Il mio punto di vista: l’AI Multi-Agent ha ancora bisogno di miglioramenti

Ciao a tutti, qui è Sarah di agnthq.com, e ho un problema da discutere – o meglio, un nuovo strumento brillante di cui parlarvi – riguardo allo stato attuale degli agenti AI. In particolare, voglio approfondire qualcosa che mi ha infastidito per un po’: la promessa rispetto alla realtà delle piattaforme multi-agente. Abbiamo tutti visto le dimostrazioni mozzafiato, i documenti teorici, la pubblicità sui collaboratori che lavorano in perfetta armonia per risolvere i nostri problemi più profondi. Ma cosa succede quando si tenta davvero di farli collaborare nel sandbox? Questo è ciò di cui ci occupiamo oggi.

Negli scorsi settimane, sono stata a stretto contatto con un angolo specifico di questo mondo: far collaborare un team di agenti specializzati su un flusso di creazione di contenuti. Non solo contenuti qualsiasi, intendiamoci, ma articoli altamente specifici e ricercati che richiedono controllo dei fatti, aggiustamenti di tono e anche alcune semplici proposte di immagini. Il mio obiettivo non era sostituire completamente uno scrittore umano (ancora!), ma vedere se potessi costruire un sistema semi-autonomo in grado di prendere un prompt grezzo e produrre una bozza quasi pubblicabile con un intervento umano minimo. E lasciatemi dire, è stata un’ottima montagna russa.

Il sogno: una sinfonia di agenti specializzati

La mia visione iniziale era bellissima. Immaginavo un agente “Ricercatore”, un agente “Scrittore”, un agente “Editore” e un agente “SEO/Suggeritore di immagini”. Ognuno avrebbe avuto il proprio ruolo distintivo, il proprio set di strumenti e il proprio angolino del pipeline di elaborazione. Il Ricercatore avrebbe perlustrato il web, sintetizzato le informazioni e passato il tutto allo Scrittore. Lo Scrittore avrebbe quindi redatto la prima bozza, che andrebbe all’Editore per la rifinitura, il controllo dei fatti e la correzione grammaticale. Infine, il Suggeritore SEO/Immagini avrebbe inserito parole chiave e proposto visual. Una catena di montaggio perfetta, giusto?

In teoria, tutto questo suona fantastico. E molte piattaforme promettono esattamente questo tipo di collaborazione senza soluzione di continuità. Ma qui è dove la teoria deve fare i conti con la realtà. La sfida più grande non è necessariamente far svolgere bene a ciascun agente il proprio compito individuale. È il passaggio di consegne. È la comunicazione. È garantire che l’Agente A comprenda esattamente cosa necessita l’Agente B e che l’Agente B non esegua semplicemente la sua funzione senza contesto dall’Agente A.

La scelta della piattaforma: AutoGen vs. agenti LangChain

Ho deciso di concentrare i miei sforzi su due framework popolari che offrono capacità multi-agente: AutoGen di Microsoft e le implementazioni di agenti di LangChain. Entrambi hanno i loro punti di forza e affrontano il problema multi-agente da angolazioni leggermente diverse. Volevo vedere quale dei due mi avrebbe avvicinato di più al mio sogno di creazione di contenuti.

La mia configurazione iniziale prevedeva Python, naturalmente. Ho creato un ambiente virtuale, installato le librerie necessarie e iniziato a delineare i ruoli degli agenti. Per AutoGen, il concetto di agente “User Proxy” e agenti “Assistant” è centrale. Di fatto, definisci diversi agenti “Assistant” con messaggi di sistema specifici e capacità, e l’User Proxy funge da orchestratore, mediando la comunicazione e spesso intervenendo per porre domande di chiarimento o fornire feedback.

Con LangChain, l’approccio sembrava più simile a costruire singoli “strumenti” che gli agenti potevano poi scegliere di utilizzare in base al loro ragionamento interno. Definisci un agente, gli dai un modello linguistico e poi fornisci un elenco di strumenti che può chiamare. L’agente poi decide quando e come utilizzare quegli strumenti. Per ottenere un sistema multi-agente, di solito costruisci più agenti e poi li colleghi tramite un processo sequenziale o un grafo più complesso usando qualcosa come LangGraph.

La realtà: interruzioni nella comunicazione e perdita di contesto

Parliamo dei punti critici. I miei primi tentativi con entrambi i framework sono stati… illuminanti, per non dire altro. È diventato rapidamente chiaro che semplicemente definire i ruoli non era sufficiente. Gli agenti, lasciati a se stessi, spesso si perdeva un contesto cruciale, ripetevano informazioni o si bloccavano in cicli.

