Orchestrazione degli agenti AI: una semplice guida su come funziona (con esempi)

Punti chiave

• L'orchestrazione degli agenti tramite intelligenza artificiale trasforma gli agenti autonomi in un sistema coordinato in grado di pianificare, agire e distribuire attività tra strumenti.
• L'orchestratore dirige e rivede il lavoro in ogni fase, garantendo che l'output di ciascun agente sia utile come input dell'agente successivo.
• I moderni strumenti di intelligenza artificiale gestiscono l'orchestrazione dietro le quinte in modo che tu possa concentrarti sui risultati, non sulla configurazione.
• Se utilizzata in modo ponderato, l'orchestrazione può automatizzare flussi di lavoro complessi e in più fasi, liberandoti tempo da dedicare al lavoro che conta davvero.

Perché l’automazione implica ancora così tanti copia-incolla? Certo, è conveniente quando gli strumenti possono riepilogare le chiamate, prenotare riunioni o far emergere le informazioni giuste al momento giusto. Ma la maggior parte di questi strumenti funziona in modo indipendente, senza alcuna consapevolezza del flusso di lavoro più ampio di cui fanno parte. Ciò ti lascia agire come hub umano, esaminando l'output di uno strumento, quindi trasmettendo l'input corretto a quello successivo.

E se potessi automatizzare anchequellaparte? Questa è la promessa dell'orchestrazione degli agenti AI: utilizzare l'intelligenza artificiale per coordinare più strumenti in modo che possano completare insieme attività a più fasi, invece di richiedere all'utente di unire manualmente ogni passaggio.

Che cosa significa realmente e come iniziare? In questo articolo esamineremo come funziona l'orchestrazione degli agenti, dove è più utile e a cosa prestare attenzione quando inizi ad adottarla.

Sommario

• Che cos'è l'orchestrazione degli agenti AI?
• Perché l'orchestrazione dell'intelligenza artificiale è importante
• Esempi reali di orchestrazione dell'intelligenza artificiale in azione
• Come funziona l'orchestrazione dell'intelligenza artificiale
• Modelli comuni di orchestrazione dell'intelligenza artificiale
• Quali sono i vantaggi dell’orchestrazione tramite intelligenza artificiale tramite agenti?
• Sfide e limiti comuni dell'orchestrazione dell'intelligenza artificiale con agenti
• Quando utilizzare l'orchestrazione degli agenti AI (e quando non farlo)
• Come iniziare con l'orchestrazione degli agenti AI
• Best practice per un'orchestrazione efficace degli agenti IA
• Mettere in prospettiva l'orchestrazione degli agenti IA
• Domande frequenti sull'orchestrazione dell'agente AI

Che cos'è l'orchestrazione degli agenti AI?

L'orchestrazione degli agenti AI è il processo di coordinamento di più agenti AI in modo che possano condividere il contesto, dividere il lavoro e completare insieme attività complesse. Un modo utile per immaginarlo è come una partitura orchestrale: ogni “strumento” (o agente) riceve istruzioni sullo spartito su quando e come suonare per armonizzare e ottenere un risultato specifico. Ma a differenza di un’orchestra tradizionale, l’orchestrazione dell’intelligenza artificiale è dinamica. L'output di ciascun agente e il modo in cui collaborano possono cambiare in base all'obiettivo specifico dell'utente o ai dati disponibili in quel momento. Questa adattabilità è ciò che rende potente l'orchestrazione, sia che tu stia analizzando tendenze sociali in rapido movimento o pianificando un viaggio in più fasi.

Una sfumatura importante: l'orchestrazione degli agenti IA non richiede il coordinamento di dozzine di agenti. Infatti, troppi agenti possono creare complessità inutili e rendere più difficile l’ottimizzazione. L'obiettivo è avere unpiccolo gruppodi agenti specializzati che lavorano in sincronia verso un obiettivo condiviso. Il successo deriva da ruoli chiari e da una stretta collaborazione, senza aggiungere più elementi del necessario.

Gli agenti IA di Grammarly sono un esempio di questo tipo di orchestrazione in azione. Poiché questi agenti sono orchestrati dietro le quinte, non è necessario gestire personalmente la complessità. L'orchestrazione degli agenti AI di Grammarly coordina più agenti specializzati, ciascuno dei quali si concentra su un aspetto diverso del miglioramento della scrittura e dei flussi di lavoro, quindi unifica queste informazioni in un insieme coerente di suggerimenti. Questi agenti sfruttano il tuo contesto per aiutarti a creare contenuti più coinvolgenti e accattivanti, comunicare in modo più efficace e organizzare e gestire la tua giornata lavorativa in modo da poter intraprendere l'azione migliore successiva al momento giusto e concludere la giornata sentendoti realizzato e in controllo.

