Modelli di flusso di lavoro comuni per gli agenti IA e quando utilizzarli

Gli agenti IA prendono decisioni in autonomia e i flussi di lavoro sono il modo in cui si conferisce struttura a tale autonomia. Stabiliscono modelli di esecuzione che incanalano le capacità degli agenti verso problemi complessi che richiedono passaggi coordinati, risultati prevedibili e tempistiche orchestrate.

Quando è necessario che più agenti lavorino insieme, la vera decisione è quale modello si adatta al problema.

Abbiamo collaborato con decine di team che sviluppano agenti IA e, in produzione, tre modelli coprono la stragrande maggioranza dei casi d'uso: sequenziale, parallelo e valutatore-ottimizzatore.

Ognuno risolve problemi diversi e scegliere quello sbagliato costa in termini di latenza, token o affidabilità. Questo articolo illustra tutti e tre gli elementi, fornendo indicazioni su quando ciascuno è idoneo e su come combinarli.

Come flussi di lavoro e agenti lavorano insieme

Se hai gestito un team, conosci già i flussi di lavoro.

Immagina una catena di montaggio manifatturiera: ogni stazione dispone di un operatore specializzato che prende decisioni sulle attività specifiche, ma il flusso complessivo è progettato in anticipo, anche quando le singole fasi comportano decisioni dinamiche come il routing o i tentativi ripetuti.

I flussi di lavoro degli agenti funzionano allo stesso modo.

Comprensione dei flussi di lavoro rispetto agli agenti autonomi

I flussi di lavoro non sostituiscono l'autonomia degli agenti, ma determinano dove e come gli agenti la applicano.

Un agente completamente autonomo decide tutto: quali strumenti utilizzare, in quale ordine eseguire le attività e quando fermarsi.

Un flusso di lavoro fornisce una struttura: stabilisce il flusso generale, definisce i checkpoint e stabilisce i limiti per il modo in cui gli agenti operano in ciascuna fase, consentendo al contempo un comportamento dinamico entro tali limiti.

Ogni passaggio di un flusso di lavoro può ancora sfruttare il ragionamento e l'utilizzo degli strumenti di un agente, ma l'orchestrazione complessiva segue un percorso definito. Un modello di flusso di lavoro offre un'intelligenza agenziale all'interno di ogni passaggio e un processo prevedibile che fluisce attraverso l'intera attività.

Modelli di flusso di lavoro degli agenti

In produzione troviamo tre modelli di flusso di lavoro che emergono più spesso. Considera questi elementi come mattoncini costitutivi anziché come modelli rigidi: spesso li combinerai o li anniderai man mano che i requisiti si evolvono:

1. Flussi di lavoro sequenziali: per eseguire le attività in un ordine fisso
2. Flussi di lavoro paralleli: per eseguire attività indipendenti tra agenti contemporaneamente
3. Flussi di lavoro valutatore-ottimizzatore: per output che richiedono un perfezionamento iterativo

Ogni tipo di flusso di lavoro risolve problemi specifici e presenta chiari compromessi su complessità, costi e prestazioni.

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Iniziare con il modello più semplice che risolva il problema. Usare il sequenziale come impostazione predefinita. Passare al parallelo quando la latenza rappresenta il collo di bottiglia e le attività sono indipendenti e aggiungere cicli valutatore-ottimizzatore solo quando è possibile misurare il miglioramento della qualità.

Flussi di lavoro sequenziali

I flussi di lavoro sequenziali eseguono le attività in un ordine predeterminato.

Gli agenti in ogni fase elaborano gli input, prendono decisioni, chiamano gli strumenti secondo necessità e infine passano i risultati alla fase successiva. Il risultato è una catena chiara di operazioni in cui gli output fluiscono in modo lineare attraverso il sistema.

Quando utilizzare: i flussi di lavoro sequenziali eccellono quando le attività si suddividono naturalmente in fasi distinte con dipendenze chiare. Stai scambiando una certa latenza in cambio di una maggiore precisione, concentrando ogni agente su una sottoattività specifica anziché cercare di gestire tutto contemporaneamente.

Utilizza i flussi di lavoro sequenziali quando ci sono:

• Processi in più fasi in cui ogni passaggio dipende dall'output precedente
• Pipeline di trasformazione dei dati in cui ogni fase aggiunge un valore specifico
• Attività che non possono essere parallelizzate a causa di dipendenze intrinseche
• Cicli di miglioramento iterativi, come i cicli di bozza-revisione-perfezionamento

Quando evitare: saltare i flussi di lavoro sequenziali quando un singolo agente può gestire l'intera attività in modo efficace o quando gli agenti devono collaborare anziché delegare il lavoro in modo sequenziale. Se costringi un'attività a essere suddivisa in passaggi sequenziali quando non si adatta naturalmente a quella struttura, stai aggiungendo una complessità inutile.

