Cosa sono gli sciami di agenti e come funzionano?

Gli sciami di agenti AI sono considerati una forma di sistema multi-agente. Invece di avere diversi agenti nello stesso sistema, tuttavia, il termine "sciame" spesso enfatizza la collaborazione tra più agenti relativamente autonomi. Il nome è in parte ispirato a sistemi della natura come le colonie di insetti, dove molti individui collaborano per svolgere compiti complessi.

L'idea distintiva è il coordinamento. Uno sciame ha bisogno di un modo per determinare quale lavoro deve essere svolto, assegnarlo e riunire i risultati. A seconda del suo design, il coordinamento può provenire da un orchestratore centrale, da una gerarchia di agenti o da interazioni più decentralizzate.

Ad esempio, un agente potrebbe pianificare un progetto mentre altri agenti gestiscono singole attività. Un agente separato potrebbe esaminare il lavoro prima che un altro agente combini i risultati. Gli agenti possono lavorare in sequenza o in parallelo. Possono inoltre condividere informazioni, delegare compiti e rispondere al lavoro di altri agenti. Gli sciami strettamente decentralizzati si basano principalmente su interazioni locali e segnali condivisi, piuttosto che su un controllore centrale.

Gli sciami di agenti possono essere utili quando un compito contiene pezzi distinti che possono essere delegati o quando agenti diversi possono contribuire con funzionalità complementari. Tuttavia, l'aggiunta di più agenti non migliora automaticamente un sistema. La presenza di più agenti introduce maggiore coordinamento, comunicazione e utilizzo delle risorse, quindi il valore di uno sciame dipende dal fatto che queste funzionalità aggiuntive giustifichino o meno la maggiore complessità.

Gli sciami di agenti AI possono cambiare il modo in cui un'organizzazione struttura e gestisce il lavoro assistito dall'AI. Invece di affidarsi a un unico assistente AI per gestire un intero processo, le organizzazioni possono distribuire parti di un workflow su più agenti. Le organizzazioni possono anche integrare questi flussi di lavoro degli agenti nei processi e nelle applicazioni aziendali esistenti. L'implementazione può influenzare il modo in cui il lavoro viene assegnato, come i compiti si svolgono in un processo e quanta collaborazione umana è necessaria.

Un potenziale impatto riguarda la portata delle operazioni assistite dall'AI. Quando un compito può essere suddiviso in sottocompiti indipendenti, più agenti possono lavorare contemporaneamente invece di richiedere che un solo ciclo di agente elabori ogni parte in sequenza.

Uno swarm può distribuire un workload più ampio su più agenti, consentendo di svolgere contemporaneamente attività indipendenti. Questo coordinamento può essere utile per workflow complessi o ad alto volume.

Gli sciami possono anche cambiare il modo in cui viene organizzato il lavoro specializzato. Diversi agenti possono gestire ricerche, analisi o recensioni in base alle loro funzionalità. In questo modo, un workflow AI può essere suddiviso in ruoli con responsabilità diverse, anziché affidarsi a un solo agente per eseguire ogni parte del processo.

L'impatto non è sempre positivo. Più agenti creano più componenti in movimento. Le organizzazioni devono gestire il modo in cui gli agenti comunicano, come viene trasferito il lavoro e cosa succede quando gli agenti producono risultati contrastanti. Gestire più agenti può anche aumentare i costi, soprattutto quando gli agenti interagiscono frequentemente.

Gli sciami possono anche cambiare il ruolo delle persone all'interno di un workflow abilitato dall'AI. I dipendenti potrebbero dedicare più tempo a definire obiettivi di AI, revisionare i Risultati e gestire le eccezioni invece di completare direttamente ogni compito. Questo spostamento di responsabilità può ridurre il lavoro umano in alcuni processi, creando al contempo la necessità di una maggiore supervisione e gestione.

Questi cambiamenti influiscono sul modo in cui le organizzazioni strutturano i workflow, allocano le risorse e coinvolgono le persone nel lavoro assistito dall'AI. È importante considerare questi effetti quando si valuta se uno sciame è adatto a un compito specifico.

