Architettura scalabile di sistemi multi-agente con Azure AI Foundry

By Mirko Peters · 2026-08-28

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Bentornato sul blog! Se segui il nostro percorso podcast, sai che continuiamo a osservare come l'automazione moderna si stia allontanando dalle interazioni isolate con l'AI basate su un singolo prompt, per orientarsi verso framework multi-agente collaborativi. In questo post entriamo nel dettaglio tecnico dell'architettura di sistemi multi-agente affidabili e scalabili. Vedremo come piattaforme come Azure AI Foundry forniscano l'architettura di base necessaria per gestire contesti condivisi, orchestrare passaggi di consegne guidati dagli eventi e mantenere una tolleranza agli errori di livello enterprise.

Che tu stia cercando di automatizzare operazioni complesse sull'infrastruttura cloud o di semplificare la compliance aziendale, capire come far lavorare insieme più entità AI specializzate è la chiave per raggiungere il livello successivo di produttività organizzativa. Analizziamo insieme i modelli, i pattern e gli strumenti che devi conoscere.

Requisiti utente per i sistemi multi-agente

Esigenze degli utenti

Capire cosa vogliono gli utenti è fondamentale quando si pianificano sistemi multi-agente. Devi scoprire quali aspettative hanno nei confronti di questi sistemi, perché questo aiuta a garantire che il sistema raggiunga i propri obiettivi. Ecco alcune esigenze comuni degli utenti in contesti aziendali:

Soluzioni modulari e scalabili: gli utenti vogliono sistemi che possano crescere insieme alle loro esigenze. Questo permette alle organizzazioni di aggiungere o rimuovere agenti quando serve.
Orchestratore centrale: serve un sistema principale che gestisca le attività e tenga traccia degli agenti. Questo aiuta gli agenti a lavorare bene insieme e mantiene tutto in funzione senza intoppi.
Monitoraggio continuo: gli utenti vogliono controlli costanti sullo stato di salute degli agenti. Disporre di modi per risolvere rapidamente i problemi è fondamentale per mantenere il sistema solido.
Framework di sicurezza solidi: proteggere i dati e rispettare le normative è molto importante. Gli utenti devono poter confidare che i loro sistemi siano protetti dalle minacce.

Concentrarsi su queste esigenze ti aiuta a costruire sistemi multi-agente che funzionano meglio e più velocemente.

Specifiche funzionali

Le specifiche funzionali descrivono come devono funzionare i sistemi multi-agente. Incidono su quanto bene il sistema si comporta e su quanto riesce a crescere. Ecco alcuni punti importanti da considerare:

Adattabilità: i sistemi multi-agente possono cambiare aggiungendo agenti specializzati. Questo migliora le prestazioni e consente al sistema di crescere.
Tolleranza agli errori: avere componenti di backup nei sistemi multi-agente li rende solidi. È importante per continuare a funzionare bene in condizioni diverse.
Risoluzione collaborativa dei problemi: gli agenti collaborano e mettono in campo competenze diverse. Questo lavoro di squadra utilizza meglio le risorse e risolve problemi complessi più rapidamente rispetto ai sistemi a agente singolo.

Per raccogliere bene le specifiche funzionali, prova questi metodi:

Metodo	Descrizione	Feedback degli utenti
Approccio multi-agente basato sull'AI	Usa agenti AI per raccogliere e analizzare le esigenze, creando e classificando le user story.	Pareri contrastanti; gli utenti suggeriscono di aggiungere funzionalità e migliorare le opzioni di ricerca.

Il sistema multi-agente utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per aiutare ad analizzare le esigenze. Questi modelli creano user story a partire dalle idee di progetto, le migliorano e ne classificano l'importanza. Questo metodo chiaro ti aiuta a raccogliere bene le esigenze degli utenti.

Conoscendo le esigenze degli utenti e definendo specifiche funzionali chiare, puoi costruire sistemi multi-agente che rispondono alle esigenze di oggi e si adattano a quelle di domani.

Modelli in Azure AI Foundry

Modelli disponibili

Azure AI Foundry offre molti modelli per attività diverse nei sistemi multi-agente. Puoi scegliere agenti specializzati che lavorano insieme per risolvere rapidamente problemi complessi. Ecco alcuni agenti importanti:

Agente «Triage» principale: usa ConnectedAgentTools per gestire le attività in arrivo e assegnarle correttamente.
Agente Priorità: verifica quanto sono urgenti le attività, così da capire quali richiedono un intervento rapido.
Agente Team: invia le attività al team giusto per la risoluzione.
Agente Sforzo: stima dimensione e complessità delle attività, per utilizzare le risorse in modo efficiente.

