolo agente IA avrebbe difficoltà a completare la ricerca degli argomenti, l'analisi del pubblico, la creazione, la pubblicazione e il reporting dei contenuti. Per farlo, dovresti intervenire in vari punti del processo.

Un sistema multi-agente, invece, utilizza agenti IA dedicati, ciascuno esperto nel proprio dominio di conoscenza, e li connette agli strumenti necessari per automatizzare il workflow. 

Tipi di agenti IA nei sistemi multi-agente  

Esistono sette tipi di agenti IA, ciascuno con caratteristiche specifiche.

1. Agente a riflesso semplice

Un agente a riflesso semplice reagisce agli input sensoriali in base a regole condizionali preimpostate. Quando riceve un input, produce un output, che può essere un'azione, un testo, un audio o un altro formato. Non conserva memoria dei risultati né dell'ambiente, quindi ogni inferenza parte da zero. 

2. Agente a riflesso basato su modello

Un agente a riflesso basato su modello è parzialmente consapevole dell'ambiente in cui è distribuito. Attraverso interazioni continue, apprende come le sue azioni influenzano l'ambiente e usa queste informazioni per arricchire le regole condizionali di inferenza. 

Tuttavia, l'agente non conserva memoria delle inferenze precedenti e, per certi versi, opera in modo molto simile a un agente a riflesso semplice. 

3. Agente basato su obiettivi

Un agente basato su obiettivi valuta le possibili azioni che lo porteranno a raggiungere un obiettivo prestabilito. Invece di agire in base a regole condizionali, usa algoritmi di ricerca e pianificazione per prevedere gli esiti futuri di ogni percorso individuato. Poi sceglie quello che ritiene più probabile porti a un risultato positivo. 

4. Agente basato sull'utilità

Un agente basato sull'utilità è progettato per raggiungere un risultato che massimizza l'utilità. Nel contesto degli agenti IA, l'utilità è il valore che ricavi dal sistema. Una volta distribuito, l'agente prevede diversi percorsi possibili e assegna un peso a ciascuno. Quindi considera rischi e vantaggi potenziali prima di scegliere l'opzione più vantaggiosa.

5. Agente che apprende

Un agente che apprende migliora continuamente le proprie prestazioni attraverso le esperienze passate e le interazioni con l'ambiente. Operando in un ciclo di feedback, valuta le proprie prestazioni rispetto a criteri specifici e affina il suo comportamento per produrre risultati desiderabili. 

6. Agente gerarchico

Gli agenti gerarchici sono agenti IA che operano attraverso diverse catene di comando tra agenti di alto e basso livello. Gli agenti di livello superiore in genere scompongono le attività più grandi in parti più piccole per gli agenti di livello inferiore. 

Gli agenti di livello inferiore sono invece responsabili dell'implementazione tattica, ad esempio dell'acquisizione dei dati dei sensori e del controllo della risposta degli attuatori. In una configurazione complessa, gli ingegneri di machine learning distribuiscono gli agenti su più livelli per sincronizzare e distribuire meglio le attività. 

7. Agente collaborativo

Gli agenti collaborativi sono agenti IA che intrattengono tra loro una relazione peer-to-peer. Invece di affidarsi a un orchestratore centrale, ogni agente condivide informazioni, trasferisce il controllo e lavora in modo collaborativo verso un obiettivo comune. 

Architetture comuni dei sistemi multi-agente 

Sebbene i sistemi multi-agente migliorino l'efficienza operativa, una distribuzione efficace richiede l'architettura adatta al caso d'uso. 

Ecco un rapido confronto tra diverse architetture di sistemi multi-agente. 

Vediamo più nel dettaglio ogni architettura.

Centralizzata

Un'architettura multi-agente centralizzata è composta da un unico orchestratore centrale e più agenti operativi. Condividono una knowledge base comune, controllata dall'orchestratore. Quando gli viene assegnata un'attività, l'orchestratore la suddivide in parti più piccole e specializzate, assegnandole ai rispettivi agenti. 

