I migliori 10+ framework e strumenti di orchestrazione agentica

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

Benchmark di orchestrazione agentica

Tutti i framework hanno completato con successo il task in 100 esecuzioni ciascuno. Tuttavia, LangGraph ha terminato 2.2x più velocemente di CrewAI, mentre LangChain e AutoGen hanno mostrato differenze di efficienza dei token pari a 8-9x. Ciò riflette decisioni architetturali fondamentali nel modo in cui ciascun framework orchestra i flussi di lavoro multi-agente a partire dal livello di orchestrazione, come instrada i messaggi, gestisce lo stato e coordina i passaggi di consegna degli agenti.

Per capire il perché, abbiamo misurato ciascuna fase del ciclo di vita degli agenti.

Prestazioni per agente

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

Agente Flight finder: Possiamo vedere differenze significative in latenza e uso dei token. Questo agente utilizza lo strumento API per i voli e osserviamo un notevole “divario agente-strumento”, cioè il tempo che intercorre tra l'avvio dell'agente e la chiamata effettiva dello strumento. Esamineremo questo divario in dettaglio più avanti nella nostra analisi, dove vedremo che 5 secondi dei 9 secondi di latenza di CrewAI derivano da questo divario.

Agente Weather reporter: Vediamo che lo stesso modello di classificazione continua sia per la latenza sia per l'uso dei token, come osservato nell'agente Flight Finder.

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 della conversazione, 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 grafo trasmette tra i nodi solo i delta di stato necessari anziché l'intera cronologia della conversazione, con conseguente uso minimo di token
e latenza ridotta.

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

Agente Travel planner: 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 ciascun framework
gestisce questa aggregazione del contesto rivela differenze architetturali fondamentali.

CrewAI passa l'output completo e non modificato di ciascuna attività precedente direttamente nel contesto del planner attraverso il suo sistema di parametri di contesto. L'LLM riceve i token completi degli output degli agenti precedenti più la
descrizione dell'attività stessa. 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 completamente 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 planner, implementano diverse strategie di ottimizzazione che riducono il carico di contesto cumulativo. 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 produce un 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 grafo di LangGraph trasmette solo i delta di stato necessari
tra i nodi, producendo l'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 proprio compito e quando effettivamente invoca lo strumento.

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

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

1. Comprensione del compito: L'agente analizza quali informazioni gli servono per raggiungere l'obiettivo
2. Valutazione delle opzioni: Considera gli strumenti disponibili e determina quale sia il più appropriato
3. Pianificazione dell'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 di progettazione che privilegia la qualità delle decisioni e il ragionamento autonomo rispetto alla velocità pura. All'agente non viene detto “usa questo specifico strumento”; determina autonomamente la migliore linea d'azione.

CrewAI non offre 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 degli strumenti, 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, la componente “Thought” in ReAct è puramente un suggerimento testuale. Ad esempio, l'LLM potrebbe generare “Thought: I should…”. Ciò 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'avvio dell'agente successivo in 100 esecuzioni, ma le differenze sono risultate minime, a livello di millisecondi. Ciò rivela che l'architettura del framework conta soprattutto per i modelli di esecuzione degli strumenti e la gestione del contesto, non per i passaggi di consegna tra agenti. Le differenze di prestazioni tra i framework derivano dalla deliberazione sugli strumenti e dalla sintesi del contesto, non dal tempo impiegato per passare da un agente all'altro.

Che cos'è l'orchestrazione agentica?

L'orchestrazione agentica coordina agenti IA autonomi all'interno di un sistema unificato per completare attività complesse e attività strutturate su più sistemi e domini.

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

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

Orchestrazione agentica vs orchestrazione LLM

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

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

Principi fondamentali

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

Modelli di orchestrazione

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

Orchestrazione centralizzata

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

I modelli specifici all'interno di questa categoria includono:

• Orchestrazione sequenziale: Una pipeline lineare in cui un manager dirige le attività attraverso una sequenza fissa e graduale di agenti. È 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 attività complesse in più reparti o team.

Orchestrazione decentralizzata

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

I modelli specifici all'interno di questa categoria includono:

• Orchestrazione a 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 a handoff: Gli agenti delegano dinamicamente le attività l'uno all'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 referral.

Orchestrazione federata

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

Strumenti e framework

Diversi framework per 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: Offre una progettazione modulare e flussi di lavoro basati su grafo per flussi di lavoro complessi e attività strutturate.
• MetaGPT di FoundationAgents: Codifica la collaborazione basata sui ruoli (ad es. ingegnere del software, QA) per coordinare più agenti nello sviluppo software.
• AutoGen di Microsoft: Si concentra sulla collaborazione conversazionale tra agenti digitali, spesso configurati come cicli planner–executor–critic.
• 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 passaggi di consegna tra agenti con chiamata di funzioni 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 funzionalità integrate di valutazione, debug e distribuzione.
• Langroid: Implementa uno stile basato sul modello ad attori 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 fluida.
• Azure IA Foundation Agent Service: Consente il funzionamento degli agenti tra sviluppo, distribuzione e produzione astraendo la complessità dell'infrastruttura.

Protocolli di comunicazione degli agenti

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

Il Model Context Protocol di Anthropic (MCP) standardizza il modo in cui gli agenti si connettono a strumenti e fonti di dati esterni. Invece di far sì che ciascun framework implementi 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 ad agenti costruiti su framework diversi di scoprire reciprocamente le proprie capacità e scambiarsi 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 proprie capacità attraverso le “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 fornitori diversi di lavorare insieme
• Discovery: Gli agenti possono trovare e comprendere dinamicamente le reciproche capacità a runtime attraverso meccanismi standardizzati
• Progettazione complementare: Un sistema orchestrato potrebbe usare A2A per la comunicazione tra agenti mentre ciascun agente usa internamente MCP per accedere ai propri strumenti
• Complessità ridotta: I protocolli standardizzati riducono la necessità di adattatori personalizzati quando si combinano agenti di ecosistemi diversi

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 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 offrire valore aziendale.