Gli sciami di agenti AI e i sistemi multiagente coinvolgono entrambi più agenti AI che lavorano all'interno dello stesso sistema. I termini sono talvolta usati in modo intercambiabile, ma sistema multiagente è generalmente il termine più ampio.

• Un sistema multiagente può includere agenti che lavorano in modo indipendente, seguono un workflow predefinito o interagiscono tra loro. Gli agenti possono avere ruoli e funzionalità diversi, ma non devono necessariamente collaborare a stretto contatto.
  
  
• Uno sciame di agenti descrive un accordo più collaborativo. Gli agenti possono suddividere un compito più ampio, specializzarsi in diversi tipi di lavoro, condividere informazioni e reagire alle azioni o ai risultati di altri agenti. Il grado di coordinamento può variare. Alcuni sciami si affidano a un agente centrale o a un orchestratore, mentre altri permettono agli agenti di interagire in modo più diretto.

La distinzione non è sempre chiara. Un sistema con diversi agenti indipendenti può essere un sistema multiagente senza funzionare come uno swarm, mentre uno swarm può essere organizzato in diversi modi. In pratica, i termini spesso si sovrappongono, con "sciame" che pone maggiore enfasi sull'attività coordinata degli agenti.

Uno sciame di agenti AI organizza il lavoro in modo che più agenti possano contribuire a un obiettivo condiviso. Il processo esatto dipende dal design dello swarm, ma la maggior parte dei sistemi deve rispondere a quattro domande:

1. Cosa bisogna fare?
2. Chi dovrebbe farlo?
3. Come dovrebbero essere ricomposti i risultati?
4. Quali controlli di governance determinano cosa può accedere, decidere e modificare ogni agente?

Consideriamo un'azienda che vuole fare ricerca su un nuovo mercato. Uno sciame può avere un agente che sviluppa il piano di ricerca, diversi agenti che investigano diversi aspetti del mercato in parallelo e un altro agente che revisiona e combina i propri risultati. Questo accordo consente che diverse parti della ricerca si svolgano simultaneamente, assegnando a ciascun agente un'area di responsabilità focalizzata.

Lo sciame deve innanzitutto suddividere l'obiettivo generale in compiti più piccoli. Un agente urbanistico potrebbe farlo esplicitamente, oppure i compiti potrebbero essere definiti in anticipo come parte del workflow.

Il modo in cui il lavoro è suddiviso dipende dal problema. Alcune attività possono essere gestite in modo indipendente e inviate a più agenti contemporaneamente. Le altre attività dipendono dai risultati precedenti e devono essere eseguite in sequenza. Un agente di ricerca, ad esempio, potrebbe dover completare il proprio lavoro prima che un altro agente possa analizzare i risultati.

Gli agenti possono anche assumere ruoli specializzati. Un agente può concentrarsi sulla raccolta di informazioni mentre un altro analizza i dati o verifica la qualità del lavoro. Un prompt di sistema può definire le istruzioni o il comportamento di un agente, mentre i suoi strumenti e altre funzionalità determinano il lavoro che l'agente può eseguire. La specializzazione consente allo swarm di assegnare il lavoro in base alle istruzioni, agli strumenti o alle funzionalità di un agente.

Una volta suddiviso il lavoro, gli agenti devono avere accesso alle informazioni necessarie per completare i propri compiti. Queste informazioni possono passare tra agenti in modi diversi.

Gli agenti potrebbero inviarsi messaggi direttamente tra loro. Possono anche utilizzare la chiamata di funzioni per impiegare strumenti o sistemi esterni e trasferire le informazioni risultanti nel workflow. Uno spazio di lavoro o una memoria condivisi possono consentire a più agenti di accedere alle stesse informazioni.