Il ballo conversazionale di AutoGen

Con AutoGen, l’aspetto conversazionale è fondamentale. Gli agenti parlano tra loro. Questo è ottimo per il debug, poiché puoi vedere il passaggio di informazioni. Tuttavia, significa anche che, se non gestito con attenzione, le conversazioni possono degenerare. Il mio agente Ricercatore a volte forniva un’enorme quantità di informazioni, e l’agente Scrittore, senza una chiara direttiva su come filtrare o sintetizzare, cercava di usare tutto (portando a contenuti gonfiati) o perdevano preziose intuizioni.

Ecco un esempio semplificato di come inizialmente ho configurato i miei agenti AutoGen per il flusso di contenuto. Nota come i messaggi di sistema definiscono le loro personalità e obiettivi:

import autogen

# Definisci la configurazione per il LM
llm_config = {
 "model": "gpt-4-turbo-preview",
 "api_key": os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
}

# L'agente User Proxy agirà come l'umano nel loop, o l'orchestratore
user_proxy = autogen.UserProxyAgent(
 name="Admin",
 system_message="Un amministratore umano che esamina e fornisce feedback.",
 code_execution_config={"last_n_messages": 2, "work_dir": "agent_work"},
 human_input_mode="ALWAYS", # Importante per il debug dei flussi iniziali
)

# Agente Ricercatore
researcher = autogen.AssistantAgent(
 name="Researcher",
 system_message="Sei un ricercatore meticoloso. Il tuo obiettivo è trovare informazioni accurate e aggiornate sull'argomento dato. Riassumerai i punti chiave e fornirai fonti. Non scrivere l'articolo, fornisci solo una ricerca concisa.",
 llm_config=llm_config,
)

# Agente Scrittore
writer = autogen.AssistantAgent(
 name="Writer",
 system_message="Sei un abile scrittore di contenuti. Il tuo compito è prendere la ricerca fornita e redigere un bozza di articolo coinvolgente, chiara e ben strutturata. Concentrati sulla leggibilità e sul flusso. Non effettuare ricerche tu stesso.",
 llm_config=llm_config,
)

# Agente Editore
editor = autogen.AssistantAgent(
 name="Editor",
 system_message="Sei un editor professionista. Rivedi la bozza dell'articolo per grammatica, ortografia, accuratezza fattuale (basata sulla ricerca fornita), tono e chiarezza. Suggerisci miglioramenti ma non riscrivere l'articolo intero a meno che non sia necessario.",
 llm_config=llm_config,
)

# Inizia la chat
user_proxy.initiate_chat(
 writer,
 message="Crea una bozza di articolo su 'L'impatto del calcolo quantistico sulla sicurezza informatica entro il 2030'. Il Ricercatore fornirà informazioni. L'Editore rivedrà.",
 config_list=[researcher, editor] # Questo non li collega direttamente in una catena, ma li rende disponibili.
)

Il problema con la configurazione di base sopra: l’`initiate_chat` con `config_list` rende tutti gli agenti disponibili per lo `scrittore`, ma non obbliga esplicitamente a una sequenza. Lo `scrittore` potrebbe tentare di fare ricerche da solo o semplicemente iniziare a scrivere senza attendere il `ricercatore`. Qui entra in gioco l’uso di schemi di orchestrazione più avanzati o chat di gruppo, a cui infine mi sono orientata, ma evidenzia l’ostacolo iniziale.

Le difficoltà centrate sugli strumenti di LangChain

Gli agenti di LangChain, d’altra parte, sembravano più come se stessi costruendo singoli robot con gadget specifici. Ogni agente pensava: “Va bene, devo fare X. Ho uno strumento per X? Sì? Usalo. No? Andiamo nel panico (o proviamo a inventare qualcosa).” La sfida qui non riguardava tanto il flusso conversazionale, quanto piuttosto garantire che gli agenti avessero gli strumenti giusti e, crucialmente, le giuste istruzioni su *quando* usarli e *cosa fare con l’output*. Passare strutture dati complesse tra gli agenti di LangChain senza perdere contesto richiedeva una pianificazione attenta degli strumenti personalizzati e dello storage intermedio.

Ad esempio, se il mio agente Ricercatore usava uno strumento di web scraping e restituisse un oggetto JSON di scoperte, come farebbe il mio agente Scrittore a sapere di elaborare quel JSON ed estrarre il testo rilevante per l’articolo, piuttosto che trattarlo semplicemente come una stringa grezza?

from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import tool
from langchain import hub
import json

# Definire un semplice strumento di "ricerca"
@tool
def conduct_web_research(query: str) -> str:
 """Esegue una simulazione di ricerca sul web e restituisce informazioni rilevanti."""
 # In uno scenario reale, questo chiamerebbe un'API di ricerca (ad es., SerpAPI, Tavily)
 if "quantum computing cybersecurity" in query.lower():
 return json.dumps({
 "summary": "Si prevede che il calcolo quantistico rompa gli attuali standard di crittografia (RSA, ECC) entro il 2030, rendendo necessario un passaggio alla crittografia post-quantistica (PQC). Gli algoritmi PQC sono in fase di sviluppo per resistere agli attacchi quantistici.",
 "sources": ["Progetto NIST PQC", "IBM Quantum Blog"]
 })
 return "Nessuna ricerca specifica trovata per quella query."

