Un sistema multi-agente è costituito da una serie di agenti dell'intelligenza artificiale (AI) che, pur operando autonomamente, lavorano in modo collaborativo per capire gli input degli utenti, prendere decisioni ed eseguire compiti in vista di un obiettivo comune.

I sistemi multi-agente risolvono problemi complessi, articolati in più fasi e su vasta scala, consentendo ai team di concentrarsi sul lavoro di maggior valore.

Ecco alcuni esempi di sistemi multi-agente nel business:

• Servizio clienti: gli agenti AI possono operare di concerto per tracciare il problema di un cliente che ha chiamato l'assistenza tecnica, suggerire misure correttive, inoltrare la soluzione a un livello superiore e adeguare la bolletta o concedere un rimborso.
• Supply chain: gli agenti che rappresentano i diversi fornitori possono collaborare in tempo reale per prevedere i fabbisogni di stock, allocare le risorse e adeguare le operazioni in base alle esigenze.
• Sicurezza e rilevamento delle frodi: gli agenti AI possono verificare la presenza di attività fraudolente, accertare il rischio e adeguare le azioni di contenimento delle minacce promosse da un'organizzazione.

Conoscenza dei sistemi multi-agente

Le capacità dei sistemi multi-agente vanno ben oltre la semplice automazione dei workflow, grazie anche agli agenti AI, che rappresentano praticamente la prossima frontiera dell'AI generativa. Gli agenti AI supereranno di gran lunga le capacità dei semplici chatbot e guideranno l'evoluzione di ciò che è possibile realizzare con i copilot dell'AI. Si pensi a un singolo essere umano che operi in modo autonomo: una sola persona avrà fatalmente competenze limitate, e, lavorando isolatamente, non potrà mai concludere più di tanto. La stessa logica vale per gli agenti AI: collaborando si ottiene molto di più che lavorando da soli. I sistemi multi-agente che collaborano autonomamente tra loro per gestire workflow più complessi possono innalzare i livelli di produttività ed efficienza di una organizzazione.

Un esempio reale di sistema multi-agente lo suggeriscono le Risorse Umane, dove gli agenti portano avanti autonomamente il processo di selezione del personale attraverso lo screening, la classificazione e la raccomandazione dei candidati.

Un altro esempio riguarda l'intera supply chain, in cui gli agenti AI valutano in modo autonomo l'impatto dei tempi di inattività delle macchine, riprogrammano gli ordini interessati, riassegnano lo stock e pianificano e schedulano la manutenzione.

• Intelligenza artificiale: la potenza cerebrale al cuore dell'agente AI
• Agente AI: una tipologia di agente intelligente che compie un ulteriore passo avanti in termini di specializzazione e di autonomia nella presa di decisioni e nell'esecuzione di compiti
• Grandi modelli linguistici (LLM): sistema di AI addestrato su enormi quantità di dati per fare in modo che gli agenti AI possano comprendere il linguaggio umano e rispondere dialogando, ossia rispondendo alle domande, generando testo e prendendo altre decisioni in base al contesto appreso.
• Orchestrazione: scambi di informazioni tra agenti AI
• Ambiente: spazio fisico, digitale e simulato in cui entra in funzione l'AI

Come funziona un sistema multi-agente?

Il sistema multi-agente distribuisce compiti e comunicazioni tra i singoli agenti, ognuno dei quali mette a fattor comune il proprio talento specializzato per raggiungere collettivamente un obiettivo e apprendere in un ambiente condiviso. Questa divisione dei compiti è la chiave della capacità del sistema multi-agente di risolvere problemi complessi.

Principali architetture di sistemi multi-agente

Il sistema multi-agente opera generalmente sotto forma di rete centralizzata o decentralizzata.

