Scopri come creare sistemi AI multi-agente pronti per la produzione utilizzando Strands, il framework open-source di AWS. Scopri come sviluppare agenti specializzati che collaborano per generare report di business intelligence e automatizzare flussi di lavoro complessi.
Il panorama dell’intelligenza artificiale è cambiato radicalmente con l’emergere di sofisticati sistemi multi-agente capaci di collaborare per risolvere complessi problemi aziendali. Piuttosto che affidarsi a un unico modello AI monolitico per gestire tutte le attività, le organizzazioni stanno ora scoprendo la potenza di agenti specializzati che lavorano insieme, ciascuno con capacità e competenze uniche. Questo approccio rappresenta un cambio di paradigma nell’automazione AI, passando da semplici sistemi di domanda e risposta a team coordinati di agenti intelligenti in grado di ricercare, analizzare, sintetizzare e raccomandare soluzioni con notevole sofisticazione. In questa guida approfondita, esploreremo come costruire sistemi multi-agente pronti per la produzione utilizzando Strands, un framework open-source di Amazon Web Services che rende lo sviluppo di agenti accessibile, flessibile e potente. Che tu voglia automatizzare reportistica di business intelligence, ottimizzare flussi operativi o creare sistemi di ricerca intelligenti, capire come orchestrare agenti specializzati sta diventando una conoscenza essenziale per i team di sviluppo moderni.
I sistemi AI multi-agente rappresentano una svolta fondamentale rispetto agli approcci tradizionali basati su un singolo modello. Invece di affidare a un unico modello AI ogni aspetto di un compito complesso, i sistemi multi-agente scompongono i problemi in domini specializzati, con ciascun agente che diventa esperto nel proprio ambito. Questa architettura riflette il funzionamento dei team umani nelle organizzazioni—un team marketing, un team ricerca, un team finanziario e uno operativo portano conoscenze e strumenti specifici per risolvere differenti aspetti di una sfida aziendale più ampia. Nel contesto AI, potresti avere un agente specializzato nella raccolta e analisi di informazioni in tempo reale da fonti di notizie, un altro focalizzato sull’analisi del sentiment e dei trend social, un terzo dedicato alla ricerca competitiva e all’analisi di mercato, e un altro ancora responsabile della sintesi di tutte queste informazioni in raccomandazioni strategiche azionabili. La forza di questo approccio sta nella capacità di gestire la complessità tramite la specializzazione, migliorare l’accuratezza grazie a prospettive diverse, abilitare l’elaborazione parallela di attività differenti e creare sistemi più facilmente mantenibili e scalabili. Quando implementati correttamente, i sistemi multi-agente possono realizzare in pochi minuti ciò che a team umani richiederebbe ore o giorni, mantenendo la ricchezza e il contesto necessari per una business intelligence di valore.
Il percorso verso framework moderni come Strands riflette i notevoli progressi nelle capacità dei large language model degli ultimi anni. Nei primi tempi degli agenti AI, intorno al 2023 quando fu pubblicato il paper ReAct (Reasoning and Acting), gli sviluppatori dovevano costruire logiche di orchestrazione estremamente complesse per far sì che i modelli linguistici utilizzassero strumenti e ragionassero sui problemi in modo affidabile. I modelli stessi non erano addestrati per agire come agenti—erano pensati principalmente per la conversazione in linguaggio naturale. Questo significava che gli sviluppatori dovevano scrivere prompt molto dettagliati, creare parser personalizzati per estrarre chiamate a strumenti dagli output dei modelli e implementare logiche di orchestrazione sofisticate anche solo per ottenere funzionalità di base. Anche allora, ottenere output JSON sintatticamente corretti o garantire che il modello seguisse uno specifico formato era una sfida significativa. I team spendevano mesi a perfezionare le implementazioni degli agenti per renderle pronte per la produzione, e ogni cambiamento al modello sottostante richiedeva spesso una revisione considerevole dell’intero sistema. Tuttavia, lo scenario è cambiato radicalmente. I moderni LLM come Claude, GPT-4 e altri hanno capacità native di utilizzo di strumenti e ragionamento integrate direttamente nell’addestramento. Capiscono come chiamare funzioni, ragionare su quali strumenti usare e gestire compiti complessi multi-step con minima guida. Questa evoluzione ha reso superflui i framework di orchestrazione complessi che erano necessari nel 2023. Strands nasce da questa consapevolezza—perché costruire workflow complessi quando i modelli moderni possono occuparsi autonomamente di ragionamento e pianificazione? Questo passaggio dall’orchestrazione complessa alla semplicità guidata dal modello è ciò che rende Strands così potente e rappresenta il futuro dello sviluppo di agenti.