Per sua natura, un'architettura centralizzata semplifica l'esecuzione. Puoi definire gli obiettivi, applicare policy di sicurezza e supervisionare gli agenti da una dashboard unificata. 

Tuttavia, l'unico punto di controllo su cui si basa l'architettura rappresenta anche un rischio operativo. Se l'orchestratore non funziona, l'intero sistema si blocca, poiché gli agenti dipendono da esso per coordinarsi e condividere informazioni.

Usa agenti multipli centralizzati quando devi proteggere e propagare facilmente le modifiche negli ambienti di produzione. 

Decentralizzata

Una rete decentralizzata di agenti distribuisce equamente ragionamento, comunicazione e azione tra tutti gli agenti del sistema. Si basa su una gerarchia piatta, senza agenti con un'autorità superiore agli altri. Ogni agente è un'entità autonoma. Questo rende l'architettura decentralizzata robusta, rispettosa della privacy e meno soggetta a guasti. 

A differenza di una rete multi-agente centralizzata, un'architettura decentralizzata continua a funzionare anche se un singolo agente non funziona. Attraverso meccanismi di consenso o condivisione delle attività, altri agenti possono assumere il ruolo dell'agente problematico. Lo svantaggio è la complessità di distribuire messaggi e proteggere le comunicazioni in reti di comunicazione complesse. 

Usa un'architettura di agenti decentralizzata se vuoi un sistema IA scalabile e tollerante ai guasti, come l'edge computing.

Gerarchica 

Un'architettura gerarchica è composta da agenti IA che operano su livelli di una catena di comando. Immaginala come l'organigramma di un'azienda, con responsabili di reparto, manager intermedi e dirigenti operativi che supervisionano diverse parti della stessa campagna. Un agente IA di livello superiore pianifica, uno di livello intermedio coordina, mentre gli agenti di livello inferiore implementano nei dettagli.  

Una gerarchia chiara consente governance e tracciabilità degli audit. Puoi tracciare le decisioni tra agenti su livelli diversi. Tuttavia, gli stack di agenti introducono overhead e possono causare una latenza percepibile nelle applicazioni in tempo reale.

Usa un'architettura IA gerarchica quando hai bisogno di un sistema multi-agente scalabile che copra più domini, come la gestione della supply chain. 

Sequenziale 

I sistemi di agenti sequenziali operano passando i risultati da un agente IA all'altro secondo uno schema rigido. Ad esempio, l'agente A passa il compito all'agente B, che lo passa all'agente C. In un'architettura sequenziale, ogni passaggio dipende direttamente dal risultato precedente, rendendola adatta a workflow prevedibili. 

La prevedibilità è uno dei principali punti di forza dell'IA sequenziale. Ti permette di individuare facilmente gli errori e ottimizzare l'agente interessato. Tuttavia, una pipeline sequenziale è più lenta perché gli agenti a valle non possono avviare inferenze né operare in parallelo. 

Usa agenti sequenziali quando le dipendenze rigide sono fondamentali, come nel triage medico che porta a una diagnosi. 

Vantaggi principali dei sistemi multi-agente 

I team operativi adottano sistemi multi-agente per i vantaggi concreti che offrono. 

Ecco alcuni vantaggi dell'uso dei sistemi multi-agente:

• Specializzazione flessibile
• Parallelismo migliorato
• Maggiore isolamento dei guasti
• Migliore scalabilità

Analizziamoli più nel dettaglio.

Specializzazione

Invece di assegnare un'ampia gamma di attività a un singolo agente, un sistema multi-agente le assegna ad agenti IA progettati appositamente per gestirle. Questo consente al team operativo di progettare un sistema di agenti che rispecchi fedelmente i propri workflow.

Ad esempio, puoi usare un agente di web scraping per recuperare i dati sui prodotti, un agente di analisi per prevedere le tendenze di mercato e un agente e-commerce per aggiornare il prezzo. 

Parallelismo

Più agenti IA operano contemporaneamente per accelerare il risultato. Invece di scorrere una serie di agenti, deleghi attività indipendenti a diversi agenti autonomi. Una volta completata l'inferenza, consolidi i risultati per ulteriori analisi. 

