Top 10+ Framework e Strumenti di Orchestrazione Agente

Hanno valutato quattro framework agentici principali utilizzando un flusso di lavoro identico di pianificazione dei viaggi con 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 da agente ad agente e il divario di esecuzione da agente a strumento per isolare il vero sovraccarico di orchestrazione.

Benchmark di orchestrazione agente

Tutti i framework hanno completato con successo il compito in 100 esecuzioni ciascuno. Tuttavia, LangGraph è stato 2,2 volte più veloce di CrewAI, mentre LangChain e AutoGen hanno mostrato differenze di 8-9 volte nell'efficienza dei token. Questo riflette decisioni architetturali fondamentali su come ogni framework orchestra flussi di lavoro multi-agente dal livello di orchestrazione, come i framework instradano i messaggi, gestiscono lo stato e coordinano i passaggi degli agenti.

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

Prestazioni per agenti

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

Agente cercatore di voli: Possiamo vedere differenze significative nella latenza e nell'utilizzo dei token. Questo agente utilizza lo strumento API per i voli e osserviamo un notevole "divario da agente a strumento", il tempo tra quando l'agente inizia e quando chiama effettivamente lo strumento. Esamineremo questo divario in dettaglio più avanti nella nostra analisi, dove vedremo che 5 secondi della latenza di 9 secondi di CrewAI provengono da questo divario.

Agente reporter meteo: Vediamo che lo stesso schema di classificazione continua sia per la latenza che per l'utilizzo dei token, come osservato nell'agente cercatore di voli.

LangChain genera significativamente più token e una latenza più alta rispetto ad altri framework, tranne CrewAI, il cui sovraccarico deriva principalmente dal divario da agente a strumento. Questo deriva dall'approccio di gestione della memoria di LangChain, che mantiene i passaggi intermedi e la cronologia completa delle conversazioni, creando sovraccarico nei flussi di lavoro multi-agente.

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

Agente attività: La maggior parte dei framework dimostra prestazioni relativamente vicine. Senza chiamate allo strumento, tutti i framework convergono verso intervalli simili (6-8 secondi per la latenza, 650-744 per i token), suggerendo che la
variazione è principalmente tempo di generazione LLM con un sovraccarico di orchestrazione minimo. Tuttavia, il vero divario di prestazioni emerge nell'agente pianificatore di viaggi.

Agente pianificatore di viaggi: L'agente riceve e sintetizza gli output da tutti e quattro gli agenti precedenti (parser, cercatore di voli, reporter meteo e raccomandatore di attività) in ogni framework. Tuttavia, come ogni framework
gestisce questa aggregazione del contesto rivela differenze architetturali 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. Il LLM riceve i token completi degli output degli agenti precedenti più la descrizione
del compito stesso. Questo approccio non è una limitazione ma una filosofia di progettazione fondamentale: CrewAI dà priorità a una sintesi completa e consapevole del contesto in cui gli agenti hanno una visibilità completa sul lavoro precedente. Il
risultato è un itinerario dettagliato di 5.339 token che integra approfonditamente tutte le informazioni disponibili.

LangChain, AutoGen e LangGraph gestiscono il contesto in modo diverso. Mentre tutti e tre i framework passano 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 ogni agente quando li concatena. Questo risulta in un output di 3.187 token più conciso di CrewAI ma ancora 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 grafici 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 da agente a strumento

Il divario da agente a strumento è il tempo tra quando un agente riceve il suo compito e quando effettivamente invoca lo strumento.

Il divario di 5 secondi di CrewAI nel Cercatore di voli rappresenta un tempo effettivo di deliberazione, mentre altri framework mostrano chiamate allo strumento quasi istantanee.

L'architettura di CrewAI incarna una filosofia di agente autonomo. Quando l'agente Cercatore di voli riceve il suo compito, non esegue immediatamente lo strumento get_flights. Invece, segue un processo di ragionamento:

1. Comprensione del compito: L'agente analizza quali informazioni sono necessarie per raggiungere l'obiettivo
2. Valutazione delle opzioni: Considera gli strumenti disponibili e determina quale sia più appropriato
3. Pianificazione dell'approccio: L'agente decide i parametri e la strategia di esecuzione
4. Assunzione di azione: Infine, invoca lo strumento con i parametri determinati. Questo divario di 5 secondi è CrewAI che letteralmente "pensa" prima di agire, una scelta di progettazione che dà priorità alla qualità decisionale e al ragionamento autonomo rispetto alla velocità pura. All'agente non viene detto "usa questo strumento specifico"; determina indipendentemente la migliore linea d'azione.

CrewAI non fornisce un'opzione per disabilitare la deliberazione e passare alle chiamate dirette allo strumento.

