Flussi di lavoro

Suggerimento

Prima di raggiungere i flussi di lavoro, è consigliabile provare prima di tutto modelli più semplici per verificare se soddisfano le proprie esigenze. Sono più facili da configurare ed eseguire il debug. I flussi di lavoro sono più utili quando è necessario un ordine di esecuzione garantito che un singolo agente non può fornire in modo affidabile autonomamente.

Il viaggio finora ha coperto modi sempre più potenti per costruire con gli agenti. Si è visto come un singolo agente può usare strumenti, caricare competenze, eseguire il middleware e disegnare un contesto avanzato. Hai composto agenti utilizzando uno come strumento per l'altro e li hai connessi attraverso i limiti del servizio con A2A.

Tutti questi modelli condividono un tratto comune: l'LLM decide cosa succederà successivamente. Il modello seleziona quale strumento chiamare, se delegare e quando arrestarlo. Questo è potente per le attività aperte in cui il percorso corretto dipende dalla conversazione, ma è una responsabilità quando il processo stesso ha regole.

Si considerino scenari come i seguenti:

  • Una pipeline di revisione dei documenti in cui una bozza deve essere scritta, esaminata, rivista e approvata, in tale ordine, ogni volta.
  • Un flusso di onboarding dei clienti che raccoglie informazioni, esegue un controllo di conformità, effettua il provisioning degli account e invia un messaggio di posta elettronica di benvenuto, alcuni passaggi in parallelo, alcuni controllati dall'approvazione umana.
  • Un flusso di lavoro di analisi che raccoglie dati da più origini, unisce i risultati e genera un report, in cui un errore a metà strada deve riprendere dall'ultimo checkpoint, non ricominciare.

In ogni caso, la struttura del processo è nota in anticipo. I passaggi, l'ordinamento, i punti decisionali, non sono elementi che il modello deve capire in fase di esecuzione. Si desidera definire esplicitamente il grafo e consentire l'esecuzione degli agenti (o di qualsiasi altra logica) al suo interno.

Ecco cosa forniscono i flussi di lavoro .

Spettro dell'intelligenza

Le applicazioni agente non devono essere completamente autonome o completamente basate su regole: esiste uno spettro intermedio, e i flussi di lavoro permettono di scegliere dove posizionarsi.

Fully intelligent                                              Fully deterministic
(model decides everything)                                     (code decides everything)
◄──────────────────────────────────────────────────────────────►
│                         │                         │
│  Single agent with      │  Workflow with agent    │  Workflow with only
│  tools — the model      │  executors — the graph  │  deterministic executors
│  picks every step       │  controls the process,  │  — no LLM involved,
│                         │  agents handle the      │  pure business logic
│                         │  reasoning-heavy steps  │

A sinistra, un singolo agente con strumenti gestisce tutto, ovvero il modello decide cosa fare, quando delegare e quando arrestarsi. Questo è l'approccio più flessibile, ma anche il meno prevedibile. Alla fine destra, un flusso di lavoro con esecutori puramente deterministici è essenzialmente una pipeline tradizionale, completamente prevedibile, ma senza alcun ragionamento di intelligenza artificiale.

La maggior parte delle applicazioni reali vive da qualche parte nel mezzo. Un workflow definisce la struttura, ovvero quali passaggi vengono eseguiti, in quale ordine e con quali controlli, mentre i singoli esecutori all'interno del workflow utilizzano agenti per i passaggi che beneficiano del ragionamento LLM. Si ottiene la prevedibilità di un processo esplicito con l'IA laddove è più importante.

L'intuizione chiave è che tu controlli il quadrante. Per ogni passaggio del processo, si decide:

  • Il modello deve capire cosa fare? Usare un esecutore dell'agente.
  • Il codice deve determinare il risultato? → Usare un executor deterministico con la normale logica di business.
  • Un essere umano dovrebbe fare la chiamata? → Usare un gate con interazione umana.

