I 10+ migliori framework e strumenti di orchestrazione agentica

Abbiamo confrontato quattro principali framework agentici utilizzando un flusso di lavoro identico di pianificazione viaggi a cinque agenti e impostazioni LLM coerenti. Ogni framework è stato eseguito 100 volte e abbiamo misurato la latenza della pipeline, l'utilizzo dei token, le transizioni agente-agente e il divario di esecuzione agente-strumento per isolare il vero overhead di orchestrazione.

Benchmark di orchestrazione agentica

Tutti i framework hanno completato con successo il compito in 100 esecuzioni ciascuno. Tuttavia, LangGraph ha terminato 2,2x più velocemente di CrewAI, mentre LangChain e AutoGen hanno mostrato differenze di 8-9x nell'efficienza dei token. Ciò riflette le decisioni architettoniche fondamentali nel modo in cui ogni framework orchestra i flussi di lavoro multi-agente dal livello di orchestrazione, come i framework instradano i messaggi, gestiscono lo stato e coordinano gli handoff degli agenti.

Per capire il perché, abbiamo misurato ogni fase del ciclo di vita dell'agente.

Prestazioni per agenti

Parser agent: L'agente esegue una semplice estrazione di testo con complessità minima. Tutti i framework mostrano una latenza simile.

Flight finder agent: Possiamo vedere differenze significative nella latenza e nell'utilizzo dei token. Questo agente utilizza lo strumento API dei voli e osserviamo un notevole "divario agente-strumento", il tempo che intercorre tra l'avvio dell'agente e il momento in cui chiama effettivamente lo strumento. Esamineremo questo divario in dettaglio più avanti nella nostra analisi, dove vedremo che 5 secondi dei 9 secondi di latenza di CrewAI provengono da questo divario.

Weather reporter agent: Vediamo che lo stesso modello di classificazione continua sia per la latenza che per l'utilizzo dei token, come osservato nel Flight Finder agent.

LangChain genera significativamente più token e una latenza più elevata rispetto ad altri framework, ad eccezione di CrewAI, il cui overhead deriva principalmente dal divario agente-strumento. Ciò deriva dall'approccio di gestione della memoria di LangChain, che mantiene i passaggi intermedi e l'intera cronologia delle conversazioni, creando overhead nei flussi di lavoro multi-agente.

LangGraph emerge come il framework più veloce con il minor numero di token. La sua architettura basata su grafi passa solo i delta di stato necessari tra i nodi invece che le intere cronologie di conversazione, risultando in un utilizzo minimo di token
e una latenza ridotta.

Agente Activity: La maggior parte dei framework dimostra prestazioni relativamente vicine. Senza chiamate agli strumenti, tutti i framework convergono verso intervalli simili (6-8 sec per la latenza, 650-744 per i token), suggerendo che la
variazione è principalmente il tempo di generazione dell'LLM con un overhead di orchestrazione minimo. Tuttavia, il vero divario di prestazioni emerge nell'agente Travel Planner.

Travel planner agent: L'agente riceve e sintetizza gli output di tutti e quattro gli agenti precedenti (parser, flight finder, weather reporter e activity recommender) in ogni framework. Tuttavia, il modo in cui ogni framework
gestisce questa aggregazione del contesto rivela differenze architettoniche fondamentali.

CrewAI passa l'output completo e non modificato di ogni compito precedente direttamente nel contesto del pianificatore attraverso il suo sistema di parametri di contesto. L'LLM riceve i token completi degli output precedenti dell'agente più la descrizione stessa del compito.
Questo approccio non è una limitazione ma una filosofia di progettazione fondamentale: CrewAI privilegia una sintesi completa e consapevole del contesto in cui gli agenti hanno piena visibilità sul lavoro precedente. Il
risultato è un itinerario dettagliato di 5.339 token che integra a fondo tutte le informazioni disponibili.

LangChain, AutoGen e LangGraph gestiscono il contesto in modo diverso. Sebbene tutti e tre i framework passino gli output degli agenti precedenti al pianificatore, implementano varie strategie di ottimizzazione che riducono il carico cumulativo del contesto. La gestione della memoria di LangChain può comprimere o riassumere gli output intermedi e il framework potrebbe non preservare l'intera verbosità della risposta di ciascun agente quando li concatena. Ciò si traduce nell'output di 3.187 token, più conciso di CrewAI ma comunque sostanziale.

