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Orchestrazione degli Agenti AI con Sistemi RAG: una guida completa


 

Indice


 

1. Introduzione agli agenti AI


Gli agenti AI sono entità autonome in grado di osservare l'ambiente, elaborare informazioni, prendere decisioni e agire per raggiungere determinati obiettivi. La struttura base di un agente AI include:

  • Ambiente: lo spazio (virtuale o reale) in cui l'agente opera.

  • Obiettivi: i task o le missioni che deve raggiungere.

  • Azioni: le operazioni che l'agente può compiere.

  • Strumenti (Tools): moduli o API che può utilizzare per svolgere compiti specifici.

  • Loop percettivo: il ciclo di percezione, ragionamento e azione che regola il comportamento dell'agente.



Come si crea un agente AI


È possibile sviluppare agenti AI attraverso framework open-source come:



Esempio di agente AI con Ollama + LlamaIndex


Installazione:


! pip install llama-index
! pip install ollama
# download del modello
! ollama pull llama2
# To run and chat with Llama 2:
! ollama run llama2

Codice base per creare un agente AI che utilizza LlamaIndex con Ollama come LLM backend:


from openai import OpenAI
from llama_index.llms.ollama import Ollama

llm = Ollama(model="llama2")

prompt = "Spiegami cosa fa un agente AI in un sistema autonomo."
response = llm.complete(prompt)
print(response)

Questo semplice agente è in grado di rispondere a domande utilizzando solo le proprie capacità di generazione del linguaggio, senza consultare fonti esterne. È un esempio di base di agente standalone, utile per task generici.



 

2. Potenziare gli agenti con i sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation)



Il paradigma RAG combina le capacità generative di un LLM con il recupero di informazioni da basi di conoscenza aggiornate.

Un agente AI integrato con un sistema RAG diventa particolarmente utile quando:

  • Si lavora con documenti dinamici o di dominio specifico

  • È necessario contestualizzare la risposta in base a dati aggiornati o proprietari

  • Si vuole aumentare la trasparenza e tracciabilità della fonte dell'informazione



Architettura di un sistema RAG


"Diagramma di flusso di un sistema di recupero delle informazioni: l'utente invia una query al retriever, che consulta la knowledge base per estrarre i documenti rilevanti. Il retriever fornisce il contesto al modello linguistico (LLM), che genera la risposta finale."
"Diagramma di flusso di un sistema di recupero delle informazioni: l'utente invia una query al retriever, che consulta la knowledge base per estrarre i documenti rilevanti. Il retriever fornisce il contesto al modello linguistico (LLM), che genera la risposta finale."

Esempio di codice RAG con LlamaIndex + Ollama


from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.llms.ollama import Ollama

# Caricamento dei documenti
documents = SimpleDirectoryReader("./data").load_data()

# Setup LLM e indicizzazione
llm = Ollama(model="llama2")
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine(llm=llm)

# Query all'agente
query = "Spiegami il concetto di orchestrazione in sistemi multi-agente."
response = query_engine.query(query)
print(response)

È anche possibile estendere questo sistema aggiungendo memorie conversazionali, strumenti esterni (tool calling), o integrazione con API di terze parti per creare un agente completo, sempre aggiornato e capace di interazione multi-turno.



 

3. Orchestrazione di agenti multipli


Con il crescere della complessità dei task, è sempre più comune orchestrare più agenti AI che collaborano tra loro. Questo richiede:

  • Task Routing: distribuzione dinamica dei compiti

  • Gestione della memoria: per mantenere contesto e coerenza

  • Comunicazione tra agenti: per sincronizzare le informazioni



Orchestratori Open Source più potenti

Orchestratore

Linguaggio

Pro

Contro

CrewAI

Python

Flessibile, ben documentato, orientato ai ruoli

Ancora giovane

AutoGen (Microsoft)

Python

Avanzato, supporto multi-agente, tool calling potente

Più complesso

LangGraph

Python

Buona modularità, ottimo per workflow agentici con LangChain

Limitato al contesto LangChain

AgentVerse

Python

Forte per esperimenti multi-agente simulati

Meno supporto aziendale


Approfondimento: CrewAI

CrewAI permette di definire "crew" (gruppi di agenti) assegnando a ciascuno un ruolo preciso. Utilizza task queue, logica di routing e controllo delle interazioni. Ogni agente può essere configurato con uno specifico LLM, strumenti e obiettivi.



Architettura CrewAI (semplificata)


"Flusso di lavoro di una crew di agenti: l'utente interagisce con il Ricercatore, che passa le informazioni all'Analista, il quale le trasmette al Redattore, che infine genera l'output finale."
"Flusso di lavoro di una crew di agenti: l'utente interagisce con il Ricercatore, che passa le informazioni all'Analista, il quale le trasmette al Redattore, che infine genera l'output finale."

Esempio base con CrewAI



from crewai import Agent, Task, Crew

researcher = Agent(name="Ricercatore", role="Analizza fonti", goal="Trovare dati aggiornati")
analyst = Agent(name="Analista", role="Interpreta dati", goal="Sintetizzare le informazioni")
writer = Agent(name="Redattore", role="Scrive report", goal="Generare un documento chiaro")

# Definizione task
research_task = Task(agent=researcher, description="Ricerca articoli su agenti AI")
analysis_task = Task(agent=analyst, description="Analizza gli articoli")
writing_task = Task(agent=writer, description="Scrivi una sintesi dettagliata")

crew = Crew(agents=[researcher, analyst, writer], tasks=[research_task, analysis_task, writing_task])
result = crew.run()
print(result)

CrewAI può essere combinato con LlamaIndex per far sì che ogni agente interroghi il proprio indice documentale o condivida una knowledge base centralizzata. È anche possibile integrare Ollama come backend LLM per tutti gli agenti, mantenendo il sistema completamente open source e local-first.



 

4. Conclusioni e Casi d'Uso


L'integrazione di agenti AI orchestrati con sistemi RAG apre la strada a moltissime applicazioni:

  • Customer Service Intelligente: bot che rispondono alle domande attingendo a knowledge base aziendali in tempo reale

  • Analisi di documenti legali o tecnici: agenti che leggono, sintetizzano e suggeriscono azioni

  • Ricerca semantica: agenti AI che navigano in database non strutturati per fornire risposte complesse

  • Pianificazione autonoma: team di agenti che pianificano attività aziendali (project management, logistica, ecc.)

  • R&D assistita: agenti che leggono articoli scientifici, li confrontano e producono report comparativi

  • Controllo qualità e revisione: orchestrazione di agenti revisori su testi, codici o contratti legali



 

5. Confronto tra Framework


Caratteristica

LlamaIndex

LangChain

AutoGen

CrewAI

Focus principale

Retrieval e RAG

Pipeline LLM

Agenti conversazionali

Orchestrazione agenti

Facilità di utilizzo

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐

⭐⭐

⭐⭐⭐

Supporto a Ollama

✅

✅

✅

✅

Integrazione multi-agente

Limitata

Con LangGraph

Avanzata

Nativa

Tool calling

Limitato

✅

Avanzato

In sviluppo

Documentazione

Ottima

Molta

Completa ma tecnica

Buona e in crescita

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