Processi aziendali

L'orchestrazione agentica consente un'automazione end-to-end tra più reparti e sistemi. Coordina agenti specializzati per gestire flussi di lavoro complessi e multi-step senza passaggi di consegna manuali.

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

Catena di fornitura

L'orchestrazione agentica migliora la gestione della catena di fornitura 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 pianificare una riparazione o ordinare nuovi componenti.
• Gestione dell'inventario: Gli agenti sono orchestrati per monitorare i livelli delle scorte, 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 dei controlli di conformità e dalla generazione dei contratti all'integrazione dei nuovi fornitori nei flussi di lavoro esistenti dell'azienda.

Sistemi aziendali

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

• Purchase-to-pay: Una serie di agenti orchestrati gestisce l'intero ciclo di approvvigionamento, dall'ordine effettuato da un agente acquisti all'elaborazione della fattura da parte di un agente di contabilità fornitori 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 dei chargeback facendo in modo che un agente raccolga le informazioni, un altro analizzi la controversia e un terzo comunichi la risoluzione, semplificando e accelerando il processo.

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

• Agentic IA ERP
• SAP IA Agents
• Oracle Agenti IA

Servizi bancari e finanziari

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

• Conformità normativa: Un sistema coordinato di agenti garantisce la conformità convalidando le informazioni sui clienti rispetto alle watchlist, 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 l'account e genera un report di incidente per un team di sicurezza umano.

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

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

Energia e utility

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 le stazioni di generazione, i nodi di distribuzione, i singoli smart meter e le 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 l'impiego dei tecnici sul campo facendo sì che gli agenti si coordinino per monitorare la disponibilità dei tecnici, assegnare le attività in base a posizione e competenze e fornire aggiornamenti in tempo reale sull'avanzamento dei lavori.

Telecom

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 dei clienti: L'orchestrazione accelera il processo facendo sì che gli agenti si coordinino per gestire l'attivazione della SIM, la configurazione del dispositivo e l'abilitazione dei servizi, offrendo un'esperienza cliente fluida dall'inizio alla fine.
• Gestione di fatturazione e ricavi: Un flusso di lavoro orchestrato automatizza complesse rettifiche di fatturazione, pagamenti e rimborsi facendo in modo che agenti specializzati gestiscano ogni passaggio, migliorando accuratezza e soddisfazione del cliente.

Vantaggi

Il 79% dei dirigenti ha adottato agenti IA. Tuttavia, il 19% delle aziende ha difficoltà di coordinamento.⁴ L'orchestrazione agentica aiuta a gestire gli agenti tra 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 a dati e interruzioni in tempo reale.
• Collaborazione fluida: Garantisce la cooperazione tra agenti, esseri umani e più sistemi.
• Vantaggi competitivi: Supporta l'innovazione consentendo ai sistemi di IA di operare accanto al personale umano.
• Maggiore soddisfazione: Favorisce 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 nei settori altamente regolamentati, in particolare nella finanza e nella sanità.
• Supervisione umana: Una distribuzione efficace richiede soglie chiare per l'intervento umano e l'escalation.
• Integrazione fluida con i flussi di lavoro esistenti e i sistemi legacy rimane un ostacolo significativo. Questi sistemi più datati possono essere basati su architetture obsolete non compatibili con le moderne tecnologie di 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. Agente parser: 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. Agente Flight finder: Chiama l'API Amadeus per recuperare i voli disponibili utilizzando i codici IATA estratti e le date di partenza.
3. Agente Weather reporter: Recupera le previsioni meteo per la destinazione per l'intera durata del soggiorno utilizzando WeatherAPI.
4. Agente Activity recommender: Associa le attività alle condizioni meteorologiche (musei per la pioggia, tour all'aperto per il sole).
5. Agente Travel planner: Sintetizza tutti gli output precedenti in un itinerario dettagliato 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 tramite OpenRouter
• Temperatura: 0.1
• Nessun limite massimo di token imposto a nessun agente

Funzioni strumento:

• 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 su tutte le esecuzioni

Metriche misurate

1. Latenza della pipeline: Tempo di esecuzione end-to-end totale dall'input all'itinerario finale
2. Transizioni agente-agente: Overhead del framework tra i passaggi di consegna 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. Uso dei token: Token di output generati.

Implementazione della misurazione dei tempi: Tutte le misurazioni sono state acquisite 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
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 il completamento di un agente e
l'avvio dell'agente successivo da parte del framework; questo puro overhead del framework esclude LLM e il tempo di esecuzione 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: Uso dei token dai checkpoint di stato
• AutoGen: agent.get_total_usage() dai risultati della chat

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

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

• Laminar: Raccolta di tracce in tempo reale, misurazioni della latenza e monitoraggio 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 l'accuratezza delle misurazioni
  tra i 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 di IA agentica ed esempi reali.

Cita questa ricerca

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@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal and Şipi, Nazlı},
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}

Collegamenti di riferimento

1.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

2.

AI Agent Orchestration Patterns - Azure Architecture Center | Microsoft Learn

3.

AI Orchestration | BA Insight

Upland Software

4.

AI agent survey: PwC

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è un'analista di settore presso AIMultiple, con focus su process mining e automazione IT.

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Revisionato tecnicamente da

Nazlı Şipi

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Nazlı è un'analista di dati presso AIMultiple. Ha precedenti esperienze nell'analisi dei dati in diversi settori, dove ha lavorato alla trasformazione di dataset complessi in insight attuabili.

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