Strands Agents è un SDK open-source sviluppato da AWS che adotta un approccio radicalmente diverso alla creazione di agenti AI. Invece di richiedere agli sviluppatori di definire workflow complessi, macchine a stati o logiche di orchestrazione, Strands sfrutta le capacità dei moderni LLM per gestire autonomamente pianificazione, ragionamento e selezione degli strumenti. Il framework si basa su un principio semplice ma potente: un agente è la combinazione di tre componenti fondamentali—un modello, un set di strumenti e un prompt. Tutto qui. Decidi quale modello usare (Claude, GPT-4, Llama o qualsiasi altro modello capace), specifichi a quali strumenti l’agente ha accesso (strumenti integrati, funzioni Python personalizzate o server MCP) e scrivi un prompt chiaro che descrive cosa vuoi che l’agente faccia. Il modello utilizza poi le sue capacità di ragionamento per occuparsi di tutto il resto. Ciò che rende Strands davvero rivoluzionario è il suo completo agnosticismo rispetto a modello e provider. Non sei vincolato ad AWS Bedrock—anche se è sicuramente un’ottima opzione. Puoi usare modelli di OpenAI, Claude di Anthropic tramite API, modelli Llama di Meta, modelli locali tramite Ollama o praticamente qualsiasi altro provider tramite LiteLLM. Questa flessibilità ti consente di iniziare lo sviluppo con un modello locale per iterazioni rapide, passare a un modello più potente per la produzione o addirittura cambiare provider senza riscrivere il codice degli agenti. Il framework si integra perfettamente anche con altri popolari framework per agenti come CrewAI e LangGraph e ha supporto nativo per i server Model Context Protocol (MCP), il che significa poter sfruttare un intero ecosistema di strumenti e integrazioni già pronti. Inoltre, Strands include il supporto integrato per la memoria conversazionale e la gestione delle sessioni, rendendolo adatto sia a task semplici che a complesse interazioni multi-turno.
Iniziare con Strands è sorprendentemente semplice, una delle sue maggiori qualità. Il processo di setup richiede solo pochi passaggi basilari che ogni sviluppatore Python può completare in pochi minuti. Prima di tutto, crea una nuova directory di progetto e imposta il tuo ambiente Python. Crea un file requirements.txt dove specificherai le dipendenze—al minimo ti serviranno i pacchetti strands e strands-agents, ma potresti aggiungerne altri a seconda degli strumenti che desideri usare. Successivamente, crea un file .env dove inserirai le variabili di ambiente, in particolare le credenziali per il provider LLM scelto. Se utilizzi AWS Bedrock, dovrai configurare i permessi IAM sul tuo account AWS. Accedi alla console IAM, seleziona il tuo utente, allega la policy Bedrock per concedere i permessi e crea le chiavi di accesso per l’accesso programmatico. Conserva queste chiavi nel file .env come AWS_ACCESS_KEY_ID e AWS_SECRET_ACCESS_KEY. Se invece usi un altro provider come OpenAI, inserirai semplicemente la relativa API key. Poi crea il tuo file Python principale—ad esempio strands_demo.py. In questo file importerai i componenti necessari da Strands, istanzierai un agente con il modello e gli strumenti scelti e gli affiderai un compito. La bellezza di Strands è che tutto questo, dalla creazione del progetto all’esecuzione del primo agente, può essere fatto in meno di cinque minuti. Il framework gestisce tutta la complessità del ciclo dell’agente, il parsing degli output del modello, le chiamate agli strumenti e la gestione del contesto. Tu devi solo definire cosa vuoi e lasciare che il modello ragioni.
