Creare flussi di lavoro AI con framework multi-agente

La maggior parte degli sviluppatori che inizia a creare agenti AI parte da un unico ciclo con un grande modello linguistico — un prompt di sistema e magari uno o due strumenti — e per compiti semplici questo basta.

Ma quando serve più struttura, il sistema inizia a perdere coerenza. Gli output diventano imprevedibili, i workflow difficili da debuggare e si sprecano token in ripetizioni invece che in progresso.

I workflow multi-agente permettono di creare agenti AI che si comportano più come un team, con ruoli chiari e visibilità su come vengono prese le decisioni, lavorando insieme verso lo stesso obiettivo.

Cos'è un framework multi-agente?

Un framework multi-agente è l’infrastruttura che usi per creare, eseguire e gestire più agenti AI in modo coordinato.

È l’infrastruttura che gestisce come gli agenti comunicano e come i compiti si spostano tra di loro.

Se lavori con sistemi multi-agente, il framework è ciò che li rende operativi.

Alla base, trasforma i large language model (LLM) grezzi in agenti con ambiti specifici, ognuno con un ruolo e un modo prevedibile di operare.

Invece di scrivere da zero la logica di orchestrazione, il framework ti offre struttura, controllo e ripetibilità.

Framework multi-agente: concetti chiave

Come funzionano i framework multi-agente?

I framework multi-agente danno struttura a come vengono attivati gli agenti, come si scambiano i dati e come il sistema tiene traccia dei progressi.

Forniscono i blocchi fondamentali per coordinare gli agenti in modo che possa scalare con la complessità e renderli utilizzabili in implementazioni reali.

Un esempio è l’uso di una configurazione multi-agente per alimentare un chatbot WhatsApp. In questo caso, agenti diversi possono gestire compiti come prenotazioni, rimborsi o verifiche, collaborando dietro le quinte senza affidarsi a un unico bot monolitico.

Gli agenti vengono registrati come componenti richiamabili nel sistema

Prima che un agente possa fare qualcosa, il framework deve sapere che esiste. Questo significa comunicare al sistema il nome dell’agente, di cosa si occupa e quali strumenti o informazioni può utilizzare.

Nella maggior parte dei framework, questa configurazione avviene tramite un file di configurazione o del codice, dove definisci il ruolo di ciascun agente e come attivarlo. Ad esempio, puoi dire al sistema:

“Questo è il planner. Legge l’input dell’utente e decide cosa fare dopo.”
“Questo è il verificatore. Riceve le informazioni dell’utente e restituisce booking_id e dati utente.”

Una volta registrati, il framework può “chiamare” questi agenti per nome, cioè sa come eseguire ciascuno quando arriva il loro turno nel workflow.

L’agente di routing decide quale agente esegue il prossimo passaggio

Un agente planner o una funzione di controllo gestisce il routing degli agenti AI. Analizza l’ultimo output del bot, la cronologia della conversazione e talvolta l’input originale dell’utente per decidere cosa deve succedere dopo.

Alcuni planner sono basati su prompt — ricevono un messaggio di sistema e restituiscono il nome del prossimo agente da eseguire.

Altri usano logica codificata o grafi di flusso, a seconda dei framework per agenti AI che utilizzi.

Il framework prende quell’output e lo usa per chiamare il prossimo agente. Il router decide chi deve svolgere il compito, non lo svolge direttamente.

I dati vengono scambiati tra agenti tramite messaggi

Gli agenti non condividono la memoria direttamente. Quando uno termina, il suo output viene impacchettato in un messaggio — di solito un dizionario o un oggetto JSON — e passato al prossimo agente come input.

Il framework gestisce il trasferimento. Può memorizzare il messaggio in uno spazio di memoria condiviso o passarlo direttamente all’interfaccia di input del prossimo agente, a seconda di come è strutturato il sistema.

