La distinzione fondamentale tra sistemi multi-agente e sistemi a singolo agente risiede nel loro approccio alla risoluzione dei problemi e nella portata dell'interazione.

I sistemi a singolo agente sono caratterizzati da un'unica entità autonoma che lavora in modo indipendente all'interno del proprio ambiente per raggiungere obiettivi specifici, senza interazione diretta con altri agenti. Pensa a un'AI che gioca a scacchi in modo isolato, analizzando la scacchiera e prendendo decisioni in base a regole predefinite o strategie apprese. Questi sistemi eccellono in problemi ben definiti in cui l'interazione esterna è minima e il controllo centralizzato è efficiente, come i motore per suggerimenti o il rilevamento delle frodi. Spesso sono più semplici da sviluppare, con costi di manutenzione inferiori e risultati prevedibili.

Al contrario, i sistemi multi-agente sono caratterizzati dalla presenza di più agenti all'interno di un ambiente condiviso. Questi agenti spesso collaborano, competono o negoziano mentre lavorano per raggiungere obiettivi individuali o collettivi. Sono come un team altamente funzionale, in cui ogni agente è responsabile di una parte del problema e comunica con gli altri per raggiungere obiettivi condivisi. Il workload distribuito e i ruoli specializzati consentono ai sistemi multi-agente di gestire sfide complesse, dinamiche o su larga scala che sopraffarebbero un singolo agente. Sebbene siano più complessi da progettare a causa della necessità di protocolli di comunicazione e coordinamento solidi, i sistemi multi-agente offrono flessibilità, solidità e scalabilità superiori.

I sistemi multi-agente funzionano distribuendo attività e comunicazione tra singoli agenti, ognuno dei quali collabora per raggiungere un obiettivo all'interno di un ambiente condiviso. Questo processo in genere prevede:

• Percezione: gli agenti osservano l'ambiente circostante e raccolgono dati. Questi segnali possono essere diretti o possono essere cambiamenti notati nell'ambiente condiviso (noti anche come stigmergia).
• Ragionamento e processo decisionale: nei moderni sistemi multi-agente, questo ragionamento è prevalentemente alimentato da un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) che funge da "cervello " dell'agente. L'LLM eccelle nella comprensione di intenti complessi degli utenti, nell'esecuzione di ragionamenti in più fasi e nella creazione di piani per raggiungere un obiettivo. In base ai dati della sua percezione, l'agente basato su LLM decide la linea d'azione più logica.
• Azione: gli agenti eseguono le azioni pianificate all'interno dell'ambiente.
• Interazione: gli agenti non lavorano in isolamento; comunicano, si coordinano, negoziano e collaborano tra loro. Ciò potrebbe comportare il passaggio di messaggi diretti, la condivisione di informazioni o la modifica dell'ambiente che altri agenti possono quindi osservare.
• Orchestrazione: il MAS moderno si basa sul principio dell'orchestrazione, in cui un'attività complessa viene suddivisa in un workflow agentico strutturato. Immagina un piano di progetto in cui a diversi agenti vengono assegnati ruoli e responsabilità specifici. Un "orchestratore" o una struttura di grafo predefinita garantisce che gli agenti vengano chiamati nella sequenza corretta, che le informazioni fluiscano tra loro e che l'obiettivo finale venga raggiunto. Si passa da una semplice comunicazione a un processo gestito e orientato agli obiettivi, che è il fulcro dei framework moderni come CrewAI e LangGraph.

Questo lavoro di squadra consente ai sistemi multi-agente di adattarsi e risolvere problemi complessi.

Un sistema multi-agente comprende tre elementi fondamentali: agenti, ambiente e meccanismi di interazione.

Queste sono le entità attive che prendono decisioni all'interno del sistema. Ogni agente ha un certo grado di autonomia, il che significa che può lavorare in modo indipendente, percepire l'ambiente circostante e fare scelte in base ai propri obiettivi e alle informazioni disponibili. Gli agenti possono essere programmi software e bot, ma anche robot fisici, droni, sensori o persino esseri umani. Sono entità indipendenti con ruoli e funzionalità specifici.

È lo spazio condiviso in cui gli agenti lavorano, percepiscono e interagiscono. L'ambiente può essere virtuale, come un mondo simulato o una rete, oppure fisico, come il pavimento di una fabbrica per agenti robotici. Fornisce risorse, impone vincoli e funge da mezzo per la comunicazione indiretta.