Per capire come funziona Strands nella pratica, vediamo l’esempio più semplice possibile—creare un agente con uno strumento calcolatrice. Questo esempio dimostra i concetti base che userai in sistemi più complessi. Inizia importando la classe Agent dalla libreria Strands e lo strumento calcolatrice dalla libreria degli strumenti Strands. Poi istanzi un oggetto Agent, passandogli lo strumento calcolatrice. Scrivi un prompt semplice chiedendo all’agente di calcolare la radice quadrata di 1764. Assegni il risultato a una variabile e lo stampi. Sono quattro righe di codice. Quando esegui lo script, l’agente riceve il prompt, capisce che deve usare la calcolatrice per trovare la radice quadrata, chiama la calcolatrice con il valore corretto, riceve il risultato (42) e lo restituisce. Dietro le quinte il processo è piuttosto sofisticato—il modello interpreta la richiesta in linguaggio naturale, determina quale strumento usare, formatta correttamente la chiamata, la esegue e sintetizza il risultato in linguaggio naturale. Ma dal tuo punto di vista di sviluppatore, sono solo quattro righe di codice. Questa semplicità è il principio base della filosofia Strands. Il framework gestisce tutta l’orchestrazione, il parsing e la gestione, lasciandoti libero di definire cosa vuoi che facciano i tuoi agenti, non come devono farlo.
Sebbene Strands includa strumenti integrati come la calcolatrice, la vera forza emerge quando crei strumenti personalizzati adatti alle tue esigenze. Creare uno strumento personalizzato in Strands è elegantemente semplice. Scrivi una funzione Python che esegue ciò che desideri, la decori con il decorator @tool e aggiungi una docstring che descrive cosa fa la funzione. Questa docstring è fondamentale—è ciò che l’agente leggerà per capire cosa fa lo strumento e quando usarlo. Ad esempio, se vuoi creare uno strumento che somma due numeri, scrivi una funzione chiamata add_numbers con la docstring “Somma due numeri”, poi implementi la logica di somma. L’agente leggerà la docstring, capirà che questo strumento somma numeri e lo userà ogni volta che dovrà eseguire questa operazione. Puoi creare strumenti per praticamente qualsiasi cosa sia realizzabile in Python—recuperare dati da API, interrogare database, processare file, chiamare servizi esterni o fare calcoli complessi. Il decorator @tool gestisce tutta la registrazione e integrazione con il framework agenti. Puoi anche usare server MCP (Model Context Protocol) come strumenti, aprendo un intero ecosistema di integrazioni già pronte. Strands include una repository di strumenti integrati che coprono dalla gestione della memoria alle operazioni su file fino all’interazione con servizi AWS. Questa combinazione di strumenti custom e integrazioni predefinite ti permette di assemblare rapidamente capacità agenti potenti senza reinventare la ruota.