Come l'orchestrazione degli agenti AI si inserisce nell'intelligenza artificiale degli agenti

Nei sistemi di intelligenza artificiale ad agenti, l’orchestrazione è ciò che trasforma i singoli agenti in un sistema coordinato e orientato agli obiettivi. Un agente AI, spesso chiamatoorchestratore, agisce come un direttore d’orchestra, decidendo quali agenti dovrebbero suonare, quando dovrebbero contribuire e come i loro risultati dovrebbero essere combinati.

Non tutti i “giocatori” in questo sistema devono essere un agente AI. Alcune potrebbero essere funzioni più semplici o strumenti di terze parti, proprio come troupe di scena o assistenti di sezione in un'orchestra che non suonano gli strumenti direttamente ma sono essenziali per la performance.

Prima dell’intelligenza artificiale degli agenti, l’orchestrazione era per lo più basata su regole e prevedeva la creazione di flussi di lavoro automatizzati con regole fisse. Un esempio di flusso di lavoro potrebbe essere questo: arriva un ordine; stampare un documento di trasporto; generare un'etichetta di spedizione; inviare un'e-mail al cliente. In altre parole: una sequenza prevedibile con risultati semplici.

Con l'intelligenza artificiale degli agenti, l'orchestrazione diventa intelligente e reattiva. Invece di limitarsi a collegare i passaggi, l'orchestratore gestisce attivamente il modo in cui gli agenti e gli strumenti di intelligenza artificiale collaborano, garantendo che ciascuno riceva le informazioni giuste al momento giusto e adeguando il piano al variare delle condizioni.

Nello stesso esempio di elaborazione degli ordini, un orchestratore potrebbe tenere conto del feedback storico dei clienti, delle previsioni meteorologiche e dei dati sulla fragilità del prodotto per regolare dinamicamente le istruzioni di imballaggio, ad esempio aggiungendo ulteriore pluriball o impacchi di ghiaccio a causa di un'ondata di caldo lungo il percorso. Ciò trasforma un flusso di lavoro statico in un sistema reattivo e intelligente.

Orchestrazione dell'intelligenza artificiale contro automazione

Automazione è un termine ampio che si riferisce a qualsiasi attività che un sistema può completare da solo dopo aver ricevuto una serie di regole. L’orchestrazione dell’intelligenza artificiale è una forma più avanzata di automazione: invece di seguire un singolo processo basato su script, utilizza l’intelligenza artificiale generativa per deciderecome più processi automatizzati dovrebbero lavorare insiemeper raggiungere un obiettivo.

Considera una sveglia. Che si tratti di un dispositivo fisico o di un'app per telefono, automatizza una semplice regola: svegliarti all'ora stabilita. L’orchestrazione dell’intelligenza artificiale va oltre. Potrebbe coordinare gli agenti che monitorano le fasi del sonno, la frequenza cardiaca, la temperatura della stanza e il programma mattutino, quindi determinare l'orario ottimale per svegliarti in base a tutto quel contesto.

Perché l'orchestrazione dell'intelligenza artificiale è importante

L'orchestrazione dell'intelligenza artificiale migliora l'automazione coordinando processi indipendenti e garantendo che lavorino insieme in modo affidabile. È importante perché:

• Riduce la complessità:la maggior parte delle persone si affida a un mix di strumenti che non sono progettati per funzionare insieme. L'orchestrazione dell'intelligenza artificiale si adatta agli input e agli output di ciascun sistema, mantenendo le attività coordinate anche quando formati, piattaforme o strutture dati differiscono.
• Riduce le attese delle persone impegnate: i flussi di lavoro tradizionali spesso si fermano nei punti decisionali che richiedono il giudizio umano. Gli agenti orchestrati possono effettuare molte di queste chiamate nel contesto, consentendo l'esecuzione end-to-end di un processo senza attendere che qualcuno lo porti avanti.
• Si adatta all'imperfezione: i flussi di lavoro manuali si interrompono quando i dati non sono formattati perfettamente. L'orchestrazione dell'intelligenza artificiale può interpretare la realtà confusa (ad esempio, errori di battitura, campi incompleti, colonne disallineate, scansioni inadeguate) e porre domande di follow-up mirate quando necessario.
• Ispezione della qualità: il livello di orchestrazione può valutare l'output di ciascun agente, perfezionarlo e guidare miglioramenti iterativi. Di conseguenza, i risultati tendono ad allinearsi maggiormente ai tuoi obiettivi e sono spesso più coerenti del lavoro manuale.
• Non richiede codifica per la configurazione: strumenti predefiniti e piattaforme senza codice mettono la potenza dell'automazione dell'intelligenza artificiale nelle mani di chiunque possa prendersi il tempo per riflettere su un processo e definire chiaramente i risultati desiderati.

