La costruzione di un singolo chatbot sembra un vero progresso, fino a quando non gli si chiede di gestire tutto. Un attimo prima deve rispondere alle domande frequenti, un attimo dopo deve qualificare i clienti, prenotare dimostrazioni, gestire i ticket e destreggiarsi tra gli strumenti interni. Le crepe iniziano a manifestarsi rapidamente.
Man mano che i chatbot aziendali assumono responsabilità più complesse, si assiste a uno spostamento verso una definizione più chiara dei ruoli, un coordinamento più profondo e una delega più intelligente dei compiti tra i sistemi.
A quel punto, non si tratta più di quanto sia intelligente il chatbot che avete costruito. Si tratta di capire quante attività svolge contemporaneamente e quanto bene passa da una all'altra. Il problema non è l'intelligenza. È la coordinazione.
È qui che entra in gioco l'orchestrazione degli agenti AI. Si tratta di passare dalla costruzione di un bot onnisciente alla progettazione di un sistema di agenti più piccoli e specializzati, ciascuno con un ruolo ben definito, che lavorano tutti in sincronia.
Se avete raggiunto i limiti di ciò che un chatbot può fare, non siete soli. In questa guida spiegheremo cosa significa orchestrazione di agenti, come funziona sotto il cofano e come iniziare a costruire sistemi di intelligenza artificiale coordinati, dai framework dedicati ai flussi di lavoro modulari.
Che cos'è l'orchestrazione di agenti AI?
La maggior parte dei chatbot nasce come sistemi a singolo agente. Un bot gestisce tutto: risponde alle domande, richiama le API, elabora i moduli e magari spinge gli utenti a convertirsi. All'inizio sembra efficiente.
Ma quando i casi d'uso si espandono, il modello a singolo agente inizia a crollare. Il bot diventa una sorta di "jack of all-trades" senza una struttura chiara. Si destreggia tra ruoli e contesti tutti insieme e inizia a risentirne in alcuni modi evidenti:
- I flussi diventano più difficili da debuggare e mantenere
- I prompt diventano più lunghi e difficili da gestire
- Non è chiaro quale parte del bot sia responsabile per cosa
- L'aggiunta di un nuovo caso d'uso rischia di interrompere ciò che già funziona
Non si tratta solo di un debito tecnico, ma di un problema di progettazione. Ci si aspetta che un agente faccia il lavoro di molti, e questo rallenta il lavoro.
L'orchestrazione di agenti AI risolve questo problema suddividendo le responsabilità tra più agenti specializzati. Ogni agente si concentra su un singolo compito (pianificazione, ricerca, acquisizione di dati, interazione con l'utente) e un controllore centrale decide chi agisce quando.
La differenza tra questi due approcci alla gestione delle interazioni con l'IA, singolo agente o multi-agente, non è solo architettonica. È strategica. Uno si adegua alla complessità, mentre l'altro decide di non farvi fronte.
Ecco come si posizionano i due sistemi rispetto ai benchmark più critici:
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La differenza tra questi due approcci alla gestione delle interazioni con l'IA, singolo agente o multi-agente, non è solo architettonica. È strategica. Uno si adegua alla complessità, mentre l'altro decide di non farvi fronte.
Ecco come si posizionano i due sistemi rispetto ai benchmark più critici:
Come funziona l'orchestrazione degli agenti
In un sistema orchestrato, non si sta scrivendo un unico grande chatbot, ma si sta progettando un insieme di agenti che gestiscono ciascuno una responsabilità. Pensate di trasformare il vostro chatbot in una squadra, con ogni agente che agisce come uno specialista.
Al centro di questo sistema c'è un controllore che decide quale agente deve gestire un compito in un determinato momento. Questo controllore può essere basato su regole, completamente autonomo o una via di mezzo. Il suo compito è semplice: instradare il compito, monitorare lo stato e assicurarsi che gli agenti non si pestino i piedi a vicenda.
Ogni agente è progettato per essere ristretto e autonomo. Può generare un riepilogo, chiamare uno strumento esterno, convalidare un input dell'utente o decidere cosa fare dopo. Alcuni sono reattivi (in attesa di essere chiamati), mentre altri possono attivare azioni successive.
Il controller si muove tra di loro, come un direttore d'orchestra che dà il segnale agli strumenti in un'orchestra.
Il contesto è importante in questo caso. L'intero sistema condivide una memoria - di solito un oggetto JSON o uno stato di sessione - che scorre tra gli agenti. Ogni agente legge da questo contesto e lo riscrive quando ha finito la sua parte. Il controllore utilizza il contesto aggiornato per decidere cosa fare dopo.
Ad esempio, in un bot per la pianificazione dei viaggi:
- L'agente utente gestisce le conversazioni e raccoglie le preferenze.
