Orchestrazione di agenti AI: come coordinare più agenti AI

Costruire un solo chatbot sembra un vero progresso — finché non ci si aspetta che gestisca tutto. Un attimo prima risponde alle FAQ, quello dopo qualifica lead, prenota demo, gestisce ticket ed esegue strumenti interni. Le difficoltà emergono rapidamente.

Man mano che gli agenti AI assumono compiti più complessi, vediamo una tendenza verso una definizione più chiara dei ruoli, una maggiore coordinazione e una delega più intelligente delle attività tra sistemi — un’evoluzione chiave per i team che vogliono costruire agenti AI.

A quel punto, non conta più quanto sia intelligente il chatbot che hai creato. Conta quante attività svolge contemporaneamente — e quanto bene riesce a passare da una all’altra. Il problema non è l’intelligenza, ma il coordinamento.

Qui entra in gioco l’orchestrazione degli agenti AI. Si passa dalla creazione di un unico bot onnisciente alla progettazione di un sistema composto da agenti più piccoli e specializzati — ognuno con un ruolo chiaro, tutti che lavorano in sincronia.

Se hai raggiunto i limiti di ciò che può fare un solo chatbot, non sei il solo. In questa guida vedremo cosa significa orchestrazione degli agenti, come funziona nel dettaglio e come iniziare a costruire sistemi AI coordinati — dai framework dedicati ai flussi di lavoro modulari.

Cos’è l’orchestrazione degli agenti AI?

L’orchestrazione degli agenti AI consiste nel coordinare più agenti AI specializzati — ognuno con un ruolo distinto — per lavorare insieme verso un obiettivo comune. Invece di affidare tutto a un solo chatbot, l’orchestrazione suddivide il sistema in componenti più piccoli e mirati che collaborano in modo più efficiente.

La maggior parte dei chatbot nasce come sistemi a singolo agente. Un solo bot gestisce tutto — risponde alle domande, chiama API, elabora moduli e magari spinge anche gli utenti a convertire. All’inizio sembra efficiente.

Ma quando i casi d’uso si moltiplicano, quel modello a singolo agente inizia a cedere. Il bot diventa un tuttofare senza una struttura chiara. Gestisce ruoli e contesti contemporaneamente, e la fatica si fa sentire in modo evidente:

• I Flows diventano più difficili da correggere e mantenere
• I prompt diventano più lunghi e difficili da gestire
• Non è chiaro quale parte del bot sia responsabile di cosa
• Aggiungere un nuovo caso d’uso rischia di compromettere ciò che già funziona

Non è solo un debito tecnico — è un problema di design. Ti aspetti che un solo agente svolga il lavoro di molti e questo ti rallenta.

L’orchestrazione degli agenti AI risolve questo problema distribuendo le responsabilità tra più agenti specializzati. Ogni agente si concentra su un singolo compito — pianificazione, ricerca, recupero dati, interazione con l’utente — e un controller centrale decide chi agisce e quando.

La differenza tra questi due approcci — single-agent vs multi-agent — non è solo architetturale. È strategica. Uno si adatta alla complessità, l’altro cede sotto di essa.

Ecco come i due sistemi si confrontano su parametri più critici:

Come funziona l’orchestrazione degli agenti?

L’orchestrazione degli agenti funziona tramite un controller centrale che gestisce quando e come i singoli agenti IA svolgono i compiti. Ogni agente è responsabile di una funzione specifica e il controller coordina le loro azioni in base al contesto del sistema, agli input degli utenti o alla logica aziendale.

In un sistema orchestrato, non stai creando un unico grande chatbot — stai progettando un insieme di agenti, ognuno con una responsabilità specifica. Pensalo come trasformare il tuo chatbot in una squadra, dove ogni agente è uno specialista.

Al centro c’è un controller che decide quale agente deve gestire un compito in ogni momento. Questo controller può essere basato su regole, completamente autonomo o una via di mezzo. Il suo compito: smistare il compito, tracciare lo stato e assicurarsi che gli agenti non si intralcino a vicenda.

Ogni agente è specializzato e autonomo. Può generare un riepilogo, chiamare uno strumento esterno, validare un input dell’utente o decidere il prossimo passo. Alcuni sono reattivi, altri possono attivare azioni successive. Il controller si muove tra loro come un direttore d’orchestra che dà il tempo agli strumenti.

Condivisione del contesto nei sistemi multi-agente

Il sistema multi-agente condivide una memoria comune — spesso un oggetto JSON o uno stato di sessione — che passa tra gli agenti. Ognuno legge e scrive in questo contesto, e il controller utilizza questi aggiornamenti per decidere cosa succede dopo.

