Immaginiamo un’orchestra sinfonica. Ogni musicista è uno specialista: il violinista ha padroneggiato le corde, il pianista conosce ogni tasto, il direttore d’orchestra coordina l’intera esecuzione. Ora immaginiamo di chiedere a un solo musicista di suonare contemporaneamente tutti gli strumenti. Il risultato sarebbe il caos, non l’armonia.
Questa analogia rappresenta il cambiamento fondamentale che sta avvenendo oggi nel campo dell’artificial intelligence. Mentre il mondo tecnologico ha corso per sviluppare modelli monolitici sempre più grandi e potenti, un approccio diverso sta silenziosamente guadagnando terreno: i Multi-Agent Systems (MAS). Invece di affidarsi a un unico modello di AI tuttofare per gestire ogni attività, i MAS impiegano agenti piccoli e specializzati che collaborano tra loro per ottenere risultati più rapidi e più precisi.
Si tratta di un vero e proprio cambio di paradigma: il futuro dell’AI potrebbe essere più collaborativo di quanto avessimo immaginato.
Smontare il monolite: come i MAS si differenziano dai LLMs tradizionali
Dal punto di vista dell’utente, l’interfaccia rimane familiare. «Per l’utente, a livello di interfaccia non cambia nulla: continuiamo ad avere le stesse tipologie di interazioni conversazionali», spiega Patrick Meyer, Senior Architect di Artificial Intelligence e Technical Director presso Sopra Steria UK. «Ciò che cambia è la capacità del sistema di rispondere a diversi tipi di domande».
La differenza fondamentale si trova sotto la superficie. «Invece di avere un modello generativo che produce direttamente un output a partire da un prompt, quello che potremmo definire un modello statico o monolitico, il lavoro avviene in background, interrogando più modelli più volte. Questo consente al sistema di costruire output di qualità superiore», prosegue.
Clément Bénesse, Senior AI Researcher di opsci.ai, introduce però una sfumatura importante. «In teoria si potrebbe permettere a ogni agent di comunicare con tutti gli altri senza alcuna struttura, ma nella pratica è preferibile limitare le interazioni prolungate e imporre una certa organizzazione nel flusso informativo. Questo porta naturalmente verso un’architettura più strutturata».
Questo cambiamento apre nuove possibilità in termini di complessità e precisione. «Stiamo passando da sistemi in cui si pongono domande semplici, come riassumi questo testo, a richieste molto più articolate, come crea un report in PDF che confronti le vendite dell’ultimo trimestre con quelle della concorrenza, ottenendo un documento completo in pochi minuti», conclude Meyer.
Dietro la magia: come funzionano i multi-agent systems
«L’architettura di un sistema multi-agent è relativamente stabile», spiega. «Un livello di orchestrazione coordina gli agent, interpreta l’intento dell’utente e distribuisce i compiti in base alle competenze».
Questo approccio introduce un nuovo paradigma, in cui gli agent comunicano in linguaggio naturale anziché tramite API tecniche. «A differenza dei microservices, che si richiamano tra loro attraverso API e linguaggi tecnici, qui tutto viene scambiato in linguaggio naturale», osserva Meyer.
La base tecnica si fonda spesso su quelli che gli esperti definiscono Directed Acyclic Graphs (DAG). Bénesse chiarisce il concetto: «Si può immaginare come un workflow in cui ogni task ha dipendenze ben definite. Non è possibile iniziare l’analisi dei dati di vendita prima di averli raccolti, ma è possibile cercare in parallelo le informazioni sui competitor. Questa struttura evita loop infiniti e, al tempo stesso, massimizza l’efficienza».
Prendiamo una richiesta complessa, come la generazione di un report trimestrale sulle vendite. «Il sistema la scompone in una sequenza chiara», prosegue Bénesse. «Un primo agent interpreta la richiesta. Poi due agent lavorano in parallelo: uno effettua ricerche online sui competitor, mentre l’altro interroga i database interni. Una volta completate entrambe le attività, un terzo agent analizza e confronta i dati, un quarto genera il PDF e un agent finale valida l’output».
Questa orchestrazione consente livelli di efficienza senza precedenti. «Il vantaggio chiave sta nell’identificazione del cosiddettocritical path: la sequenza più lunga di task dipendenti che determina il tempo minimo di esecuzione», aggiunge Bénesse. «Una parallelizzazione efficiente può ridurre in maniera sostanziale la latenza complessiva del sistema».
Efficienza attraverso la specializzazione
Uno dei vantaggi più significativi dei MAS risiede nell’efficienza delle risorse. «Possiamo utilizzare modelli molto più piccoli, quelli che chiamiamo SLM (Small Language Models). Si tratta di modelli con circa 10–12 miliardi di parametri, che in genere funzionano su una scheda grafica di piccole dimensioni, con un consumo di poche decine di watt», spiega Meyer.