La vera potenza di Strands si manifesta quando passi da agenti singoli a team di agenti specializzati che collaborano. Così puoi costruire sistemi sofisticati che affrontano problemi aziendali complessi. L’approccio è semplice: crei più agenti, ognuno con il proprio ruolo specifico, strumenti e competenze. Uno può essere specializzato nella raccolta di informazioni da fonti di notizie, un altro nell’analisi del sentiment dai social, un terzo nello studio del panorama competitivo e un quarto nella sintesi delle informazioni in raccomandazioni strategiche. Ogni agente ha accesso a strumenti diversi adatti al suo ruolo. L’agente che raccoglie notizie ha strumenti per scraping e parsing di siti; quello che analizza il sentiment dispone di strumenti per processare testi e valutare il tono emotivo; l’agente ricercatore ha strumenti per interrogare database e compilare informazioni; quello che sintetizza ha strumenti per formattare e organizzare i dati in report. Orchestri questi agenti facendo passare compiti tra loro, con ciascuno che contribuisce con la propria expertise all’obiettivo comune. La bellezza di questo approccio è che rispecchia il modo in cui lavorano i team umani—non chiederesti a tutti di fare tutto, ma assegni ad ognuno l’ambito di competenza per poi unire i risultati. Con Strands puoi implementare questo schema in codice, creando sistemi intelligenti più capaci, mantenibili e scalabili delle soluzioni monolitiche single-agent.
Per illustrare la potenza dei sistemi multi-agente nella pratica, analizziamo un esempio concreto: costruire un sistema di business intelligence automatizzato che genera report completi su qualsiasi tema. Questo sistema mostra come agenti specializzati possano collaborare per produrre analisi sofisticate. Il sistema include un agente contenuti responsabile della raccolta e trattamento di notizie live da fonti come TechCrunch, estraendo articoli rilevanti e riassumendo i punti chiave. Un agente analista social simula analisi realistiche delle conversazioni online, identificando trend di sentiment e argomenti principali. Un agente ricercatore raccoglie intelligence di background, studia i principali attori nel settore e crea cronologie degli eventi. Un agente strategico analizza le dinamiche di mercato, il panorama competitivo e identifica opportunità. Un agente sentiment valuta il tono emotivo delle fonti e fornisce insight psicologici sullo stato d’animo degli stakeholder. Un agente raccomandazioni crea consigli strategici concreti con passi di implementazione. Infine, un agente synthesizer unisce tutti gli insight degli altri agenti in un report pronto per la presentazione. Ogni agente ha un ruolo preciso, strumenti appropriati e istruzioni chiare su cosa focalizzarsi. Quando chiedi al sistema una domanda come “Cosa sta succedendo in questo momento in OpenAI?”, il sistema si attiva: l’agente contenuti raccoglie articoli recenti su OpenAI da TechCrunch, il ricercatore compila informazioni di background su azienda e sviluppi, l’agente sentiment analizza il tono della copertura, l’agente strategico individua implicazioni di mercato, il synthesizer unisce tutto in un report coerente. L’intero processo avviene in pochi minuti, producendo un’analisi che richiederebbe ore a un team umano. Questa è la forza di sistemi multi-agente ben orchestrati.
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Uno degli aspetti più pratici nella costruzione di sistemi multi-agente è creare strumenti personalizzati che colleghino gli agenti a fonti di dati reali. Vediamo come costruire uno strumento che recupera i titoli delle notizie AI da TechCrunch, usato dall’agente contenuti nel nostro sistema di business intelligence. Lo strumento si apre con una docstring chiara che descrive esattamente cosa fa: “Recupera i titoli delle notizie AI da TechCrunch.” Questa descrizione è cruciale perché l’agente la legge per capire quando e come usare lo strumento. Lo strumento specifica poi i propri argomenti—in questo caso, potrebbe ricevere una query o un argomento come input. Descrive anche cosa restituisce—una stringa di titoli separati da pipe. L’implementazione prevede la definizione dell’URL da scrappare, la configurazione delle intestazioni HTTP per evitare blocchi, l’invio della richiesta al sito, il controllo del codice di risposta, il parsing dell’HTML per estrarre i titoli e la restituzione dei risultati nel formato indicato. Qui la gestione degli errori è importante—vuoi gestire con eleganza errori di rete, parsing o altri problemi che potrebbero verificarsi. Lo strumento può includere log per aiutarti nel debug e capire cosa succede quando l’agente lo usa. Una volta creato questo strumento e decorato con @tool, l’agente può usarlo ogni volta che deve raccogliere informazioni dalle notizie. L’agente non deve sapere come fare scraping di siti o parsing HTML—sa solo che questo strumento esiste, cosa fa e quando usarlo. Questa separazione delle responsabilità rende il sistema più mantenibile e ti consente di aggiornare le fonti dati senza modificare la logica degli agenti.