Una volta configurato un sistema di orchestrazione, non è più necessario coordinare manualmente attività separate. L'orchestratore può gestire un flusso di lavoro dall'inizio alla fine, risparmiando tempo sui passaggi ripetitivi e riducendo il carico cognitivo dovuto al monitoraggio di ogni passaggio. Questi sistemi possono anche individuare errori che gli esseri umani potrebbero trascurare, portando a risultati di qualità superiore.

Detto questo, l'orchestrazione non è completamente automatica. Ha ancora bisogno di istruzioni chiare, buoni input e supervisione occasionale. Il check-in e la regolazione quando necessario aiutano a garantire che funzioni come previsto.

Esempi reali di orchestrazione dell'intelligenza artificiale in azione

L'orchestrazione degli agenti AI eccelle nell'interpretazione e nella generazione di testo. È anche molto adatto a prendere decisioni quando vengono forniti criteri chiari. Ecco diversi tipi di flussi di lavoro in cui eccelle:

• Revisione dell'assunzione dei pazienti: raccogliere informazioni dai moduli di assunzione, dai registri assicurativi e dalle visite precedenti; identificare i dettagli mancanti; e generare un riepilogo conciso che il medico può sfogliare prima di un appuntamento.
• Controlli su frodi e rischi:analizza le transazioni e l'attività dei clienti per individuare modelli insoliti, confronta i risultati con indicatori di rischio noti e prepara avvisi chiari per un revisore umano.
• Monitoraggio dei social media: monitora più piattaforme per conversazioni su argomenti o marchi specifici, identifica le tendenze emergenti e produce riepiloghi con approfondimenti narrativi e immagini di supporto.
• Revisione del contenuto: utilizza una sequenza orchestrata per garantire che un documento soddisfi i requisiti su più dimensioni (ad esempio, linee guida di stile, politiche sui contenuti, accuratezza fattuale e grammatica) prima di essere pubblicato o condiviso.
• Valutazione dell'assistenza clienti : analisi dei messaggi in arrivo tramite e-mail, chat e canali social; questioni relative ai cluster; rilevare richieste urgenti; e invia un riepilogo conciso al giusto team di supporto.

Come funziona l'orchestrazione dell'intelligenza artificiale

L'orchestrazione degli agenti AI funge da motore di flusso di lavoro centralizzato. Assegna ruoli distinti a strumenti specializzati, coordina le loro azioni attraverso un contesto condiviso e perfeziona i loro risultati per raggiungere un obiettivo specifico. Molti di questi sistemi possono essere realizzati mediante strumenti visivi o senza codice, mentre altri sono integrati in prodotti utilizzando framework di codifica. Ma indipendentemente da come sono costruiti, i sistemi orchestrati seguono uno schema simile.

1. Definizione dell'obiettivo: una persona o un sistema specifica il risultato desiderato e seleziona gli agenti, le integrazioni e gli strumenti coinvolti.
2. Pianificazione e assegnazione delle attività: in base all'input iniziale, l'orchestratore utilizza un motore decisionale, spesso alimentato da un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), per determinare i passaggi necessari per raggiungere l'obiettivo e decidere quali attività assegnare agli agenti scelti.
3. Configurazione del coordinamento: l'agente di orchestrazione configura un'area di lavoro condivisa che lui e i suoi agenti possono leggere, modificare e utilizzare per attivare azioni di follow-up da altri strumenti.
4. Ciclo di esecuzione e coordinamento: ogni agente agisce in modo indipendente, quindi riferisce all'orchestratore, che fornisce quindi ulteriori input affinché l'agente possa agire e così via fino al completamento del lavoro.
5. Feedback: l'agente di orchestrazione perfeziona i risultati da solo quando possibile, richiede l'input dell'utente se necessario o passa a un processo di backup, ad esempio affidando l'attività a un essere umano.