In contrasto, i framework LangGraph, LangChain e Autogen utilizzano approcci di esecuzione diretta dello strumento, raggiungendo divari di esecuzione inferiori al millisecondo.

LangChain e LangGraph supportano agenti in stile ReAct, che mostrano il ragionamento nel pattern "pensiero → azione → osservazione". Tuttavia, il componente "Pensiero" in ReAct è puramente un prompting basato sul testo. Ad esempio, il LLM potrebbe generare "Pensiero: dovrei...". 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 "pensiero" sono generati all'interno della stessa chiamata LLM, come parte di un singolo processo di generazione.

Sovraccarico di orchestrazione da agente ad agente

Hanno misurato la latenza da agente ad agente calcolando il tempo medio tra il completamento di un agente e l'avvio del successivo in 100 esecuzioni, ma le differenze erano minime a livello di millisecondo. Questo rivela che l'architettura del framework conta di più per i pattern di esecuzione dello strumento e la gestione del contesto, non per i passaggi tra gli agenti. Le differenze di prestazioni tra i framework derivano dalla deliberazione dello strumento e dalla sintesi del contesto, non dal tempo trascorso passando da un agente all'altro.

Cos'è l'orchestrazione agente?

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

L'orchestrazione multipla 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 pochi eseguono decisioni. Il livello di orchestrazione garantisce che questi agenti comunichino, pianifichino compiti e lavorino insieme.

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

Orchestrazione agente vs orchestrazione LLM

I termini sono talvolta usati in modo intercambiabile perché entrambi coinvolgono il coordinamento di sistemi AI, ma differiscono nel focus:

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

Principi fondamentali

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

Pattern di orchestrazione

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

Orchestrazione centralizzata

In questo pattern, un singolo agente manager o 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, dirigendo i compiti verso agenti specializzati in base a regole predefinite o a un piano dinamico.

I pattern specifici all'interno di questa categoria includono:

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

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

Orchestrazione decentralizzata

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

I pattern specifici all'interno di questa categoria includono:

• Orchestrazione chat di gruppo: Gli agenti collaborano attraverso un thread di conversazione condiviso, costruendo sui contributi degli altri 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 passaggio: Gli agenti delegano dinamicamente i compiti l'uno all'altro senza la necessità di un manager centrale. Ogni agente può valutare il compito e decidere di gestirlo o trasferirlo a un altro agente con competenze più appropriate, simile a un sistema di riferimento.

Orchestrazione federata

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

Strumenti e framework

Vari framework di agenti AI forniscono l'infrastruttura per flussi di lavoro agentici e orchestrazione multi-agente. Alcuni di questi includono:

Ecco un elenco completo di questi strumenti in ordine alfabetico:

• LangGraph di LangChain: Fornisce un design modulare e flussi di lavoro basati su grafici per flussi di lavoro complessi e compiti strutturati.
• MetaGPT di FoundationAgents: Codifica la collaborazione basata sui ruoli (ad es. ingegnere software, QA) per coordinare più agenti nello sviluppo software.
• AutoGen di Microsoft: Si concentra sulla collaborazione conversazionale tra agenti digitali, spesso configurati come loop pianificatore-esecutore-critico.
• CrewAI: Organizza agenti specializzati in "equipaggi" con obiettivi specifici per ruolo, utili per processi aziendali e operazioni di routine.
• Agents SDK di OpenAI: Abilita un'orchestrazione leggera e passaggi di agenti con chiamata di funzioni a strumenti esterni.
• CAMEL-AI: Fornisce società modulari di agenti AI autonomi con coordinatori per simulazioni su larga scala e processi complessi.
• Agent Development Kit di Google: Supporta l'orchestrazione multi-agente con valutazione integrata, debug e capacità di distribuzione.
• Langroid: Implementa uno stile actor-model per l'orchestrazione multi-agente, enfatizzando modularità e delega.
• BeeAI: Enfatizza l'interoperabilità attraverso il protocollo di contesto del modello e l'integrazione di agenti di terze parti per un'integrazione senza soluzione di continuità.
• Azure AI Foundation Agent Service: Abilita il funzionamento degli agenti attraverso sviluppo, distribuzione e produzione astrando la complessità dell'infrastruttura.

Confronta questi framework e impara le loro capacità fondamentali:

• Benchmark framework agentici
• Sistemi multi-agente e strumenti

Protocolli di comunicazione degli agenti

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

Il Protocollo di Contesto del Modello di Anthropic (MCP) standardizza come gli agenti si connettono a strumenti esterni e fonti di dati. Invece che ogni framework implementi il proprio livello di integrazione degli strumenti, MCP fornisce un'interfaccia comune che le piattaforme di orchestrazione possono sfruttare per una comunicazione coerente da agente a strumento.