I messaggi spesso includono più del solo contenuto:

• Chi lo ha inviato (agente o utente)
• Da dove proviene nel workflow
• Come deve essere utilizzato (ad esempio, trigger, input, decisione)
• Metriche opzionali come conteggio token o timestamp

Questo contesto aiuta il sistema a instradare i compiti in modo pulito e mantiene gli agenti indipendenti tra loro.

L’esecuzione viene monitorata tramite stato del workflow e trigger

Il framework tiene traccia di ciò che è successo finora — quali agenti sono stati eseguiti, cosa hanno restituito e cosa resta da fare. Questo viene memorizzato in un oggetto stato, che si aggiorna dopo ogni passaggio.

I trigger decidono cosa succede dopo. Usano valori di output o condizioni per ramificare il flusso.

Questo permette al sistema di avanzare senza dover codificare la logica in ogni agente. È lo stato a guidare il workflow, non gli agenti stessi.

Principali vantaggi dell'utilizzo dei framework multi-agente

Scala la logica senza sovraccaricare un singolo agente

Un singolo agente AI può fare solo fino a un certo punto prima di diventare un groviglio di prompt, strumenti e responsabilità poco chiare. I framework multi-agente ti permettono di suddividere quella logica in agenti focalizzati, ognuno responsabile di un compito preciso.

Invece di sovraccaricare un solo agente, puoi assegnare passaggi specifici — come recupero dati, validazione o esecuzione — ad agenti separati e far crescere il sistema gradualmente.

Debug della collaborazione tra agenti con piena visibilità

Quando gli agenti AI collaborano, i problemi possono essere difficili da individuare. I framework ti mostrano cosa ha ricevuto ogni agente, cosa ha restituito e dove si è bloccato.

Non devi indovinare cosa si è rotto — puoi ispezionare i passaggi e correggere direttamente. Questo tipo di visibilità rende gestibile la collaborazione tra agenti AI.

Riutilizza agenti in diversi workflow

Se un agente funziona, riutilizzalo. I framework ti permettono di inserire lo stesso agente in diversi flussi senza riscriverlo. Questo mantiene la coerenza e velocizza i test.

Ad esempio, un agente di validazione che controlla gli input utente o l’autenticazione può essere usato sia in chatbot per l’assistenza clienti sia in chatbot per prenotazioni, ovunque serva la stessa logica.

Gestisci automaticamente errori e tentativi

Quando un agente fallisce, il framework può riprovare, saltarlo o andare avanti. Non serve scrivere questa logica da zero.

Le funzioni di fallback integrate rendono i workflow più affidabili senza lavoro extra, e questa affidabilità è ciò che alimenta i sistemi reali.

Crea flussi di agenti facili da modificare

Quando suddividi i compiti tra agenti, non devi rivedere tutto il sistema ogni volta che qualcosa cambia.

Puoi aggiornare un planner senza toccare l’esecuzione, o cambiare la risposta di un agente senza riscrivere il resto.

Questa facilità di intervento paga — Salesforce riporta che i team che usano AI agentica risparmiano 11 ore per dipendente ogni settimana, anche grazie all’adattabilità dei workflow.

I 5 migliori framework multi-agente

La scelta di un framework multi-agente dipende da cosa vuoi costruire e da quanto controllo desideri su comportamento, comunicazione e gestione degli errori degli agenti.

I migliori framework offrono compromessi diversi — alcuni sono ottimi per workflow strutturati, altri danno più flessibilità a scapito della chiarezza.

Ti serve qualcosa che si adatti alle esigenze del tuo team e a quanto vuoi far evolvere il sistema.

1. Botpress

Botpress è una piattaforma di sviluppo visuale per creare agenti AI che possono coordinarsi tra passaggi, ruoli e canali.

Invece di scrivere la logica nel codice, definisci il comportamento degli agenti usando flussi, memoria, condizioni e chiamate a strumenti.

Il comportamento multi-agente si basa su istruzioni, workflow e strumenti esterni. Ogni nodo in un flusso Botpress agisce come un’unità focalizzata, con proprie istruzioni e ambito.

Puoi suddividere il ragionamento tra più Nodi Autonomi e Statici, aggiungere livelli di validazione o instradare l’input utente tramite logica decisionale basata su strumenti invece di gestire tutto in un unico passaggio.