Ad esempio, in un bot per la pianificazione di viaggi:

• User agent: Gestisce le conversazioni e raccoglie preferenze
• Agente di ricerca: trova opzioni di volo e hotel
• Agente pianificatore: compone l’itinerario
• Execution agent: prenota ciò che serve

Nessuno di questi agenti conosce l'intero quadro — e non è necessario che lo facciano. L'agente router li mantiene allineati, passo dopo passo.

Orchestrazione è il modo in cui passi da un chatbot che risponde a uno che collabora internamente per portare a termine le attività.

I 5 migliori strumenti per l’orchestrazione di agenti AI

Quando ti rendi conto che servono più agenti che lavorano insieme, la domanda diventa: con quali strumenti costruire? Il settore degli strumenti per l’orchestrazione degli agenti si sta evolvendo rapidamente e non tutte le soluzioni sono pronte per la produzione.

Alcune piattaforme sono pensate per la velocità e i flussi di lavoro visuali. Altre ti danno il controllo a basso livello ma lasciano l'orchestrazione completamente a te. E alcune trovano un buon equilibrio — offrendo abbastanza astrazione per muoversi rapidamente senza perdere flessibilità.

Ecco i 5 strumenti che abbiamo trovato più utili oggi per costruire sistemi agentic:

1. Botpress

Botpress è una piattaforma completa per agenti che ti permette di progettare workflow agentici modulari, assegnare loro ruoli specifici e orchestrarli tramite un router centrale. Ogni workflow si comporta come un agente autonomo e tu (o un nodo autonomo) decidi quando deve avvenire il passaggio di controllo — in base al contesto, all'input dell'utente o alla logica aziendale.

Ciò che lo distingue è la rapidità con cui si passa da idea a sistema funzionante. Gli agenti possono scrivere ed eseguire codice al volo, usare API esterne e persino collegare strumenti in modo dinamico — tutto alimentato da modelli linguistici di alto livello. Non stai solo costruendo flussi; stai creando logica che vive negli agenti e viene condivisa tra agenti verticali.

È pensato per sviluppatori che vogliono flessibilità senza dover ricostruire l’infrastruttura. Se distribuisci agenti per supporto, prenotazioni, pianificazione, onboarding o operazioni interne — non ti ostacola e ti permette di lavorare velocemente.

Funzionalità principali:

• Workflow modulari: ogni agente è costruito come una pipeline isolata e riutilizzabile
• Instradamento centrale: un router visuale gestisce i passaggi tra agenti e la logica
• Uso dinamico di strumenti: esegui codice e chiama API esterne in tempo reale
• Basato su LLM: compatibile con i principali modelli foundation come OpenAI e Claude
• API-First: facile esporre agenti o collegarsi a CRM, webhook e altro
  
  

Prezzi:

• Piano gratuito: 0 $/mese con builder visuale e AI a consumo
• Piano Plus: 89 €/mese con analisi e rimozione del branding
• Team Plan: $495/mese con strumenti di collaborazione e accesso basato sui ruoli

2. CrewAI

CrewAI è pensato per i team che vogliono orchestrazione senza dover gestire la propria infrastruttura. Si basa su una metafora di squadra: definisci i ruoli, assegni gli obiettivi e colleghi ogni agente a strumenti e memoria. Poi lavorano insieme per completare i compiti.

La parte migliore è la rapidità con cui puoi ottenere qualcosa di funzionante. In pochi minuti puoi avviare un planner, un ricercatore e un esecutore e farli interagire tra loro in passaggi strutturati.

Non è perfetto — i flussi di lavoro personalizzati possono ancora richiedere qualche aggiustamento — ma per la maggior parte dei casi d'uso, è molto rapido. Se AutoGen sembra programmare un protocollo, CrewAI è più come gestire una missione con una squadra.

Funzionalità principali:

• Architettura basata sui ruoli: ogni agente ha un titolo, un obiettivo, strumenti e una memoria opzionale
• Delegazione semplice: un agente pianificatore integrato decide l’ordine delle attività in base agli obiettivi
• Integrazione di strumenti: supporta chiamate di funzione, richieste API e strumenti basati su browser
• Memoria condivisa: gli agenti possono fare riferimento e contribuire a un contesto comune

Prezzi:

• Piano gratuito: open-source, nessun costo di licenza
• Enterprise: Non pubblicato — piani a pagamento previsti con la maturazione del prodotto hosted

3. OpenAI Agents SDK

Precedentemente noto come OpenAI Swarm, l'OpenAI Agents SDK è il primo vero passo di OpenAI verso un'infrastruttura agenti proprietaria. È progettato per consentire agli sviluppatori di costruire flussi di lavoro strutturati e multi-agente utilizzando i modelli GPT di OpenAI, con passaggi di consegna, strumenti e memoria integrati nel framework.

