AI per l'orchestrazione dei flussi di lavoro: Top 15+ strumenti Agentic AI & GenAI

Osserviamo un crescente spostamento nell'AI per gli strumenti di orchestrazione dei flussi di lavoro. Con il 36% delle organizzazioni che ora dà priorità alla creazione di flussi di lavoro assistiti dall'AI, l'orchestrazione si sta spostando dalla pianificazione statica al ragionamento dinamico e agentic. ¹

Gli strumenti di orchestrazione AI svolgono due ruoli principali:

• Ottimizzare i flussi di lavoro operativi:
  • Il backend: Strumenti di automazione del carico di lavoro aziendale per i processi a livello di infrastruttura.
  • Il frontend: Software RPA intelligente per automatizzare le attività dell'interfaccia utente.
  • I dati: Strumenti di orchestrazione dei dati per gestire e spostare le informazioni sottostanti.
• Coordinare il livello logico: LLM orchestration o strumenti di orchestrazione degli agenti per coordinare il ragionamento complesso e l'interazione tra gli agenti AI.

Esplora questi principali strumenti e come integrano le capacità AI:

Si noti che questi strumenti sono elencati in ordine alfabetico, ad eccezione degli sponsor, che sono posizionati in alto.

AI per l'orchestrazione dei flussi di lavoro operativi

Questi strumenti utilizzano l'AI per unificare l'intera pila operativa, sincronizzando tutto, dai feed di dati di livello profondo all'automazione del frontend dell'utente finale.

Automazione del carico di lavoro aziendale

Strumenti di automazione del carico di lavoro, noti anche come piattaforme di orchestrazione e automazione dei servizi (SOAP) possono integrare e orchestrare attraverso gli ambienti IT aziendali.

Stonebranch (Universal Automation Center)

Stonebranch fornisce un hub di automazione centralizzato che coordina i carichi di lavoro in ambienti on-prem, cloud, containerizzati e ibridi. I principali casi d'uso AI di Stonebranch sono:

• Robi AI (Orchestrazione intelligente): Un framework GenAI governato che fornisce:
  • Interfaccia conversazionale: Risoluzione dei problemi in linguaggio naturale e analisi automatica delle cause principali.
  • Compiti GenAI governati: I passaggi LLM sono incorporati direttamente nei flussi di lavoro per gestire compiti cognitivi (ad esempio, riassunto dei log o classificazione dei ticket) utilizzando schemi di output rigorosi.
• Interoperabilità agentic (MCP): Utilizza il Protocollo di Contesto Modello per collegare agenti AI esterni (ChatGPT, Claude o agenti personalizzati), consentendo loro di attivare attività UAC come strumenti nativi.
• Modello di esecuzione basato su agenti: Utilizza Agenti Universali per eseguire script, comandi e trasferimenti di file su sistemi distribuiti, consentendo un'esecuzione sicura e controllata dell'automazione.
• Pipeline di dati e integrazione MFT: Include capacità di trasferimento file gestito e orchestrazione di pipeline di dati, consentendo flussi di lavoro automatizzati di movimento e trasformazione dei dati.

Scopri di più su Stonebranch e le sue alternative.

RunMyJobs di Redwood

RunMyJobs è uno strumento SaaS che si integra con SAP, Oracle e ambienti ibridi per gestire le dipendenze, bilanciare i carichi di lavoro e coordinare l'esecuzione di lavori cross-sistema. Le sue capacità AI includono:

• RangerAI agentic layer: Redwood RangerAI incorpora un livello AI agentic in tutto il ciclo di vita. Presenta:
  • Un assistente di supporto e un Co-pilota di automazione per la risoluzione immediata dei problemi, la generazione di script in linguaggio naturale e la guida alla configurazione tecnica (K8s/OpenVMS).
  • Orchestrazione multi-agente per coordinare gli agenti nel raggiungere obiettivi di alto livello (ad esempio, "Prepara la fine del mese finanziario") pianificando e delegando le attività.
  • Auto-guarigione autonoma per ragionare attraverso i log di errore e interpretare i guasti ed eseguire piani di rimedio multi-step senza intervento umano.
• Automazione basata sui metadati: Utilizza un'architettura basata sui metadati per adattare i flussi di lavoro in base agli stati del sistema, alle dipendenze e al contesto di esecuzione, consentendo un'orchestrazione flessibile rispetto alla pianificazione statica.
• Orchestrazione integrata MFT (tramite JSCAPE): Include il trasferimento file gestito con trigger basati su eventi (ad esempio, arrivi di file) per avviare e controllare i flussi di lavoro senza richiedere strumenti MFT esterni.

Scopri di più sulle funzionalità, i pro e i contro di RunMyJobs.

