Multi-Agent Orchestration: Supervisor vs Hierarchical
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Costruire un agente è facile. Costruirne dieci che non si pestino i piedi a vicenda è ingegneria. A fine 2025, vediamo consolidarsi due pattern principali per l’orchestrazione.
Il Dittatore Benevolo: Pattern Supervisor
In questo schema (reso popolare dai template di LangGraph), esiste un LLM “Supervisore” che non fa nulla se non dirigere il traffico.
- Pro: Controllo totale. Il Supervisore può dire “Stop, il Codice è valido ma la UX fa schifo, rifate”.
- Contro: Collo di bottiglia. Se il Supervisore “allucina” o si blocca, l’intero sciame si ferma. Inoltre, i costi di token per il contesto continuo sono alti.
La Catena di Comando: Pattern Gerarchico
Qui abbiamo team autonomi. Un “Lead Engineer Agent” parla solo con i suoi “Coder Agents”. Un “Product Manager Agent” parla solo con i Lead.
- Pro: Scalabilità infinita. Ogni sottogruppo gestisce il proprio stato e la propria memoria.
- Contro: Difficile mantenere una visione d’insieme coerente (“Big Picture”).
Quale usare?
La regola empirica che ho sviluppato quest’anno è:
- Se il processo ha una SOP (Standard Operating Procedure) legale/finanziaria -> Supervisor.
- Se il processo è creativo (es. “Genera una campagna marketing”) -> Hierarchical o addirittura Network (tutti parlano con tutti).
Non innamoratevi del tool, innamoratevi della topologia.
Domande Frequenti
Cos'è l'orchestrazione Multi-Agent?
È il metodo con cui si coordinano diversi agenti AI specializzati (es. uno scrive codice, uno testa, uno scrive documentazione) per completare un compito complesso in modo coerente.
Qual è la differenza tra pattern Supervisor e Hierarchical?
Nel pattern Supervisor c'è un 'capo' (LLM centrale) che assegna i compiti e valuta i risultati. Nel modello Gerarchico, gli ordini scendono a cascata e ogni livello gestisce i suoi subordinati, riducendo il carico sul nodo centrale.
Quale architettura scegliere per un progetto Enterprise?
Per processi con compliance rigorosa, il modello Supervisor è preferibile perché centralizza il controllo e facilita l'audit. Per compiti creativi o esplorativi, un approccio decentralizzato può dare risultati migliori.