Ogni agente riceve le proprie istruzioni, strumenti e limiti — e tu decidi come si passano i compiti a vicenda. È ancora agli inizi, ma l’esperienza è curata. Hai a disposizione tracciamento integrato, gestione del contesto e la possibilità di creare assistenti pronti per la produzione senza dover unire framework separati.

Se già lavori con l’API di OpenAI e desideri un modo strettamente integrato e con opinioni predefinite per costruire agenti AI, questo SDK offre una base solida.

Funzionalità principali:

• Ruoli degli agenti: configura istruzioni, strumenti e permessi per ogni agente
• Passaggi: trasferisci il controllo tra agenti usando la logica integrata
• Tracciamento: monitora e risolvi i flussi di lavoro multi-agente con ispezione visiva
• Guardrails: applica la validazione su input e output
  
  

Prezzi:

• SDK: Gratuito e open-source con licenza MIT
• Costi di utilizzo: pagamento per utilizzo API OpenAI (ad esempio, GPT-4o, chiamate a strumenti, archiviazione vettoriale)
• Esempi di strumenti: interprete di codice: $0,03/uso, ricerca file: $2,50/1k chiamate allo strumento

4. AutoGen

AutoGen è pensato per quando hai superato il modello “agente singolo con strumenti” e hai bisogno di un sistema in cui più agenti collaborano, ragionano sullo stato e completano i compiti come squadra. È sviluppato da Microsoft e si avvicina di più alla progettazione di flussi agent-based come conversazioni strutturate.

Non è pensato per i principianti — e non vuole esserlo. Devi collegare ogni parte: gli agenti, i loro ruoli, chi parla quando, come si scambiano i messaggi e quando fermarsi. Ma se stai lavorando su sistemi IA seri e con stato che richiedono trasparenza e pieno controllo, AutoGen ti offre esattamente i mattoncini di cui hai bisogno.

È ideale per team di ricerca, sviluppatori avanzati o chiunque voglia modellare ragionamenti complessi tra più agenti AI. Non stai “configurando un chatbot”, ma progettando un protocollo di intelligenza.

Funzionalità principali:

• Conversational Agent Graph: gli agenti comunicano tramite flussi di messaggi strutturati invece di catene statiche
• Controllo dell’orchestrazione: definisci tu i turni di parola, l’ambito della memoria e i limiti dei compiti
• Tracciamento e debug: il tracciamento integrato ti permette di ispezionare il contributo di ogni agente nei compiti multi-step
• Utilizzo di strumenti: supporta strumenti personalizzati e chiamate di funzione tra agenti
  
  

Prezzi:

• Gratuito e open-source (licenza MIT)
• Funziona con qualsiasi endpoint LLM (OpenAI, Azure, modelli locali)

5. LangChain

Gli agenti LangChain ti permettono di creare flussi di lavoro guidati dalla logica, in cui l'agente sceglie quale strumento usare a ogni passaggio. Definisci l'obiettivo, colleghi strumenti come ricerca, esecuzione di codice o API, e lasci che l'agente ragioni per portare a termine i compiti.

È una delle configurazioni più flessibili disponibili, ma è anche molto orientata al codice. Gestisci tu stesso memoria, controllo del flusso ed errori. E anche se hanno introdotto un costruttore grafico per l’orchestrazione visiva, non è ancora abbastanza maturo per operazioni completamente autonome o per una chiara visibilità sul comportamento degli agenti.

LangChain è ideale se vuoi personalizzazione totale e non ti dispiace assemblare tutto manualmente. È potente, ma richiede un lavoro consistente.

Funzionalità principali:

• Uso dinamico degli strumenti: gli agenti decidono quali strumenti attivare in base all’input
• Supporto memoria: aggiungi memoria contestuale per conversazioni più lunghe
• Integrazione LangSmith: traccia, esegui il debug e monitora esecuzioni multi-step
• Altamente estendibile: sostituisci componenti o integra i tuoi strumenti
  
  

Prezzi:

• Framework LangChain: gratuito e open-source
• LangSmith (Opzionale): strumento a pagamento per debug e valutazione
• Costi di utilizzo: dipende dai modelli e dagli strumenti di terze parti utilizzati

Best practice per implementare l’orchestrazione di agenti AI

La maggior parte dei framework per agenti fa sembrare che l’orchestrazione sia solo collegare qualche flow e passare la memoria. Ma appena hai più di un agente che esegue logiche in tempo reale, le cose iniziano a rompersi in modi inaspettati.

I passaggi tra operatori diventano caotici — il contesto si perde. Gli operatori si ripetono. E, cosa peggiore, non sai dove il sistema si è bloccato finché non è troppo tardi.