La memoria è limitata a ciascun flusso, così gli agenti usano solo ciò che serve. Input e output sono chiaramente definiti e le chiamate a strumenti possono essere aggiunte direttamente tramite le integrazioni integrate.

Funzionalità principali

• Orchestrazione visuale degli agenti tramite flussi e nodi
• Controllo di memoria e variabili tra i nodi
• Memoria multi-turno, logica di fallback e tentativi
• Utilizzo di strumenti tramite chiamate API, webhook e input di funzioni

2. LangChain

LangChain è un framework orientato agli sviluppatori per creare applicazioni basate su LLM collegando catene di prompt, strumenti e memoria.

È nato come modo per strutturare le chiamate agli LLM con strumenti come ricerca e calcolatrici, ma si è ampliato fino a diventare un ecosistema molto vasto.

Il risultato è un toolkit potente che può fare quasi tutto, ma spesso richiede tempo per orientarsi.

Puoi assegnare toolkit e costruire logica di routing tra agenti. Il suo punto di forza è la modularità — i componenti sono riutilizzabili, combinabili e ben integrati con API esterne.

Ma scriverai più codice di collegamento del previsto. E con le astrazioni che cambiano rapidamente, conviene verificare se il metodo che usi è ancora quello consigliato.

Funzionalità principali

• Catene modulari di prompt, strumenti e memoria
• Integrazione con LLM, vector stores e API
• Tracciamento e valutazioni opzionali con LangSmith

3. CrewAI

CrewAI semplifica la creazione di workflow multi-agente in cui ogni agente ha un ruolo e un compito definiti. Crei un team, assegni obiettivi e gli agenti si coordinano tramite un manager condiviso.

È uno dei modi più rapidi per modellare la collaborazione tra agenti senza scrivere da zero la logica di orchestrazione.

Ideale per configurazioni come coppie planner–executor, flussi ricerca–revisore o qualsiasi compito di squadra con responsabilità ben suddivise.

Ma quando inizi ad aggiungere complessità, l’astrazione si fa rigida. C’è meno flessibilità su come e quando gli agenti vengono eseguiti, e modificare il comportamento spesso richiede di uscire dai parametri predefiniti del framework.

Funzionalità principali

• Configurazione degli agenti basata su ruoli, nomi, obiettivi e memoria
• Supporta l’esecuzione sequenziale e parallela degli agenti
• Memoria condivisa del team per la collaborazione tra agenti
• Integrazione semplice con strumenti, funzioni e prompt personalizzati

4. AutoGPT

AutoGPT è stato il primo progetto a mostrare cosa succede quando si dà a un chatbot GPT un obiettivo e lo si lascia agire — pianificare, ragionare, ricercare ed eseguire senza input umano costante.

Definisci l’obiettivo e AutoGPT cicla tra passaggi di ragionamento, crea sotto-obiettivi, chiama strumenti e adatta la strategia lungo il percorso.

È stato un grande passo avanti per rendere il comportamento agentico più autonomo e dinamico. Ma non è pensato per la precisione.

Il ciclo dei compiti è fragile e gli agenti tendono a bloccarsi riscrivendo lo stesso piano o inseguendo sotto-compiti irrilevanti.

Puoi collegare memoria, strumenti e API — ma mettere tutto insieme spesso porta a flussi imprevedibili, difficili da debuggare o controllare.

Funzionalità principali

• Agente orientato all’obiettivo con auto-prompting e pianificazione dei compiti
• Generazione automatica di sotto-compiti e ciclo di esecuzione
• Supporta l’uso di strumenti tramite plugin e chiamate API
• Estendibile con script personalizzati, funzioni e integrazioni

5. Autogen

Autogen è un framework open-source di Microsoft che si concentra sulle conversazioni multi-agente, dove gli agenti interagiscono tramite messaggi strutturati e a turni.