AutoGen mostra un comportamento simile con 3.316 token, suggerendo approcci di gestione del contesto comparabili tra questi due framework. La gestione dello stato basata su grafi di LangGraph passa solo i delta di stato necessari
tra i nodi, risultando nell'output più efficiente di 2.589 token attraverso le sue transizioni di stato ottimizzate.

Divario agente-strumento

Il divario agente-strumento è il tempo che intercorre tra quando un agente riceve il suo compito e quando invoca effettivamente lo strumento.

Il divario di 5 secondi di CrewAI nel Flight Finder rappresenta il tempo effettivo di deliberazione, mentre altri framework mostrano chiamate agli strumenti quasi istantanee.

L'architettura di CrewAI incarna una filosofia di agente autonomo. Quando il Flight Finder agent riceve il suo compito, non esegue immediatamente lo strumento get_flights. Segue invece un processo di ragionamento:

1. Comprendere il compito: L'agente analizza quali informazioni sono necessarie per raggiungere l'obiettivo
2. Valutare le opzioni: Considera gli strumenti disponibili e determina qual è il più appropriato
3. Pianificare l'approccio: L'agente decide i parametri e la strategia di esecuzione
4. Agire: Infine, invoca lo strumento con i parametri determinati. Questo divario di 5 secondi è CrewAI che letteralmente "pensa" prima di agire, una scelta progettuale che privilegia la qualità della decisione e il ragionamento autonomo rispetto alla velocità pura. All'agente non viene detto "usa questo strumento specifico"; determina autonomamente la migliore linea d'azione.

CrewAI non fornisce un'opzione per disabilitare la deliberazione e passare alla chiamata diretta dello strumento.

Al contrario, i framework LangGraph, LangChain e Autogen utilizzano approcci di esecuzione diretta dello strumento, ottenendo divari di esecuzione inferiori al millisecondo.

LangChain e LangGraph supportano agenti in stile ReAct, che mostrano il ragionamento nel modello "thought → action → observation". Tuttavia, il componente "Thought" in ReAct è puramente un suggerimento testuale. Ad esempio, l'LLM potrebbe generare "Thought: I should…". Questo introduce una generazione extra di token, ma non crea un ciclo di deliberazione separato come il divario di 5 secondi di CrewAI. Questi passaggi di "thought" vengono generati all'interno della stessa chiamata LLM, come parte di un unico processo di generazione.

Overhead di orchestrazione agente-agente

Abbiamo misurato la latenza agente-agente calcolando il tempo medio tra il completamento di un agente e l'inizio dell'agente successivo in 100 esecuzioni, ma le differenze erano minime, a livello di millisecondi. Ciò rivela che l'architettura del framework è più importante per i modelli di esecuzione degli strumenti e la gestione del contesto, non per gli handoff degli agenti. Le differenze di prestazioni tra i framework derivano dalla deliberazione sullo strumento e dalla sintesi del contesto, non dal tempo impiegato per passare da un agente all'altro.

Cos'è l'orchestrazione agentica?

L'orchestrazione agentica coordina agenti IA autonomi all'interno di un sistema unificato per completare compiti complessi e strutturati attraverso più sistemi e domini.

La multi-orchestrazione consente a più agenti di collaborare come un team virtuale in cui ogni agente gestisce un ruolo specifico: alcuni raccolgono dati, altri li analizzano e alcuni eseguono le decisioni. Il livello di orchestrazione garantisce che questi agenti comunichino, pianifichino i compiti e lavorino insieme.

A differenza degli script di automazione statici, l'orchestrazione agentica sfrutta l'IA generativa e i modelli IA per adattarsi al contesto, ridurre al minimo la necessità di intervento umano e consentire un'esecuzione senza soluzione di continuità attraverso diversi sistemi.