Il Protocollo Agente ad Agente (A2A) di Google abilita agenti costruiti su framework diversi a scoprire le capacità l'uno dell'altro e scambiare messaggi. A2A è progettato per complementare MCP: mentre MCP gestisce le interazioni da agente a strumento, A2A si concentra sulla collaborazione da agente ad agente. Gli agenti pubblicizzano le loro capacità attraverso "Agent Card", che sono documenti di metadati JSON che descrivono identità, endpoint e modalità supportate.

Perché i protocolli contano per l'orchestrazione:

• Interoperabilità: A2A ha ottenuto il supporto di oltre 150 organizzazioni tra cui LangChain, Salesforce e SAP, abilitando agenti di diversi vendor a lavorare insieme
• Scoperta: Gli agenti possono trovare dinamicamente e comprendere le capacità l'uno dell'altro a runtime attraverso meccanismi standardizzati
• Design complementare: Un sistema orchestrato potrebbe usare A2A per la comunicazione inter-agente mentre ogni agente internamente usa MCP per accedere ai suoi strumenti
• Ridotta complessità: I protocolli standardizzati riducono la necessità di adattatori personalizzati quando si mescolano agenti da diversi ecosistemi

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

Applicazioni di orchestrazione agente

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

Processi aziendali

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

• Risorse umane: Orchestra un team di agenti per gestire l'intero ciclo di vita dei dipendenti, dall'onboarding e Q&A sulle politiche alla gestione della forza lavoro e al offboarding.
• Onboarding clienti:
• Operazioni clienti: I sistemi orchestrati migliorano la qualità del servizio gestendo le interazioni con i clienti attraverso i canali, con un gruppo di agenti che gestisce le query iniziali, fornisce informazioni da diversi database e passa problemi complessi a un human-in-the-loop per la verifica.

Esplora gli agenti AI per l'automazione dei flussi di lavoro

Catena di approvvigionamento

L'orchestrazione agente 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 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 raggiunto una soglia e comunicare con agenti logistici per gestire interruzioni in tempo reale come ritardi nelle spedizioni.
• Onboarding fornitori: Un sistema coordinato di agenti digitali gestisce l'intero processo, dall'esecuzione di controlli di conformità e generazione di contratti all'integrazione di nuovi fornitori nei flussi di lavoro esistenti dell'azienda.

Sistemi aziendali

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

• Acquisto-pagamento: 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.
• Ordine-incasso: Un sistema multi-agente accelera l'intero percorso dall'ordine al pagamento coordinando agenti che gestiscono l'elaborazione degli ordini, la fulfillment e la contabilità clienti, migliorando il flusso di cassa e la soddisfazione del cliente.
• Risoluzione delle controversie: Un flusso di lavoro orchestrato automatizza il tracciamento dei reclami e dei chargeback facendo sì che un agente raccolga informazioni, un altro analizzi la controversia e un terzo comunichi la risoluzione, semplificando il processo e rendendolo più veloce.

Esplora come gli agenti AI sono utilizzati nei sistemi aziendali, come:

• Agentic AI ERP
• Agenti AI SAP
• Oracle Agenti AI

Servizi bancari e finanziari

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

• Conformità normativa: Un sistema coordinato di agenti fa rispettare la conformità validando le informazioni dei clienti contro le liste di controllo, segnalando 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 abilita un gruppo di agenti a gestire l'intero processo di approvazione del prestito, dalla raccolta e verifica dei documenti all'applicazione di modelli finanziari e fornendo l'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 l'account e genera un rapporto di incidente per un team di sicurezza umano.

Controlla come gli agenti AI e gli LLM agentici sono utilizzati in finanza:

• Agenti AI in contabilità
• Benchmark 30 Finance LLM
• Trading azionario basato su AI

Energia e servizi pubblici

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

• Gestione della rete: Un sistema multi-agente con agenti distinti per le stazioni di generazione, gli hub di distribuzione, i singoli contatori intelligenti e soluzioni smart grid lavora insieme per bilanciare l'offerta e la domanda di energia, ottimizzare la distribuzione e prevenire interruzioni.
• Contatore-incasso: Un processo contatore-incasso orchestrato può automatizzare l'intero ciclo di fatturazione, coordinando agenti che gestiscono la lettura automatica dei contatori, la generazione delle fatture e la raccolta dei pagamenti per migliorare accuratezza ed efficienza.
• Gestione della forza lavoro: Un sistema di orchestrazione ottimizza come i tecnici sul campo sono programmati e dispiegati facendo sì che gli agenti coordinino per tracciare la disponibilità dei tecnici, assegnare compiti in base alla posizione e alle competenze e fornire aggiornamenti in tempo reale sui progressi del lavoro.

Telecomunicazioni

Nelle telecomunicazioni, l'orchestrazione è utilizzata per gestire e automatizzare reti su larga scala e complesse e operazioni rivolte al cliente.