• In una rete centralizzata, un unico server controlla le interazioni e le informazioni degli agenti AI. Questo orchestratore (quello che in uno scenario umano sarebbe il project manager) ha la capacità di ragionare sull'intero processo e sistema, semplificando le comunicazioni e standardizzando le informazioni. Lo svantaggio principale dell'utilizzo di un sistema multi-agente centralizzato è che può costituire un singolo punto di vulnerabilità.
• In una rete decentralizzata, gli agenti AI controllano le proprie interazioni dirette gli uni con gli altri, senza il controllo di un singolo server (il "project manager"). Gli agenti AI specializzati hanno una conoscenza comune e una responsabilità condivisa del lavoro che devono portare a termine. Nonostante sia più robusto e scalabile di una rete centralizzata, l'utilizzo del sistema multi-agente decentralizzato ha come grande svantaggio la necessità di un coordinamento più complesso.

Che differenza c'è tra un sistema multi-agente e un singolo agente?

Esistono svariate differenze tra i sistemi multi-agente e i sistemi a singolo agente.

• I singoli agenti AI operano autonomamente all'interno del proprio ambiente per eseguire un compito richiesto. Utilizzano gli LLM per capire gli input degli utenti, progettano workflow e possono ricorrere a strumenti per eseguire i workflow che pianificano.
• In un sistema multi-agente, più agenti AI interagiscono gli uni con gli altri in modo fluido e iterativo, mettendo a fattor comune le loro proprietà e competenze individuali non solo per eseguire il compito, ma anche per apprendere. Un sistema multi-agente può contare migliaia di singoli agenti.

La collaborazione è una strategia che ogni azienda mette in atto per far sì che il valore di ogni team vada oltre la somma delle sue parti, e questo ricorrendo a tattiche di project management, riunioni scrum e forum di discussione. La collaborazione consente agli agenti AI di ottenere più risultati rispetto a quando agiscono autonomamente, evitando, per esempio, di perdere opportunità perché estranee al loro ambito di specializzazione. Dialogando tra loro, gli agenti AI replicano il modus operandi di un team umano e possono colmare lacune che altrimenti rimarrebbero trascurate.

La differenza tra i due sistemi è che da un lato abbiamo un unico esperto che svolge la propria specialità individuale come la rotella di un ingranaggio, mentre dall'altro abbiamo un team di esperti che si coordinano e centrano obiettivi in tempo reale.

Una distinzione chiave tra il sistema ad agente singolo e il sistema multi-agente risiede nella capacità superiore di quest'ultimo di cogliere la complessità dei problemi e nella sua capacità di affrontarli.

Immaginiamo a un project manager che mette insieme un team di singoli specialisti - per esempio, un ingegnere software, un designer, un product manager, ecc. - per ottenere risultati di più ampio respiro grazie alla collaborazione. Un sistema multi-agente è come un project manager o un piano di progetto; può puntare più in alto affidandosi a un team di specialisti. L'assegnazione di compiti agli agenti AI in base alla loro specializzazione permette al modello LLM di stabilire le priorità su cui concentrarsi per poter assicurare prestazioni ottimali.

Il ricorso agli agenti AI specializzati in un sistema multi-agente mette inoltre a disposizione degli sviluppatori un framework che possono seguire per suddividere i task in sotto-task più facilmente codificabili. Infine, molti team che utilizzano sistemi multi-agente potrebbero vederli superare le prestazioni dei sistemi a singolo agente, a tutto vantaggio delle innovazioni e della produttività degli sviluppatori.

Quando scegliere un sistema multi-agente

In linea generale, qualsiasi organizzazione che già utilizza agenti AI può giovarsi dei vantaggi di un sistema multi-agente. La scelta tra un sistema a singolo agente e un sistema multi-agente dipende dalle esigenze specifiche di un'organizzazione o di un progetto; il raggiungimento dell'obiettivo dipende in definitiva dall'addestramento, dalla manutenzione e dagli output della elaborazione, le stesse attività necessarie per far crescere un team di esseri umani.

• Il sistema a singolo agente è ottimale quando le attività sono semplici e ben definite.
• Il sistema multi-agente è invece la risposta ideale quando i compiti sono complessi e richiedono expertise in più discipline.

Esempi reali di sistemi multi-agente

Per la loro flessibilità e adattabilità, i sistemi multi-agente sono ideali per i ruoli di pressoché qualsiasi settore.