Ecco come potrebbero svolgersi questi passaggi in un sistema ad agenti progettato per aiutare a preparare una riunione con il cliente di una pagina:

1. Un account manager specifica ciò di cui ha bisogno (ad esempio, "Giovedì incontrerò AcmeCo. Crea un brief di una pagina con i partecipanti, discussioni passate, questioni aperte, dettagli del contratto ed eventuali ticket di supporto recenti").
2. L'orchestratore seleziona gli strumenti giusti (ad esempio, lettore di calendario, ricerca di gestione delle relazioni con i clienti [CRM], riepilogo di posta elettronica, ricercatore di documenti, visualizzatore di ticket di supporto, scrittore di note). Alcuni sono agenti IA; altre sono semplici funzioni chiamate dall'orchestratore in base alle esigenze.
3. L'orchestratore configura un'area di lavoro condivisa in cui tutti gli agenti possono aggiungere informazioni, ad esempio chi partecipa, cosa è stato discusso l'ultimo, progetti attivi e attività recente del cliente.
4. Gli agenti lavorano in sequenza, perfezionando il brief. Se vengono visualizzate nuove informazioni, ad esempio una conversazione e-mail aggiunge contesto a un ticket di supporto, l'orchestratore richiede agli agenti interessati di rivedere i loro riepiloghi e aggiornare il brief. Continua a ripetere finché ogni sezione non è riempita e coerente.
5. Se le informazioni chiave mancano o sono inaccessibili, l'orchestratore segnala tali lacune per l'utente. Se tutto è andato a buon fine, viene consegnata la pagina completa insieme a una breve nota che spiega cosa include e perché.

Modelli comuni di orchestrazione dell'intelligenza artificiale

I modelli comuni di orchestrazione degli agenti IA includono il trasferimento sequenziale, la collaborazione parallela, il controllo gerarchico e i modelli ibridi, ciascuno adatto a diversi tipi di flusso di lavoro. Le differenze sono sottili ma vale la pena comprenderle mentre pensi a come utilizzare o costruire un sistema di orchestrazione. Ecco una ripartizione:

Orchestrazione sequenziale

L'orchestrazione sequenziale degli agenti IA funziona come una catena di montaggio con un ispettore: una volta che un agente termina il lavoro assegnato, l'orchestratore valuta la qualità dell'output. Se è accettabile, l'attività passa all'agente successivo; in caso contrario, l'orchestratore ordina all'agente di riprovare (magari con una guida più precisa) o di passare all'escalation (di solito a un essere umano). Questa valutazione continua è ciò che differenzia l’orchestrazione dell’intelligenza artificiale dai flussi di lavoro tradizionali e lineari.

Un esempio di orchestrazione sequenziale potrebbe essere la stesura di un'e-mail di follow-up. Un agente riassume il thread esistente, un altro redige una risposta, un terzo modifica il tono e lo stile e un quarto invia (o presenta all'utente per la revisione).

Orchestrazione parallela

L'orchestrazione parallela degli agenti AI supervisiona un insieme di agenti che lavorano simultaneamente. Questo approccio funziona bene quando le attività sono indipendenti l'una dall'altra, come ad esempio i bot che ascoltano su diverse piattaforme di social media o uno strumento di acquisto che ricerca i prezzi tra diversi rivenditori. L'orchestratore garantisce che operino con gli stessi obiettivi e la stessa coerenza e valuta insieme il loro risultato.

Orchestrazione gerarchica

Nell’orchestrazione gerarchica degli agenti IA, il livello di supervisione è più attivo. Inizia valutando il problema in questione e decidendo a quale dei suoi agenti assegnare le varie responsabilità e può ricorrere a diversi agenti se i primi non fanno un buon lavoro. Questo modello eccelle quando le attività coinvolgono molte situazioni imprevedibili, poiché l'orchestratore non solo giudica la qualità ma può anche esplorare nuovi modi per migliorare il risultato.

Orchestrazione ibrida

In pratica, la maggior parte dell’orchestrazione degli agenti IA è un ibrido di questi approcci. Ad esempio, l'orchestratore può avviare più agenti per effettuare ricerche in parallelo, quindi istruire un altro a raccogliere i risultati prima di valutarli e passarli a un altro agente che compila un rapporto.

