Sistemi multi-agente spiegati: come collaborano gli agenti IA 

Dall'emergere dei large language model (LLM), i settori hanno esplorato modi per ottimizzare i processi aziendali. Tra i metodi che stanno prendendo piede c'è il sistema multi-agente.

I sistemi multi-agente consentono alle organizzazioni di automatizzare workflow complessi usando un insieme collaborativo di agenti IA autonomi. Risolvono problemi che in passato 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, a conferma della crescita aziendale, dell'innovazione e della produttività che questa architettura sta favorendo. 

Questa guida illustra i fondamenti dei sistemi multi-agente e perché sono importanti. Approfondiamo 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 gestire.
• Esistono sette tipi di agenti IA che un sistema multi-agente può distribuire, tra cui 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 distribuiscono 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 collaborano per raggiungere obiettivi comuni e 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 gestire attività imprevedibili, molto estese o eccessivamente complesse che coinvolgono più domini. 

Come funzionano i sistemi multi-agente 

In una tipica architettura di sistema multi-agente, un coordinatore centralizzato divide un'attività complessa in più parti più piccole. Poi assegna ogni 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, 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 eseguire inferenze ragionevoli in un determinato dominio, ma costringerlo a completare molte attività in poco tempo e con informazioni limitate 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.

Consideriamo 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 e pubblicazione dei contenuti e la reportistica. Per farlo, dovresti intervenire in diversi punti.

Un sistema multi-agente, invece, distribuisce agenti IA dedicati, ciascuno competente 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 proprie.

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, testo, 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 integrare le regole condizionali per l'inferenza. 

Tuttavia, l'agente non conserva memoria delle inferenze passate e, per certi aspetti, funziona 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, l'agente IA usa algoritmi di ricerca e pianificazione per prevedere i risultati futuri di ogni percorso mappato. Poi sceglie quello che ritiene più probabilmente in grado di produrre risultati positivi. 

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 ottieni dal sistema. Una volta distribuito, l'agente prevede i diversi percorsi possibili e assegna a ciascuno un peso. Quindi considera rischi e vantaggi potenziali prima di scegliere l'opzione più vantaggiosa.

5. Agente di apprendimento

Un agente di apprendimento 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 perfeziona il proprio comportamento per produrre risultati desiderabili. 

6. Agente gerarchico

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

Gli agenti di basso livello, invece, sono responsabili delle implementazioni tattiche, come l'acquisizione di dati dai sensori e il 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 instaurano tra loro relazioni peer-to-peer. Invece di dipendere da un orchestratore centrale, ogni agente condivide informazioni, cede il controllo e collabora per raggiungere un obiettivo comune. 

Architetture comuni dei sistemi multi-agente 

Sebbene i sistemi multi-agente migliorino l'efficienza operativa, una distribuzione efficace dipende dalla scelta dell'architettura giusta per il caso d'uso. 

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

Approfondiamo ogni architettura.

Centralizzata

L'architettura multi-agente centralizzata è composta da un unico orchestratore centrale e più agenti esecutori. Condividono una knowledge base comune, controllata dall'orchestratore. Quando riceve un'attività, l'orchestratore la suddivide in parti più piccole e specializzate e le assegna agli agenti corrispondenti. 

Per sua natura, un'architettura centralizzata semplifica l'esecuzione. Puoi definire 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 si guasta, si guasta l'intero sistema, 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, in cui nessun agente ha 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 operare anche se un singolo agente si guasta. Tramite meccanismi di consenso o condivisione delle attività, altri agenti possono assumere il ruolo dell'agente problematico. Lo svantaggio di questa architettura è la complessità della distribuzione dei messaggi e della protezione delle 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 

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

Una gerarchia chiara favorisce la governance e crea una traccia di 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 controllo 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 un punto di forza dell'IA sequenziale. Ti consente di tracciare facilmente gli errori e perfezionare l'agente interessato. Tuttavia, una pipeline sequenziale perde velocità 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. 

Principali vantaggi dei sistemi multi-agente 

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

Ecco alcuni vantaggi dei sistemi multi-agente:

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

Vediamoli più nel dettaglio.

Specializzazione

Invece di assegnare a un singolo agente un'ampia gamma di attività, 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 riproduca fedelmente i propri workflow.