Oltre a questi agenti, Azure AI Foundry offre modelli di IA potenti per compiti diversi:

gpt-5.1: ideale per attività che richiedono ragionamento approfondito e molti passaggi.
claude-sonnet-4-6: offre soluzioni intelligenti per la programmazione e il lavoro di squadra.
claude-opus-4-6: il migliore per il codice di produzione, la sicurezza e le attività aziendali.
gpt-5.1-codex: si concentra sul lavoro front-end e sulle attività interattive.
claude-haiku-4-5: veloce ed economico, con un'intelligenza solida.
DeepSeek-V3.1: migliora l'uso degli strumenti e supporta diverse modalità di ragionamento.

Questi modelli ti aiutano a creare un team di agenti che lavorano bene insieme, rendendo il sistema più efficace.

Criteri di selezione del modello

Scegliere il modello giusto per il tuo sistema multi-agente è importante. Tieni presenti questi punti chiave per fare una buona scelta:

Criterio	Descrizione
Adeguatezza al compito	Abbina i punti di forza del modello alle tue esigenze, come chat, ragionamento o attività multimodali.
Strategia di instradamento dei modelli	Usa una selezione intelligente per inviare le richieste al modello migliore in base a costo, qualità o tipo di attività.
Vincoli di costo	Assicurati che il modello rientri nel budget previsto per l'utilizzo e la distribuzione.

La scelta dei modelli nei sistemi multi-agente è molto importante. Modelli diversi funzionano meglio per attività diverse. I modelli orientati alle istruzioni gestiscono rapidamente molte richieste. I modelli orientati al ragionamento sono ideali per la pianificazione e la correzione degli errori. Inviare le attività al modello giusto può migliorare davvero le prestazioni e l'affidabilità del sistema.

Azure AI Foundry consente inoltre di personalizzare la soluzione in base alle tue esigenze specifiche. Funzionalità come Connected Agents aiutano a suddividere i compiti complessi in ruoli più piccoli. Multi-Agent Workflows offrono una gestione organizzata, con controllo dello stato e correzione degli errori. Puoi usare strumenti no-code o framework open source per creare e gestire i tuoi agenti in modo semplice.

Conoscendo i modelli disponibili e applicando questi criteri di selezione, puoi creare un sistema multi-agente che funziona bene e risponde alle esigenze della tua organizzazione.

Architettura del sistema multi-agente

Multi-Agent System Architecture

Componenti principali

Un'architettura multi-agente solida include componenti importanti che permettono agli agenti di collaborare e comunicare bene. Ecco una panoramica di questi componenti:

Componente	Descrizione
Contesto condiviso	Questo livello permette a ogni agente di vedere lo stesso stato principale. È fondamentale per lavorare insieme.
Passaggi di consegne guidati dagli eventi	Questa funzionalità mantiene gli agenti debolmente accoppiati e conserva una traccia chiara delle azioni.
Definizioni coerenti	Garantisce che tutti gli agenti prendano decisioni nello stesso modo, migliorando le prestazioni del sistema.
Proprietà di scrittura singola	Stabilisce chi può scrivere, portando a risultati chiari da parte degli agenti.
Erogazione di funzionalità in tempo reale	Aiuta a usare meglio le risorse, evitando lavoro ripetuto tra gli agenti.
Rilevamento dei conflitti	Predispone modalità per individuare e correggere i problemi quando gli agenti agiscono sullo stesso elemento.
Osservabilità	È fondamentale per risolvere i problemi, perché consente di tracciare decisioni e dati tra gli agenti.
Gestione dei checkpoint	Tiene traccia dello stato di avanzamento di ogni pipeline, aiutando a risolvere i problemi quando gli agenti si interrompono.

Questi componenti lavorano insieme per costruire un'architettura solida, che supporta la crescita e l'affidabilità dei sistemi multi-agente.

Schemi di interazione tra agenti

Il modo in cui gli agenti interagiscono è molto importante per il funzionamento dei sistemi multi-agente. Gli schemi più comuni includono:

Schema collaborativo: gli agenti lavorano insieme e condividono le attività per raggiungere obiettivi comuni. Questo aiuta a condividere le risorse e riduce il lavoro extra.
Schema di comando e controllo: definisce regole chiare per il processo decisionale e strutture di gestione. Sebbene possa rendere i processi più rapidi, può rallentarli in situazioni in continua evoluzione.
Comunicazione basata su messaggi: gli agenti inviano messaggi strutturati con richieste, comandi o informazioni. Questo aiuta a mantenerli debolmente accoppiati e consente una comunicazione asincrona, che è fondamentale per un buon lavoro di squadra.

Questi schemi di interazione aiutano gli agenti a lavorare meglio insieme, migliorando le prestazioni e la robustezza di sistemi complessi. Usando questi schemi, puoi rendere più efficace l'architettura del tuo sistema multi-agente.

Strumenti in Azure AI Foundry

Tools in Azure AI Foundry

AI Foundry Agent Playground

AI Foundry Agent Playground è uno strumento ideale per creare e testare sistemi multi-agente. Questo spazio senza codice semplifica ogni passaggio. Puoi scegliere i modelli, configurare gli agenti e assegnare loro attività e conoscenze specifiche. Il playground include anche strumenti per verificare le prestazioni, come il tracing e le metriche di valutazione. Questo ti permette di vedere in tempo reale quanto bene stanno lavorando i tuoi agenti.