- L'agente di ricerca trova le opzioni di volo e di hotel.
- L'agente pianificatore assembla l'itinerario.
- L'agente di esecuzione prenota ciò che è necessario.
Nessuno di questi agenti conosce il quadro completo, ma non è necessario. L'agente router li mantiene allineati, passo dopo passo. In fin dei conti, l'orchestrazione è il modo in cui si passa da un chatbot che risponde a uno che collabora internamente per ottenere risultati.
I 5 principali strumenti per l'orchestrazione di agenti AI
Quando ci si rende conto che è necessario che più agenti lavorino insieme, la domanda diventa: Con cosa costruire? Lo spazio degli strumenti per l'orchestrazione degli agenti si sta muovendo rapidamente e non tutti sono pronti per la produzione.
Alcune piattaforme sono costruite per la velocità e i flussi di lavoro visivi. Altre offrono un controllo di basso livello, ma lasciano l'orchestrazione interamente a voi. Altre ancora si collocano in un'intelligente via di mezzo, offrendo un'astrazione sufficiente per muoversi rapidamente senza perdere in flessibilità.
Ecco i 5 strumenti che abbiamo trovato più utili per costruire sistemi agenziali oggi:
1. Botpress
Botpress è una piattaforma ad agenti completa che consente di progettare flussi di lavoro agenziali modulari, assegnare loro ruoli specifici e orchestrarli attraverso un router centrale. Ogni flusso di lavoro si comporta come un agente indipendente e siete voi (o un nodo autonomo) a decidere quando il controllo deve essere spostato, in base al contesto, agli input dell'utente o alla logica aziendale.
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Ciò che lo distingue è la rapidità con cui si può passare dall'idea al sistema funzionante. Gli agenti possono scrivere ed eseguire codice al volo, utilizzare API esterne e persino concatenare l'uso di strumenti in modo dinamico, il tutto grazie a modelli linguistici di alto livello. Non si tratta solo di costruire flussi, ma di costruire una logica che vive all'interno degli agenti.
È costruito per gli sviluppatori che vogliono flessibilità senza dover ricostruire l'infrastruttura. Se state distribuendo agenti per l'assistenza, la programmazione, l'onboarding o le operazioni interne, questo sistema si toglie d'impaccio e vi lascia lavorare.
Caratteristiche principali:
- Flussi di lavoro modulari: Ogni agente è costruito come una pipeline isolata e riutilizzabile.
- Routing centrale: Un router visivo orchestra i trasferimenti e la logica degli agenti.
- Utilizzo di strumenti dinamici: Esecuzione di codice e chiamata di API esterne in tempo reale
- LLM: Compatibile con i principali modelli di fondazione come OpenAI e Claude
- API-First: Facile esporre gli agenti o connettersi con CRM, webhook e altro ancora
Prezzi:
- Piano gratuito: $0/mese con visual builder e IA basata sull'utilizzo
- Piano Plus : $89/mese con analisi e rimozione del marchio
- Piano Team: $495/mese con strumenti di collaborazione e accesso basato sui ruoli
2. CrewAI
CrewAI si colloca in quel punto in cui si desidera l'orchestrazione, ma non si vuole costruire un intero motore di orchestrazione. È progettato intorno alla metafora di una squadra: si definiscono i ruoli, si assegnano gli obiettivi e si forniscono agli agenti strumenti e memoria. Poi si lascia che lavorino insieme per completare un compito.
La parte migliore è la rapidità con cui è possibile far funzionare qualcosa. In pochi minuti è possibile creare un pianificatore, un ricercatore e un esecutore e farli dialogare tra loro in fasi strutturate.
Non è perfetto - i flussi di lavoro personalizzati possono richiedere un po' di hacking - ma per la maggior parte dei casi d'uso è veloce. Se AutoGen è come programmare un protocollo, CrewAI è come condurre una missione con una squadra.
Caratteristiche principali:
- Architettura basata sui ruoli: Ogni agente ha un titolo, un obiettivo, degli strumenti e una memoria opzionale.
- Delega facile: Un agente pianificatore integrato decide l'ordine dei compiti in base agli obiettivi.
- Integrazione di strumenti: Supporta chiamate di funzione, richieste API e strumenti basati su browser.
- Memoria condivisa: Gli agenti possono fare riferimento e contribuire a un contesto condiviso.
Prezzi:
- Piano gratuito: Open-source, nessun costo di licenza
- Impresa: Non è quotato pubblicamente - sono previsti piani a pagamento man mano che il prodotto hosted matura
3. SDK Agenti OpenAI
Precedentemente denominato OpenAI Swarm, l'OpenAI Agents SDK è il primo vero passo di OpenAIverso un'infrastruttura di agenti di prima parte. È stato progettato per consentire agli sviluppatori di creare flussi di lavoro strutturati e multi-agente utilizzando modelli OpenAI , con handoff, strumenti e memoria integrati nel framework.
