White Paper

Integrating Multi-Agent Systems

L’evoluzione dell’enteprise architecture: scalare l’AI grazie a Model Context Protocol e Agent2Agent.

L’ascesa dei sistemi multi-agente

Per anni, l’approccio dominante all’AI aziendale si è basato su algoritmi specializzati, spesso monolitici, progettati per fornire risposte predittive a partire da dati rigidamente strutturati. Sebbene adeguati a scenari di business lineari, questi sistemi faticano spesso a gestire la complessità e la rigidità operativa richieste dai moderni processi dinamici.

Per superare tali limiti, gli architetti stanno spostando l’attenzione verso i Multi-Agent Systems (MAS). A differenza dei modelli di AI standalone, i MAS operano come ecosistemi integrati in cui agenti autonomi cooperano, negoziano e pianificano strategie per affrontare problemi complessi che richiedono la scomposizione in sotto-attività distribuite.

L'integrazione è fondamentale per sistemi multi-agente efficaci

Un sistema multi-agente concepito in questo modo è più di una semplice aggregazione di entità indipendenti: è un ecosistema integrato in cui cooperazione, negoziazione, comunicazione e apprendimento collettivo consentono di affrontare problemi complessi e dinamici.

Il vero punto di forza di un sistema multi-agente non risiede nell’intelligenza individuale di un singolo agente, ma nella qualità delle sue integrazioni. In assenza di protocolli solidi, il sistema rimane una collezione disarticolata di entità isolate, incapaci di generare intelligenza collettiva.

Il Tessuto Connettivo: Protocolli di Integrazione

Due standard open emergenti stanno attualmente definendo il panorama: il Model Context Protocol e Agent2Agent.

Model Context Protocol (MCP)
MCP standardizza la connessione tra i modelli di AI e le fonti di dati esterne (API, file, sistemi aziendali). Utilizza una rigorosa architettura Host-Client-Server per disaccoppiare la logica di ragionamento dell’agente dall’ingegnerizzazione degli strumenti che utilizza, risolvendo il problema della gestione del contesto.

Agent2Agent (A2A)
A2A funge da vera e propria lingua franca per la collaborazione tra agenti autonomi. Consente la creazione di team dinamici in cui gli agenti si scoprono reciprocamente tramite le Agent Cards (file di identità digitale) e delegano i compiti in base a capacità specifiche.

Se utilizzati congiuntamente, MCP agisce come la lente attraverso cui il singolo agente interpreta il proprio contesto, mentre A2A funziona come una rete neurale distribuita che permette a più agenti di confrontare le informazioni e pianificare in modo coordinato.

Che cos’è l’AaaT Agent Network di Reply?

Reply ha sviluppato l’AaaT (Agent as a Tool) Agent Network, un framework modulare per l’orchestrazione di sistemi intelligenti distribuiti attraverso un livello centrale di coordinamento.

Coordinator (AaaTServerNetwork): scoperta degli agenti e instradamento deterministico
Agenti come servizi: applicazioni standalone (ad es. FastAPI) con identificativi univoci; i guasti restano isolati
Comunicazione asincrona: invio non bloccante dei task per attività di lunga durata

Per evitare le hallucinations causate dal sovraccarico della context window, il sistema separa i diversi tipi di memoria:

Breve termine: solo la domanda corrente e le risposte recenti entrano nel contesto del modello
Lungo termine: una funzione di rete recupera lo stato delle attività passate o in corso sull’intera rete

Verso l'Internet of Agents

L’evoluzione di queste architetture punta verso un Internet degli Agenti (IoA). Così come il web ha connesso le persone, l’IoA mira a collegare agenti eterogenei in un’infrastruttura resiliente e auto-organizzante. In questa visione, gli agenti non vivranno più in ecosistemi chiusi.

Pubblicare le capacità
Utilizzare descrizioni ricche e standardizzate (ontologie) per “pubblicizzare” competenze e conoscenza di dominio.
Formare team dinamici
Comporre automaticamente team annidati o coalizioni temporanee per risolvere sotto-problemi specifici.
Collaborare tramite la semantica
L’IoA impiega embedding semantici e grafi della conoscenza per abbinare richieste complesse ai profili di agenti più adatti.

Questa transizione mira a trasformare i sistemi multi-agente isolati in un’infrastruttura distribuita e resiliente, capace di generare valore attraverso la cooperazione su larga scala.