Per lavorare insieme, gli agenti devono comunicare tra loro. I protocolli di comunicazione sono le regole che stabiliscono come scambiare le informazioni. Ciò include il modo in cui i messaggi vengono formattati (ad esempio utilizzando JSON o XML) e come vengono inviati (ad esempio utilizzando HTTP o MQTT). I linguaggi di comunicazione tra agenti (ACL, Agent communication languages), come FIPA ACL e KQML, offrono un modo standard per gli agenti di interagire e condividere informazioni dettagliate.

• FIPA ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents - Agent Communication Language) è un linguaggio ampiamente utilizzato che aiuta gli agenti software intelligenti a comunicare tra loro. Si basa sul modo in cui comunicano gli esseri umani, in cui specifiche "azioni" (come "richiesta" o "informazione") hanno significati chiari. Un messaggio FIPA ACL ha campi per chi lo ha inviato, a chi è destinato, l'azione e il contenuto effettivo del messaggio, rendendo chiara la comunicazione.
• I meccanismi di coordinamento sono i metodi utilizzati dagli agenti per risolvere i disaccordi, allinearsi sugli obiettivi e lavorare in modo efficace come squadra. Ad esempio, gli agenti possono fare offerte per le attività (come in un'asta), votare le decisioni o utilizzare un sistema chiamato "contract nets".

I sistemi multi-agente possono essere preziosi in diversi campi in cui la risoluzione di problemi complessi richiede collaborazione, adattabilità e resilienza.

I sistemi multi-agente sono efficaci nel suddividere processi complessi in attività più piccole e gestibili, assegnandole ad agenti specializzati e orchestrandone l'esecuzione.

• Gestione della catena di fornitura: i sistemi multi-agente possono collegare diversi componenti di una catena di fornitura, dalla produzione all'acquisto da parte del consumatore. Gli agenti virtuali possono negoziare tra loro per prevedere le esigenze di magazzino, gestire le risorse e adeguare le operazioni in tempo reale.
• Assistenza clienti: nell'assistenza clienti, gli agenti AI possono lavorare insieme per monitorare un problema, consigliare correzioni, aumentare le soluzioni e persino gestire adeguamenti di fatturazione o rimborsi. Un agente potrebbe gestire le richieste iniziali, un altro recuperare la documentazione pertinente e un terzo generare risposte personalizzate.
• Sviluppo software: è possibile progettare un team di agenti per rispondere alle richieste di bug, analizzare i bug passati per trovare somiglianze, creare nuovi ticket e persino fornire assistenza tecnica generando suggerimenti di codice o organizzando revisioni del codice.

La natura distribuita e l'autonomia degli agenti consentono ai sistemi multi-agente di funzionare bene anche in ambienti in costante cambiamento.

• Gestione del traffico e dei trasporti: le MAS possono gestire sistemi di trasporto complessi come reti ferroviarie, assegnazioni di camion o navi. Gli agenti possono condividere informazioni sul traffico in tempo reale e sui percorsi per contribuire a far scorrere il traffico senza intoppi ed evitare ingorghi nelle aree urbane trafficate.
• Robotica e sistemi autonomi: nei magazzini, molti robot lavorano insieme per evitare di scontrarsi mentre preparano gli ordini. Allo stesso modo, gruppi di robot di consegna a guida autonoma possono condividere informazioni sul traffico e sul percorso in tempo reale per effettuare le consegne in modo efficiente.
• Sistemi di difesa: MAS può contribuire a rafforzare i sistemi di difesa simulando potenziali minacce, come attacchi informatici o scenari marittimi, consentendo una pianificazione e una risposta più proattive.

I sistemi multi-agente sono strumenti potenti per simulare le interazioni e comprendere i comportamenti emergenti nei sistemi complessi.

• Trading finanziario: diversi agenti possono analizzare i dati di mercato, considerare i rischi ed effettuare operazioni di trading su varie classi di asset, con alcuni agenti che si concentrano su mercati specifici e altri che cercano modelli più ampi. Questo può aiutare le aziende a elaborare e agire su enormi quantità di dati in tempo reale.
• Sanità e salute pubblica: i sistemi basati su agenti possono aiutare nella previsione e nella prevenzione delle malattie attraverso l'analisi genetica e nella gestione delle risorse ospedaliere, come l'assegnazione dei letti, gli orari del personale e l'allocazione delle attrezzature mediche.
• Simulazioni sociali: i sistemi multi-agente possono modellare le interazioni sociali e i comportamenti emergenti in popolazioni simulate, il che può essere utile per studiare una varietà di fenomeni sociali complessi.