Uno dei maggiori punti di forza di Strands è la sua flessibilità nella scelta del modello e nella configurazione del provider. Non sei vincolato a nessun modello o provider specifico, il che ti permette di scegliere lo strumento migliore per il caso d’uso e il budget. Per impostazione predefinita, Strands cerca le credenziali AWS e utilizza Amazon Bedrock, che offre accesso a diversi modelli inclusi Claude, Llama e altri. Tuttavia, se preferisci usare i modelli OpenAI, il processo è semplice. Importi la classe modello OpenAI da Strands, la istanzi con l’ID del modello desiderato (tipo “gpt-3.5-turbo” o “gpt-4”) e la passi al tuo agente. Il codice dell’agente resta identico—cambia solo la configurazione del modello. Questa flessibilità si estende anche ad altri provider. Puoi usare i modelli Claude di Anthropic tramite API, i modelli Llama di Meta tramite Llama API, modelli locali tramite Ollama per sviluppo e test, o praticamente qualsiasi altro provider tramite LiteLLM. Questo ti consente di iniziare lo sviluppo con un modello locale veloce ed economico per iterare rapidamente, poi passare a un modello più potente per la produzione senza cambiare codice. Puoi anche sperimentare con modelli diversi per vedere quale funziona meglio per il tuo caso d’uso. Alcuni modelli sono migliori nel ragionamento, altri nell’eseguire istruzioni precise, altri ancora nella gestione di domini specifici. La possibilità di sostituire i modelli senza riscrivere codice è un vantaggio significativo che Strands offre rispetto a framework più rigidi.
Man mano che i tuoi sistemi multi-agente diventano più sofisticati, vorrai implementare pattern avanzati come la comunicazione tra agenti e gli handoff. Questi pattern permettono agli agenti di delegare compiti ad altri agenti, creando sistemi gerarchici o a rete. Nel pattern handoff, un agente riconosce che un task è fuori dalla sua area di competenza e lo passa a un altro agente più adatto. Ad esempio, nel nostro sistema di business intelligence, l’agente contenuti può raccogliere articoli, poi passare l’analisi del sentiment all’agente sentiment. L’agente sentiment elabora gli articoli e restituisce la sua analisi, che l’agente contenuti incorpora nel report. Questo schema rispecchia il funzionamento dei team umani—quando qualcuno incontra un problema fuori dalla sua competenza, lo passa a chi è specializzato in quell’ambito. Strands supporta questi pattern tramite la capacità agent-as-tool, dove un agente può essere usato come strumento da un altro agente. Così crei potenti sistemi gerarchici in cui agenti di livello superiore coordinano agenti specializzati di livello inferiore. Puoi anche implementare pattern swarm dove più agenti lavorano in parallelo su aspetti diversi di un problema e poi i risultati vengono aggregati. Questi pattern avanzati consentono di costruire sistemi di complessità arbitraria, da semplici handoff tra due agenti a reti elaborate di decine di agenti specializzati che collaborano per uno scopo comune.