Orchestrazione agentica vs orchestrazione LLM

I termini sono talvolta usati in modo intercambiabile perché entrambi implicano il coordinamento di sistemi IA, ma differiscono nell'obiettivo:

• Orchestrazione LLM è incentrata sul modello, ottimizzando le interazioni e i flussi di lavoro tra più modelli linguistici.
• Orchestrazione agentica coordina agenti autonomi per risolvere compiti multi-step attraverso i sistemi, con una guida umana minima.

Principi fondamentali

1. Autonomia: Gli agenti possono agire autonomamente all'interno dei loro ruoli definiti, supportati dalla chiamata di funzioni a sistemi esterni.
2. Collaborazione: Più agenti IA comunicano per risolvere problemi complessi, distribuire compiti multipli e realizzare un'automazione end-to-end.
3. Allineamento: I sistemi mantengono obiettivi coerenti e garantiscono la conformità ai requisiti organizzativi e normativi in settori altamente regolamentati.
4. Osservabilità: Log, strumenti di monitoraggio e valutazioni consentono il monitoraggio continuo e l'ottimizzazione continua.
5. Supervisione umana: Gli approcci human-in-the-loop combinano l'automazione con l'input umano in contesti ad alto rischio o ambigui.

Modelli di orchestrazione

L'orchestrazione agentica può essere categorizzata in diversi modelli in base a come gli agenti sono coordinati all'interno di un sistema. Questi modelli determinano il flusso dei compiti, la comunicazione tra gli agenti e l'architettura complessiva del sistema.

Orchestrazione centralizzata

In questo modello, un singolo manager o agente router è responsabile dell'assegnazione dei compiti, del controllo del flusso di lavoro e della garanzia che gli obiettivi siano raggiunti. Il manager agisce come un hub centrale, indirizzando i compiti ad agenti specializzati in base a regole predefinite o a un piano dinamico.

Modelli specifici all'interno di questa categoria includono:

• Orchestrazione sequenziale: Una pipeline lineare in cui un manager dirige i compiti attraverso una sequenza fissa e passo-passo di agenti. Questo è l'ideale per processi con dipendenze chiare, come le pipeline di elaborazione dati.

• Orchestrazione gerarchica: Una struttura scalabile a livelli in cui una relazione manager-subordinato viene utilizzata per gestire compiti complessi tra più dipartimenti o team.

Orchestrazione decentralizzata

Questo modello elimina il punto di controllo unico, consentendo a più agenti di interagire direttamente e completare un compito complesso. Questo approccio migliora la resilienza e offre una maggiore flessibilità per la risoluzione collaborativa dei problemi.

Modelli specifici all'interno di questa categoria includono:

• Orchestrazione della chat di gruppo: Gli agenti collaborano attraverso un thread di conversazione condiviso, basandosi sui contributi reciproci per raggiungere una decisione o risolvere un problema. Un manager della chat può facilitare la discussione, ma gli agenti comunicano direttamente per raggiungere un consenso.

• Orchestrazione con handoff: Gli agenti delegano dinamicamente i compiti l'un l'altro senza la necessità di un manager centrale. Ogni agente può valutare il compito e decidere se gestirlo o trasferirlo a un altro agente con competenze più appropriate, simile a un sistema di riferimento.

Orchestrazione federata

Questo modello è utile per ambienti altamente regolamentati o distribuiti. Consente la collaborazione tra diversi silos organizzativi o sistemi mantenendo la governance e la sicurezza dei dati. Spesso combina elementi di approcci centralizzati e decentralizzati per gestire una rete più ampia di agenti e sistemi.

Strumenti e framework

Diversi framework di agenti IA forniscono l'infrastruttura per flussi di lavoro agentici e orchestrazione multi-agente. Alcuni di essi includono:

Ecco un elenco completo di questi strumenti in ordine alfabetico:

• LangGraph di LangChain: Fornisce una progettazione modulare e flussi di lavoro basati su grafi per flussi di lavoro complessi e compiti strutturati.
• MetaGPT di FoundationAgents: Codifica la collaborazione basata sui ruoli (ad es., ingegnere del software, QA) per coordinare più agenti nello sviluppo del software.
• AutoGen di Microsoft: Si concentra sulla collaborazione conversazionale tra agenti digitali, spesso configurati come cicli pianificatore-esecutore-critico.
• CrewAI: Organizza agenti specializzati in "crew" con obiettivi specifici per ruolo, utile per processi aziendali e operazioni di routine.
• Agents SDK di OpenAI: Consente un'orchestrazione leggera e handoff di agenti con chiamate di funzione a strumenti esterni.
• CAMEL-IA: Fornisce società modulari di agenti IA autonomi con coordinatori per simulazioni su larga scala e processi complessi.
• Agent Development Kit di Google: Supporta l'orchestrazione multi-agente con capacità integrate di valutazione, debugging e distribuzione.
• Langroid: Implementa uno stile a modello-attore per l'orchestrazione multi-agente, enfatizzando modularità e delega.
• BeeAI: Enfatizza l'interoperabilità attraverso il Model Context Protocol e l'integrazione di agenti di terze parti per un'integrazione senza soluzione di continuità.
• Servizio Azure IA Foundation Agent: Consente il funzionamento degli agenti attraverso sviluppo, distribuzione e produzione astraendo la complessità dell'infrastruttura.

Protocolli di comunicazione degli agenti

I framework di orchestrazione agentica open-source come LangGraph, CrewAI e AutoGen implementano ciascuno le proprie convenzioni per la comunicazione degli agenti. Ciò crea sfide di interoperabilità quando si combinano agenti di diversi framework all'interno dello stesso livello di orchestrazione. Due protocolli emergenti mirano a colmare questo divario.

Il Model Context Protocol (MCP) di Anthropic standardizza il modo in cui gli agenti si connettono a strumenti e fonti dati esterni. Invece di implementare ciascuno il proprio livello di integrazione degli strumenti, MCP fornisce un'interfaccia comune che le piattaforme di orchestrazione possono sfruttare per una comunicazione agente-strumento coerente.

Il protocollo Agent-to-Agent (A2A) di Google consente agli agenti costruiti su diversi framework di scoprire le reciproche capacità e scambiare messaggi. A2A è progettato per integrare MCP: mentre MCP gestisce le interazioni agente-strumento, A2A si concentra sulla collaborazione agente-agente. Gli agenti pubblicizzano le loro capacità attraverso "Agent Cards", che sono documenti di metadati JSON che descrivono identità, endpoint e modalità supportate.

Perché i protocolli sono importanti per l'orchestrazione:

• Interoperabilità: A2A ha ottenuto il supporto di oltre 150 organizzazioni tra cui LangChain, Salesforce e SAP, consentendo ad agenti di diversi fornitori di lavorare insieme
• Scoperta: Gli agenti possono trovare e comprendere dinamicamente le reciproche capacità a runtime attraverso meccanismi standardizzati
• Progettazione complementare: Un sistema orchestrato potrebbe utilizzare A2A per la comunicazione inter-agente mentre ogni agente utilizza internamente MCP per accedere ai suoi strumenti
• Complessità ridotta: I protocolli standardizzati riducono la necessità di adattatori personalizzati quando si mescolano agenti di diversi ecosistemi

I framework che adottano A2A o MCP possono integrarsi più facilmente con agenti e strumenti esterni, riducendo il lock-in del fornitore e semplificando le distribuzioni multi-framework.

Applicazioni dell'orchestrazione agentica

L'orchestrazione agentica è la capacità critica che trasforma i singoli agenti in un sistema coeso e orientato agli obiettivi. Di seguito sono riportate applicazioni reali in cui i sistemi multi-agente si coordinano per fornire valore aziendale.

Processi aziendali

L'orchestrazione agentica consente l'automazione end-to-end attraverso più dipartimenti e sistemi. Coordina agenti specializzati per gestire flussi di lavoro complessi e multi-step senza handoff manuali.

• Risorse umane: Orchestra un team di agenti per gestire l'intero ciclo di vita del dipendente, dall'onboarding e domande e risposte sulle politiche alla gestione della forza lavoro e all'offboarding.
• Onboarding del cliente:
• Operazioni con i clienti: I sistemi orchestrati migliorano la qualità del servizio gestendo le interazioni con i clienti attraverso i canali, con un gruppo di agenti che gestiscono le richieste iniziali, forniscono informazioni da diversi database e trasferiscono problemi complessi a un umano-nel-loop per la verifica.