Nel playground puoi provare diverse configurazioni e flussi di lavoro. Questa flessibilità ti aiuta a capire come gli agenti collaborano e rispondono alle attività. Puoi modificare rapidamente i tuoi progetti in base ai risultati. Il playground consente di creare sistemi multi-agente efficaci senza dover conoscere a fondo la programmazione.

Integrazione di Semantic Kernel

Aggiungere Semantic Kernel ad Azure AI Foundry migliora notevolmente i tuoi sistemi multi-agente. Semantic Kernel offre un SDK flessibile che ti permette di creare, gestire e utilizzare agenti AI affidabili e adattabili. Questa integrazione facilita i flussi di lavoro complessi che coinvolgono la collaborazione tra agenti e funziona bene con API diverse.

Per aggiungere Semantic Kernel, segui questi passaggi:

Accedi a Microsoft Foundry.
Apri il progetto in cui è configurato il modello.
Vai a Models + endpoints e scegli il modello distribuito.
Copia l'URL dell'endpoint e la chiave.
Imposta le variabili di ambiente per l'URL dell'endpoint e la chiave.
Crea un client per connetterti all'endpoint usando il codice fornito.

Questa integrazione ti aiuta a creare agenti in grado di cercare e gestire attività complesse in modo più efficace. Semantic Kernel ti aiuta a organizzare le operazioni aziendali complesse. Usando questo framework, puoi far sì che i tuoi agenti lavorino bene insieme, migliorando le prestazioni complessive del sistema.

Azure AI Foundry offre anche molti strumenti per lo sviluppo di sistemi multi-agente. Ecco un riepilogo di alcune funzionalità chiave:

Strumento/Funzionalità	Descrizione
Connected Agents	Aiuta gli agenti a collaborare suddividendo le attività complesse.
Orchestrazione concorrente	Consente di eseguire gli agenti contemporaneamente, rendendo i flussi di lavoro più rapidi.
Funzionalità di logging	Importante per tracciare e gestire le interazioni tra agenti e i risultati che producono.

Questi strumenti si integrano bene con i sistemi IT esistenti, garantendo il corretto funzionamento dei sistemi multi-agente nell'organizzazione. Azure AI Foundry supporta un'orchestrazione semplice tramite flussi di lavoro e agenti ospitati, migliorando la collaborazione tra sistemi.

Usando AI Foundry Agent Playground e aggiungendo Semantic Kernel, puoi creare solidi sistemi multi-agente che aumentano efficienza e innovazione nel tuo lavoro.

Azure AI Foundry ti aiuta a creare solidi sistemi multi-agente. Questi sistemi migliorano automazione ed efficienza. Puoi ottenere vantaggi come:

37,6% di accuratezza in più con agenti specializzati
Tempi di esecuzione più rapidi fino al 33%
Costi di supervisione più bassi e meno errori
Progetti che possono crescere e gestire i problemi

Suggerimento: usa Connected Agents e Multi-Agent Workflows. Ti aiutano a costruire sistemi flessibili che funzionano come squadre umane. Queste funzionalità ti permettono di monitorare l'avanzamento, gestire le attività e collegarti facilmente a molti strumenti.

In futuro, Azure AI Foundry migliorerà il modo in cui gli agenti collaborano e organizzano le attività. Questo renderà la tua automazione più intelligente e affidabile. Usando questa piattaforma, aiuti la tua organizzazione a innovare e ad aumentare la produttività grazie a un lavoro di squadra intelligente.

Domande frequenti

Che cos'è un sistema multi-agente?

Un sistema multi-agente è composto da più agenti che lavorano insieme. Aiutano a risolvere problemi o a completare attività. Ogni agente ha un proprio compito, che gli permette di collaborare meglio e di svolgere un lavoro eccellente.

In che modo Azure AI Foundry supporta i sistemi multi-agente?

Azure AI Foundry mette a disposizione strumenti e modelli per creare, gestire e migliorare i sistemi multi-agente. Aiuta gli agenti a collaborare senza intoppi e automatizza attività complesse.

Posso personalizzare gli agenti in Azure AI Foundry?

Sì, puoi modificare gli agenti in Azure AI Foundry. Puoi definire i loro compiti, le competenze e il modo in cui interagiscono in base alle esigenze della tua organizzazione. Questo consente loro di dare il meglio.

Quali sono i vantaggi dei sistemi multi-agente?

I sistemi multi-agente migliorano l'automazione, ottimizzano il funzionamento dei processi e accelerano il completamento delle attività. Contribuiscono inoltre a una maggiore accuratezza e a una gestione più efficace delle risorse nei diversi processi.

Per usare Azure AI Foundry è necessario saper programmare?

No, non serve scrivere codice per usare Azure AI Foundry. La piattaforma offre una configurazione no-code, quindi puoi creare e gestire facilmente sistemi multi-agente senza avere molte competenze di programmazione.

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