Gli agenti possono anche trasmettere file, risultati di ricerche, codice o altri output, man mano che un'attività ne genera un'altra. I sistemi di recupero possono anche fornire agli agenti contesto esterno da fonti come documenti, database o knowledge base collegate. Approcci come la ricerca vettoriale e il grafo RAG possono recuperare informazioni rilevanti in modi diversi, a seconda di come sono strutturati i dati sottostanti.

La quantità di informazioni condivise è importante. Fornire a ogni agente l'intera storia di un compito può consumare la finestra di contesto e aumentare la quantità di informazioni che il sistema deve elaborare. Fornire a un agente un contesto insufficiente può portare a un lavoro incompleto o incoerente. I progetti di sciame hanno bisogno di un modo per fornire agli agenti le informazioni di cui hanno bisogno senza creare costi superflui.

La comunicazione da sola non rende efficace uno sciame. Il sistema deve anche coordinare ciò che accadrà in seguito.

Un agente centrale o un livello di orchestrazione degli agenti potrebbe assegnare attività, monitorare i progressi e decidere quando i risultati sono pronti per essere combinati. In sistemi più grandi, l'observabilitypuò aiutare i team a monitorare l'attività degli agenti, le chiamate agli strumenti, i handoff e i risultati. In altri design, gli agenti possono determinare le loro prossime azioni basandosi su messaggi, stato condiviso o risultati di altri agenti.

Il coordinamento può anche includere la revisione del lavoro. Un agente potrebbe controllare l'output di un altro agente prima che diventi parte del risultato, oppure un workflow potrebbe richiedere l'approvazione umana prima che un agente agisca. Se il lavoro è incompleto, lo sciame può rimandare l'attività per un nuovo tentativo o assegnarla a un agente diverso.

L'ultimo passo è unire i singoli output. Un agente potrebbe sintetizzare i risultati in un report finale, mentre un altro sistema potrebbe combinare automaticamente gli output. L'obiettivo è trasformare molti lavori separati in un unico risultato che risponda al compito originario.

Uno sciame di agenti non è semplicemente una raccolta di agenti AI. Si tratta di un processo coordinato in cui il lavoro è suddiviso, le informazioni circolano tra gli agenti e i risultati individuali contribuiscono a un obiettivo comune. Il modo in cui queste attività sono organizzate determina il comportamento dello sciame e i tipi di compiti che è in grado di svolgere.

L'architettura di uno swarm di agenti AI varia a seconda dell'attività, delle relazioni tra le attività e del livello di coordinamento richiesto. Queste scelte fanno parte di un'architettura multi-agente più ampia, con alcuni pattern che descrivono come viene eseguito il lavoro e altri che descrivono come gli agenti sono organizzati o come collaborano e prendono decisioni. Questi schemi possono anche essere combinati all'interno dello stesso sciame.

• Sequenziale: Gli agenti gestiscono il lavoro passo dopo passo, con ogni agente che utilizza l'output dell'agente precedente. Ad esempio, un agente potrebbe raccogliere informazioni, un altro potrebbe analizzarle e un terzo potrebbe preparare il rapporto finale. Questo approccio si adatta alle attività in cui le fasi successive dipendono da quelle precedenti, ma limita l'opportunità di eseguire lavori in parallelo.
  
  
• Parallelo: Più agenti lavorano contemporaneamente su parti separate di un compito, prima che i loro risultati vengano combinati. Uno sciame di ricerche di mercato, ad esempio, potrebbe far indagare diversi agenti su concorrenti, clienti e tendenze del settore. L'esecuzione parallela può abbreviare un workflow quando le attività sono realmente indipendenti e il sovraccarico di coordinamento non supera il tempo risparmiato.
  
  
• Iterativo: Gli agenti ripetono o affinano il lavoro in base ai risultati dei passaggi precedenti. Un agente potrebbe produrre un output iniziale, un altro potrebbe rivederlo e il lavoro potrebbe tornare all'agente originale per la revisione. Questo modello può essere utile quando la qualità di un output dipende da valutazioni e perfezionamenti ripetuti.