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Ogni agente riceve le sue istruzioni, i suoi strumenti e i suoi guardrail, e voi orchestrate il modo in cui si passano i compiti l'un l'altro. È ancora in una fase iniziale, ma l'esperienza è molto curata. È possibile ottenere il tracciamento integrato, la gestione del contesto e la possibilità di creare assistenti pronti per la produzione senza dover assemblare framework separati.
Se si lavora già con l'API di OpenAI e si desidera un modo strettamente integrato e consapevole di costruire agenti di intelligenza artificiale, questo SDK offre una solida base.
Caratteristiche principali:
- Ruoli degli agenti: Configurare le istruzioni, gli strumenti e le autorizzazioni per ogni agente.
- Passaggi di consegne: Passare il controllo tra gli agenti utilizzando la logica integrata
- Tracciamento: Tracciamento e debug di flussi di lavoro multi-agente con ispezione visiva
- Guardrail: Applicare la convalida agli ingressi e alle uscite
Prezzi:
- SDK: Libero e open-source sotto licenza MIT
- Costi di utilizzo: Pagare per l'utilizzo delle API OpenAI (ad esempio, GPT, chiamate agli strumenti, memorizzazione dei vettori).
- Esempi di strumenti: Interprete di codice: $0,03/uso, ricerca di file: $2,50/1k chiamata allo strumento
4. AutoGen
AutoGen è pensato per chi ha superato l'approccio "singolo agente con strumenti" e ha bisogno di un sistema in cui più agenti si parlano, ragionano sullo stato e portano a termine i compiti come una squadra. È costruito da Microsoft ed è più simile alla progettazione di flussi di lavoro basati su agenti come conversazioni strutturate.
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Non è facile per i principianti e non vuole esserlo. Bisogna cablare ogni parte: gli agenti, i loro ruoli, chi parla quando, come si passano i messaggi e quando si fermano. Ma se state lavorando a sistemi di intelligenza artificiale seri e pieni di stati, che necessitano di trasparenza e controllo totale, AutoGen vi fornisce gli esatti blocchi di costruzione di cui avete bisogno.
È la soluzione migliore per i team di ricerca, i costruttori avanzati o chiunque cerchi di modellare ragionamenti complessi su più agenti di intelligenza artificiale. Non si tratta di "configurare un chatbot", ma di progettare un protocollo di intelligenza.
Caratteristiche principali:
- Grafico conversazionale degli agenti: Gli agenti comunicano attraverso flussi di messaggistica strutturati anziché catene statiche.
- Controllo dell'orchestrazione: Si definiscono i turni, l'estensione della memoria e i confini dei compiti.
- Tracciamento e debug: Il tracciamento incorporato consente di ispezionare il contributo di ciascun agente in attività multi-fase.
- Uso degli strumenti: supporta strumenti personalizzati e chiamate di funzioni tra gli agenti.
Prezzi:
- Libero e open-source (licenza MIT)
- Funziona con qualsiasi endpoint LLM OpenAI, Azure, modelli locali)
5. Catena dei langoli
Gli agenti LangChain consentono di creare flussi di lavoro guidati dalla logica, in cui l'agente sceglie quale strumento utilizzare in ogni fase. Si definisce l'obiettivo, si inseriscono strumenti come la ricerca, l'esecuzione di codice o le API e si lascia che l'agente ragioni attraverso le attività.
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È una delle configurazioni più flessibili disponibili, ma è anche molto orientata al codice. Si gestiscono da soli la memoria, il controllo del flusso e la gestione degli errori. Inoltre, pur avendo introdotto un costruttore di grafici per l'orchestrazione visiva, non è ancora abbastanza maturo per le operazioni complete degli agenti o per una chiara visibilità del loro comportamento.
LangChain è ideale se si desidera una personalizzazione completa e non ci si preoccupa di ricucire le cose manualmente. È potente, ma bisogna aspettarsi di fare il lavoro pesante.
Caratteristiche principali:
- Uso dinamico degli strumenti: Gli agenti decidono quali strumenti invocare in base agli input.
- Supporto della memoria: Aggiunta di memoria contestuale per le conversazioni più lunghe
- Integrazione con LangSmith: Tracciamento, debug e monitoraggio di esecuzioni in più fasi
- Altamente estendibile: Sovrascrivete i componenti o inserite i vostri strumenti
Prezzi:
- Quadro LangChain: Gratuito e open-source
- LangSmith (opzionale): Strumento di debug e valutazione a pagamento
- Costi di utilizzo: Dipende dai modelli e dagli strumenti di terze parti utilizzati
Lezioni apprese dalla costruzione dei flussi di lavoro degli agenti
La maggior parte dei framework per agenti fa credere che l'orchestrazione consista solo nel collegare alcuni flussi e passare la memoria. Ma quando si ha più di un agente che esegue la logica live, le cose iniziano a rompersi in modi che non ci si aspettava.