È particolarmente utile quando vuoi controllo su ogni scambio, come nei cicli pianificazione–esecuzione o nei sistemi human-in-the-loop.

Autogen eccelle nella trasparenza. Puoi inserire funzioni durante la conversazione, instradare decisioni tramite logica personalizzata e tracciare esattamente cosa ha detto ogni agente e perché.

Ma per scalare serve impegno. L'orchestrazione dei messaggi è flessibile, ma non astratta: devi comunque gestire tu le cronologie, le configurazioni degli agenti e la logica dei passaggi.

Per configurazioni di ricerca, test controllati o comportamenti riproducibili degli agenti, è uno dei framework più precisi disponibili.

Funzionalità principali

• Framework di comunicazione multi-agente a turni
• Supporta agenti con intervento umano e agenti che richiamano funzioni
• Tracciamento trasparente dei messaggi e possibilità di inserire logica personalizzata

Come sviluppare con un framework multi-agente

Il modo più semplice per iniziare è scegliere un flusso di lavoro reale — qualcosa che è già troppo complesso per un solo agente — e suddividerlo in alcune parti semplici.

Pensa a un chatbot per la generazione di lead, a un flusso di prenotazione o a qualsiasi situazione in cui logica, verifica e azioni si intrecciano.

Assegna a ogni passaggio il suo agente, poi collegali usando gli strumenti di routing e messaggistica del framework.

Passo 1: Identifica dove la logica a singolo agente non basta più

Cerca un punto nel tuo bot o sistema dove le cose iniziano a diventare caotiche — prompt troppo lunghi o chiamate a strumenti concatenate che sembrano aggiunte forzate. Quello è il tuo punto di partenza. Ecco alcuni esempi comuni facili da individuare:

1. Un flusso di rimborso che analizza l’input dell’utente, verifica l’idoneità, esegue il rimborso e invia la conferma — tutto in un unico ciclo
2. Una sequenza di onboarding che raccoglie dati, valida moduli, assegna tipi di utente e invia email in una sola catena di prompt

Invece di ridisegnare l’intero sistema, isoli solo il flusso di lavoro che già mostra delle criticità.

Passo 2: Definisci i ruoli prima di toccare il framework

Una volta individuata la logica confusa, suddividila in responsabilità reali.

Se qualcosa valida l’input, è un agente. Se qualcosa gestisce un’azione esterna, è un altro.

Scrivilo in modo semplice — giusto quanto basta per capire dove avvengono i passaggi di consegna.

E una volta che hai tutto davanti agli occhi, vedrai cosa va davvero separato e cosa può essere accorpato. Ti aiuta anche a capire che tipo di framework ti serve.

Ogni ruolo dovrebbe essere qualcosa che potresti testare da solo.

Passo 3: Scegli il framework

Scegli una piattaforma che si adatti al tuo stile di lavoro.

• Visuale: Botpress, se preferisci flussi a nodi e memoria con ambito definito.
• Code-first: LangChain o CrewAI se ti trovi a tuo agio a gestire la logica in Python.

Il framework determina come vengono registrati, attivati e collegati gli agenti.

Passo 4: Costruisci il primo flusso di lavoro

Ora trasforma quei ruoli in agenti. Definiscili all’interno del framework — assegna a ciascuno un nome, il suo compito e gli accessi agli strumenti o API necessari.

Una volta creati, collegali. Usa il sistema di routing del framework per passare da un agente all’altro.

L’obiettivo qui è ottenere un flusso di lavoro completo, dall’inizio alla fine, con agenti che restano nel proprio ambito.

Passo 5: Esegui il sistema e controlla ogni passaggio

Avvia il flusso completo — dall’inizio alla fine — e osserva cosa succede. Dovresti monitorare cosa riceve ogni agente, cosa restituisce e se il passaggio tra loro avviene senza intoppi.

Se un agente riceve input confusi, probabilmente hai definito male i suoi limiti. Se la logica salta in modo inatteso, il routing va sistemato.

Quando i passaggi sono chiari, hai un sistema funzionante.

