Sistemi e protocolli multi-agente
Agenti di IA che svolgono lavoro reale nei Suoi sistemi, con regole che stabilisce Lei e persone che li supervisionano
I chatbot rispondono a domande; il lavoro aspetta ancora le persone
La maggior parte dei progetti pilota di IA si ferma a una finestra di chat. Il costo vero sta nel lavoro che attraversa i sistemi: verificare una richiesta, consultare i record, aggiornare l’ERP e informare il cliente.
Dare a un modello di IA accesso libero a questi sistemi non è un’opzione per un’azienda regolamentata. Ogni azione deve essere consentita, registrata e spiegabile, e una persona deve poter intervenire.
Che cosa ottiene
Lavoro svolto, non solo risposte
Agenti che completano lavoro in più passaggi nei Suoi sistemi 24 ore su 24, non solo rispondono a domande.
Ogni azione rendicontabile
Ogni strumento che un agente può usare è definito, autorizzato e registrato, così le azioni sono verificabili.
Persone al comando
Le persone supervisionano gli agenti e intervengono sulle eccezioni, senza approvare ogni passaggio di routine.
Qualità e costo sotto controllo
Qualità, errori e spesa in token misurati su ogni agente, con limiti che fermano i costi fuori controllo.
Che cosa consegniamo
Flussi multi-agente con supervisione human-on-the-loop
Agenti che condividono un’attività, ciascuno con un ruolo ristretto, operativi 24 ore su 24. Con la supervisione human-on-the-loop (HOTL), le persone osservano il lavoro e gestiscono le eccezioni.
Server MCP e uso di strumenti aziendali
Server Model Context Protocol (MCP) e WebMCP che danno agli agenti un accesso ristretto e registrato alle Sue API, ai database e agli strumenti interni, con esecuzione deterministica degli strumenti.
Interoperabilità A2A e pagamenti AP2
Agent2Agent (A2A) consente ai Suoi agenti di delegare lavoro ad agenti di altri sistemi. Agent Payments Protocol (AP2) consente a un agente di pagare con un mandato crittografico che Lei approva.
AgentOps
Telemetria, valutazione, guardrail contro le allucinazioni e controllo del costo dei token per ogni agente, così può vedere che cosa ha fatto ciascuno, con quale qualità e a quale costo.
Come funziona
Ogni chiamata a uno strumento è deterministica e verificabile crittograficamente. Telemetria, valutazione e guardrail di AgentOps girano su ogni agente, con supervisione human-on-the-loop per le eccezioni.
Scegliere il flusso
Scegliamo un flusso con un risultato di business chiaro e concordiamo quali passaggi fanno gli agenti, quali restano alle persone e dove le persone devono approvare.
Definire gli strumenti
Esponiamo i sistemi necessari agli agenti tramite server MCP, ciascuno strumento con permessi, input e registrazione propri.
Costruire e valutare
Costruiamo gli agenti e li collaudiamo su casi reali, misurando accuratezza, errori e costo prima che qualcuno vi si affidi.
Impostare la supervisione
Diamo al Suo team una vista di ciò che fanno gli agenti, avvisi sulle eccezioni e un modo per sospendere o sovrascrivere qualsiasi agente.
Rilasciare ed esercire
Rilasciamo a fasi, monitoriamo qualità e spesa in token ed estendiamo gli agenti a nuovi passaggi quando i primi si dimostrano.
Tecnologie e standard
Gli agenti lavorano tramite standard aperti: MCP e WebMCP per l’accesso agli strumenti, A2A per la delega tra agenti e AP2 per i pagamenti. Gli ecosistemi si basano su standard Linux Foundation e FIDO.
- Framework
- FastAPI
- IA e apprendimento automatico
- LangChain
- LlamaIndex
- Metodi e pratiche
- Supervisione human-on-the-loop (HOTL)
- Telemetria e valutazione AgentOps
- Guardrail contro le allucinazioni
- Controllo del costo dei token
Come iniziare
La maggior parte dei clienti inizia con il proof of concept agentico sovrano: un flusso multi-agente funzionante, collegato ai Suoi strumenti interni in una rete privata.
Che cosa succede dopo
Concordare un orario
Il nostro team Le invia un’e-mail per concordare un orario per la sessione.