Si tratta di un vantaggio enorme rispetto ai modelli monolitici ad alta intensità di risorse. Mentre questi ultimi richiedono GPU H100 per operare, gli agent specializzati possono essere eseguiti su hardware di livello consumer. «È una sorta di divide et impera: abbiamo piccoli modelli che interagiscono tra loro, con guardrail che verificano se il contenuto prodotto è accettabile», osserva.
Bénesse sottolinea ulteriori benefici: «Oltre alla riduzione dei costi, i MAS consentono una naturale ibridazione tra LLM e tool esistenti. L’era degli LLM isolati è finita: oggi possiamo integrare tutti gli script e i sistemi legacy che le aziende hanno sviluppato nel corso degli anni».
L’analogia biologica è evidente. «È come il cervello umano: non lo attiviamo al 100% in ogni momento, né nelle stesse aree per ogni tipo di attività», nota Meyer.
Questa efficienza, tuttavia, comporta anche dei compromessi. L’aumento delle interazioni tra agent genera a sua volta consumo di risorse. «La domanda è se una singola inferenza su un grande modello equivalga a dieci inferenze su modelli più piccoli», afferma Bénesse. «Possiamo inoltre allocare più risorse ai task complessi o interrompere i calcoli in anticipo se i risultati intermedi non sono promettenti. Questa allocazione adattiva delle risorse è fondamentale».
Un nodo cruciale: i MAS riducono davvero le allucinazioni?
Il rapporto tra architetture multi-agent e affidabilità dell’AI è articolato. «È una questione complessa», ammette Meyer. «La RAG può ridurre le allucinazioni fornendo le informazioni corrette, ma il semplice fatto che gli agent interagiscano tra loro non migliora necessariamente questo problema».
L’assunto intuitivo secondo cui più agent equivalgono automaticamente a risultati migliori non è sempre valido. «Non basta mettere due persone nella stessa stanza per ottenere il doppio dell’intelligenza», osserva Meyer.
Tuttavia, i MAS introducono capacità che i modelli monolitici non possiedono. «I multi-agent systems introducono un livello di interattività assente nei modelli monolitici. Possono porre domande per chiarire o affinare una richiesta», spiega Meyer.
Bénesse propone una prospettiva diversa sul tema dell’affidabilità: «Possiamo implementare meccanismi di cross-validation tra agent. L’output di un agent viene esaminato da un altro specializzato nel quality control. Quando più agent possono affrontare lo stesso task, i meccanismi di consenso aiutano ad aggregare le diverse proposte, rendendo i risultati più robusti».
Sottolinea inoltre la capacità dei MAS di accedere a informazioni in tempo reale: «Uno dei punti di forza degli LLM è la trasformazione di contenuti non strutturati in dati strutturati. Oggi gli agent possono accedere direttamente a internet, riducendo così le allucinazioni dovute a conoscenze non aggiornate»
La sfida della sicurezza
Con l’aumentare della complessità di questi sistemi, emergono nuove sfide. «La difficoltà per l’adozione industriale sta nel rendere gli agent robusti e sicuri», avverte Bénesse. «Più agent significano una superficie di attacco più ampia, e stiamo ancora imparando quanto questi pipeline siano stabili in ambienti di produzione».
La trasparenza delle interazioni tra agent offre alcuni vantaggi in termini di monitoraggio, ma gli approcci tradizionali di auditing risultano insufficienti quando si ha a che fare con più modelli interconnessi. Lo sviluppo di framework di auditing per LLM in grado di tracciare i decision path attraverso reti di agent è diventato un elemento critico per l’adozione in ambito enterprise.
Questo rappresenta uno dei principali ostacoli alla diffusione su larga scala: garantire che i sistemi di AI collaborativa rimangano affidabili e sicuri quanto i loro predecessori monolitici.
Il futuro collaborativo dell’AI
«La rivoluzione è già in atto», osserva Meyer. Questo passaggio verso un’AI specializzata e collaborativa rappresenta più di una semplice evoluzione tecnica: è un percorso verso una democratizzazione dello sviluppo dell’AI. I modelli più piccoli sono più facili ed economici da addestrare, rendendo le capacità avanzate di AI accessibili anche oltre i grandi player tecnologici.
«Vedremo emergere business agent, agent HR, agent per il procurement, agent per il product management, che dialogheranno tra loro per generare risultati di valore», prevede Meyer.
Bénesse conclude con un ottimismo misurato: «Sebbene permangano sfide legate alla sicurezza e alla stabilità, il potenziale di un’AI più efficiente, trasparente e accessibile è estremamente promettente».
Il futuro dell’AI non consiste nel costruire orchestre sempre più grandi, ma nell’insegnare ai musicisti a suonare insieme in modo sempre più armonioso.
Contenuto originale pubblicato il 2 Luglio 2025: Multi-Agent Systems: The next evolution in AI architecture.
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