Ecco come funziona Grammarly: mentre scrivi, l'orchestrazione degli agenti AI di Grammarly assegna vari agenti (paralleli) per analizzare il tuo lavoro per chiarezza, grammatica e tono, quindi trasmette i risultati (sequenziali) a un agente per determinare (gerarchico) quali suggerimenti far emergere.

Quali sono i vantaggi dell’orchestrazione tramite intelligenza artificiale tramite agenti?

L'orchestrazione dell'intelligenza artificiale può aiutarti a completare le attività molto più velocemente e spesso con una qualità superiore. E rispetto al lavoro manuale, la differenza può essere notevole per i giusti tipi di flussi di lavoro. Una volta completata la configurazione e la risoluzione dei problemi, puoi aspettarti di vedere diversi vantaggi, tra cui:

• Scalabilità di lavori complessi: l'orchestrazione dell'intelligenza artificiale aiuta i team a gestire progetti più grandi e multifase in modo efficiente, come aggiornare l'intelligence su una dozzina di concorrenti ogni settimana. La sua capacità di ragionare lo rende molto più resistente agli input inattesi rispetto all’orchestrazione tradizionale.
• Condividere il contesto: poiché tutti gli agenti lavorano per lo stesso obiettivo e contribuiscono a un contesto condiviso, il loro lavoro in corso è strettamente coordinato. Se un agente trae un'intuizione, un altro ne terrà conto nel suo output.
• Velocità: se appropriato, è possibile eseguire più attività in parallelo e le attività sequenziali possono essere eseguite una immediatamente dopo l'altra. Ciò significa che i processi possono terminare molto più velocemente che se gestiti da una persona.
• Affidabilità: a differenza dei flussi di lavoro rigidi, l'orchestrazione basata sull'intelligenza artificiale valuta i progressi in più fasi e può ripetere i passaggi o intensificarli anziché accettare risultati scadenti.
• Produttività umana: poiché questi sistemi funzionano con un input minimo, puoi concentrarti sulla strategia mentre gli agenti gestiscono l'esecuzione. Come un manager con una squadra, puoi ottenere molto di più con gli agenti che forniscono input per la tua revisione di quanto puoi fare tu stesso.
• Feedback proattivo: molti sistemi di orchestrazione anticipano i passaggi successivi anziché attendere istruzioni. Ad esempio, Grammarly funziona continuamente in background, offrendo guida mentre scrivi anziché solo quando richiesto.

Sfide e limiti comuni dell'orchestrazione dell'intelligenza artificiale con agenti

Il coordinamento degli agenti IA sta appena iniziando a realizzare il suo potenziale, ma come ogni tecnologia emergente comporta sfide particolari. Prenditi un momento per comprenderne i limiti in modo da poter creare flussi di lavoro potenti e resilienti in tutta sicurezza e sicurezza:

• Duplicazione e deriva: gli agenti possono sovrapporsi o contraddirsi a vicenda quando i loro ruoli non sono chiaramente definiti. Coordinare molti agenti può essere complesso e gli agenti IA desiderosi di aiutare potrebbero intralciarsi a vicenda.
• Perdita di contesto: le informazioni possono perdersi tra i sistemi. Solo perché l'orchestratore ha configurato uno spazio di lavoro condiviso non significa che ogni agente lo scriva o lo legga correttamente, il che può portare a un lavoro contraddittorio o duplicato che confonde i risultati.
• Amplificazione del bias: la coordinazione non elimina i bias ereditati. I LLM che alimentano molti agenti di intelligenza artificiale si basano su ciò che ha scritto una vasta gamma di persone e alcuni di questi scritti sono ingiusti o offensivi. (Fortunatamente, può essere utile aggiungere un ulteriore passaggio nell'orchestrazione per cercare questi problemi.)
• Opacità: l’automazione senza spiegazione o revisione oscura la responsabilità. “L’intelligenza artificiale ha deciso” non ispira fiducia quando la posta in gioco è alta, quindi il controllo umano e una chiara verificabilità rimangono essenziali.
• Fragilità:anche l'orchestrazione avanzata ha dei limiti. I server di terze parti possono bloccarsi, i formati dei dati possono cambiare e gli aggiornamenti LLM possono produrre improvvisamente risultati completamente diversi. C’è solo un certo limite all’autoriparazione che un sistema di intelligenza artificiale può eseguire prima che sia necessario l’intervento umano.
• Governance: la qualità dei dati, i processi di sicurezza e i flussi di lavoro di approvazione diventano più importanti. Poiché gli esseri umani non sono coinvolti nelle decisioni, è essenziale che tu possa fidarti degli input che vengono prese e valutare le loro conclusioni.

