AI Agent Orchestration

L'orchestrazione degli agenti AI è il livello di coordinamento di un sistema composto da più agenti AI, modelli e strumenti. Decide quale componente gestisce ogni parte di un'attività, quale contesto riceve, in quale ordine opera, come passa il lavoro agli altri e come vengono combinati e verificati i risultati. L'orchestratore può essere codice ordinario con un flusso di controllo fisso, un LLM che pianifica e delega durante l'esecuzione oppure una combinazione dei due. L'orchestrazione trasforma un insieme di specialisti, come un agente di ricerca, un agente di programmazione e un modello di visione artificiale, in un unico sistema in grado di completare attività che nessuna singola chiamata a un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) potrebbe svolgere.

Cosa fa un livello di orchestrazione#

• Instradamento: assegna ogni sottoattività all'agente o al modello più adatto, spesso un modello piccolo e rapido per i passaggi semplici e un modello all'avanguardia per quelli complessi.
• Gestione del contesto: fornisce a ogni agente solo le istruzioni, i file e i risultati precedenti di cui ha bisogno. Gli agenti secondari che operano in finestre di contesto separate possono esplorare a fondo e restituire un breve riepilogo, invece di riempire il contesto dell'agente principale.
• Passaggi strutturati: trasferisce i risultati tra gli agenti come dati convalidati, per esempio JSON con uno schema fisso, in modo che il passaggio successivo possa fare affidamento sul formato.
• Gestione degli errori: riprova i passaggi non riusciti, applica timeout e limiti di budget e si ferma per chiedere l'approvazione di una persona prima di azioni importanti.
• Osservabilità: registra una traccia di ogni chiamata, risultato di uno strumento e decisione, in modo da poter individuare e riprodurre gli errori.

Schemi di orchestrazione comuni#

La maggior parte dei sistemi combina alcuni schemi di orchestrazione ricorrenti:

• Pipeline sequenziali: ogni agente elabora l'output dell'agente precedente in un ordine fisso, per esempio stesura, revisione e poi traduzione.
• Esecuzione concorrente ramificata: più agenti lavorano in parallelo sullo stesso input e un aggregatore unisce i risultati o sceglie quello con più voti.
• Orchestratore e agenti esecutori: un agente principale suddivide l'attività in sottoattività durante l'esecuzione, le assegna agli agenti esecutori e sintetizza le loro risposte. Questo schema gerarchico è adatto alle attività aperte, i cui passaggi non possono essere elencati in anticipo.
• Passaggio di consegne: un agente trasferisce l'intera conversazione a uno specialista più adatto, per esempio quando un agente di triage passa una domanda sulla fatturazione a un agente specializzato nella fatturazione.
• Chat di gruppo e dibattito: gli agenti intervengono a turno in un thread condiviso, criticando e sviluppando i contributi degli altri sotto la guida di un moderatore.
• Valutatore-ottimizzatore: un agente produce un risultato e un altro lo valuta in base a criteri, ripetendo il ciclo finché il risultato non li soddisfa.

Framework come LangGraph, OpenAI Agents SDK, Agent Development Kit di Google e Agent Framework di Microsoft, successore di AutoGen e Semantic Kernel, implementano questi schemi come grafi di agenti e strumenti con stato condiviso. Due protocolli aperti collegano i componenti: il Protocollo del contesto del modello (MCP) collega gli agenti a strumenti e dati, mentre il protocollo da agente ad agente (A2A) consente agli agenti sviluppati da fornitori diversi di delegarsi attività a vicenda.

Orchestrazione e termini correlati#

• Flussi di lavoro agentici: un flusso di lavoro è una sequenza predefinita di chiamate a LLM e strumenti. L'orchestrazione è il coordinamento più ampio di molti agenti e flussi di lavoro e può essere guidata dal codice o da un LLM che pianifica durante l'esecuzione.
• Miscela di agenti (MoA): uno specifico schema concorrente in cui diversi modelli rispondono allo stesso prompt e un modello aggregatore elabora un'unica risposta migliorata. In genere, l'orchestrazione assegna sottoattività diverse ad agenti diversi.
• Sistemi di IA composti: il termine ombrello per i sistemi che combinano modelli, sistemi di recupero e strumenti. L'orchestrazione è la logica di controllo all'interno di questi sistemi.
• Kubernetes e orchestrazione dei container: pianificano ed eseguono lo scaling dei container su più macchine. L'orchestrazione degli agenti coordina i passaggi di ragionamento e l'uso degli strumenti; spesso le piattaforme per agenti vengono eseguite su orchestratori di container.