Best practices per l'utilizzo dei framework multi-agente

Scegliere un framework è solo il punto di partenza. Conta di più come progetti, testi e gestisci i flussi di lavoro che costruisci con esso.

Man mano che i sistemi AI diventano più modulari e autonomi, la tracciabilità si complica.

Mantieni la logica principale centralizzata

Evita di distribuire decisioni critiche su più agenti. È più facile da mantenere e testare quando il ragionamento chiave avviene in un unico punto invece che essere sparso tra componenti poco connessi.

Definisci in anticipo input e output degli agenti

Ogni agente dovrebbe avere un contratto chiaramente definito — cosa riceve in ingresso e cosa restituisce. Questo rende più facile sostituire o integrare agenti in nuovi flussi di lavoro senza rompere la logica del flusso.

Registra ogni messaggio scambiato tra agenti

Se non puoi vedere cosa si dicono gli agenti, non puoi risolvere i problemi. Assicurati che ogni input e output sia registrato con abbastanza contesto per ricostruire il flusso.

Usa memoria con ambito definito per ridurre rumore e costi

Dai a ogni agente solo il contesto di cui ha bisogno. L’accesso completo alla memoria porta a prompt gonfi, uso eccessivo di token e comportamenti imprevedibili da parte di agenti che dovrebbero essere focalizzati.

Inizia a creare IA in grado di coordinarsi tra loro

La maggior parte dei sistemi crolla quando serve vera coordinazione. Botpress ti dà controllo su come gli agenti si passano i compiti: con ruoli e logica definiti, puoi testare e capire.

Ti permette anche di trasferire dati tra flussi in modo pulito. Puoi tracciare ogni passaggio con log multi-turno che mostrano quale strumento è stato chiamato, perché è stato eseguito e come è stato usato nel flusso.

Invece di ottimizzare prompt e controllare allucinazioni, ti concentri sulla funzionalità reale — costruendo agenti che si comportano come software.

Inizia a costruire oggi — è gratis.

Domande frequenti

Come faccio a capire se il mio progetto AI ha davvero bisogno di un framework multi-agente, o se basta un solo agente?

Il tuo progetto AI probabilmente ha bisogno di un framework multi-agente se i prompt o i flussi del tuo singolo agente sono diventati troppo lunghi o difficili da eseguire il debug, soprattutto quando gestisci più compiti distinti; per casi semplici come Q&A di base o bot monotematici spesso basta un solo agente.

Costruire con un framework multi-agente è solo per grandi aziende, o va bene anche per startup piccole?

Costruire con un framework multi-agente non è solo per grandi aziende: anche le startup possono trarne vantaggio, perché anche progetti modesti diventano più facili da gestire quando i compiti complessi sono suddivisi tra agenti specializzati invece di essere accumulati in un unico ciclo difficile da gestire.

Usare un sistema multi-agente significa che devo dividere tutto in agenti separati, o posso combinare logica a singolo e multi-agente?

Usare un sistema multi-agente non significa che devi dividere tutto in agenti separati; puoi combinare logica a singolo agente per compiti semplici e riservare l’orchestrazione multi-agente ai flussi più complessi.

In cosa un sistema multi-agente è diverso dall’usare semplicemente più API o microservizi nella mia applicazione?

Un sistema multi-agente si differenzia dall’uso di più API o microservizi perché coordina agenti AI specializzati con ruoli e capacità di ragionamento distinti che si scambiano messaggi strutturati e stato, mentre API e microservizi gestiscono funzioni specifiche ma non orchestrano autonomamente flussi complessi.

Come si confrontano i costi di gestione di sistemi multi-agente rispetto a un singolo grande LLM?

Il costo di gestione di sistemi multi-agente può essere inferiore rispetto a un singolo grande LLM perché agenti più piccoli e specializzati possono svolgere compiti specifici in modo efficiente senza sprecare token in prompt lunghi o contesto ripetuto, ma comporta anche un overhead aggiuntivo per l’orchestrazione e la comunicazione tra agenti, quindi il risparmio dipende dalla complessità del caso d’uso.