Catena di approvvigionamento

L'orchestrazione agentica migliora la gestione della catena di approvvigionamento coordinando più agenti specializzati per gestire e ottimizzare una rete complessa di pianificazione, approvvigionamento, logistica e gestione dell'inventario.

• Manutenzione predittiva: Una piattaforma di orchestrazione coordina gli agenti per analizzare i dati delle apparecchiature in tempo reale, prevedere potenziali guasti e attivare automaticamente un agente di manutenzione per programmare una riparazione o ordinare nuovi pezzi.
• Gestione dell'inventario: Gli agenti sono orchestrati per tracciare i livelli di stock, riordinare automaticamente le forniture quando viene raggiunta una soglia e comunicare con gli agenti logistici per gestire interruzioni in tempo reale come i ritardi di spedizione.
• Onboarding dei fornitori: Un sistema coordinato di agenti digitali gestisce l'intero processo, dall'esecuzione di controlli di conformità e la generazione di contratti all'integrazione dei nuovi fornitori nei flussi di lavoro esistenti dell'azienda.

Sistemi aziendali

L'orchestrazione agentica fornisce la logica fondamentale per i processi guidati dall'IA che richiedono una collaborazione senza soluzione di continuità tra diverse piattaforme aziendali, come ERP, CRM e RPA.

• Purchase-to-pay: Una serie di agenti orchestrati gestisce l'intero ciclo di approvvigionamento, da un agente acquisti che effettua un ordine a un agente contabilità fornitori che elabora la fattura per il pagamento, riducendo i tempi di ciclo e aumentando la trasparenza.
• Order-to-cash: Un sistema multi-agente accelera l'intero percorso dalla ricezione dell'ordine al pagamento coordinando agenti che gestiscono l'elaborazione degli ordini, l'evasione e la contabilità clienti, migliorando il flusso di cassa e la soddisfazione del cliente.
• Risoluzione delle controversie: Un flusso di lavoro orchestrato automatizza il monitoraggio dei reclami e degli addebiti facendo in modo che un agente raccolga informazioni, un altro analizzi la controversia e un terzo comunichi la risoluzione, semplificando il processo e rendendolo più veloce.

Scopri come gli agenti IA vengono utilizzati nei sistemi aziendali, come ad esempio:

• ERP IA agentico
• Agenti IA per SAP
• Agenti IA per Oracle

Servizi bancari e finanziari

In questo settore, l'orchestrazione è utilizzata per flussi di lavoro complessi e sensibili al rischio che necessitano della collaborazione di più agenti per garantire accuratezza e conformità.

• Conformità normativa: Un sistema coordinato di agenti applica la conformità convalidando le informazioni dei clienti rispetto alle liste di controllo, segnalando le discrepanze e mantenendo una traccia di audit trasparente di ogni azione per la revisione normativa.
• Elaborazione di prestiti e mutui: Un flusso di lavoro orchestrato consente a un gruppo di agenti di gestire l'intero processo di approvazione del prestito, dalla raccolta e verifica dei documenti all'applicazione di modelli finanziari e alla fornitura dell'autorizzazione finale per la revisione da parte di un analista umano.
• Rilevamento e prevenzione delle frodi: Questo è un classico esempio di orchestrazione, in cui un agente monitora le transazioni, un altro identifica e segnala attività sospette e un terzo blocca il conto e genera un rapporto sull'incidente per un team di sicurezza umano.

Scopri come gli agenti IA e i LLM agentici vengono utilizzati nella finanza:

• Agenti IA nella contabilità
• Benchmark di 30 LLM finanziari
• Trading azionario basato sull'IA

Energia e servizi pubblici

L'orchestrazione agentica consente la gestione di sistemi altamente distribuiti e complessi, come le reti elettriche e la gestione della forza lavoro, consentendo ad agenti specializzati di comunicare e agire in tempo reale.