ActiveBatch

ActiveBatch è uno strumento di automazione del carico di lavoro che scala le risorse cloud e virtuali. Sfrutta anche un adattatore Super REST API che scopre automaticamente i requisiti API per collegare ActiveBatch a virtualmente qualsiasi servizio SaaS o cloud (come ServiceNow o Snowflake) senza richiedere codice personalizzato. Le capacità AI di ActiveBatch consentono:

• Allocazione euristica della coda (HQA): Analizza i dati storici delle istanze e prevede l'allocazione ottimale delle risorse per distribuire i carichi di lavoro tra gli agenti di esecuzione e minimizzare i tempi di inattività.
• Progettazione di automazione low-code: Fornisce un costruttore di flussi di lavoro visivo con una Libreria di lavori di logica di automazione drag-and-drop, consentendo agli utenti di definire flussi di lavoro complessi con una scripting minima.
• Pianificazione basata su eventi e vincoli: Utilizza la pianificazione basata su vincoli per garantire che i lavori vengano eseguiti quando sono soddisfatte condizioni ambientali specifiche (come spazio su disco o disponibilità del database), riducendo il rischio di guasti.

Controlla di più su ActiveBatch capacità e casi d'uso.

BMC Control-M

I principali casi d'uso AI di BMC Control-M sono:

• Jett (Consulente GenAI): Un assistente conversazionale che fornisce indicazioni contestuali per la risoluzione dei problemi dei flussi di lavoro e genera informazioni operative automatizzate per ottimizzare le prestazioni.
• Creatore di flussi di lavoro AI: Uno strumento di progettazione guidato dall'intento che utilizza il linguaggio naturale per abbozzare immediatamente intere strutture di flusso di lavoro, suggerendo tipi di lavoro e dipendenze per accelerare la consegna.
• Orchestrazione di agenti AI: Control-M può integrarsi con framework come CrewAI e LangGraph per gestire agenti AI e attività guidate dall'AI come asset governati e pronti per la produzione.
• Governance e conformità agentic: Include controlli di accesso granulari per le funzionalità AI e fornisce registri di audit completi per tutte le azioni attivate dagli agenti AI per garantire un'esecuzione sicura.

HCL Universal Orchestrator

HCL UnO (precedentemente Workload Automation) è una soluzione SaaS nativa del cloud che introduce un'esecuzione adattiva dei flussi di lavoro utilizzando trigger consapevoli del contesto e logica decisionale guidata dall'AI. I suoi principali casi d'uso AI sono:

• UnO AI pilot: Un frontend generativo che trasforma prompt in linguaggio semplice in modelli di flusso di lavoro tecnici, riducendo lo sforzo di scripting manuale e la configurazione complessa.
• Costruttore AI agentic: Un ambiente low-code per creare agenti autonomi che utilizzano GenAI e logica per percepire il contesto del sistema e prendere decisioni in tempo reale su app distribuite.
• Decisioning autonomo: UnO consente agli agenti di andare oltre i passaggi fissi, permettendo loro di gestire eccezioni, ottimizzare i processi da preventivo a incasso o gestire chiusure finanziarie attraverso un processo decisionale intelligente.

RPA intelligente

Strumenti RPA utilizzano la visione artificiale e ML per automatizzare le attività su interfacce legacy e applicazioni web senza accesso API.

AutomationEdge

AutomationEdge è una piattaforma di automazione con AI incorporata per l'esecuzione di flussi di lavoro front-end.

• Operazioni di bot auto-guarigione: Se un bot fallisce, un LLM analizza l'errore e ricalcola il percorso per completare l'attività.
• Decisioning cognitivo: Applica modelli ML per determinare il passaggio successivo nelle attività strutturate in base ai modelli di dati in arrivo.
• Elaborazione intelligente dei documenti: Include OCR e ml integrati per estrarre dati strutturati da documentazione non strutturata per trigger di flusso di lavoro.

MS Power Automate

Microsoft Power Automate è una piattaforma di automazione low-code che offre un'interfaccia Copilot e altre funzionalità agentic.

• Copilot per Power Automate: Consente agli utenti di costruire, descrivere e affinare flussi complessi utilizzando il linguaggio naturale. Gestisce la Codegen AI, scrivendo espressioni e logica di script che in precedenza richiedevano competenze tecniche.
• Flussi di auto-guarigione agentic: Invece di fallire su un cambiamento dell'interfaccia utente, il livello AI ricalcola il percorso. Utilizza la visione artificiale e il ragionamento LLM per identificare gli elementi spostati e corregge autonomamente l'esecuzione del flusso in tempo reale.
• Agenti desktop AI: Andando oltre i "bot", questi agenti possono gestire attività non strutturate, come la lettura di un'email disordinata,

Robocorp (Semafor)

Robocorp è una piattaforma di automazione nativa Python con un modello di esecuzione basato su agenti che integra le librerie ML direttamente nei flussi di lavoro.