Sebbene i sistemi multi-agente possano essere utili, possono anche presentare alcune potenziali sfide:

• Difficile da gestire: può essere difficile far lavorare insieme molti agenti indipendenti senza che si scontrino, soprattutto quando vengono aggiunti altri agenti.
• Sovraccarico di comunicazione: più agenti significano più messaggi, il che può rallentare le cose. La comunicazione chiara e rapida è un must.
• Azioni impreviste: il modo in cui gli agenti agiscono insieme può portare a risultati sorprendenti e non pianificati e può essere difficile testare ogni possibile risultato.
• Preoccupazioni per la sicurezza: nei sistemi che condividono informazioni sensibili, è fondamentale avere una sicurezza solida. Gli agenti dannosi potrebbero causare problemi fornendo informazioni errate, rifiutandosi di collaborare o condividendo informazioni sensibili.
• Creazione e utilizzo complessi: la creazione di questi sistemi richiede un'attenta pianificazione e una buona comprensione di come gli agenti comunicano tra loro. I team devono conoscere l'AI distribuita e solide regole di comunicazione.
• Costo di funzionamento: la forte dipendenza da LLM potenti, spesso tramite chiamate API, può comportare costi di calcolo significativi. La scalabilità di un sistema multi-agente può diventare proibitiva se non viene gestita con attenzione.
• Fondatezza dei fatti e allucinazioni: gli agenti basati su LLM possono "allucinare", ovvero generare informazioni plausibili ma fattualmente errate. Garantire che gli output degli agenti siano basati in modo affidabile su origini dati fattuali è un ostacolo tecnico importante.
• Debug e valutazione complessi: il comportamento non deterministico ed emergente degli agenti che interagiscono rende il debug estremamente difficile. Per risalire all'origine di un errore all'interno di un workflow complesso e in più fasi sono necessari strumenti sofisticati di logging e valutazione.

Per aiutare gli sviluppatori a creare e gestire sistemi multi-agente, diversi framework forniscono strumenti per la progettazione, il coordinamento e il deployment di agenti autonomi. Ecco alcune opzioni popolari

L'implementazione di un sistema multi-agente prevede diversi passaggi chiave, dalla progettazione al deployment:

1. Definisci il problema e gli obiettivi: indica chiaramente il problema che il sistema deve risolvere e cosa vuoi che l'intero sistema e ogni singolo agente raggiungano.

2. Decidi la progettazione dell'agente:

• Identifica i ruoli degli agenti: scopri i lavori specifici che ogni tipo di agente svolgerà
• Definisci le capacità dell'agente: specifica cosa può percepire, cosa può fare e come prende le decisioni
• Determina l'indipendenza dell'agente: decidi quanta libertà ha ogni agente di fare le proprie scelte

3. Modella l'ambiente: crea lo spazio condiviso in cui lavoreranno gli agenti. Ciò include le sue funzionalità, risorse e regole.

4. Determinare i metodi di comunicazione:

• Scegli una lingua: scegli una lingua in cui gli agenti possono parlarsi (come FIPA ACL) e come appariranno i loro messaggi
• Stabilisci le regole: definisci le regole su come gli agenti comunicheranno, lavoreranno insieme e risolveranno i disaccordi; questo potrebbe avvenire tramite messaggi diretti, memoria condivisa o parlando attraverso l'ambiente

5. Coordinare le strategie: metti in atto delle modalità per assicurarti che gli agenti lavorino bene insieme e risolvano i conflitti. Potrebbe trattarsi di un agente di controllo principale, di regole di negoziazione tra gli agenti o di una collaborazione naturale.

6. Integra gli strumenti: fornisci agli agenti l'accesso a strumenti o programmi esterni di cui hanno bisogno per le loro attività, come database, altri servizi o altri modelli di AI.

7. Codice: scegli un linguaggio di programmazione (come Python o Java) e un framework multi-agente (come JADE, Mesa, Ray, AutoGen o CrewAI) per creare gli agenti e configurare le loro interazioni.