Insights dal Whitepaper

Come funzionano insieme MCP e A2A nella pratica?

Nell’approccio di Reply, MCP agisce come il toolkit individuale che fornisce a un singolo agente la capacità di interagire con dati e software. A2A svolge invece il ruolo di livello di coordinamento, consentendo a quell’agente di comunicare con altri agenti, delegare attività o scoprirne di nuovi. In un sistema pienamente integrato, MCP garantisce che l’agente disponga del contesto corretto per eseguire un compito, mentre A2A permette il passaggio dei risultati allo specialista successivo nella catena, creando una sinergia in cui la comprensione del contesto diventa collettiva.

Come sostituisce il protocollo A2A le integrazioni statiche?

A2A si allontana da connessioni rigide e cablate verso un modello dinamico di "discovery". Utilizza le Schede Agente—file JSON accessibili pubblicamente—che descrivono l'identità, le capacità e le condizioni d'uso di un agente. Questo consente a un orchestratore di cercare e selezionare il collaboratore più adatto per un compito specifico in tempo reale, funzionando in modo simile a un mercato di abilità piuttosto che a un pipeline fisso.

Quali misure di sicurezza sono essenziali per proteggere i Sistemi Multi-Agente?

Data la natura autonoma di questi sistemi, un approccio a zero fiducia è fondamentale. Le misure essenziali includono una forte autenticazione, sandboxing di esecuzione per isolare le minacce e tracciabilità immutabile delle interazioni per scopi di audit. Inoltre, è necessaria una versioning esplicita del server per prevenire che gli agenti si connettano involontariamente a versioni compromesse o malevole degli strumenti.

Come possono essere ottimizzati i costi computazionali delle reti di agenti su larga scala?

Gestire ampie reti di agenti su modelli complessi comporta costi significativi. Le strategie di ottimizzazione includono l'uso di architetture ibride, in cui modelli leggeri gestiscono il routing e il filtraggio mentre modelli potenti vengono attivati solo per ragionamenti complessi. Inoltre, tecniche come la distillazione dei modelli e la memorizzazione semantica—che conservano risposte frequenti per evitare elaborazioni ridondanti—sono raccomandate per ridurre il consumo di risorse.

In che modo l'adozione del MAS influisce sulle strutture organizzative?

il passaggio ai Sistemi Multi-Agente facilita una transizione da catene di comando verticali a reti di intelligenza distribuita. Il potere decisionale diventa distribuito in tutta la rete operativa, trasformando l'impresa in un "organismo cognitivo diffuso". Questo consente modelli di "co-decisione" in cui team umani e agenti collaborano continuamente, piuttosto che fare affidamento esclusivamente su nodi centralizzati.

Quali sono i compromessi tra architetture di agenti centralizzate e decentralizzate?

Le reti centralizzate si basano su una base di conoscenza comune e offrono uniformità e governance, ma introducono rischi di colli di bottiglia e punti di guasto singoli. Al contrario, i modelli decentralizzati offrono maggiore robustezza e scalabilità, ma comportano una maggiore complessità nel garantire la convergenza e la coerenza globale tra gli agenti. In molti scenari aziendali, prevale un approccio ibrido, in cui i componenti critici sono governati centralmente mentre i processi ad alta frequenza sono distribuiti.

Cosa rende la comunicazione asincrona fondamentale per scalare le reti di agenti?

Gli esperimenti iniziali con la comunicazione sincrona hanno rivelato una fragilità significativa; l'accumulo di latenza e i timeout potrebbero causare deadlock a livello di sistema. Passando a un modello asincrono—dove i compiti vengono inviati senza bloccare il sistema per una risposta immediata—l'architettura supporta il parallelismo e la specializzazione del dominio. Questo garantisce che la rete rimanga robusta e capace di gestire più operazioni complesse simultaneamente.

Un contesto in rapida evoluzione

Con l’evoluzione rapidissima del mercato dei Multi-Agent Systems, Reply continua a sperimentare e ad adottare sistemi multi-agente per clienti di diversi settori. L’attenzione resta focalizzata sulla trasformazione di queste architetture da prototipi di laboratorio a ecosistemi pronti per la produzione, assicurando che le organizzazioni possano sfruttare l’intelligenza distribuita per costruire modelli di business più resilienti e adattivi.