Quando utilizzare l'orchestrazione degli agenti AI (e quando non farlo)

L'orchestrazione degli agenti AI è particolarmente utile per i flussi di lavoro che si estendono su più strumenti, coinvolgono più parti mobili o richiedono adattabilità e giudizio. Ma non è la soluzione giusta per ogni compito. In alcuni casi, un’automazione più semplice (o anche un essere umano) avrà prestazioni migliori di un sistema orchestrato.

Quando l'orchestrazione dell'intelligenza artificiale aiuta

• Coordinare il lavoro su più strumenti:se il tuo sistema di gestione dei progetti, la posta elettronica, il calendario o i database interni devono tutti condividere informazioni, l'orchestrazione mantiene tutto allineato. Non appena il flusso di lavoro prevede l’analisi del testo, la risoluzione di ambiguità o la presa di decisioni contestuali, l’orchestrazione basata sull’intelligenza artificiale diventa particolarmente potente.
• Gestione di sottoattività iterative: la ricerca, l'analisi e la revisione spesso avvengono in cicli. L'orchestrazione gestisce questi cicli decidendo quando rivisitare un passaggio, quando perfezionare un output e quando un'attività è pronta per andare avanti.
• Adattamento alle condizioni mutevoli: gli input non sono sempre puliti: i dati scompaiono, i requisiti cambiano e gli strumenti occasionalmente falliscono. Un orchestratore può modificare il proprio piano, reindirizzare il lavoro o richiedere chiarimenti invece di interromperlo semplicemente.
• Gestire un coordinamento complesso su larga scala: il coordinamento di diversi elementi in movimento, siano essi agenti di intelligenza artificiale, script o esseri umani, potrebbe essere gestibile a piccole dosi. Ma man mano che il volume cresce, l’orchestrazione dell’intelligenza artificiale può essere di grande aiuto per un project manager esausto, riducendo le possibilità di incrociare i fili e far cadere le palle.

Quando ignorare l'orchestrazione dell'IA

• Esecuzione di flussi di lavoro semplici e basati su regole:se un processo segue sempre lo stesso percorso e un dato input deve produrre in modo affidabile lo stesso output, non è necessaria l'orchestrazione. L’automazione tradizionale – formule, script o la logica “se-questo-allora-quello” sarà più veloce, più economica e più prevedibile.
• Prendere decisioni che richiedono il giudizio umano : i computer non sono in grado di leggere i volti, spesso perdono indizi sottili e semplicemente non hanno l'esperienza e l'empatia di una persona. Ciò potrebbe portarli a produrre risultati basati su valutazioni errate o senza tenere conto di informazioni cruciali. Quando una decisione ha un impatto elevato o implica una notevole discrezionalità, evitare di lasciare che sia l’IA a prendere la decisione. (Tuttavia potresti prendere in considerazione un sistema che organizza le informazioni per la valutazione umana.)
• Gestire manualmente attività rapide e una tantum: costruire e mantenere un flusso di lavoro orchestrato richiede impegno. Per lavori poco frequenti o una tantum, eseguirli manualmente potrebbe essere comunque più efficiente.

Come iniziare con l'orchestrazione degli agenti AI

Inizia con un agente AI che orchestra un piccolo flusso di lavoro per avere un'idea del processo, quindi aumenta gradualmente la complessità. La maggior parte delle persone ha già utilizzato l'orchestrazione dell'intelligenza artificiale senza saperlo poiché è integrata in molte app e servizi di oggi. Ma costruire la propria orchestrazione è ancora relativamente nuovo: sperimentando, si diventa i primi partecipanti a un nuovo modo di lavorare.

Prima di iniziare: scegli uno strumento

Se utilizzi già uno strumento di integrazione come Zapier o Make, cerca nuove funzionalità di intelligenza artificiale per aggiungere una nuova direzione a un ambiente familiare. Le piattaforme visive e senza codice possono semplificare la progettazione dei flussi su un'area di disegno; le librerie per sviluppatori sono disponibili se preferisci creare a livello di codice. Tieni presente che alcuni strumenti di "vibe-coding" o di creazione di app AI possono generare prototipi completi, utili per la prototipazione rapida ma non sempre il modo migliore per apprendere l'orchestrazione sottostante.

