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Multi-Agent Systems: come costruire un team di agenti AI (tutorial pratico)

Multi-Agent Systems: come costruire un team di agenti AI (tutorial pratico)

Un sistema multi-agente non è magia. È organizzazione. Architettura, ruoli, flusso e regole per costruire un team di agenti AI che funziona davvero su codebase reali.

Un singolo agente è già utile. Ma il salto vero arriva quando smetti di pensarlo come una mente unica e inizi a trattarlo come un team: ruoli separati, responsabilità chiare, verifiche incrociate.

Un sistema multi-agente non è magia. È organizzazione. E si costruisce in due ore, se sai dove guardare.

Perché un agente solo non basta

Il problema di far fare tutto a un singolo agente è lo stesso problema di far fare tutto a una singola persona senza supervisione: l’errore si propaga senza essere rilevato, e la qualità dell’output dipende interamente dalla qualità del prompt iniziale.

Separare i ruoli introduce ridondanza e controllo — esattamente come in un team umano.

L’architettura minima che funziona quasi sempre

Planner. Traduce un obiettivo in una lista di task con criteri di successo e ordine di esecuzione. Non esegue mai direttamente.

Executor. Esegue task e tool call: legge repository, esegue test, fa ricerche, applica modifiche.

Critic/Verifier. Contesta, verifica, cerca edge case, prova a rompere la soluzione. Il suo unico obiettivo è trovare problemi.

Scribe (opzionale). Produce l’output finale in forma pulita: changelog, descrizione della PR, note per il team.

Prima di scegliere il framework, chiarisci le regole

Puoi costruire questo sistema con LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel o LlamaIndex. La scelta del framework è meno importante di avere tre cose:

  • Stato condiviso: un workspace con risultati, file modificati, log.
  • Regole di handoff: quando il controllo passa da un ruolo all’altro.
  • Loop di verifica: se un test fallisce, il sistema torna indietro con contesto aggiornato.

Il flusso che uso

A) Il Planner produce: lista di step, criteri di successo, rischi identificati.

B) L’Executor:

  • indicizza la repository (struttura, dipendenze, search)
  • scrive i test prima dove possibile
  • applica le modifiche
  • esegue test, lint, build

C) Il Critic:

  • rilegge il diff
  • cerca regressioni
  • chiede prove concrete: “mostrami l’output dei test”, “cita file e funzioni”

D) Se il Critic boccia: torna all’Executor con una lista corta di fix specifici.

E) Lo Scribe prepara la PR: contesto, cosa è cambiato, come verificare.

La regola che fa davvero la differenza

Prima ancora dell’architettura, definisci un contratto per ogni agente: input atteso, output atteso, limiti espliciti. “Non fare deploy”, “mai scrivere su prod”, “solo branch feature/*” non sono dettagli opzionali — sono la fondamenta.

E poi: tool call solo all’Executor. Planner e Critic devono ragionare, non eseguire. Questo riduce il rischio e aumenta la qualità del piano.

L’ultimo elemento è la evidence rule: ogni affermazione importante deve avere una prova verificabile. Output di un comando, path di un file, test che passa, log. È l’antidoto più efficace all’hallucination in contesti agentici.