• Centralizzato o guidato da un manager? Un agente centrale o livello di orchestrazione dirige il lavoro, assegna i compiti e raccoglie i risultati dagli altri agenti. Questa struttura può fornire un chiaro punto di controllo, ma l'agente o il sistema di coordinamento può anche diventare una dipendenza per il resto del workflow.
  
  
• Gerarchico: Gli agenti sono organizzati in livelli, con gli agenti di livello superiore che assegnano il lavoro agli agenti di livello inferiore. Un coordinatore potrebbe suddividere un obiettivo più ampio in attività, mentre altri agenti gestiscono gruppi più piccoli di agenti specializzati. Le strutture gerarchiche possono aiutare a organizzare workflow complessi, ma aggiungono ulteriori livelli di coordinamento.
  
  
• Decentralizzato o peer-to-peer: Gli agenti si coordinano in modo più diretto, senza dover dipendere da un singolo agente per gestire ogni interazione. Gli agenti possono rispondere ai messaggi, allo stato condiviso o ai risultati di altri agenti e determinare le azioni successive in base alle informazioni a loro disposizione. Ciò può ridurre la dipendenza da un coordinatore centrale, ma può rendere più difficile il coordinamento e il controllo.

• Passaggi di consegne: Un agente trasferisce la responsabilità di un compito a un altro agente quando è necessaria una funzionalità o un ruolo diverso. Ad esempio, un agente di triage potrebbe instradare una richiesta a un agente specializzato che può occuparsene. Gli handoff consentono a diversi agenti di assumersi la responsabilità di diverse parti di un workflow.
  
  
• Supervisore-lavoratore: Un agente supervisore delega compiti agli agenti operai e valuta o combina i loro risultati. Il supervisore può determinare quale lavoro è necessario, assegnarlo agli agenti appropriati e decidere cosa succede dopo.
  
  
• Dibattito o critica: Agenti multipli esaminano un problema o un output esistente da prospettive diverse. Un agente potrebbe contestare il ragionamento di un altro o individuare punti deboli nella sua risposta. Questo può essere utile quando esporre disaccordi o possibili errori è più prezioso che affidarsi a una singola risposta.
  
  
• Votazione o consenso: Diversi soggetti formulano raccomandazioni o giudizi che vengono poi confrontati per giungere a un risultato complessivo. Questo approccio può essere utile quando l'accordo indipendente è informativo, sebbene l'accordo tra gli agenti non garantisca che il risultato sia corretto.
  
  
• Collaborazione a stato condiviso: Gli agenti operano a partire da una rappresentazione condivisa del compito, come ad esempio uno spazio di lavoro, una memoria o un altro stato condiviso. Gli agenti possono leggere e aggiornare le informazioni man mano che il workflow procede, anziché trasmettere ogni risultato direttamente da un agente all'altro. Ciò può supportare la collaborazione in workflow più complessi, ma richiede un'attenta gestione delle informazioni a cui gli agenti possono accedere e modificare.

I framework possono implementare e combinare questi pattern in modi diversi. L'SDK per agenti OpenAI fornisce strumenti per la creazione di agenti, la gestione dei trasferimenti e il coordinamento dei workflow multi-agente. AutoGen fornisce componenti per la creazione e il coordinamento di applicazioni multi-agente. LangChain Fornisce strumenti per la creazione di applicazioni basate su modelli linguistici e agenti, inclusi workflow multi-agente. Questi framework utilizzano approcci diversi, quindi i pattern che supportano non rappresentano una tassonomia architettonica universale.

Questi schemi non sono mutualmente esclusivi. Uno sciame potrebbe utilizzare una struttura di coordinamento gerarchica per assegnare il lavoro, eseguire compiti indipendenti in parallelo e ricorrere a revisioni iterative prima di produrre un risultato finale. L'architettura e i modelli di esecuzione dovrebbero quindi essere intesi come scelte di design che possono essere combinate in base ai requisiti del workflow.