Orchestrazione dei modelli di visione#

I sistemi di visione applicano gli stessi schemi usando i modelli come worker: un rilevatore di oggetti veloce elabora ogni immagine e decide quali immagini richiedono uno specialista più lento. Ultralytics Platform Agents consente di creare visivamente questi flussi di lavoro, collegando un blocco YOLO26 a blocchi Gate che verificano il numero di rilevamenti o gli intervalli di confidenza, e poi a blocchi per modelli visione-linguaggio, dataset, Slack e webhook, così un flusso di lavoro «YOLO → VLM Monitor» chiede a un VLM di descrivere una scena solo quando YOLO rileva una persona. In Python, lo stesso instradamento invia un'immagine a un worker di stima della posa solo quando il rilevatore individua delle persone:

from ultralytics import YOLO

# Worker models: a general detector and a pose specialist
detector = YOLO("yolo26n.pt")
pose_worker = YOLO("yolo26n-pose.pt")
image = "https://ultralytics.com/images/bus.jpg"

# Orchestrator step 1: run the detector and read its findings
detections = detector(image)[0]
people = int((detections.boxes.cls == 0).sum())

# Orchestrator step 2: route to the pose worker only when people are present
if people:
    poses = pose_worker(image)[0]
    print(f"{people} people detected, {len(poses.keypoints)} poses estimated")
else:
    print("No people detected, pose worker skipped")

Il risultato del rilevatore determina se il secondo modello viene eseguito; è così che le pipeline con gating evitano di applicare modelli costosi alle immagini che non ne hanno bisogno.

Applicazioni nel mondo reale#

• Produzione: quando un sensore genera un avviso, un orchestratore invia i fotogrammi della videocamera a un agente per l'ispezione dei difetti e chiede a un agente LLM di cercare nei registri di manutenzione, quindi combina entrambi i risultati in una richiesta di riparazione.
• Elaborazione dei documenti: le pagine scansionate vengono inviate a worker per il rilevamento di oggetti e l'OCR, che estraggono tabelle e campi; un modello di ragionamento verifica i valori estratti rispetto alle policy e le pagine con bassa confidenza vengono sottoposte a un revisore umano.
• Programmazione agentica: un agente di programmazione avvia sottoagenti per cercare nella codebase, eseguire i test e rivedere il diff, mantenendo libero il proprio contesto per la modifica principale.
• Servizio clienti: un agente di triage identifica la richiesta e la passa agli agenti per la fatturazione, l'assistenza tecnica o i resi, che dispongono degli strumenti e delle autorizzazioni pertinenti.

Costi e modalità di errore#

L'orchestrazione offre maggiori capacità al prezzo di token e complessità. Nel sistema di ricerca multi-agente di Anthropic, un agente principale Claude Opus 4 che dirigeva sottoagenti Claude Sonnet 4 ha superato del 90,2% un singolo agente Claude Opus 4 in una valutazione interna di ricerca; tuttavia, le esecuzioni multi-agente hanno usato circa 15 volte più token delle interazioni in chat, quindi questo schema conviene soprattutto per attività ampie suddivisibili in parti parallele. Il coordinamento crea anche nuovi modi per fallire: gli agenti possono interpretare male le istruzioni, nascondersi informazioni a vicenda o interrompersi prima che l'attività sia verificata. Uno studio su perché i sistemi LLM multi-agente falliscono ha classificato oltre 1.600 tracce annotate provenienti da sette framework in 14 modalità di errore, raggruppate in problemi di progettazione del sistema, disallineamento tra agenti e verifica delle attività.