Dall’AI Generativa agli Autonomous Agent: perché il modello non basta più

C’è un malinteso di fondo che ancora è facile da riscontrare in un buon numero di discussioni che riguardano l’intelligenza artificiale, ovvero l’idea che il Large Language Model (LLM) sia il prodotto finale. Questo non corrisponde alla realtà dei fatti. Il modello in sé è assimilabile al motore di un’auto: è una parte fondamentale del sistema ma, senza il resto dei componenti, il motore non sarebbe in grado di produrre spostamenti.

Oggi stiamo assistendo a una transizione strutturale dalla Generative AI passiva (i chatbot che rispondono a domande dirette) alla Agentic AI attiva, ovvero a sistemi che eseguono compiti specifici. Con questa transizione l’ingegneria del prompt non basta più, perché entra in gioco l’architettura del software che orchestra gli agenti.

Le principali possibilità architetturali sono due:

• Single-Agent
• Multi-Agent Systems (MAS).

Pragmaticamente, si tratta di scegliere tra lo sviluppare un’unica entità che è in grado di azionare processi differenti o una squadra di specialisti verticali coordinati da un manager.

Cosa significa realmente “Agentic”

Quando parliamo di Agentic AI in ambito aziendale, ci riferiamo a sistemi software che utilizzano uno o più LLM come motore di ragionamento per decidere il flusso di controllo di un’applicazione e per compiere azioni specifiche.

In un software tradizionale, il programmatore scrive: SE succede A, ALLORA fai B (IF, THEN). In un sistema agentico, il programmatore scrive: “Il tuo obiettivo è X, ecco gli strumenti disponibili, decidi tu la sequenza di azioni per arrivare al risultato”.

Questa capacità di programmare azioni e instradare dati usando il linguaggio naturale è il comune denominatore sia dei sistemi a singolo agente che di quelli multi-agente. In entrambi i casi, il sistema deve possedere innanzitutto la percezione, intesa come la capacità di leggere input quali email, file e log, affiancata da un modello che garantisca la capacità di pianificare tramite ragionamenti logici. Il processo richiede inoltre la disponibilità di strumenti per accedere a funzioni esterne (come ad esempio API, tool di calcolo, strumenti di ricerca web) che permettano infine di compiere un’azione.

Il problema sorge quando la complessità del task aumenta. Se immaginiamo di dover automatizzare la creazione di un report di due diligence finanziaria, il sistema deve cercare notizie sul web, analizzare bilanci in PDF, incrociare dati su database proprietari e scrivere un riassunto legale.

Diamo tutti questi strumenti a un’unica istanza del modello, sperando che gestisca il contesto senza allucinare, o frammentiamo il processo utilizzando agenti specializzati per ogni singolo task?

Single-Agent Workflow

L’approccio Single-Agent è, intuitivamente, il primo che viene adottato nei processi aziendali per la sua apparente semplicità. Si istruisce un LLM generalista fornendogli un system prompt onnicomprensivo e l’accesso all’intero inventario di strumenti.

In questa configurazione, l’agente riceve l’input e il modello entra in un loop di ragionamento spesso basato sul framework ReAct (Reason + Act) che analizza la richiesta e iterativamente seleziona i tool più adatti per ogni step necessario ad arrivare a una risposta finale.

Dal punto di vista dello sviluppo, il Single-Agent permette di minimizzare il Time-To-Market, con una fase di setup molto breve. Non essendoci passaggio di consegne tra più entità, non si duplica il contesto e quindi questa architettura risulta essere sia più economica che più veloce.

Tuttavia, questa architettura ha una vulnerabilità: risulta complessa da controllare. Un LLM, per quanto avanzato, ha una capacità di attenzione finita. Quando forniamo a un singolo agente 30 strumenti diversi e un contesto molto lungo, la probabilità che il modello si confonda aumenta esponenzialmente. Tecnicamente, accade un fenomeno di diluizione dell’attenzione che potrebbe portare l’agente a scegliere lo strumento sbagliato, a entrare in loop infiniti o a sottovalutare istruzioni date all’inizio del prompt.

Il Single-Agent è come un dipendente brillante a cui viene chiesto di fare il centralinista, il contabile e il magazziniere contemporaneamente. Finché il telefono suona poco, funziona. Quando il carico aumenta, inizia a commettere errori grossolani.

Multi-Agent Systems (MAS)

Il concept del Multi-Agent System si basa sulla scomposizione del problema e sulla segregazione delle responsabilità. In un MAS esiste una rete, spesso orchestrata tramite framework come LangGraph o CrewAI, composta da nodi distinti.