Ad esempio, i team di customer success avviano simultaneamente agenti per recuperare dati dei clienti, raccogliere transazioni passate e mostrare conversazioni precedenti. 

Isolamento dei guasti

In un sistema multi-agente, un guasto non blocca necessariamente l'intero sistema. Quando un agente non funziona, puoi risolvere il problema o isolarlo per evitare che influisca sui workflow agentici successivi. Questo rende i sistemi multi-agente interessanti per applicazioni mission-critical con bassa tolleranza alle interruzioni operative.

Ad esempio, i robot agentici per i magazzini assumono le operazioni di un robot non funzionante. 

Scalabilità

I sistemi multi-agente scalano facilmente quando aumenta il carico di lavoro. Invece di riprogettare l'architettura da zero, aggiungi altri agenti per aumentare l'efficienza. Grazie all'ambiente condiviso, tutti gli agenti accedono allo stesso contesto, aiutando gli agenti aggiuntivi a effettuare inferenze più accurate. 

Ad esempio, una startup adotta un workflow di marketing multi-agente per gestire i lead in entrata. Quando gli agenti incontrano un collo di bottiglia, introduce ulteriori agenti IA sulla stessa piattaforma. 

Sfide e limiti dei sistemi multi-agente 

Nonostante i vantaggi offerti dai sistemi multi-agente, diverse sfide ne complicano ancora l'implementazione.

• Overhead di coordinamento: gli agenti devono trasmettere il contesto in modo accurato per garantire risultati coerenti con quelli desiderati. In un'architettura complessa, soprattutto con centinaia di agenti, è difficile scambiare messaggi in modo affidabile. Questo può causare una deriva del contesto, che richiede un coordinamento rigoroso per essere mitigata. 
• Errore cumulativo: gli LLM, alla base degli agenti IA, possono commettere errori. Qualsiasi imprecisione che sfugge a un agente si propagherà a quello successivo. Di conseguenza, i team potrebbero osservare variazioni significative nel risultato finale, con effetti sugli esiti operativi. 
• Moltiplicazione dei costi: l'esecuzione di agenti IA può essere costosa, soprattutto per processi complessi. Ogni chiamata API a un provider LLM consuma token, che possono comportare costi rilevanti. 
• Opacità del debugging: la risoluzione dei problemi di un sistema multi-agente è complessa. Quando più agenti contribuiscono a un risultato, individuare la causa principale richiede più lavoro. Anche se riesci a ricondurre il guasto a un agente, riprodurne il sintomo è estremamente difficile a causa della natura probabilistica degli LLM.

Esempi reali di sistemi multi-agente 

I sistemi multi-agente sono andati oltre l'innovazione interna per risolvere sfide operative nel mondo reale.

Ecco alcuni esempi di come i sistemi multi-agente hanno migliorato workflow reali. 

Woven by Toyota usa sistemi multi-agente per correggere automaticamente il codice

Woven by Toyota è un'azienda di mobilità moderna che offre soluzioni per la guida autonoma. Il software che sviluppa deve rispettare MISRA, uno standard di codifica per l'industria automobilistica. Tuttavia, conformarsi a MISRA non è semplice, perché gli ingegneri devono convalidare il codice rispetto a centinaia di pagine di standard. 

Per questo, Woven by Toyota ha progettato un sistema multi-agente per migliorare la sicurezza del codice su larga scala. Il sistema è composto da agenti Reviewer, Coder ed Evaluator. Reviewer e Coder analizzano iterativamente il codice sorgente per trovare e correggere problemi di codifica. L'Evaluator esegue poi un controllo finale e include il ragionamento alla base della sua valutazione. 

Di conseguenza, il team di ingegneria è riuscito a correggere l'81,5% degli errori di conformità MISRA usando il sistema multi-agente.