• Controllo del browser agentic: Ottimizzato per agenti web che navigano in ambienti dinamici e pesanti in javascript per l'estrazione dei dati o l'esecuzione di attività.
• Scalabilità nativa del cloud: Fornisce un modello di orchestrazione per l'esecuzione parallela di più agenti senza vincoli di licenza per bot.

UiPath

UiPath è una piattaforma di automazione aziendale che consente il coordinamento multi-agente, il ragionamento contestuale e l'esecuzione adattiva delle attività su interfacce front-end offrendo funzionalità come:

• Autopilot: È un livello agentic che può pianificare, prendere decisioni e utilizzare strumenti. Ad esempio, può percepire una fattura disordinata, pianificare i passaggi di inserimento dati e agire navigando in un ERP legacy.
• Orchestrazione agentic: Un agente identifica un ritardo nella catena di approvvigionamento, un altro agente calcola il reindirizzamento e un terzo agente aggiorna l'inventario. Tutti questi agenti sono governati da un approccio human-in-the-loop.
• Clipboard AI: Utilizza LLM per leggere il contesto da uno schermo (come un'email disorganizzata) e mapparlo logicamente su un altro (come un campo SAP) senza regole predefinite.

Orchestrazione dei dati

Strumenti di orchestrazione dei dati gestiscono il movimento e la trasformazione dei dati utilizzando l'AI per il controllo di qualità, il rilevamento degli schemi e la generazione di pipeline.

Airbyte

Airbyte applica l'AI per rilevare e adattarsi ai cambiamenti nelle strutture dei dati di origine. Questo aiuta a prevenire i guasti delle pipeline durante gli aggiornamenti. I modi in cui Airbyte utilizza l'AI includono:

• Generazione di connettori AI: Sfrutta LLM per costruire connettori di dati personalizzati analizzando la documentazione API per fonti di nicchia.
• Destinazioni database vettoriali: Fornisce destinazioni specializzate (ad esempio, Pinecone, Weaviate) per supportare pipeline di applicazioni AI basate su RAG.

Dagster

Dagster può coordinare le pipeline AI utilizzando GenAI. Ad esempio, può tracciare lo stato delle risorse dati controllando migliaia di trasformazioni delle tabelle e dedurre il significato commerciale del flusso di dati. Altre applicazioni core AI per l'orchestrazione dei flussi di lavoro includono:

• Integrazione ML: Gestisce l'intero ciclo di vita di un modello AI attivando agenti di "retraining" quando rileva che le prestazioni del modello stanno peggiorando.
• Guardrail sulla qualità dei dati: Impiega controlli automatizzati per fermare le pipeline quando l'AI rileva anomalie negli schemi dei dati o nelle distribuzioni dei valori.

dbt Cloud

dbt Cloud può integrarsi con framework di agenti basati su MCP per coordinare agenti AI esterni e interni. Alcuni di questi agenti dbt specifici sono:

• Agente sviluppatore: Convalida la generazione SQL rispetto al motore dbt Fusion e controlla le dipendenze prima dell'esecuzione.
• Agente analista: Utilizza il Livello Semantico per rispondere a domande in linguaggio naturale con SQL accurato, assicurando che l'AI utilizzi definizioni aziendali per metriche come Ricavi o Churn.
• Agente di osservabilità: Questo agente monitora autonomamente le pipeline, identifica le cause principali dei guasti e suggerisce (o applica) la correzione.

Prefect

Prefect offre un'interfaccia GenAI denominata Prefect Control che consente agli ingegneri di interrogare lo stato dell'intero livello di orchestrazione. Ad esempio, quando un utente chiede, "Cosa ha causato il ritardo alle 3 del mattino?", l'agente AI sintetizza log e provenienza per fornire una risposta narrativa. Altre capacità AI dello strumento sono:

• Gestione autonoma degli errori: Analizza l'eccezione specifica. Se si tratta di un errore API transitorio, reindirizza l'attività; se si tratta di una deriva dello schema, mette in pausa il flusso e avvisa l'utente con una correzione del codice suggerita da GenAI.
• Orchestrazione ibrida a livello di attività: Consente "Nodi Agentic" all'interno di una pipeline. Un flusso di lavoro può fermarsi in un passaggio specifico per consentire a un agente LLM di verificare la qualità dei dati prima che la pipeline proceda al data warehouse.

AI per l'orchestrazione degli agenti

Questa sezione presenta piattaforme che sfruttano l'AI per coordinare agenti autonomi e più LLM.