• 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 minimizzando i tempi di inattività.
• Onboarding clienti: L'orchestrazione accelera il processo facendo sì che gli agenti coordinino per gestire l'attivazione SIM, la configurazione del dispositivo e l'abilitazione del servizio, fornendo un'esperienza cliente senza soluzione di continuità dall'inizio alla fine.
• Fatturazione e gestione delle entrate: Un flusso di lavoro orchestrato automatizza complesse regolazioni di fatturazione, pagamenti e rimborsi facendo sì che agenti specializzati gestiscano ogni passaggio, il che aumenta accuratezza e soddisfazione del cliente.

• Sistemi Multi-Agente: Applicazioni e Confronto degli Strumenti

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

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Vantaggi

Il 79% dei dirigenti ha adottato agenti AI. Tuttavia, il 19% delle aziende lotta con il coordinamento.⁷ L'orchestrazione agente aiuta a gestire gli agenti attraverso diverse applicazioni. Ecco alcuni vantaggi dell'orchestrazione agente:

• Efficienza operativa: Razionalizza le operazioni di routine, riduce i costi e migliora la scalabilità.
• Agilità operativa: Abilita una risposta dinamica ai dati in tempo reale e alle interruzioni.
• Collaborazione senza soluzione di continuità: Garantisce la cooperazione tra agenti, umani e più sistemi.
• Vantaggi competitivi: Supporta l'innovazione consentendo ai sistemi AI di operare insieme al personale umano.
• Migliorata soddisfazione: Guida esperienze clienti superiori e miglioramenti misurabili nella qualità del servizio.

Sfide

• Governance: Richiede una solida governance dei dati per prevenire rischi derivanti da più agenti che interagiscono con sistemi diversi.
• Conformità: I sistemi devono garantire la conformità in settori altamente regolamentati, specialmente in finanza e sanità.
• Supervisione umana: Un'implementazione efficace richiede soglie chiare per l'intervento umano e l'escalation.
• Integrazione senza soluzione di continuità con flussi di lavoro esistenti e sistemi legacy rimane una barriera significativa. Questi sistemi più vecchi potrebbero essere costruiti su architetture obsolete che non sono compatibili con le tecnologie AI moderne.

Metodologia del benchmark

Architettura del flusso di lavoro

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

1. Agente parser: Estrae dati strutturati da input in linguaggio naturale ("Voglio viaggiare da Berlino a Roma il 25 ottobre 2025. Rimarrò per 3 giorni") per identificare origine, destinazione, date e durata.
2. Agente cercatore di voli: Chiama l'API Amadeus per recuperare voli disponibili utilizzando i codici IATA estratti e le date di partenza.
3. Agente reporter meteo: Recupera le previsioni meteorologiche per la destinazione durante la durata del soggiorno utilizzando WeatherAPI.
4. Agente raccomandatore di attività: Abbina le attività alle condizioni meteorologiche (musei per la pioggia, tour all'aperto per il sole).
5. Agente pianificatore di viaggi: Sintetizza tutti gli output precedenti in un itinerario giorno per giorno completo con
   voli, previsioni meteorologiche 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 tramite OpenRouter
• Temperatura: 0,1
• Nessun limite massimo di token imposto su nessun agente

Funzioni strumento:

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

Parametri di test

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

Metriche misurate

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

Implementazione del timing: Tutto il timing catturato utilizzando time.time() di Python con precisione in millisecondi. 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 da agente ad agente hanno catturato il divario tra quando un agente completa e
quando il framework avvia il prossimo agente, questo puro sovraccarico del framework esclude il tempo di esecuzione LLM e dello strumento.

Conteggio dei token: Hanno utilizzato un approccio a doppia fonte per accuratezza:

1. Tracciamento integrato del 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 tramite OpenRouter)
   Dato che Claude non espone i conteggi dei token tramite OpenRouter in tutti i framework, abbiamo usato tiktoken come approssimazione coerente tra le implementazioni.

Infrastruttura di osservabilità: Tutte le metriche validate tramite strumenti di osservabilità:

• Laminar: Raccolta tracce in tempo reale, misurazioni di latenza e tracciamento dei token.
• AgentOps: Tracciamento dell'esecuzione degli agenti, monitoraggio delle prestazioni.
  Queste piattaforme hanno fornito una validazione ground-truth per la nostra strumentazione manuale, garantendo accuratezza delle misurazioni
  tra diversi framework.

Risultati aggregati come medie su 100 esecuzioni.

Ulteriori letture sull'orchestrazione agente

Scopri di più su Agentic AI consultando:

• I 7 livelli dello stack Agentic AI
• 4 pattern di progettazione Agentic AI ed esempi reali.

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  note   = {AIMultiple. Consultato il 30 Giugno 2026}
}

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, specializzato in process mining e automazione IT.

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