Passaggio 1: scegli un flusso di lavoro in più fasi

Decidi di cosa vuoi che si occupi l'orchestrazione dell'agente IA. Una buona scelta per il tuo primo progetto non prevede molti passaggi ed è qualcosa che fai abbastanza spesso da valere la pena di automatizzarlo. Assicurati che richieda il ragionamento e l'interpretazione specifici dell'orchestrazione dell'IA tramite agenti; altrimenti, puoi anche utilizzare uno strumento di automazione più semplice.

Passaggio 2: definire i ruoli e gli obiettivi degli agenti

Qualsiasi piattaforma di orchestrazione offrirà una varietà di agenti, funzioni e integrazioni. Pensa a quali input devono provenire da dove, come devono essere elaborati e alla natura e alla destinazione dell'output. Quindi assemblare il flusso in base alle istruzioni della piattaforma, inclusa la specifica dei criteri che l'orchestratore deve utilizzare per assicurarsi che ogni passaggio restituisca l'output corretto.

Passaggio 3: testare, rivedere, perfezionare

Non preoccuparti se non riesci a farlo bene al primo tentativo. Modifica le istruzioni, sostituisci gli agenti, correggi eventuali errori di configurazione e riprova. Una volta ottenuto un risultato accettabile, vedi se riesci a migliorarlo ulteriormente; Gli agenti IA possono restituire risultati molto diversi anche in base a sottili aggiustamenti nel testo immediato. Inoltre, non produrranno sempre lo stesso output per lo stesso input, quindi prova più volte per assicurarti che ogni esecuzione produca un buon risultato.

Passaggio 4: ridimensionare attentamente

Una volta che l'orchestrazione dell'agente AI funziona bene, può essere forte la tentazione di applicarla su vasta scala. Prima di diffonderlo su larga scala, prenditi del tempo per comprenderne il funzionamento, valutarne l’impatto e aumentarne gradualmente la complessità. Continua a valutare risultati e compromessi man mano che espandi.

Best practice per un'orchestrazione efficace degli agenti IA

L'orchestrazione efficace degli agenti IA si basa su obiettivi chiari, flussi di lavoro validi e una supervisione umana coerente. Le pratiche seguenti evidenziano i modi per creare un'orchestrazione che rimanga affidabile, trasparente e allineata ai risultati previsti.

• Definisci chiaramente obiettivi e ruoli:quanto più prescrittivo puoi essere su ciò che devi fare e su come dovrebbe essere realizzato, maggiore è la probabilità che otterrai i risultati desiderati.
• Mantieni gli esseri umani nel ciclo di revisione: sebbene sia intelligente rivedere tutto ciò che un computer ha generato per tuo conto, è particolarmente importante nel caso dei processi di intelligenza artificiale. Il suo giudizio può arrivare solo fino a un certo punto; sei l'unico che sa veramente cosa vuol dire "buono".
• Decisioni e feedback sui registri: assicurati che l'agente di orchestrazione generi un registro delle decisioni leggibile dall'uomo in modo da poter comprendere e risolvere i problemi relativi al processo. Quando possibile, acquisisci feedback o valutazioni umane per supportare il perfezionamento continuo.
• Inizia con regole chiare di trasferimento tra agenti: i sistemi agentici sono aiutanti entusiasti; senza ruoli e regole chiaramente distinti, rischiano di duplicare gli sforzi con risultati non corrispondenti. Evita questo errore comune definendo esattamente cosa deve fare ciascun agente e quando riferire al flusso di lavoro condiviso.
• Aspettatevi una deriva : le prestazioni potrebbero variare nel tempo a causa di cambiamenti nelle integrazioni, nei modelli o nel contesto. La revisione e l'aggiornamento regolari di richieste, obiettivi e configurazioni aiuta a mantenere una qualità costante.

Mettere in prospettiva l'orchestrazione degli agenti IA

L’orchestrazione degli agenti AI si basa su pratiche di automazione familiari ma aggiunge qualcosa di fondamentalmente nuovo: la capacità di ragionare, adattare e coordinare il lavoro tra strumenti in tempo reale. Rappresenta un primo passo verso sistemi in grado di collaborare come fanno le persone: condividendo il contesto, adattandosi alle nuove informazioni e scegliendo gli strumenti giusti per il lavoro senza una supervisione costante.