Esempio: i flussi di lavoro sequenziali funzionano bene quando ogni passaggio comporta un lavoro realmente diverso:

• Generare testi di marketing e tradurli in più lingue, oppure estrarre dati dai documenti, convalidarli rispetto a uno schema e caricarli in un database
• Le pipeline di moderazione dei contenuti funzionano bene anche in modo sequenziale: estrarre i contenuti, classificarli, applicare regole di moderazione e instradare in modo appropriato

Suggerimento da professionista: prova innanzitutto la tua pipeline come singolo agente, dove i passaggi sono solo una parte del prompt. Se è abbastanza buono, hai risolto il problema senza aggiungere complessità. Suddividilo in un flusso di lavoro composto da più passaggi solo quando un singolo agente non è in grado di gestirlo in modo affidabile.

Flussi di lavoro paralleli

I flussi di lavoro paralleli distribuiscono attività indipendenti su più agenti che vengono eseguiti simultaneamente. Invece di aspettare che un agente finisca prima di iniziare quello successivo, esegui più agenti contemporaneamente e unisci i risultati.

Questo pattern può migliorare la velocità quando le attività non dipendono le une dalle altre.

L'approccio ricorda il pattern fan-out/fan-in dei sistemi distribuiti. Invia lo stesso lavoro o uno correlato a più agenti, ognuno dei quali elabora in modo indipendente, quindi aggrega o sintetizza i loro output.

Gli agenti non si delegano lavoro l'un l'altro, ma operano autonomamente e producono risultati che contribuiscono all'attività complessiva.

Quando utilizzare: la parallelizzazione ha senso quando è possibile suddividere il lavoro in subattività indipendenti che traggono vantaggio da un'elaborazione simultanea o quando sono necessarie più prospettive per lo stesso problema. Consente inoltre la separazione delle responsabilità: ingegneri diversi possono gestire e ottimizzare i singoli agenti in modo indipendente, senza che il lavoro interferisca tra loro. Per le attività complesse, gestire ogni considerazione con una chiamata IA separata spesso supera il tentativo di destreggiarsi con tutto in un'unica chiamata.

Considera i flussi di lavoro paralleli per:

• Approcci di segmentazione in cui agenti diversi gestiscono aspetti diversi (ad esempio, uno elabora le query, mentre un altro esegue lo screening per problemi di sicurezza)
• Scenari di valutazione in cui ciascun agente valuta dimensioni qualitative diverse
• Modelli di voto in cui più agenti analizzano gli stessi contenuti e si aggregano le loro valutazioni

Quando evitare: non utilizzare flussi di lavoro paralleli quando gli agenti necessitano di un contesto cumulativo o devono basarsi reciprocamente sul lavoro degli altri. Evita questo modello quando vincoli di risorse, come le quote API, rendono inefficiente l'elaborazione simultanea o quando mancano strategie chiare per gestire risultati contraddittori provenienti da agenti diversi. Se l'aggregazione dei risultati diventa troppo complessa o riduce la qualità dell'output, non vale la pena effettuare la parallelizzazione.

Esempio: i flussi di lavoro paralleli funzionano bene per:

• Automatizzazione delle valutazioni (ogni agente controlla metriche di qualità diverse) o della revisione del codice (più agenti esaminano categorie di vulnerabilità diverse)
• L'analisi dei documenti è un altro caso d'uso particolarmente efficace: parallelizzare l'estrazione degli argomenti chiave, l'analisi del sentiment e la verifica dei fatti, quindi combinare le informazioni approfondite

Suggerimento professionale: progettare la strategia di aggregazione prima di implementare agenti paralleli. Accetterai il voto di maggioranza? Punteggi di confidenza medi? Affidarsi all'agente più specializzato? Disporre di un piano chiaro per la sintesi dei risultati ti evita di raccogliere output conflittuali senza possibilità di risolverli.

Flussi di lavoro valutatore-ottimizzatore

I flussi di lavoro valutatore-ottimizzatore abbinano due agenti in un ciclo iterativo: uno genera contenuti, un altro li valuta sulla base di criteri specifici e il generatore perfeziona i contenuti in base al feedback ricevuto. Questa operazione continua fino a quando l'output non raggiunge la soglia di qualità desiderata o un numero massimo di iterazioni.

Il concetto chiave è che generazione e valutazione sono attività cognitive diverse. Separandoli, ciascun agente può specializzarsi: il generatore si concentra sulla produzione di contenuti, mentre il valutatore sull'applicazione di criteri di qualità coerenti.

Quando utilizzare: questo modello funziona quando disponi di criteri di qualità chiari e misurabili che un valutatore IA può applicare in modo coerente e quando il divario tra il primo tentativo e la qualità finale è sufficientemente significativo da giustificare i token e la latenza aggiuntivi.