• Gestione della rete: Un sistema multi-agente con agenti distinti per stazioni di generazione, hub di distribuzione, contatori intelligenti individuali e soluzioni di smart grid lavora insieme per bilanciare domanda e offerta di energia, ottimizzare la distribuzione e prevenire interruzioni.
• Meter-to-cash: Un processo meter-to-cash orchestrato può automatizzare l'intero ciclo di fatturazione, coordinando agenti che gestiscono la lettura automatica dei contatori, la generazione delle bollette e la riscossione dei pagamenti per migliorare accuratezza ed efficienza.
• Gestione della forza lavoro: Un sistema di orchestrazione ottimizza la pianificazione e la distribuzione dei tecnici sul campo facendo in modo che gli agenti si coordinino per monitorare la disponibilità dei tecnici, assegnare compiti in base alla posizione e alle competenze e fornire aggiornamenti in tempo reale sull'avanzamento del lavoro.

Telecomunicazioni

Nelle telecomunicazioni, l'orchestrazione viene utilizzata per gestire e automatizzare reti complesse su larga scala e operazioni rivolte ai clienti.

• Operazioni di rete: Un sistema coordinato di agenti monitora diverse parti della rete per rilevare automaticamente i guasti, diagnosticare il problema e attivare una serie di azioni per risolverlo, garantendo l'affidabilità della rete e riducendo al minimo i tempi di inattività.
• Onboarding del cliente: L'orchestrazione accelera il processo facendo in modo che gli agenti si coordinino per gestire l'attivazione della SIM, la configurazione del dispositivo e l'abilitazione del servizio, fornendo un'esperienza cliente senza soluzione di continuità dall'inizio alla fine.
• Gestione della fatturazione e dei ricavi: Un flusso di lavoro orchestrato automatizza complesse rettifiche di fatturazione, pagamenti e rimborsi facendo in modo che agenti specializzati gestiscano ogni fase, il che aumenta l'accuratezza e la soddisfazione del cliente.

Vantaggi

Il 79% dei dirigenti ha adottato agenti IA. Eppure, il 19% delle aziende ha difficoltà di coordinamento.⁷ L'orchestrazione agentica aiuta a gestire gli agenti in diverse applicazioni. Ecco alcuni vantaggi dell'orchestrazione agentica:

• Efficienza operativa: Semplifica le operazioni di routine, riduce i costi e migliora la scalabilità.
• Agilità operativa: Consente di rispondere dinamicamente ai dati e alle interruzioni in tempo reale.
• Collaborazione senza soluzione di continuità: Garantisce la cooperazione tra agenti, umani e sistemi multipli.
• Vantaggi competitivi: Supporta l'innovazione consentendo ai sistemi IA di operare insieme al personale umano.
• Maggiore soddisfazione: Genera esperienze cliente superiori e miglioramenti misurabili nella qualità del servizio.

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Sfide

• Governance: Richiede una solida governance dei dati per prevenire i rischi derivanti dall'interazione di più agenti con sistemi diversi.
• Conformità: I sistemi devono garantire la conformità in settori altamente regolamentati, specialmente nella finanza e nella sanità.
• Supervisione umana: Un'implementazione efficace richiede soglie chiare per l'intervento umano e l'escalation.
• L'integrazione senza soluzione di continuità con i flussi di lavoro e i sistemi legacy esistenti rimane un ostacolo significativo. Questi sistemi più vecchi possono essere costruiti su architetture obsolete che non sono compatibili con le moderne tecnologie IA.

Metodologia del benchmark

Architettura del flusso di lavoro

Il nostro flusso di lavoro sequenziale degli agenti elabora le richieste di viaggio attraverso cinque fasi:

1. Parser agent: Estrae dati strutturati dall'input in linguaggio naturale ("Voglio viaggiare da Berlino a Roma il 25 ottobre 2025. Resterò per 3 giorni") per identificare origine, destinazione, date e durata.
2. Flight finder agent: Chiama le API di Amadeus per recuperare i voli disponibili utilizzando i codici IATA estratti e le date di partenza.
3. Weather reporter agent: Recupera le previsioni meteo per la destinazione durante l'intera durata del soggiorno utilizzando WeatherAPI.
4. Activity recommender agent: Abbina le attività alle condizioni meteorologiche (musei per la pioggia, tour all'aperto per il sole).
5. Travel planner agent: Sintetizza tutti gli output precedenti in un itinerario completo giorno per giorno con
   voli, previsioni meteo e attività consigliate.