I passaggi di consegne diventano disordinati: il contesto trapela. Gli agenti si ripetono. E la cosa peggiore è che non si ha idea di dove si sia rotto il sistema finché non è troppo tardi.
Ecco gli schemi che funzionano: cose che si imparano solo dopo aver spedito alcuni sistemi rotti e dopo aver tracciato il percorso a ritroso attraverso il disordine.
Strutturare le decisioni degli agenti
Lasciare che siano gli agenti a decidere cosa fare in base al messaggio dell'utente può sembrare una scorciatoia intelligente, ma porta rapidamente alla confusione. I flussi di lavoro si attivano in modo non ordinato, i passaggi vengono saltati e il sistema diventa imprevedibile.
Ciò che sta accadendo è che si sta lasciando che il modello allucini le azioni successive. Non ha una mappa chiara del sistema. Quindi tira a indovinare e sbaglia.
Invece, trattate gli agenti come funzioni. Chiedete loro di emettere un'istruzione di controllo come "route to calendar_agent" o "next step would be verify_info". Poi l'orchestratore le usa per decidere cosa succede dopo. Mantenete la logica al di fuori del modello, dove potete fidarvi.
Memoria dell'agente Scope
Quando gli agenti condividono troppo contesto, le cose iniziano a rompersi. Un agente completa un'attività e un altro la annulla agendo su dati non aggiornati o non pertinenti. Più flussi di lavoro si aggiungono, più la situazione si fa confusa.
Questo accade quando tutti gli agenti leggono e scrivono sullo stesso archivio di memoria. Non ci sono confini. Un agente inquina il contesto di un altro e improvvisamente le cose si rompono in modi difficili da rintracciare.
Dare a ogni agente il proprio contesto di scope. Trasmettete solo ciò di cui ha bisogno, niente di più. È come dare a ogni agente un brief di lavoro mirato, non l'accesso completo alla cronologia delle chat di gruppo del sistema.
Deriva dell'anello di arresto
Quando si utilizzano coppie pianificatore-esecutore, di solito si crea un ciclo: il pianificatore decide cosa deve accadere, l'esecutore lo fa e il pianificatore controlla il risultato per decidere cosa fare dopo.
Il ciclo si interrompe perché il pianificatore non ha memoria di ciò che è già stato fatto. Nessuna cronologia dei compiti. Nessuna lista di controllo. Vede solo lo stato attuale e decide di riprovare.
Se si utilizzano cicli di agenti, è necessario tenere traccia di ogni turno di lavoro: chi ha eseguito cosa, cosa ha restituito e se è andato a buon fine. In questo modo si evita che il sistema si insegua la coda.
Restituzione di uscite strutturate
Il sistema potrebbe sembrare funzionante - le risposte arrivano e l'agente sembra intelligente - ma dietro le quinte non succede nulla. L'agente dice qualcosa come "Ecco il vostro riepilogo", ma l'orchestratore non ha idea di cosa fare dopo.
Il motivo? Gli agenti parlano all'utente, non al sistema. Non c'è output leggibile dalla macchina, quindi il livello logico non ha nulla su cui agire.
Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.
Monitoraggio dell'avanzamento delle attività
A volte il sistema dimentica quello che sta facendo. Un utente va fuori campo, una chiamata API fallisce e improvvisamente il bot ricomincia da capo o, peggio, dice di aver finito quando in realtà non ha mai portato a termine il compito.
Questo accade perché la memoria viene trattata come l'avanzamento delle attività. Ma la memoria è solo storia, non dice dove ci si trova nel flusso di lavoro.
È necessario uno stato dell'attività separato che tenga traccia di ciò che è stato fatto, di ciò che è in sospeso e dell'obiettivo. In questo modo, anche se qualcosa si rompe, è possibile recuperare a metà del processo e terminare l'attività in modo pulito.
Iniziate a costruire il vostro primo sistema agenziale
Botpress offre tutto ciò che serve per costruire e orchestrare agenti basati su ruoli: flussi di lavoro modulari, memoria in tempo reale, utilizzo di strumenti e un controllore autonomo che collega il tutto. Voi definite la logica. Gli agenti fanno il lavoro.
Che si tratti di un assistente di supporto, di un flusso di prenotazione o di un bot interno alle operazioni, è possibile iniziare con pochi flussi di lavoro e scalare man mano che il sistema diventa più intelligente.
Iniziate subito a costruire - è gratis.
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