Considera i flussi di lavoro valutatore-ottimizzatore per:

• Generazione di codice con requisiti specifici (standard di sicurezza, test standardizzati delle prestazioni, linee guida di stile)
• Comunicazioni professionali in cui tono e precisione contano
• Qualsiasi scenario in cui la qualità della prima bozza sia costantemente inferiore ai requisiti

Quando evitare: salta i flussi di lavoro valutatore-ottimizzatore quando la qualità al primo tentativo soddisfa già le tue esigenze: stai consumando token per iterazioni non necessarie. Non utilizzare questo modello per applicazioni in tempo reale che richiedono risposte immediate, per semplici attività di routine come la classificazione di base o quando i criteri di valutazione sono troppo soggettivi perché un valutatore IA possa applicarli in modo coerente. Se esistono strumenti deterministici (come i linter per lo stile del codice), utilizzali. Evita questo modello anche quando i vincoli di risorse prevalgono sui miglioramenti della qualità.

Esempio: i flussi di lavoro valutatori-ottimizzatori funzionano bene per:

• Generazione di documentazione API (il generatore scrive la documentazione e il valutatore ne controlla la completezza, la chiarezza e l'accuratezza rispetto alla codebase)
• Creazione di comunicazioni per i clienti (il generatore elabora bozze e-mail, il valutatore valuta il tono e la conformità alle policy)
• Produzione di query SQL (il generatore scrive la query, il valutatore verifica eventuali problemi di efficienza e sicurezza)

Consiglio da esperto: imposta criteri di interruzione chiari prima di iniziare l'iterazione. Definisci il numero massimo di iterazioni e soglie di qualità specifiche. Senza queste barriere, rischi di finire in costosi loop in cui il valutatore continua a trovare problemi minori e il generatore continua ad apportare modifiche, ma la qualità si stabilizza ben prima che tu smetta di iterare. Sappi quando una cosa abbastanza buona è abbastanza buona.

Scegliere il modello di flusso di lavoro giusto

Il modello di flusso di lavoro più adatto dipende dalla struttura delle attività, dai requisiti di qualità e dai vincoli delle risorse.

Prima di scegliere un modello, prova l'attività come chiamata singola all'agente. Se soddisfa i tuoi requisiti di qualità, hai finito. In caso contrario, individua dove non è all'altezza: questo ti indica quale pattern adottare.

Di seguito alcune domande per aiutarti a decidere:

• Un singolo agente può gestire questa attività in modo efficace? In caso affermativo, non utilizzare affatto i flussi di lavoro.
• L'attività presenta dipendenze sequenziali chiare? Utilizzare flussi di lavoro sequenziali.
• Le attività secondarie possono essere elaborate indipendentemente e simultaneamente e un completamento più rapido sarebbe utile? Considera i flussi di lavoro paralleli.
• La qualità migliora in modo significativo con il perfezionamento iterativo? Considera i pattern di valutazione-ottimizzazione.

Una volta selezionato un modello, considera:

• Gestione degli errori: definisci il comportamento di fallback e la logica di retry per ogni passaggio.
• Latenza e vincoli di costo: questi determinano quanti agenti è possibile eseguire e quante iterazioni ci si può permettere.
• Misurazione del miglioramento: imposta una base di riferimento con un singolo agente per capire se il flusso di lavoro è effettivamente utile.

Combinazione di pattern: questi pattern non si escludono a vicenda. È possibile annidarli quando la complessità lo richiede.

• Un flusso di lavoro valutatore-ottimizzatore potrebbe utilizzare la valutazione in parallelo, in cui più valutatori valutano simultaneamente dimensioni qualitative diverse.
• Un flusso di lavoro sequenziale potrebbe includere elaborazioni parallele in determinate fasi in cui si verificano più operazioni indipendenti prima di passare alla fase successiva.

È fondamentale abbinare la complessità dei pattern ai requisiti effettivi. Non aggiungere l'elaborazione parallela solo perché puoi farlo: aggiungila quando l'esecuzione simultanea offre evidenti vantaggi. Non implementare cicli valutatore-ottimizzatore a meno che non migliorino la qualità degli output in modo misurabile.

Fai evolvere i flussi di lavoro in modo ponderato

Il nostro miglior consiglio: inizia con il pattern più semplice che funzioni. Se un flusso di lavoro sequenziale gestisce il tuo caso d'uso, non aggiungere la parallelizzazione. Se la qualità del primo tentativo è sufficientemente buona, saltare il ciclo valutatore-ottimizzatore.

Questi tre pattern forniscono percorsi chiari per cambiare piano man mano che cambiano i requisiti. Un flusso di lavoro sequenziale può incorporare elaborazioni parallele nelle fasi di collo di bottiglia. Un approccio agentico può aggiungere valutazioni quando gli standard di qualità si inaspriscono. Poiché questi modelli sono modulari, non saranno necessarie riscritture complete.

Per una guida all'implementazione, esempi dettagliati e modelli avanzati, inclusi gli approcci ibridi, consulta il nostro white paper completo: Creare agenti IA efficaci: modelli di architettura e framework di implementazione.

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