Questa è la vera potenza dei flussi di lavoro: non sostituisce gli agenti, ma offre un controllo esplicito sulla quantità di intelligenza in ogni parte dell'applicazione.

Scelta del modello corretto

I modelli precedenti in questo percorso e i flussi di lavoro non sono approcci concorrenti, ma sono punti diversi sullo spettro. La domanda chiave è: chi deve decidere cosa succederà?

Domanda Se la risposta è "il modello" Se la risposta è "lo sviluppatore"
Quale sottoattività affrontare? Agenti come strumenti : l'agente esterno instrada in modo dinamico Flussi di lavoro : il grafico definisce il percorso
Se coinvolgere un altro agente? Agenti come strumenti : delega basata su modello Agenti nei flussi di lavoro — i grafi collegano gli agenti
Quando chiedere a un umano? Approvazione degli strumenti : reattiva, per strumento Human-in-the-loop : cancelli espliciti in punti definiti
Come gestire un errore parziale? Logica di ripetizione dei tentativi nelle implementazioni degli strumenti Checkpoints — ripresa dall'ultimo stato salvato

In pratica, la maggior parte dei sistemi di produzione combina entrambi. Un flusso di lavoro definisce il processo di alto livello e i singoli executor all'interno del flusso di lavoro usano gli agenti per i passaggi che traggono vantaggio dal ragionamento LLM. La pagina agenti nei flussi di lavoro mostra esattamente come eseguire questa operazione.

Modelli di orchestrazione predefiniti

Per scenari di coordinamento multi-agente comuni, Agent Framework offre modelli di orchestrazione predefiniti , ovvero modelli di flusso di lavoro predefiniti che è possibile usare direttamente o personalizzare:

Modello Quando usarlo
Sequenziale Gli agenti vengono eseguiti uno dopo l'altro in un ordine definito, ciascuno si basa sull'output dell'agente precedente.
Simultanee Gli agenti vengono eseguiti in parallelo, utile quando le attività sono indipendenti e si vuole ridurre la latenza.
Handoff Gli agenti trasferiscono il controllo l'uno all'altro in base al contesto, facilitando così il routing verso specialisti.
Chat di gruppo Gli agenti collaborano in una conversazione condivisa, utile per il dibattito, la revisione o il brainstorming
Magentic Un agente di gestione coordina in modo dinamico gli agenti specializzati: bilancia la struttura con flessibilità

Queste orchestrazioni gestiscono gli aspetti standard del coordinamento degli agenti in modo che tu possa concentrarti sugli agenti stessi.

Flussi di lavoro come agenti

Uno dei modelli di composizione più potenti consiste nel presentare un flusso di lavoro avvolgendolo in modo che sembri un normale agente. La funzionalità flussi di lavoro come agenti consente di prendere un complesso workflow in più fasi e di esporlo tramite l'interfaccia standard degli agenti. Altri agenti possono chiamarlo come strumento, i client A2A possono richiamarlo tramite HTTP e i consumer non devono sapere che stanno parlando con un flusso di lavoro.

Riepilogo percorso

A questo punto si è visto lo spettro completo dei modelli di sviluppo degli agenti:

Modello Ideale per
Nozioni fondamentali su LLM Informazioni sulle basi
Da LLMs ad agenti Astrazione dell'agente
Aggiunta di strumenti Agenti che agiscono su sistemi esterni
Aggiungere competenze Comportamenti riutilizzabili e modulari degli agenti
Aggiunta del middleware Preoccupazioni trasversali e linee guida
Provider di contesto Memoria, personalizzazione e RAG
Agenti come strumenti Composizione e delega dell'agente semplice
Agente-ad-Agente (A2A) Comunicazione tra agenti tra servizi
Flussi di lavoro Orchestrazione complessa in più passaggi con controllo esplicito

Ogni modello aggiunge funzionalità e complessità. I migliori sistemi agente usano il modello più semplice che soddisfa i requisiti e raggiungono modelli più potenti solo quando lo scenario lo richiede.

Passaggi successivi

Approfondimento:

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