Il futuro dei sistemi digitali complessi sarà sempre meno monolitico. Nelle imprese stanno emergendo architetture in cui più agenti software, specializzati e coordinati, collaborano per svolgere attività che un singolo sistema gestirebbe con maggiore lentezza, minore precisione o minore capacità di adattamento. È questa la promessa dei Multi-Agent Systems, o MAS. Una promessa che diventa concreta solo se gli agenti riescono a comprendersi, scambiarsi contesto, negoziare compiti, rispettare confini di sicurezza e mantenere una base comune di conoscenza operativa.
approfondimento
Multi-Agent Systems (MAS): standard di interoperabilità per ecosistemi digitali
I Multi-Agent Systems promettono ecosistemi digitali più modulari, resilienti e capaci di coordinare agenti specializzati. Il loro valore dei dipende però dall’interoperabilità: standard di comunicazione, ontologie condivise, identità, governance e sicurezza sono condizioni essenziali
Pubblicato il 28 mag 2026
Giovanni Masi
Computer science engineer
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Giovanni Masi
Computer science engineer
Ingegnere informatico e dell’automazione, specializzato in cybersecurity e intelligenza artificiale, con oltre vent’anni di esperienza nel settore dell’Information Technology. Ha sviluppato competenze avanzate nella progettazione e nello sviluppo di architetture software, nella gestione di infrastrutture IT complesse, nell’implementazione di strategie di sicurezza informatica e nella creazione di modelli di intelligenza artificiale.
È Presidente della Commissione per l’intelligenza artificiale dell’Ordine degli Ingegneri della Provincia di Frosinone e Vice Delegato del Comitato Italiano Ingegneria dell’Informazione – C3i, dove fa parte anche del Gruppo di Lavoro AI (GTL AI).
Nell’ambito dell’Ordine ha ideato e condotto numerosi seminari ed è autore e docente dei corsi:
- Intelligenza Artificiale per Ingegneri
- Intelligenza Artificiale Generativa
- Prompt Engineering.
Svolge attività accademica come cultore della materia presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica dell’Università eCampus e ha tenuto seminari sull’intelligenza artificiale presso la Pontificia Università Antonianum.
Autore di numerosi articoli scientifici e divulgativi, si occupa di Generative AI e delle sue applicazioni professionali. Ha partecipato a progetti di ricerca avanzata, tra cui:
• BioGene, iniziativa supportata da NASA GeneLab per l’analisi genomica di esperimenti spaziali tramite AI
• Uno studio con l’Università Ben Gurion del Negev (Israele) sulla classificazione del livello di ossidazione degli oli mediante modelli intelligenti.
Attualmente concentra la sua attività sullo sviluppo e lo studio dei Large Language Models (LLM), con particolare attenzione alle applicazioni innovative dell’Intelligenza Artificiale Generativa in ambito tecnico e industriale.
