01 / AI — DIGITAL INFRASTRUCTURE
Multi‑
Agent AI
Un agente AI non basta per i task più complessi. Sistemi di agenti specializzati che collaborano, si controllano e si coordinano per risolvere problemi che un LLM singolo non può affrontare.
Il servizio
Agenti che collaborano come un team esperto
01
Architettura Multi-Agent
Progettiamo l'architettura del sistema: quanti agenti, quali ruoli, quale framework di orchestrazione. Definiamo il grafo di esecuzione, lo stato condiviso e i meccanismi di handoff tra agenti specializzati.
02
Tool Use & Integrazione
Ogni agente dispone di tool specifici: ricerca web, accesso a database, chiamate API, lettura/scrittura file, esecuzione di codice. I tool vengono sviluppati su misura e connessi ai sistemi aziendali esistenti.
03
Human-in-the-Loop
Configuro punti di controllo umano nei flussi critici: approvazione prima di azioni irreversibili, escalation automatica su errori o bassa confidence, audit log completo di ogni decisione del sistema multi-agente.
AGENT
Cosa facciamo
Dalla specifica al sistema in produzione
Stack tecnologico
I framework più avanzati per sistemi multi-agente
Utilizziamo LangGraph per orchestrazione stateful, CrewAI per team di agenti con ruoli definiti, AutoGen per pattern conversazionali multi-agente e LangChain per l'integrazione con tool e modelli.
Dove operiamo
Monza
Milano
Lombardia
Presenza locale
Enplin progetta sistemi multi-agente AI per aziende di Meda, Monza, Milano e tutta la Lombardia, con un approccio graduale: prototipo rapido, validazione su casi reali, poi scalata in produzione con monitoring dedicato.
Operiamo principalmente in settori con task ad alta complessità: legale, consulenza, manifatturiero avanzato, finanza e ricerca.
FAQ
Domande frequenti
Cos'è un sistema multi-agente AI?
Un sistema multi-agente AI è un'architettura in cui più modelli AI (agenti) collaborano per completare task complessi, ciascuno con un ruolo e un set di strumenti specializzati. Un agente può fare ricerche web, un altro elaborare documenti, un terzo scrivere codice o interagire con API esterne. L'orchestratore coordina i flussi di lavoro tra gli agenti.
Quando conviene usare più agenti AI invece di uno solo?
I sistemi multi-agente convengono quando il task è troppo complesso per un singolo prompt, richiede specializzazione parallela (ricerca + analisi + scrittura simultanee), necessita di verifica incrociata tra agenti indipendenti, oppure quando il workflow ha rami condizionali che beneficiano di agenti dedicati per ogni percorso.
Come si coordina un sistema multi-agente?
La coordinazione avviene tramite un orchestratore (spesso un LLM planner) che scompone il task in sotto-task, li assegna agli agenti specializzati e aggrega i risultati. Framework come LangGraph gestiscono il grafo di esecuzione con stato condiviso; CrewAI definisce ruoli, obiettivi e ordine di intervento; AutoGen gestisce conversazioni multi-agente con pattern strutturati.
I multi-agent AI sono affidabili in produzione?
Con le giuste architetture sì. Enplin implementa sistemi multi-agente con human-in-the-loop per le decisioni critiche, logging completo di ogni azione degli agenti, guardrail per prevenire azioni non autorizzate, meccanismi di retry su errore e alert per intervento umano. Il livello di autonomia viene calibrato in base al rischio operativo del task.