8. Test e convalida: testa a fondo il sistema per assicurarti che gli agenti agiscano come previsto, collaborino bene e raggiungano gli obiettivi generali. Questa fase è particolarmente difficile a causa di comportamenti inaspettati.

9. Esegui il deployment e monitora: inserisci il sistema in un'infrastruttura adatta e configura il monitoraggio per tenere traccia delle prestazioni, trovare i problemi e assicurarti che continui a funzionare bene.

Google Cloud fornisce un'infrastruttura solida e scalabile che può essere una piattaforma ideale per lo sviluppo, il deployment e la gestione di sistemi multi-agente. La sua suite completa di servizi supporta i vari componenti e le interazioni in MAS:

• Risorse di calcolo: il deployment di numerosi agenti, soprattutto quelli che sfruttano modelli di AI intensivi come gli LLM, richiede una potenza di calcolo significativa
• Google Kubernetes Engine (GKE): GKE fornisce un ambiente gestito per il deployment, la scalabilità e la gestione di applicazioni containerizzate, perfettamente adatto all'orchestrazione di molti singoli agenti
• Compute Engine: per un controllo più granulare sulle macchine virtuali (VM), Compute Engine offre istanze VM flessibili e personalizzabili per ospitare processi con agenti
• Gestione e archiviazione dei dati: gli agenti spesso devono archiviare e recuperare grandi volumi di dati per la percezione, l'apprendimento e il processo decisionale
• Cloud Storage: offre un'archiviazione di oggetti altamente scalabile e durevole per dati, log e modelli degli agenti
• BigQuery: un data warehouse serverless completamente gestito che può archiviare e analizzare set di dati di grandi dimensioni, utile per gli agenti che eseguono attività a uso intensivo di dati o per analizzare il comportamento collettivo degli agenti
• Cloud SQL o Cloud Firestore: database relazionali e NoSQL gestiti rispettivamente, adatti agli agenti per archiviare i loro stati, le singole knowledge base o le cronologie delle interazioni
• Comunicazione tra agenti: la messaggistica efficiente è fondamentale per consentire agli agenti di coordinarsi e condividere informazioni
• Pub/Sub: un servizio di messaggistica in tempo reale che consente la comunicazione asincrona tra agenti, ideale per architetture disaccoppiate e interazioni basate su eventi; gli agenti possono pubblicare messaggi su argomenti e sottoscrivere argomenti pertinenti, facilitando la comunicazione senza conoscenza diretta dell'endpoint
• Protocollo A2A: uno standard aperto, inizialmente sviluppato da Google, che consente la comunicazione e la collaborazione sicure tra diversi agenti di AI. Funziona come un traduttore universale, consentendo agli agenti di vari framework e fornitori di scoprirsi a vicenda, scambiarsi informazioni (tra cui testo, audio e video) e coordinare le azioni. A2A si concentra sull'interazione tra agenti, integrando il Model Context Protocol (MCP) che gestisce la comunicazione tra agente e strumento.
• Funzionalità di AI e machine learning: molti agenti incorporano modelli di AI per la loro intelligenza e il loro processo decisionale
• Vertex AI: la piattaforma ML unificata di Google è fondamentale per la creazione di agenti intelligenti; fornisce l'accesso a potenti modelli di base come Gemini per il ragionamento e, soprattutto, include Vertex AI Agent Builder; questo servizio gestito accelera lo sviluppo di agenti di AI generativa di livello aziendale fornendo strumenti per basarli sui dati aziendali, collegarli ad API esterne e creare esperienze conversazionali orientate agli obiettivi
• API preaddestrate: gli agenti possono utilizzare le API di AI preaddestrate di Google Cloud (ad esempio, Vision AI, API Natural Language) per migliorare la loro percezione e comprensione di vari tipi di dati
• Networking e sicurezza: garantire una comunicazione sicura ed efficiente all'interno del MAS.
• Virtual Private Cloud (VPC): crea un ambiente di rete isolato e sicuro per i tuoi agenti e servizi
• Identity and Access Management (IAM): gestisce le autorizzazioni e il controllo dell'accesso per gli agenti che interagiscono con le risorse Google Cloud

Utilizzando questi servizi Google Cloud, gli sviluppatori possono creare sistemi multi-agente solidi, scalabili e intelligenti, consentendo applicazioni di AI sofisticate che affrontano alcune delle sfide più complesse del mondo.