Ecco i modelli che funzionano — cose che impari solo dopo aver distribuito qualche sistema difettoso e aver ricostruito il percorso tra gli errori.

Strutturare le decisioni dell’agente

Lasciare che gli agenti decidano cosa fare in base al messaggio dell'utente può sembrare una scorciatoia intelligente, ma porta rapidamente a confusione, passaggi saltati e comportamenti imprevedibili.

Quello che succede è che lasci che il modello fantastichi sulle prossime azioni. Non ha una mappa chiara del tuo sistema. Quindi indovina — e spesso sbaglia.

Invece, tratta i tuoi agenti come funzioni. Chiedi loro di restituire una istruzione di controllo come "instrada a calendar_agent" o "il prossimo passo sarebbe verify_info". Poi il tuo orchestratore usa questa istruzione per decidere cosa succede dopo. Tieni la logica fuori dal modello — dove puoi fidarti.

Definire la memoria dell’agente

Quando gli agenti condividono troppe informazioni contestuali, le cose iniziano a non funzionare. Un agente completa un’attività e un altro la annulla agendo su dati obsoleti o irrilevanti.

Questo accade quando tutti i tuoi agenti leggono e scrivono nella stessa memoria globale. Nessun confine. Un agente contamina il contesto per un altro.

Dai a ciascun agente il proprio contesto limitato. Fornisci solo ciò di cui ha bisogno — niente di più. Pensalo come un brief di lavoro mirato per ogni agente, non l'accesso completo alla cronologia delle chat di gruppo del sistema.

Ferma la deriva del loop

Quando utilizzi coppie planner–executor, di solito crei un ciclo: il planner decide cosa fare, il executor lo esegue e il planner controlla il risultato per decidere il passo successivo.

Il ciclo si interrompe perché il planner non ricorda cosa è già stato fatto. Nessuna cronologia delle attività. Nessuna checklist. Vede solo lo stato attuale e decide di riprovare.

Se utilizzi cicli di agenti, devi tracciare ogni turno di attività: chi ha eseguito cosa, cosa è stato restituito e se ha avuto successo. Solo così puoi evitare che il sistema si perda in un ciclo infinito.

Restituisci output strutturati

Il tuo sistema potrebbe sembrare funzionare — le risposte arrivano e l’agente sembra intelligente — ma dietro le quinte non succede nulla.

L'agente dice qualcosa come: “Ecco il tuo riepilogo”, ma il tuo orchestratore non sa cosa fare dopo.

Il motivo? I tuoi agenti parlano con l’utente, non con il sistema. Non c’è output leggibile dalla macchina, quindi il tuo livello logico non ha nulla su cui agire.

Fai restituire agli agenti output strutturati — come { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. Questo permette all’orchestratore di instradare correttamente. I protocolli agentici moderni come il Model Context Protocol stanno cercando di standardizzare questo approccio tra le piattaforme, ma puoi iniziare in modo semplice.

Monitora l’avanzamento delle attività

A volte il tuo sistema semplicemente dimentica cosa sta facendo. Un utente esce dallo script, una chiamata API fallisce e improvvisamente il bot ricomincia da capo — o peggio, dice di aver finito quando in realtà non ha completato il compito.

Questo succede perché stai trattando la memoria come avanzamento del compito. Ma la memoria è solo storia: non ti dice a che punto sei nel flusso di lavoro.

Ti serve uno stato attività separato che tenga traccia di:

• cosa è già stato fatto
• cosa è in sospeso
• qual è l’obiettivo

Così, anche se qualcosa si interrompe, puoi recuperare a metà processo e completare il compito senza errori.

Inizia a costruire un sistema agentico

Botpress ti offre tutto il necessario per costruire e orchestrare agenti basati su ruoli — flussi modulari, memoria in tempo reale, uso di strumenti e un controller autonomo che collega tutto. Tu definisci la logica. Gli agenti fanno il lavoro.

Che tu stia creando un assistente di supporto, un flusso di prenotazione o un bot per le operazioni interne, puoi iniziare con pochi workflow e ampliare man mano che il sistema diventa più intelligente.

Inizia subito a creare — è gratis.

Domande frequenti

Cos’è l’orchestrazione degli agenti AI?

L'orchestrazione degli agenti AI è il coordinamento di più agenti AI specializzati che lavorano insieme per completare compiti complessi come un sistema.

In cosa l’orchestrazione degli agenti è diversa dai chatbot tradizionali?

Invece di un solo bot che fa tutto, ogni agente si concentra su un ruolo specifico, coordinato da un controller centrale.

Gli agenti possono agire in autonomia?

Sì, alcuni agenti possono attivare azioni successive, ma l’orchestrazione assicura che restino allineati.