Variabili controllate

Per garantire un confronto equo, abbiamo mantenuto componenti identici in tutti i framework:
Configurazione LLM:

• Modello: Claude Haiku 4.5 via OpenRouter
• Temperatura: 0,1
• Nessun limite massimo di token imposto a nessun agente

Funzioni degli strumenti:

• Implementazioni Python identiche di get_flights() e get_weather() in tutti i framework
• Chiamate API esterne ad Amadeus (voli) e WeatherAPI (meteo)

Parametri del test

• Dimensione del campione: 100 esecuzioni per framework
• Modalità di esecuzione: Esecuzione sequenziale degli agenti (nessuna elaborazione parallela)
• Aggregazione delle metriche: Valori medi in tutte le esecuzioni

Metriche misurate

1. Latenza della pipeline: Tempo totale di esecuzione end-to-end dall'input all'itinerario finale
2. Transizioni agente-agente: Overhead del framework tra gli handoff sequenziali degli agenti
3. Latenza per agente: Tempo di esecuzione individuale per ciascuno dei cinque agenti
4. Divario agente-strumento: Tempo trascorso dall'inizializzazione dell'agente alla prima invocazione dello strumento
5. Utilizzo dei token: Token di output generati.

Implementazione della temporizzazione: Tutte le misurazioni del tempo sono state catturate utilizzando time.time() di Python con precisione al millisecondo. Per ogni agente, abbiamo registrato l'ora di inizio prima dell'esecuzione e l'ora di fine dopo il completamento, calcolando la latenza come la
differenza. Per l'esecuzione dello strumento, abbiamo misurato il tempo immediatamente prima di chiamare l'API e immediatamente dopo aver ricevuto la risposta. Le transizioni agente-agente hanno catturato il divario tra quando un agente completa e
quando il framework avvia l'agente successivo, questo puro overhead del framework esclude il tempo di esecuzione dell'LLM e dello strumento.

Conteggio dei token: Abbiamo utilizzato un approccio a doppia fonte per l'accuratezza:

1. Tracciamento integrato nel framework (quando disponibile):

• LangChain: cb.total_tokens dai callback
• LangGraph: Utilizzo dei token dai checkpoint di stato
• AutoGen: agent.get_total_usage() dai risultati della chat

1. Stima Tiktoken (fallback per Claude via OpenRouter)
   Poiché Claude non espone il conteggio dei token via OpenRouter in tutti i framework, abbiamo utilizzato tiktoken come approssimazione coerente tra le implementazioni.

Infrastruttura di osservabilità: Tutte le metriche convalidate attraverso strumenti di osservabilità:

• Laminar: Raccolta di tracce in tempo reale, misurazioni della latenza e monitoraggio dei token.
• AgentOps: Monitoraggio dell'esecuzione degli agenti, monitoraggio delle prestazioni.
  Queste piattaforme hanno fornito una convalida fondamentale per la nostra strumentazione manuale, garantendo l'accuratezza della misurazione
  tra diversi framework.

Risultati aggregati come medie su 100 esecuzioni.

Ulteriori letture sull'orchestrazione agentica

Scopri di più sull'IA agentica consultando:

• I 7 livelli dello stack di IA agentica
• 4 modelli di progettazione dell'IA agentica ed esempi reali.

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}

Collegamenti di riferimento

1.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

2.

AI Agent Orchestration Patterns - Azure Architecture Center | Microsoft Learn

3.

AI Agent Orchestration Patterns - Azure Architecture Center | Microsoft Learn

4.

AI Agent Orchestration Patterns - Azure Architecture Center | Microsoft Learn

5.

AI Agent Orchestration Patterns - Azure Architecture Center | Microsoft Learn

6.

AI Orchestration | BA Insight

Upland Software

7.

AI agent survey: PwC

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è un'analista di settore presso AIMultiple, specializzata in process mining e automazione IT.

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