# Definire un semplice strumento di "scrittura"
@tool
def draft_section(topic: str, research_data: str) -> str:
 """Redige una sezione di un articolo basata su un argomento e dati di ricerca forniti."""
 data = json.loads(research_data)
 summary = data.get("summary", "Nessun sommario fornito.")
 sources = ", ".join(data.get("sources", []))
 return f"## {topic}\n\n{summary}\n\nFonti: {sources}\n\nQuesta sezione discute l'impatto fondamentale..."

# Definire strumenti per i nostri agenti
research_tools = [conduct_web_research]
write_tools = [draft_section]

# Definire il prompt per gli agenti
prompt = hub.pull("hwchase17/react") # Un prompt standard ReAct

# Agente Ricercatore
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo-preview", temperature=0)
researcher_agent = create_react_agent(llm, research_tools, prompt)
researcher_executor = AgentExecutor(agent=researcher_agent, tools=research_tools, verbose=True)

# Agente Scrittore (nota: ha bisogno dell'output del ricercatore)
writer_agent = create_react_agent(llm, write_tools, prompt)
writer_executor = AgentExecutor(agent=writer_agent, tools=write_tools, verbose=True)

# Questo NON è un' orchestrazione multi-agente. È una chiamata sequenziale per dimostrazione
# orchestrator_query = "Ricerca 'L'impatto del calcolo quantistico sulla sicurezza informatica entro il 2030' e poi scrivi una bozza di sezione dell'articolo basata sui risultati."

# # Passo 1: Il Ricercatore agisce
# research_output = researcher_executor.invoke({"input": "Esegui ricerca su 'L'impatto del calcolo quantistico sulla sicurezza informatica entro il 2030'"})
# print(f"Output del Ricercatore: {research_output['output']}")

# # Passo 2: Lo Scrittore agisce con l'output del ricercatore
# writer_output = writer_executor.invoke({"input": f"Redigi una sezione su 'L'impatto del calcolo quantistico sulla sicurezza informatica' utilizzando questa ricerca: {research_output['output']}"})
# print(f"Output dello Scrittore: {writer_output['output']}")

L’esempio di LangChain sopra è un’esecuzione manuale e sequenziale. Non è una conversazione tra agenti. Per renderlo realmente multi-agente con LangChain, di solito si utilizza LangGraph per definire nodi e collegamenti, dettando esplicitamente il flusso di informazioni e il controllo. Questo offre maggiore controllo ma richiede anche più codice di base per impostare il grafo.

La Rivelazione: Orchestrazione Esplicita e Stato Condiviso

La mia maggiore lezione, dopo molte ore frustranti, è stata che “gli agenti che collaborano” spesso devono essere “agenti che collaborano sotto a una guida umana (o pseudo-umana) severa.” Il sogno di una collaborazione veramente autonoma ed emergente è ancora lontano per compiti complessi e a più fasi come la creazione di contenuti dettagliati.

Il Manager di GroupChat di AutoGen

Per AutoGen, la soluzione è arrivata sotto forma di `GroupChatManager`. Qui è dove AutoGen davvero brilla per i flussi di lavoro multi-agente. Invece di far semplicemente parlare gli agenti, definisci un `GroupChat` e un `GroupChatManager` che orchestra chi parla quando e a quali condizioni. Puoi persino impostare specifiche “selezioni del relatore” per assicurarti che il giusto agente intervenga al momento giusto.

Ho ristrutturato il mio setup di AutoGen per utilizzare un `GroupChat`. Ho fatto dell’`Admin` (il mio user_proxy) il manager. Questo mi ha permesso di definire un flusso chiaro: l’Admin dice al Ricercatore di ricercare, il Ricercatore fornisce informazioni, l’Admin dice allo Scrittore di scrivere, lo Scrittore produce una bozza, l’Admin dice all’Editor di modificare, l’Editor fornisce feedback, ecc.

Fondamentalmente, ho anche iniziato a sperimentare con la possibilità di far “riflettere” gli agenti sui messaggi precedenti. Chiedendo esplicitamente al Ricercatore le sue scoperte per lo Scrittore, o chiedendo allo Scrittore di confermare di aver compreso il feedback dell’Editor, ho forzato un livello di comunicazione esplicita che ha migliorato significativamente la qualità dell’output. Ho anche realizzato l’importanza del prompt iniziale fornito alla funzione `initiate_chat` – serve come obiettivo generale verso cui tutti gli agenti dovrebbero lavorare implicitamente.