Il Router (Lead Agent) è il front-end del sistema. Riceve la richiesta, la classifica e decide chi deve farlo. Non possiede direttamente degli strumenti operativi, perché ha il solo compito di orchestrare la catena di agenti specializzati (workers) necessari al raggiungimento del fine.

Quando il Router passa la palla al worker, quest’ultimo esegue il lavoro per il quale è specializzato e restituisce un output pulito. Questo output diventa l’input dell’Agente successivo. Ogni agente opera in un ambiente segregato; questo riduce drasticamente il rumore nel contesto.

Tale soluzione ha evidenti vantaggi strutturali. Un MAS offre innanzitutto un’elevata affidabilità, poiché se un worker fallisce è possibile riavviare solo quel nodo specifico senza compromettere l’intero processo.

Un altro aspetto fondamentale è la modularità, volendo cambiare tecnologie e tecniche di una parte del processo, basta modificare il relativo worker, senza intaccare il resto del sistema.

Infine, la specializzazione del modello permette di ottimizzare i costi, utilizzando modelli più performanti per il Router (che richiede intelligenza elevata) e delegando a modelli più piccoli ed economici i compiti semplici.

Il confronto: performance vs controllo

I test accademici e i benchmark sul campo dimostrano che il single agent è di solito in grado di produrre un risultato in tempi rapidissimi. Tuttavia, la qualità del contenuto ne risente, perché l’agente tende a impigrirsi, usando le prime informazioni trovate senza approfondire, o allucinando collegamenti inesistenti tra fonti diverse per chiudere velocemente il task. La mancanza di una fase di revisione critica (self-reflection) integrata nel flusso porta spesso a output che, magari tecnicamente corretti, risultano piatti e poveri di insight.

I sistemi multi-agente introducono invece una latenza significativa. Ogni passaggio di consegne tra agenti comporta una nuova chiamata API, un nuovo processamento dei token e una certa latenza che è intrinseca alle operazioni in rete. Tuttavia, il risultato finale è qualitativamente superiore.

Nei workflow multi-agentici è prassi inserire un nodo che ha il solo compito di leggere l’output del generatore e validarlo. Questo ciclo di feedback, impossibile da gestire efficacemente in un prompt unico, garantisce un livello di accuratezza enterprise-grade.

Implementare sistemi agentici in azienda

Per un manager o un CTO, scegliere l’architettura corretta per automatizzare un processo industriale richiede un calcolo specifico del ROI basato sulla natura del processo. Basandosi sulle evidenze tecniche attuali, la scelta dell’architettura dipende da specifici criteri operativi.

L’approccio Single-Agent è da preferire quando il processo è a bassa criticità (ovvero dove eventuali errori comportano conseguenze minime) e quando è richiesta una bassa latenza con risposte sotto i 2-3 secondi. È ideale anche in presenza di un set di tool limitato, in genere meno di 5, soglia oltre la quale la capacità del modello di selezionare lo strumento giusto crolla verticalmente.

D’altra parte, la complessità giustifica l’investimento nel Multi-Agent (MAS) quando sussiste la necessità di un Audit Trail in settori regolamentati (come fintech o healthcare), permettendo di tracciare esattamente quale agente ha preso una decisione o commesso un errore. Il MAS è essenziale anche per processi eterogenei che richiedono competenze distinte e per garantire una certa affidabilità in sistemi che operano in autonomia, grazie all’implementazione di nodi di auto-correzione e supervisione gerarchica.

La soluzione più pragmatica che sta emergendo è quella dell’orchestrazione ibrida. Si utilizza un single agent leggero per il triaging e i compiti semplici. Se l’agente rileva che la richiesta supera una certa soglia di complessità o ambiguità, scala il ticket a un team multi-agent che lavora in modo asincrono e notifica l’utente a lavoro finito. Questo approccio bilancia l’esperienza utente, i costi e la profondità del risultato.

Il trade-off tra affidabilità e complessità

I sistemi Multi-Agent sono complessi, e quindi più costosi da operare e da mantenere. Spostando la complessità dal prompt all’architettura, ci troviamo a dover gestire problemi tipici dei sistemi distribuiti: disaccordi tra agent, formati di dati incompatibili nel passaggio di consegne, costi dei token che esplodono se un agente di verifica è troppo zelante.

Nei processi aziendali, quindi, la soluzione alla complessità non è “più agenti”, ma pool di agenti meglio strutturati. L’attenzione si sposterà sempre più dai modelli ai framework di orchestrazione. Questi strumenti diventeranno i nuovi ERP, saranno in grado di definire i flussi, i permessi e le gerarchie della forza lavoro digitale.