L’integrazione di Strands con i servizi AWS è particolarmente potente per le organizzazioni già presenti nell’ecosistema AWS. Puoi creare strumenti che interagiscono con servizi come S3 per lo storage file, DynamoDB per database, Lambda per il computing serverless e molti altri. Questo significa che i tuoi agenti possono non solo raccogliere e analizzare informazioni ma anche agire sulla tua infrastruttura AWS. Ad esempio, un agente può generare un report e salvarlo automaticamente su S3, oppure può interrogare dati da DynamoDB e usare queste informazioni per le sue analisi. Oltre ad AWS, Strands supporta l’integrazione con praticamente qualsiasi API esterna tramite strumenti personalizzati. Puoi creare strumenti che chiamano REST API, interagiscono con webhook, interrogano servizi di terze parti o si integrano con qualsiasi altro sistema usato dalla tua azienda. Questa estensibilità rende Strands il sistema nervoso centrale della tua infrastruttura di automazione, coordinando attività su tutto il tuo stack tecnologico. L’integrazione con AWS e il supporto API esterne rendono Strands adatto alla costruzione di sistemi enterprise-grade che devono interagire con ambienti tecnologici complessi ed eterogenei.
Sebbene Strands semplifichi lo sviluppo, il deploy degli agenti in produzione richiede attenzione a diversi fattori. Primo, devi pensare a dove far girare i tuoi agenti. Strands può funzionare ovunque giri Python—sul tuo PC per sviluppo, su istanze EC2 per deploy tradizionale, su Lambda per esecuzione serverless, su EKS per deploy Kubernetes o su qualsiasi altra piattaforma di calcolo. Ogni opzione ha considerazioni diverse su scalabilità, costi e gestione. Devi anche definire come verranno attivati gli agenti: gireranno a intervalli programmati? Saranno attivati da chiamate API? Risponderanno a eventi? Strands si integra bene con vari meccanismi di trigger, ma la progettazione va fatta in base al caso d’uso. La sicurezza è un altro aspetto critico. Gli agenti avranno accesso a credenziali, API key e dati potenzialmente sensibili. Dovrai gestire tutto in modo sicuro, tipicamente tramite variabili di ambiente o AWS Secrets Manager e mai hardcoded nel codice. Implementa anche logging e monitoring adeguati per capire cosa fanno gli agenti e identificare rapidamente eventuali problemi. La gestione degli errori è cruciale in produzione—gli agenti dovrebbero gestire i fallimenti con eleganza, ritentare dove opportuno e avvisarti in caso di problemi. Infine, implementa limitazioni di chiamate e controlli sui costi per evitare spese incontrollate su API o inferenze modello.
Pur essendo potente ed elegante, vale la pena capire come Strands si confronta con altri framework per agenti popolari come CrewAI e LangGraph. CrewAI punta molto sull’orchestrazione di team di agenti, con enfasi sulla definizione di ruoli e gerarchie. Offre più struttura e scaffolding intorno ai team di agenti, utile per sistemi complessi ma che porta anche maggiore complessità. LangGraph, costruito su LangChain, adotta un approccio a grafi per l’orchestrazione agenti, permettendo di definire macchine a stati e workflow espliciti. Questo dà più controllo sul comportamento degli agenti ma richiede maggiore progettazione iniziale. Strands segue un approccio diverso—si fida del modello per ragionamento e pianificazione, richiedendo meno definizione esplicita dei workflow. Questo rende Strands più rapido da sviluppare, ma forse meno adatto a sistemi che richiedono comportamenti molto deterministici. La buona notizia è che questi framework non sono mutuamente esclusivi. Strands può convivere con CrewAI e LangGraph, e puoi usare lo strumento migliore per ciascuna parte del sistema. Per sviluppo rapido e sistemi che beneficiano di ragionamento guidato dal modello, Strands eccelle. Per sistemi che richiedono controllo esplicito del workflow, LangGraph può essere superiore. Per sistemi basati su team agenti e gerarchie chiare, CrewAI può essere la scelta giusta. Capire i punti di forza e i limiti di ciascun framework ti aiuta a prendere le giuste decisioni architetturali per il tuo caso specifico.