Ad esempio, usi un agente di web scraping per recuperare dati sui prodotti, un agente di analytics 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 far passare il lavoro attraverso una serie di agenti, deleghi attività indipendenti a diversi agenti autonomi. Una volta completate le inferenze, consolidi i risultati per ulteriori analisi. 

Ad esempio, i team di customer success avviano contemporaneamente agenti per recuperare i dati dei clienti, compilare le transazioni passate e far emergere le conversazioni storiche. 

Isolamento dei guasti

In un sistema multi-agente, un guasto non blocca necessariamente l'intero sistema. Quando un agente si guasta, puoi correggerlo 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 il magazzino assumono le attività di un robot guasto. 

Scalabilità

I sistemi multi-agente scalano facilmente con l'aumento del carico di lavoro. Invece di riprogettare l'architettura da zero, aggiungi altri agenti per migliorare l'efficienza. Grazie all'ambiente condiviso, tutti gli agenti accedono allo stesso contesto, aiutando quelli aggiuntivi a eseguire inferenze più accurate. 

Ad esempio, una startup distribuisce 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 ottenere costantemente i risultati desiderati. In un'architettura complessa, soprattutto con centinaia di agenti, lo scambio affidabile di messaggi è difficile. Ciò può provocare una deriva del contesto, che richiede un coordinamento rigoroso per essere mitigata. 
• Errori a cascata: 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 sui risultati operativi. 
• Moltiplicazione dei costi: L'esecuzione degli agenti IA può essere costosa, soprattutto per i processi complessi. Ogni chiamata API a un provider di LLM consuma token, che possono generare costi rilevanti. 
• Opacità del debugging: Il troubleshooting di un sistema multi-agente è complesso. Quando più agenti contribuiscono a produrre un risultato, individuare la causa principale richiede maggiore impegno. Anche riuscendo a ricondurre il guasto a un agente, riprodurre 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 e risolvono sfide operative nel mondo reale.

Di seguito trovi 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 essere conforme a MISRA, uno standard di codifica per l'industria automobilistica. Rispettare MISRA non è però semplice, perché gli ingegneri devono validare 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. Sia Reviewer sia Coder esaminano iterativamente il codice sorgente per individuare e correggere problemi di codifica. L'Evaluator esegue poi un controllo finale e motiva il proprio verdetto. 

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.

Distribuendo 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 svolge 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 la distribuzione, 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 il supporto clienti

CUADRA è un brand messicano di vendita al dettaglio premium che serve i clienti attraverso più canali, tra cui social media, sito web e telefono. L'azienda sa che i clienti preferiscono risposte tempestive e personalizzate, ma affronta difficoltà durante l'alta stagione.

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 raccomandazioni sui prodotti, cronologia degli ordini e interazioni con i clienti. 

Gli agenti hanno avuto successo per CUADRA: i clienti hanno valutato le risposte ricevute al 95,5%, rispetto al 57% quando venivano gestite interamente da persone. 

Synergy Logistics distribuisce più agenti per le operazioni di magazzino

Le operazioni di magazzino dipendono dal fattore tempo. Ad esempio, gli operatori umani potrebbero non rispettare le scadenze di spedizione o rischiare rotture di stock, con costi per le aziende. Synergy Logistics è un fornitore leader di soluzioni per la gestione dei magazzini. Ha deciso di aiutare gli operatori a migliorare l'efficienza e ridurre le omissioni nella gestione delle scorte usando sistemi multi-agente.

Il fornitore di soluzioni per magazzini ha creato un sistema IA agentico centralizzato per prevedere i movimenti delle scorte e dare maggiore visibilità sulle operazioni di magazzino. Un agente orchestratore funge da coordinatore e delega attività a un agente per le scorte a rischio, uno per la prioritizzazione delle attività e uno per la previsione delle rotture di stock. Questi agenti usano i dati WMS per eseguire inferenze e fornire raccomandazioni. 

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, ne comprende l'intento e risponde con voci simili a quelle umane. Puoi creare un sistema di IA vocale multi-agente per abilitare interazioni verbali più intelligenti, scalabili ed efficienti, con un intervento umano minimo.

Ad esempio, usi 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 audio preregistrata. I clienti ottengono la risposta desiderata senza attendere minuti prima di ricevere assistenza. 

Tuttavia, creare un sistema telefonico IA richiede la collaborazione tra più agenti. Nel workflow degli agenti, 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 rimangono fluide e comprensibili. 

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FAQ: comprendere i sistemi multi-agente