• Linee di produzione automatizzate: riduzione dei tempi di inattività grazie ad agenti AI di manutenzione predittiva che controllano le apparecchiature e comunicano con un altro agente per programmare le riparazioni necessarie
• Reti elettriche smart: ottimizzazione della distribuzione di energia affidando a un agente il compito di monitorare i sistemi meteorologici e incaricando un secondo agente di utilizzare tali dati per prevedere il fabbisogno di energia
• Veicoli autonomi: rafforzamento della sicurezza grazie all'agente AI che controlla i sistemi di telecamere in collaborazione con l'agente di visualizzazione sullo schermo che guida il conducente
• Coordinamento e assistenza sanitaria dei pazienti: accelerazione di diagnosi e interventi tramite agenti in rappresentanza di diversi specialisti sanitari che lavorano insieme per progettare un piano terapeutico completo
• Gestione della supply chain: risposta più rapida ai cambiamenti incaricando un agente AI di monitorare le tendenze di vendita e di comunicare con un altro agente per adeguare i livelli di riordino
• Sistemi di trasporto: miglioramento degli spostamenti utilizzando un agente per monitorare le condizioni del traffico da condividere con un secondo agente che provvede a ottimizzare gli itinerari del trasporto pubblico

I vantaggi delle applicazioni di sistemi multi-agente nella tecnologia e nell'AI

Dato un compito complesso come la scrittura di codice, un sistema multi-agente distribuirebbe il job sotto forma di incarichi ai singoli agenti che rappresentano l'ingegnere software, il product manager, il progettista, il tecnico del controllo qualità e gli altri ruoli necessari per il compito. Ogni agente AI fa la sua parte mentre il sistema multiagente generale coordina il lavoro collettivo e mette gli agenti in condizione di collaborare, ragionando sui passi successivi e oltre, fino a raggiungere in definitiva l'obiettivo generale.

Già potenti di per sé, i singoli agenti AI riescono a garantire ancor più precisione, scalabilità e flessibilità quando vengono inseriti in un sistema multi-agente. Il sistema multi-agente permette allo staff di concentrarsi su lavori più strategici e di maggior valore, anziché impegnare tempo nella supervisione di workflow manuali, ripetitivi e ad alta intensità di lavoro manuale.

Sono questi, nel complesso, i vantaggi di un sistema multi-agente:

• Collaborazione: sfruttando l'intelligenza collettiva di un team di agenti AI diventa possibile comprendere e risolvere problemi di complessità crescente.
• Prestazioni: permettendo a un pool esteso di agenti AI specializzati di interagire e apprendere nel proprio ambiente si possono ottenere più risultati e più rapidamente rispetto ai singoli agenti che operano autonomamente.
• Efficienza: Il design pattern del sistema multi-agente mette a disposizione degli sviluppatori un framework per suddividere i task in sotto-task più facilmente codificabili.

Costruzione di un sistema multi-agente

Nella costruzione di un sistema multi-agente, è importante tenere conto della qualità e della profondità dei dati disponibili per una organizzazione.

Progettazione di un sistema multi-agente

Per rendere possibili decisioni più intelligenti ed estendere le efficienze su vasta scala occorre innanzitutto dotarsi di sistema su misura per l'infrastruttura dei dati unica di un'organizzazione e per le specificità del suo settore. Solo così gli agenti IA che compongono il sistema multi-agente dell'organizzazione hanno la certezza di poter contare sui dati più pertinenti, affidabili e attendibili in assoluto.

1. Accerta i fabbisogni progettuali e scegli il modello LLM ottimale per soddisfare tali esigenze. I migliori LLM per i sistemi multi-agente offrono capacità di ragionamento avanzate, comprensione della lettura, comprensione del linguaggio e generazione di codice.
2. Definisci il ruolo e gli obiettivi di ciascun agente AI. Assicurati che ogni agente AI sappia cosa fare nell'ambito dell'obiettivo di più ampio respiro. Assegna l'LLM corretto e tutti gli strumenti di cui gli agenti AI potrebbero aver necessità.
3. Attiva un workflow per ogni agente AI. Orchestra gli agenti AI in modo che i loro compiti vengano svolti correttamente e che la collaborazione sia armoniosa ed efficace. L'attivazione del workflow comporta la creazione dell'ambiente AI, la definizione dei compiti, il lancio degli agenti, il monitoraggio della comunicazione e la generazione degli output.