Costruire sistemi multi-agente efficaci richiede più della sola comprensione tecnica del framework—serve una progettazione attenta del sistema. Prima di tutto, definisci chiaramente il ruolo e le competenze di ciascun agente. Di cosa è responsabile? Quali strumenti gli servono? Su cosa deve focalizzarsi? Una chiara definizione dei ruoli rende gli agenti più efficaci e più semplici da debuggare. Secondo, scrivi prompt chiari e specifici. Il prompt è come comunichi con l’agente, quindi investi tempo per renderlo chiaro e completo. Descrivi il ruolo, su cosa deve focalizzarsi, cosa evitare e il formato dell’output desiderato. Terzo, fornisci agli agenti gli strumenti giusti. Un agente con troppi strumenti può confondersi su quale usare; uno con pochi strumenti potrebbe non riuscire a svolgere il compito. Rifletti bene su cosa serve davvero a ciascun agente. Quarto, testa gli agenti singolarmente prima di integrarli in sistema. Assicurati che ogni agente funzioni bene in isolamento prima di coordinarli insieme. Quinto, implementa gestione degli errori e logging adeguati. Se qualcosa va storto, devi capire cos’è successo. Sesto, parti semplice e aumenta la complessità gradualmente. Costruisci prima un sistema con due agenti funzionante, poi espandi. Settimo, monitora il comportamento degli agenti in produzione. Tieni traccia di cosa fanno, quanto tempo impiegano, quali errori incontrano e se raggiungono i loro obiettivi. Questi dati sono preziosi per ottimizzazione e debug.
Il campo dei sistemi AI multi-agente si sta evolvendo rapidamente e Strands è all’avanguardia di questa evoluzione. Man mano che i modelli linguistici migliorano, gli agenti saranno sempre più capaci, affidabili e autonomi. È probabile che vedremo una crescente adozione di sistemi multi-agente in tutti i settori, poiché le organizzazioni riconoscono i vantaggi di agenti AI specializzati e coordinati rispetto ad approcci monolitici. L’integrazione degli agenti nei processi aziendali si approfondirà, con agenti non solo in grado di analizzare informazioni, ma anche di prendere decisioni e agire nei sistemi aziendali. Vedremo pattern di comunicazione agent-to-agent più sofisticati, con agenti che negoziano, collaborano e competono per risolvere problemi. Gli strumenti a disposizione degli agenti cresceranno esponenzialmente, man mano che più servizi espongono API e MCP diventa standard. Avremo agenti che imparano dall’esperienza, adattando il proprio comportamento in base ai risultati. Vedremo agenti in grado di spiegare il proprio ragionamento, diventando più affidabili e semplici da debuggare. La combinazione di modelli sempre migliori, framework come Strands e diffusione crescente porterà a un futuro in cui i sistemi multi-agente saranno comuni quanto le web app oggi. Le organizzazioni che padroneggiano ora lo sviluppo di sistemi multi-agente avranno un grande vantaggio competitivo quando questa tecnologia diventerà mainstream.
Mentre Strands fornisce il framework per costruire ed eseguire sistemi multi-agente, FlowHunt lo completa offrendo capacità di automazione e orchestrazione dei flussi che migliorano i sistemi multi-agente. FlowHunt può gestire la schedulazione e l’attivazione degli agenti, assicurandosi che vengano eseguiti al momento giusto e in risposta agli eventi corretti. FlowHunt può gestire il flusso dati tra agenti, trasformando gli output di un agente in input per un altro. Può offrire visibilità sulle performance agenti, tracciando metriche come tempo di esecuzione, tasso di successo e uso delle risorse. FlowHunt può gestire errori e ritentativi, assicurando che i fallimenti temporanei non blocchino l’intero flusso. Può integrarsi con i sistemi aziendali esistenti, attivando agenti in base a eventi di business e reinserendo gli output agenti nei tuoi sistemi. Insieme, Strands e FlowHunt costituiscono una combinazione potente—Strands si occupa di ragionamento e decisione intelligente, FlowHunt dell’orchestrazione, schedulazione e integrazione nei processi aziendali. Questa combinazione ti permette di costruire sistemi di automazione intelligenti end-to-end potenti e mantenibili.