Se vuoi sperimentare l'orchestrazione in azione oggi, prova Grammarly. Mentre scrivi e ti muovi nel flusso di lavoro quotidiano, il suo livello intelligente si avvale di più agenti specializzati dietro le quinte per farti emergere i suggerimenti più utili quando ne hai bisogno. Gli agenti di scrittura grammaticale ti aiutano a redigere, riassumere e rivedere i tuoi contenuti migliori, dimostrando come il coordinamento dell'intelligenza artificiale può supportare risultati migliori, una frase alla volta.

Se utilizzata con attenzione, l'orchestrazione può migliorare significativamente la velocità, la coerenza e la qualità del tuo lavoro. Ma come ogni potente capacità, ci vuole tempo e attenzione per applicarla bene. Inizia in piccolo, definisci obiettivi chiari e mantieni gli esseri umani coinvolti. Nel corso del tempo, svilupperai un'intuizione su dove l'orchestrazione dell'intelligenza artificiale eccelle e dove approcci più semplici hanno ancora più senso.

Domande frequenti sull'orchestrazione dell'agente AI

Che cos'è l'orchestrazione dell'IA tramite agenti?

L'orchestrazione dell'IA agentica coordina più componenti, come agenti AI, automazioni basate su regole, modelli tradizionali di machine learning e API, in modo che possano condividere il contesto e completare insieme flussi di lavoro complessi. Invece di uno strumento che agisce in modo isolato, l'orchestratore dirige il modo in cui ciascuna parte trasferisce il lavoro a quella successiva per raggiungere un obiettivo specifico.

In che modo l'orchestrazione dell'intelligenza artificiale differisce dall'automazione?

L’automazione tradizionale segue regole fisse, mentre l’orchestrazione dell’intelligenza artificiale utilizza il ragionamento per valutare gli output, decidere quando un passaggio è completo e determinare cosa dovrebbe accadere dopo. Mentre in entrambi i casi è l’essere umano a definire il flusso di lavoro e i ruoli, l’orchestrazione dell’intelligenza artificiale si adatta all’interno della struttura, gestendo le chiamate di giudizio e i cambiamenti in corso che le rigide automazioni non possono fare.

Ho bisogno di esperienza di codifica per utilizzare l'orchestrazione degli agenti AI?

No, molti strumenti moderni offrono strumenti di creazione visiva che non richiedono conoscenze di programmazione, mentre altri dispongono di flussi di lavoro di orchestrazione AI completi e pronti all'uso, come Grammarly. La codifica è utile se desideri una logica personalizzata nel tuo flusso di lavoro, ma la maggior parte degli utenti può trarne vantaggio immediatamente senza competenze tecniche.

Quali sono i principali tipi di pattern di orchestrazione dell'IA?

I modelli principali descrivono il modo in cui gli agenti funzionano l'uno rispetto all'altro: sequenziale (passo dopo passo), parallelo (simultaneo), gerarchico (come assegnato dall'orchestratore) e ibrido (una combinazione di questi approcci). Ciascuno si adatta a diverse esigenze di flusso di lavoro, da sequenze semplici a sistemi complessi e adattivi.

Quali sono i vantaggi e i rischi dell’orchestrazione di più agenti IA?

L'orchestrazione accelera il lavoro in più fasi tra strumenti o piattaforme mantenendo coerente il contesto e passando automaticamente output perfezionati tra le fasi, eliminando il copia-incolla manuale e le semplici chiamate di giudizio solitamente gestite dagli esseri umani. Ma quando un sistema orchestrato va fuori rotta, può produrre scarsi risultati, quindi sono comunque necessari guardrail e revisioni per prendere decisioni ad alto impatto.

Grammarly utilizza l'orchestrazione AI?

Sì, Grammarly utilizza l'orchestrazione dell'intelligenza artificiale attraverso un sistema coordinato di modelli di intelligenza artificiale specializzati e componenti basati su regole che analizzano la tua scrittura in parallelo e quindi uniscono i loro risultati in suggerimenti chiari e prioritari. Il suo orchestratore decide quali informazioni sono più importanti nel contesto, quindi il feedback risulta coerente e utile durante la digitazione.

Integrato direttamente nel tuo flusso di lavoro di scrittura, questo livello di orchestrazione fornisce feedback dinamico e sensibile al contesto tramite un team di agenti Grammarly AI. Offrono feedback in base a ciò su cui stai lavorando, al tipo di documento e a chi è destinato, aiutando a perfezionare elementi complessi come tono, concisione, specificità e progressione logica in tempo reale.