PGA TOUR usa l'IA agentica per la ricerca sui media e la produzione di contenuti 

PGA TOUR organizza prestigiosi tornei di golf e ha una vasta base di fan. Tuttavia, fatica a creare contenuti che coprano adeguatamente i suoi giocatori e a distribuirli per ottenere visibilità. Con centinaia di giocatori in campo, l'organizzatore voleva ridurre il tempo dalla creazione alla pubblicazione dei contenuti.

Utilizzando più agenti IA, ciascuno con un ruolo distinto, il team editoriale crea contenuti in linea con lo stile del brand PGA TOUR. Quando il sistema riceve una richiesta di contenuti, un agente dati effettua la ricerca prima di passare il risultato all'agente editor. Poi un agente writer e un agente immagini creano la bozza che, dopo la revisione, viene inviata a un agente di pubblicazione. 

Dopo l'implementazione, PGA TOUR ha aumentato la produzione di contenuti fino a oltre 1.200 contenuti a settimana. Ancora più importante, ha ridotto i costi del 95%.

CUADRA sfrutta un sistema multi-agente per potenziare l'assistenza clienti

CUADRA è un brand messicano premium del retail che serve i clienti tramite più canali, inclusi social media, sito web e telefono. L'azienda sa che i clienti preferiscono risposte tempestive e personalizzate, ma affronta difficoltà durante le stagioni di picco.

Invece di affidarsi esclusivamente ai team umani di assistenza clienti, CUADRA ha creato un sistema multi-agente per filtrare le richieste in entrata e inoltrarle quando necessario. Al centro del sistema c'è un orchestratore che coordina diversi agenti specializzati in consigli sui prodotti, cronologia degli ordini e interazioni con i clienti. 

Gli agenti si sono rivelati un successo per CUADRA: i clienti hanno valutato le risposte ricevute al 95,5%, rispetto al 57% quando erano gestite interamente da persone. 

Synergy Logistics utilizza agenti multipli per le operazioni di magazzino

Le operazioni di magazzino sono sensibili al fattore tempo. Ad esempio, gli operatori umani potrebbero non rispettare le scadenze di spedizione o rischiare esaurimenti delle scorte, con costi per le aziende. Synergy Logistics è uno dei principali fornitori di soluzioni per la gestione dei magazzini. Ha preso l'iniziativa di aiutare gli operatori a migliorare l'efficienza e ridurre le omissioni nella gestione delle scorte tramite sistemi multi-agente.

Il fornitore di soluzioni per magazzini ha creato un sistema IA agentico centralizzato per prevedere i movimenti delle scorte e offrire maggiore chiarezza nelle operazioni di magazzino. Un agente orchestratore agisce da coordinatore, delegando attività a un agente per le scorte a rischio, uno per la prioritizzazione delle attività e uno per la previsione degli esaurimenti di scorte. Questi agenti usano i dati WMS per effettuare inferenze e fornire consigli. 

Insieme, questi agenti potrebbero gestire fino al 75% dei carichi di lavoro gestiti dagli operatori. 

Sistemi multi-agente nell'IA vocale  

L'IA vocale è una tecnologia che ascolta le persone, comprende l'intento e risponde con voci simili a quelle umane. Puoi creare un sistema IA vocale multi-agente per rendere l'interazione verbale più intelligente, scalabile ed efficiente, con un intervento umano minimo.

Ad esempio, puoi usare un sistema telefonico IA per supportare il tuo team di assistenza clienti. Un sistema telefonico IA, a differenza di un tradizionale sistema di risposta vocale interattiva, sintetizza il parlato in tempo reale anziché usare una libreria di audio preregistrati. I clienti ricevono la risposta che desiderano senza attendere minuti prima di essere assistiti. 

Tuttavia, creare un sistema telefonico IA richiede la collaborazione tra più agenti. Nel workflow dell'agente, un agente di triage filtra le richieste iniziali dei clienti, recupera i dati necessari e trasferisce la chiamata a un altro agente. Il meccanismo di trasferimento dell'agente passa il contesto e la cronologia della chat, così le conversazioni restano fluide e comprensibili. 

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FAQ: capire i sistemi multi-agente