I sistemi AI multi-agente rappresentano un cambiamento fondamentale nell’approccio all’automazione e all’intelligenza in azienda. Invece di affidarsi a modelli monolitici per tutte le attività, possiamo ora costruire team di agenti specializzati che collaborano per risolvere problemi complessi con sofisticazione ed efficienza. Strands, il framework open-source di AWS, rende la costruzione di questi sistemi accessibile a qualsiasi sviluppatore, mantenendo però la flessibilità e la potenza necessarie per ambienti di produzione. L’approccio model-agnostic, le API semplici e il supporto per strumenti custom e integrazioni lo rendono un’ottima scelta per organizzazioni che vogliono sfruttare la potenza dei sistemi multi-agente. Che tu voglia costruire sistemi di business intelligence, automatizzare workflow operativi o creare assistenti di ricerca intelligenti, i pattern e le tecniche discussi in questa guida sono una base solida per il successo. Parti da agenti semplici e costruisci gradualmente sistemi multi-agente più complessi. Investi nella chiara definizione dei ruoli e in prompt efficaci. Testa accuratamente prima del deploy. Monitora e ottimizza in base alle performance reali. Con l’esperienza scoprirai nuove possibilità e applicazioni in grado di trasformare il funzionamento della tua organizzazione. Il futuro dell’AI non è costru
Strands è un SDK open-source e model-agnostic per agenti AI sviluppato da AWS che semplifica lo sviluppo di agenti sfruttando le moderne capacità degli LLM per il ragionamento e l'utilizzo di strumenti. A differenza di framework di orchestrazione complessi, Strands adotta un approccio guidato dal modello in cui gli agenti sono definiti con solo tre componenti: un modello, strumenti e un prompt. Supporta qualsiasi provider LLM, inclusi Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic e modelli locali, e si integra perfettamente con altri framework come CrewAI e LangGraph.
Per iniziare con Strands, crea un file requirements.txt con le dipendenze necessarie, configura un file .env con le tue credenziali AWS (o altre credenziali del provider LLM) e crea il tuo file Python principale. Dovrai configurare i permessi IAM per Bedrock nel tuo account AWS, generare le chiavi di accesso e poi potrai istanziare un agente con un modello, strumenti e un prompt in poche righe di codice.
Sì, Strands è completamente model-agnostic. Puoi utilizzare modelli di Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, Llama di Meta tramite Llama API, Ollama per sviluppo locale e molti altri provider tramite LiteLLM. Puoi cambiare provider senza modificare il codice principale dell'agente, rendendolo flessibile per diversi casi d'uso e preferenze.
I sistemi multi-agente permettono di suddividere compiti complessi in ruoli specializzati, ciascuno con competenze e strumenti specifici. Questo approccio consente elaborazione parallela, migliore gestione degli errori, maggiore accuratezza grazie a prospettive diverse e codice più mantenibile. Per la business intelligence, agenti specializzati possono raccogliere notizie, analizzare il sentiment, studiare i competitor e sintetizzare risultati in report azionabili.
FlowHunt offre capacità di automazione dei flussi di lavoro che completano i sistemi multi-agente orchestrando processi complessi, gestendo il flusso dati tra agenti, occupandosi di schedulazione e monitoraggio e fornendo visibilità sulle performance degli agenti. Insieme, FlowHunt e framework multi-agente come Strands creano sistemi di automazione intelligenti end-to-end in grado di gestire processi aziendali sofisticati.
Arshia è una AI Workflow Engineer presso FlowHunt. Con una formazione in informatica e una passione per l'IA, è specializzata nella creazione di workflow efficienti che integrano strumenti di intelligenza artificiale nelle attività quotidiane, migliorando produttività e creatività.
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