Orchestration d'agents

Mathieu Grymonprez, Global CDO di Adeo, indica l'orchestrazione degli agenti come il mattone open source ancora mancante: registro, ciclo di vita, permessi, skill. Il suo verdetto su ciò che esiste oggi è netto: « rien en open source ne marche bien pour ça ». Ciò che per lui è in gioco è il lock-in dell'intelligenza aziendale, l'harness agentico e il suo "adeo.md": per questo tiene d'occhio lo standard Kubernetes, la portabilità delle API e la memoria.

Nella descrizione McKinsey di un sistema operativo IA, l'orchestrazione di agenti riutilizzabili si colloca come uno strato accanto a uno strato semantico di ontologie e grafi di conoscenza, a modelli analitici deterministici richiamati dagli agenti, e a uno strato di esperienza. Lo stesso articolo quantifica la distanza tra implementazione e risultato: il 40% delle grandi aziende ha implementato agenti su larga scala, mentre solo il 6% attribuisce all'IA almeno il 5% del proprio EBIT.

Fred Plais considera l'orchestrazione una competenza umana più che una piattaforma. Il profilo raro che descrive conosce i modi in cui un agente può fallire, concatena agenti tra loro e intercetta un errore prima che si propaghi. A suo avviso questo profilo è recente e ancora scarso, mentre molti team continuano a reclutare per la produzione di codice, risorsa che ha ormai smesso di essere scarsa.

La definizione di lavoro resta ristretta: agenti dichiarativi o codificati, riutilizzabili, con instradamento tra LLM in base al problema. Il termine svolge una doppia funzione, uno strato architetturale in un racconto e una competenza individuale in un altro, e in nessuna delle due forme esiste un'implementazione open source utilizzabile.