Gli sciami di agenti AI possono offrire vantaggi quando un flusso di lavoro beneficia del coordinamento tra più agenti. Il valore deriva meno dal numero di agenti coinvolti e più dall'efficacia con cui le loro funzionalità vengono combinate. A seconda del caso d'uso, gli swarm possono migliorare la velocità, la capacità, la flessibilità o la qualità degli output. Per alcuni workflow, un singolo agente può rimanere l'approccio più semplice ed efficace.

• Adattabilità: uno swarm può adattarsi man mano che emergono nuove informazioni. Gli agenti possono rispondere a condizioni mutevoli, rivedere i piani o reindirizzare il lavoro senza richiedere che ogni passaggio sia predefinito. Ciò è utile quando le nuove informazioni possono cambiare ciò che deve accadere dopo o quando il lavoro è difficile da prevedere in anticipo.
  
  
• Esecuzione delegata: le parti di routine di un workflow possono procedere senza che una persona diriga ogni singolo passaggio, a condizione che gli agenti dispongano di autorizzazioni e regole di coordinamento chiaramente definite. La recensione umana può rimanere obbligatoria per azioni sensibili o consequenziali.
  
  
• Workload distribuito: la distribuzione del workload su più agenti può aiutare le organizzazioni a gestire volumi di lavoro maggiori, facilitando il supporto di workflow ad alto volume o ad alta intensità di risorse. Questo beneficio è rilevante quando il lavoro indipendente può essere distribuito su più agenti, anche attraverso la scalabilità orizzontale.
  
  
• Prospettive multiple: Gli agenti indipendenti possono affrontare lo stesso problema da angolazioni diverse, generando idee, raccomandazioni o analisi alternative. Questo può aiutare i team a confrontare le prospettive, esplorare le opzioni, mettere in discussione le ipotesi e identificare i problemi che meritano ulteriori indagini. In alcuni workflow, la combinazione di questi contributi può creare una forma di intelligenza collettiva attingendo a più risposte indipendenti.
  
  
• Esecuzione più veloce: il lavoro parallelo può ridurre il tempo trascorso permettendo che task indipendenti vengano eseguite contemporaneamente.
  
  
• Controllo qualità migliorato: Far esaminare agli agenti lo stesso problema o rivedere gli output reciproci può far emergere disaccordi e possibili errori. Ciò è particolarmente utile quando tali discrepanze sarebbero difficili da identificare con un unico passaggio, ma non garantisce la correttezza, in particolare quando gli agenti condividono lo stesso modello, dati o ipotesi.
  
  
• Funzionalità specializzate: diverse parti di un workflow possono utilizzare funzionalità adatte alle loro specifiche esigenze. Ciò è utile quando un processo richiede una combinazione di modelli, strumenti o ambienti di esecuzione, come i modelli Claude di Anthropic e strumenti di codifica come Claude Code.
  
  
• Flessibilità del workflow: un workflow può essere modificato modificando i singoli componenti anziché riprogettando l'intero processo. Questa modularità può essere preziosa quando richieste, strumenti o modelli tendono a cambiare nel tempo.

Gli sciami di agenti possono fallire in diversi modi durante il passaggio del lavoro tra gli agenti. Un agente potrebbe produrre un risultato errato o incompleto. Un altro agente potrebbe basarsi su quel risultato, oppure agenti diversi potrebbero giungere a conclusioni contrastanti.

I problemi sorgono anche quando gli agenti ricevono il contesto errato, perdono informazioni tra un passo e l'altro o compiono azioni indesiderate. Questi guasti possono rendere più difficile la risoluzione e il controllo del comportamento degli sciami.

• Output contrastanti: Gli agenti indipendenti possono giungere a conclusioni diverse o produrre risultati incompatibili. Lo swarm ha bisogno di un modo per confrontare gli output e decidere come gestire i disaccordi.
  
  
• Gestione del contesto: man mano che i workflow diventano più complessi, decidere quali informazioni deve ricevere ciascun agente può diventare una sfida.
  