LangGraph per il Controllo di LangChain

Per LangChain, la risposta era LangGraph. Questa libreria permette di definire grafi ciclici e con stato di agenti e strumenti. È come disegnare un diagramma di flusso per il tuo sistema AI. Definisci nodi (che possono essere agenti, strumenti o anche semplici funzioni) e collegamenti (che dettano il flusso in base a condizioni). Questo mi ha dato il controllo esplicito di cui avevo bisogno per garantire che le informazioni venissero trasmesse correttamente e che gli agenti eseguissino i loro compiti nell’ordine giusto.

Ho costruito un grafo con un “research_node”, un “writing_node” e un “editing_node”. Ogni nodo riceverebbe lo stato attuale, eseguirebbe la sua azione e aggiornerebbe lo stato prima di passarlo al nodo successivo. Questo significava che potevo collegare funzioni di parsing specifiche ai collegamenti per garantire che il formato dei dati fosse corretto per il prossimo agente.

Ad esempio, dopo che il “research_node” avesse eseguito il suo strumento, avrei avuto una funzione sul collegamento che estraeva solo il `summary` dall’output JSON e lo passava come chiave `research_text` allo stato del nodo successivo, evitando che lo Scrittore venisse sopraffatto da JSON grezzo.

Lezioni Pratiche per il Tuo Percorso Multi-Agente

Quindi, cosa ho imparato da questo confronto con questi agenti? Se stai pianificando di costruire il tuo sistema multi-agente, specialmente per qualcosa di così sfumato come la creazione di contenuti, ecco cosa ti consiglio:

1. Inizia Semplice, Poi Itera: Non cercare di costruire tutta la sinfonia in una volta. Fai in modo che un agente esegua bene un compito, poi introduci il successivo. Comprendi i modelli di comunicazione prima di scalare.
2. La Comunicazione Esplicita è Fondamentale: Non presumere che gli agenti “sappiano semplicemente” cosa fare con le informazioni. Costringili a estrarre o riformattare i dati per il prossimo agente nella catena. Pensa a questo come a scrivere una documentazione API molto chiara per i tuoi agenti.
3. L’Orchestrazione è la Tua Amica: Sia essa il `GroupChatManager` di AutoGen o LangGraph, abbraccia l’orchestrazione esplicita. Lasciare che gli agenti agiscano liberamente in una chat libera porta spesso a caos e perdita di contesto. Definisci il flusso, i passaggi e le condizioni per il progresso.
4. Definisci Chiare Persone e Obiettivi per gli Agenti: I messaggi di sistema sono cruciali. Assicurati che ogni agente sappia esattamente qual è il suo lavoro e cosa NON deve fare. Questo previene l’espansione dell’ambito e il lavoro ridondante.
5. Lo Stato Condiviso è Essenziale per il Contesto: Se gli agenti devono ricordare cose tra i passaggi, hai bisogno di un meccanismo per uno stato condiviso. In AutoGen, la cronologia della chat serve a questo scopo, ma potresti doverla guidare. In LangChain/LangGraph, passare esplicitamente un dizionario di stato tra i nodi è fondamentale.
6. Presenza Umana per il Debugging e il Miglioramento: Soprattutto all’inizio, mantieni un umano coinvolto (ad esempio, `human_input_mode=”ALWAYS”` in AutoGen). Questo ti consente di osservare le interazioni degli agenti, identificare i guasti e fornire feedback mirato. È inestimabile per capire perché le cose siano andate male.
7. La Definizione degli Strumenti è Importante: Per gli agenti di LangChain, gli strumenti che fornisci loro sono i loro superpoteri. Assicurati che i tuoi strumenti siano specifici, ben documentati e restituiscano output prevedibili. Per AutoGen, la chiamata delle funzioni funziona in modo simile.
8. Abbiate Pazienza e Sperimentate: Questo campo si sta muovendo rapidamente e far funzionare questi sistemi in modo affidabile richiede tempo e molta sperimentazione. Non scoraggiarti per i fallimenti iniziali.

Il mio flusso di lavoro nella creazione di contenuti è ancora un’opera in corso, ma ora è significativamente più fluido. Sto generando regolarmente buone prime bozze che hanno solo bisogno di una rifinitura umana, grazie alle lezioni apprese riguardo all’orchestrazione esplicita e alla comunicazione chiara. Il sogno multi-agente è assolutamente alla portata, ma richiede un design molto più deliberato di quanto l’iniziale entusiasmo possa suggerire.

Quali sono le tue esperienze con i sistemi multi-agente? Contattami nei commenti o su X (sarah_agnthq)! Mi piacerebbe sapere delle tue vittorie e delle tue difficoltà.

🕒 Published: April 3, 2026