Nel mondo meraviglioso dell’intelligenza artificiale, dove ogni tool promette miracoli e ogni architetto cloud si sente un po’ Tony Stark, arriva il momento della scelta strategica: usare un solo agente AI o metterne in campo una squadra intera?
Spoiler: non c’è una risposta semplice. Però c’è questo articolo.
Il singolo agente: l’introverso operativo
Un singolo agente è come quell’amico nerd che fa tutto da solo, non chiede mai aiuto e finisce per avere ragione. In pratica, è un’entità unica che ingloba logica, strumenti, memoria, esecuzione e tutta la fatica, senza suddividere nulla.
Perché sceglierlo:
- Il problema è chiaro e contenuto. Niente caos, niente incertezze.
- Serve un prototipo rapido da far vedere al capo prima che cambi idea.
- L’infrastruttura deve restare leggera, senza microservizi che parlano tra loro come in una riunione che poteva essere un’email.
Pro: semplice, veloce, meno costoso.
Contro: non scala bene se il sistema cresce o diventa troppo intelligente per il suo stesso bene.
In sintesi: un agente solo è perfetto quando vuoi evitare l’ansia da architettura distribuita e preferisci fare le cose funzionare senza invocare sei orchestratori, tre service bus e un middleware con opinioni.
I multi-agenti: la squadra (forse) vincente
Quando la complessità aumenta, e ti accorgi che un singolo agente sta cercando di fare tutto come uno stagista lasciato solo in azienda, allora si apre il meraviglioso mondo dei multi-agenti.
Qui ogni agente ha il suo ruolo: c’è chi ragiona, chi cerca informazioni, chi prende decisioni, chi esegue azioni. Una piccola società a responsabilità limitata di cervelli digitali.
Quando conviene usarli:
- Hai bisogno di separare compiti, domini, responsabilità.
- Vuoi creare una pipeline con fasi distinte e specializzate.
- Le limitazioni di sicurezza o di governance ti impongono di isolare certe funzioni (tipo: questo agente non deve mai accedere a certi dati, quell’altro non deve fare certe chiamate).
Pro: flessibilità, scalabilità, divisione chiara del lavoro.
Contro: orchestrazione complessa, aumento di latenza, rischio di confusione inter-agente, malumori nel team virtuale.
E no, non si parla di “collaborazione tra agenti” nel senso carino del termine. Parliamo di sistemi che si scambiano messaggi, interpretano ruoli e si sincronizzano peggio di una rock band durante le prove.
La regola aurea di Microsoft (più o meno)
La documentazione di Azure è gentile ma decisa: parti da un singolo agente. Se non basta, passa alla soluzione distribuita. Prima dimostra il valore, poi scala. Perché ogni nuovo agente è una nuova fonte di complessità, bug e ticket di assistenza che nessuno vuole aprire.
Microsoft dice: prototipa. Misura. Fai esperimenti. E solo quando ti serve davvero, costruisci il tuo piccolo esercito di AI agent.
Conclusione non richiesta ma utile
Non è una gara a chi ha più agenti. Non vinci nulla a fare un’architettura troppo sofisticata se bastava un agente solo e un po’ di dignità.
Ma non ti conviene nemmeno forzare tutto dentro un unico mega-agente che diventa ingestibile dopo una settimana.
Come sempre, l’equilibrio è la vera intelligenza. Artificiale o no.
Ho fatto pure un piccolo disegnigno per quelli un po’ così…
1. Singolo agente: tutto in uno (anche l’ansia)
+-------------------------------------------------------+
| SINGLE AGENT SYSTEM |
| +-----------------------------------------------+ |
| | +------------+ +-------------+ | |
| | | Input |-->| Reasoning | | |
| | +------------+ +-------------+ | |
| | | | | |
| | +------------+ +-------------+ | |
| | | Memory |<--| Execution |<---------| |
| | +------------+ +-------------+ | |
| +-----------------------------------------------+ |
+-------------------------------------------------------+È come un coltellino svizzero: fa tutto, ma occhio a non piegarlo.
Tutto accade dentro un unico processo.
Più facile da gestire, ma diventa rapidamente ingombrante se il carico aumenta.
2. Multi-agente: ognuno fa la sua parte (forse)
+------------------+ +------------------+ +------------------+
| AGENT A | | AGENT B | | AGENT C |
| Task: Input | | Task: Reasoning | | Task: Execution |
+--------+---------+ +--------+---------+ +--------+---------+
| | |
v v v
+-------------------------------------------------------------------+
| COMMUNICATION LAYER |
| (messages, tasks, results, apologies, blame) |
+-------------------------------------------------------------------+
|
v
+------------------------+
| Shared Memory |
| (or isolated stores) |
+------------------------+
Ogni agente ha un compito specifico.
La comunicazione è il cuore (e la fonte di problemi).
Bello per scalare e isolare, ma attenzione al circo: se uno cade, l’effetto domino è reale.
Fonte: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/ai-agents/single-agent-multiple-agents