  
• Spese generali di coordinamento: il sistema deve gestire l'assegnazione delle attività, la condivisione delle informazioni e i conflitti tra agenti. Il coordinamento può diventare più difficile poiché i workflow coinvolgono più agenti e interazioni.
  
  
• Propagazione degli errori: un errore di un agente può diventare un input per un altro. Senza controlli appropriati, un errore può attraversare il workflow e influire sul risultato finale.
  
  
• Costi più elevati: l'esecuzione di più agenti può aumentare i costi di modellazione e di calcolo, soprattutto quando gli agenti si scambiano grandi quantità di informazioni, interagiscono frequentemente o ripetono le operazioni.
  
  
• Debug più difficile: quando uno sciame produce un risultato errato, la fonte può essere un singolo agente, un'interazione tra agenti o il modo in cui le informazioni sono state passate attraverso il workflow. Questo può rendere i problemi più difficili da tracciare rispetto a un sistema ad agente singolo.
  
  
• Sicurezza e accesso: agenti diversi potrebbero aver bisogno di accesso a dati, strumenti o sistemi differenti. Queste autorizzazioni devono essere controllate attentamente, in particolare quando gli agenti possono agire senza istruzioni umane dirette.
  
  
• Complessità non necessaria: più agenti non offrono benefici per ogni attività. Per i problemi più semplici, il coordinamento e l'infrastruttura aggiuntivi possono aggiungere complessità senza fornire un valore sufficiente per giustificarlo.

Uno sciame di agenti AI può essere utile quando la divisione di un'attività tra più agenti offre un chiaro vantaggio rispetto alla gestione con un singolo agente o un altro approccio. Per un'implementazione più complessa, una proof of concept (POC) può aiutare a determinare se i benefici giustifichino la coordinazione, le risorse e la complessità aggiuntive prima che uno sciame venga più ampiamente dispiegato. Consideriamo uno sciame di agenti quando:

• Il problema può essere suddiviso in componenti significative: le diverse parti del lavoro richiedono attività, decisioni o aree di competenza separate.
  
  
• Alcune parti del lavoro possono avvenire in parallelo: questo approccio può ridurre il tempo trascorso, ma i compiti devono essere davvero indipendenti e il tempo risparmiato deve superare la coordinazione richiesta.
  
  
• Nessun agente è adatto all'intera attività: il workflow trae beneficio dalla combinazione di diverse funzionalità, strumenti, modelli o istruzioni. Gli agenti separati hanno più senso quando l'obiettivo è quello di dotare ogni parte del workflow di funzionalità su misura per i suoi requisiti specifici.
  
  
• La portata del lavoro supera quella che un agente può gestire in modo efficiente: il volume o la complessità del lavoro è sufficientemente elevato da dividersi tra più agenti. La distribuzione diventa più rilevante quando un singolo agente ha difficoltà a gestire workload di grandi dimensioni, in corso o ad alta intensità di risorse.
  
  
• Il workflow deve adattarsi al variare delle condizioni: gli agenti potrebbero dover prendere decisioni, rispondere a nuove informazioni o reindirizzare dinamicamente il lavoro man mano che un processo si svolge. Un agente può esaminare l'output di un altro agente, oppure più agenti possono risolvere lo stesso problema in modo indipendente. Questo approccio è particolarmente rilevante quando l'intero processo è difficile da prevedere o vulnerabile a cambiamenti nelle condizioni esterne. Consente inoltre agli agenti di confrontare i risultati, il che può rivelare disaccordi o possibili errori che altrimenti passerebbero inosservati.
  
  
• Il coordinamento stesso crea valore: il risultato dipende non solo dal completamento delle attività, ma anche dalla combinazione dei contributi di più agenti, anche di più team, per produrre risultati più utili.

Uno sciame potrebbe non essere appropriato quando il compito è semplice, quando ogni passaggio dipende fortemente dal precedente o quando il coordinamento dell'aggiunta di più agenti porterebbe pochi benefici. In queste situazioni, un singolo agente o un workflow automatizzato convenzionale può essere più semplice, facile da governare e meno costoso da gestire.