LLM orchestrazione

LLM framework di orchestrazione forniscono il "motore di ragionamento" dell'automazione, gestendo la collaborazione multi-agente, la memoria e il processo decisionale autonomo.

Secondo il nostro benchmark di orchestrazione agentic, le prestazioni sono misurate bilanciando l'efficienza dei token (costo) rispetto alla latenza (velocità):

• CrewAI: Etichettato come meno attraente per l'attività di pianificazione dei viaggi testata, richiedendo oltre 6.500 token con un'alta latenza di 75s.
• LangGraph: Ha raggiunto la combinazione più bassa di latenza-utilizzo dei token nel benchmark, mantenendo circa 1.000 token di output con una latenza di circa 25s per le attività end-to-end.
• Microsoft AutoGen: Occupa la via di mezzo con un'efficienza moderata, utilizzando circa 4.200 token con una latenza di 40s.

CrewAI

• Ragionamento tollerante ai guasti: Come evidenziato dal benchmark, CrewAI utilizza più eventi decisionali dopo i fallimenti degli strumenti per garantire la completezza del risultato, anche a costo di una maggiore latenza.
• Delega autonoma basata sui ruoli: Assegna automaticamente sottocompiti ad agenti specializzati (ad esempio, Ricercatore, Manager) in base ai personaggi definiti.
• Gestione gerarchica delle attività: Supporta strutture organizzative complesse in cui gli agenti riferiscono agli agenti principali, imitando un flusso di lavoro aziendale.

LangGraph (di LangChain)

• Orchestrazione ciclica con stato: A differenza delle catene lineari, consente agli agenti di ciclare, tornare indietro e iterare sulle attività, il che è fondamentale per la correzione autonoma degli errori.
• Flusso di controllo fine: Utilizza un'architettura basata su grafi per predefinire le dipendenze di esecuzione, riducendo le chiamate LLM ridondanti e lo spreco di token.
• Persistenza multi-agente: Mantiene checkpoint a lungo termine degli stati degli agenti, consentendo l'intervento human-in-the-loop senza perdere i progressi dell'attività.

Microsoft AutoGen

• Logica conversazionale multi-agente: Ottimizzato per il ragionamento dinamico e non lineare in cui agenti specializzati parlano tra loro per debug e risolvere problemi aperti.
• Esecuzione autonoma del codice: Presenta la capacità per gli agenti di scrivere, testare ed eseguire il proprio codice in modo sicuro per risolvere attività ad alta intensità di dati.
• Gestione scalabile del contesto: In grado di sintetizzare output da più agenti specializzati (ad esempio, agenti volo, meteo e attività) in un piano unificato.

Cos'è l'AI per l'orchestrazione dei flussi di lavoro?

L'orchestrazione dei flussi di lavoro AI è il passaggio dall'automazione statica e basata su regole al coordinamento dinamico e intelligente. I sistemi guidati dall'AI possono:

• Collegare fonti di dati disparate, API e servizi in un unico livello coeso che impara dal feedback.
• Adattare i percorsi di esecuzione in base alle condizioni mutevoli.
• Interpretare input che i sistemi tradizionali non possono elaborare.

Scegliere lo strumento giusto per l'AI per l'orchestrazione dei flussi di lavoro

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Disclaimer

Riconosciamo che la nostra lista di strumenti e la classificazione sono sfidate da fattori come:

• Sovrapposizione di classificazione: Molte piattaforme possiedono capacità ibride e possono coprire più categorie funzionali.
• Implementazione variabile dell'AI: La profondità e l'applicazione dell'AI variano significativamente tra gli strumenti elencati.
• Integrazione universale: Assumiamo l'interoperabilità standard, poiché quasi tutti gli strumenti aziendali forniscono integrazioni native con i principali ecosistemi di terze parti.
• Maturità dell'AI agentic: Il termine AI Agent è spesso usato liberamente nella letteratura del settore. Le funzionalità descritte come agentic o autonome potrebbero non essere funzionalità completamente mature e pronte per la produzione.

Ulteriori letture

Scopri di più su:

• Strumenti di orchestrazione IT
• Strumenti di orchestrazione dei processi
• Strumenti di orchestrazione dei processi SAP

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Collegamenti di riferimento

1.

IT Automation Trends 2026 | Global State of IT Automation Report

2.

AI-Powered IT Automation: Robi AI

3.

AI Workflow Orchestration Solutions | Control-M for Reliable AI Workflows and AI Agents - BMC Software

BMC Software, Inc.

4.

HCL Universal Orchestrator | Agentic AI Automation

HCLSoftware

5.

Orchestrating AI Agents with Hex and Dagster - YouTube

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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