Fattori chiave da considerare nell'implementazione di un sistema multi-agente

Ogni sistema adottato da un'organizzazione deve operare in modo efficiente, etico e nel rispetto delle normative vigenti, il che richiede una valutazione costante e un quadro di governance.

• Introduci pratiche etiche per l'utilizzo dell'AI.

• Definisci i parametri con cui misurare le performance di ogni agente AI.

• Verifica nuovamente le performance del sistema all'aumento del numero di agenti AI e/o di compiti.

• Valuta la capacità del sistema di recuperare dagli errori, adattarsi ai cambiamenti e garantire continuità aziendale.

• Monitora e controlla in continuo il sistema multi-agente per individuare le aree di miglioramento.

Aspetti specifici da considerare per la governance

• Applica standard che proteggono la privacy dei dati, prevengono distorsioni e rispettano le disposizioni legislative e le normative di settore.
• Programma agenti AI per il monitoraggio dell'attività degli altri agenti e intercettare eventuali violazioni dell'etica.
• Mantieni visibilità sul processo decisionale degli agenti AI, in modo da creare fiducia.
• Rendi trasparenti le operazioni del sistema multi-agente per assolvere gli adempimenti di compliance.
• Individua e mitiga i rischi per limitare gli errori e rafforzare l'affidabilità.

Sorveglianza umana

• Applica un modello che preveda la presenza umana nei workflow per preservare l'allineamento ai valori umani.
• Includi punti di contatto umani per monitorare e prevenire azioni autonome non autorizzate.

Le sfide dei sistemi multi-agente

Per quanto altamente funzionali, i sistemi multi-agente presentano anche alcune sfide che non si possono ignorare.

• L'AI non ha ancora raggiunto la piena capacità di affrontare compiti, workflow e processi aziendali complessi che non siano facilmente preconfigurabili o che richiedano più passaggi.
• La presenza di più agenti AI non fa che aumentare la complessità, la configurazione e le esigenze di manutenzione del sistema.
• Un sistema multi-agente decentralizzato potrebbe registrare comportamenti imprevedibili tra i suoi agenti AI che fanno circolare informazioni errate ritenendole vere. Risalire all'origine dell'imprecisione e gestire il comportamento basato su dati errati può essere difficile.
• Anche gli operatori umani che utilizzano l'AI devono attenersi alle regole e alle linee guida per l'uso etico dell'AI.

Qual è il futuro dell'utilizzo dei sistemi multi-agente AI?

Gli agenti AI hanno introdotto un cambiamento di rilievo nel modo di lavorare, innalzando i livelli di efficienza operativa e generando più valore di servizio a fronte di uno sforzo minore.

Tendenze emergenti e previsioni

Con l'AI destinata a diventare più capace e la gestione dei dati più rigorosa, i sistemi multi-agente si evolveranno per generare risultati ancor più accurati, applicabili e adattivi. Alcuni scenari riguardano il customer service virtuale per la risposta a domande comuni, il monitoraggio delle supply chain e la gestione dello stock, la previsione delle tendenze di mercato e il suggerimento di potenziali opportunità di crescita, l'aggiornamento degli annunci di lavoro e la generazione di liste di candidati, e il monitoraggio e la prevenzione delle frodi attraverso il monitoraggio delle transazioni in tempo reale.

Una tendenza futura sarà quella di combinare sistemi multi-agente con algoritmi di machine learning sempre più dinamici per far progredire l'analisi dei dati e lo sviluppo delle applicazioni. Un'altra tendenza fa leva sulle crescenti conoscenze e capacità crescenti dei singoli agenti AI che contribuiscono all'efficacia di un sistema multi-agente.

Le implicazioni per l'AI e la tecnologia

In quadro di progressivo adattamento e apprendimento da parte degli agenti AI, i sistemi multi-agente spingeranno l'intelligenza artificiale più in profondità nei problemi di grande complessità con cui si misurano le organizzazioni di ogni dimensione, ambito e settore. Queste capacità creano i presupposti perché l'AI eserciti un impatto molto più grande sulle aziende e sulla società.

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