Sessione di preconsulenza
Una sessione di preconsulenza online gratuita di 30 minuti: esaminiamo i Suoi obiettivi, i Suoi sistemi e i Suoi vincoli.
Revisione di preparazione
Nell’ambito di una revisione di preparazione gratuita di 48 ore, un architetto principal verifica il Suo progetto rispetto alla definizione di «pronto» in 6 punti e raccomanda il Track più adatto.
Scelta del Track
I progetti con perimetro definito ricevono una proposta vincolante entro 3–5 giorni lavorativi. I progetti in fase di concept iniziano nel Blueprint Studio. Un sistema in produzione che non funziona, non è documentato o richiede integrazione inizia con una diagnosi di 1–2 settimane. Il Blueprint Studio e la diagnosi hanno ciascuno un compenso fisso, indicato nella proposta.
Team di prodotto nativi dell’IA
Pod gestiti e interfunzionali di ingegneri senior, dotati di harness per la programmazione agentica e la QA.
Progetti a risultato fisso e servizi gestiti 24 ore su 24
Erogazione a perimetro fisso guidata da milestone con responsabili della consegna nominati, e servizi gestiti applicativi 24 ore su 24 sotto governance SLA.
Il modo più rapido per iniziare è il pacchetto PoC agentico sovrano (MCP, A2A, GraphRAG), uno dei nostri pacchetti di collaborazione rapidi.
Da dove iniziareDomande e risposte
In che cosa un sistema multi-agente è diverso da un chatbot?
Un chatbot risponde a domande. Un agente compie azioni: legge record, richiama i Suoi sistemi e completa passaggi di un processo. Un sistema multi-agente divide un’attività più ampia tra agenti con ruoli ristretti, che sono più facili da collaudare e controllare.
Che cosa sono MCP, A2A e AP2?
Sono protocolli aperti per gli agenti di IA. Model Context Protocol (MCP) collega un agente a strumenti e dati. Agent2Agent (A2A) consente ad agenti di sistemi diversi di delegare lavoro. Agent Payments Protocol (AP2) consente a un agente di pagare con un mandato che Lei firma.
Come impedite a un agente di fare qualcosa che non dovrebbe?
Un agente può agire solo tramite gli strumenti che gli definiamo, ciascuno con permessi e limiti propri. Ogni chiamata è registrata. I guardrail controllano input e output, e i passaggi che comportano rischio attendono l’approvazione di una persona.
Che cosa significa human-on-the-loop?
Nel lavoro human-in-the-loop (HITL) una persona approva ogni passaggio. Nel lavoro human-on-the-loop (HOTL) gli agenti eseguono i passaggi di routine mentre le persone supervisionano, ricevono avvisi e intervengono sulle eccezioni. Concordiamo con Lei quali passaggi richiedono l’uno o l’altro.
Come sapete se gli agenti sono abbastanza accurati?
Costruiamo un set di valutazione da casi reali con i risultati attesi. Ogni agente è valutato su di esso prima del rilascio e dopo ogni modifica a prompt, modelli o strumenti. Lei concorda la soglia e non rilasciamo al di sotto.
Come tenete sotto controllo i costi dei token?
AgentOps misura i token usati da ogni agente e ogni passaggio. Impostiamo limiti per attività, mettiamo in cache il lavoro ripetuto e inviamo i passaggi di routine a modelli più piccoli. La spesa è rendicontata, così un flusso che diventa costoso si vede presto.
Gli agenti possono funzionare senza che i nostri dati lascino il nostro ambiente?
Sì. Agenti, strumenti e modelli possono girare nel Suo data center o in una rete privata su un cloud sovrano regionale. La nostra area di competenza sugli LLM sovrani ospita lì i modelli.
A chi appartengono gli agenti che costruite?
A Lei. Il codice, i prompt, le definizioni degli strumenti e i set di valutazione che produciamo per Lei sono Suoi al pagamento di ciascuna milestone. I modelli commerciali restano soggetti alle proprie condizioni di licenza, che Le elenchiamo.
Inizi con una conversazione, non con un contratto.
Ci racconti che cosa deve costruire, collegare o proteggere. Un architetto lo esamina con Lei e poi consiglia da dove iniziare.