Un miglior coordinamento del team porta a operazioni più fluide, o almeno così ci è stato detto. Ma in realtà, la storia è ben diversa.
I team di prodotto, commerciali e marketing trascorrono metà della loro giornata in attività di sincronizzazione dei calendari, passando da uno strumento specializzato all'altro e cercando aggiornamenti. Questo sistema è dirompente e consuma tempo che dovrebbe essere dedicato a lavori di alto valore.
Sebbene gli agenti IA possano automatizzare le attività ripetitive, la loro implementazione in silos causa più danni che altro. Trasferisce il caos dagli esseri umani al software. Ad esempio, il tuo agente di supporto potrebbe trigger un'email di "funzionalità risolta" prima ancora che l'agente di prodotto lo abbia confermato.
Per coordinare efficacemente i tuoi team, devi prima coordinare i tuoi agenti. Questo ci porta a... 🥁 L'orchestrazione degli agenti IA.
Che cos'è l'orchestrazione degli agenti IA?
L'orchestrazione degli agenti IA è il processo di coordinamento di più agenti IA specializzati affinché lavorino insieme come una squadra. Ciò comporta un agente orchestratore che controlla la sequenza delle attività, la comunicazione e il flusso di dati tra più agenti IA specializzati.
📌 Esempio: immagina di gestire una piccola azienda di vendita al dettaglio. Hai tre agenti IA, ciascuno dei quali si concentra specificamente sul proprio obiettivo, senza comunicare con gli altri:
- L'agente di inventario: monitora i livelli delle scorte e emette automaticamente un ordine per acquistare più elementi quando le scorte sono basse.
- L'agente di marketing: scansiona il tuo elenco di prodotti e scrive annunci sui social media per incrementare le vendite.
- L'agente di spedizione: genera etichette e pianifica i corrieri una volta che l'ordine è stato pagato.
Poiché questi singoli agenti operano in modo indipendente, è probabile che incontrino degli errori.
In che modo?
- L'agente di marketing potrebbe vedere un elemento molto richiesto e lanciare una massiccia campagna pubblicitaria, senza sapere che l'agente di inventario ha appena contrassegnato quell'elemento come "esaurito".
- Oppure, quando un cliente annulla un ordine, l'agente di spedizione blocca il pacco, ma l'agente di inventario non aggiorna i livelli delle scorte.
L'orchestrazione degli agenti IA semplifica questo caos. Un controller centrale, o orchestratore, effettua la sincronizzazione di tutti i singoli agenti in modo che contribuiscano in modo logico al flusso di lavoro.
⚖️ Conosci la differenza: l'orchestrazione dell'IA e l'orchestrazione degli agenti IA sembrano simili, ma sono due concetti distinti:
- Orchestrazione dell'IA: il processo generale di coordinamento di più componenti IA come modelli di apprendimento automatico, modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), pipeline di dati, API e altre infrastrutture. L'obiettivo è quello di creare un flusso di lavoro strutturato a partire da strumenti di IA scollegati tra loro.
- Orchestrazione degli agenti IA: un sottoinsieme dell'orchestrazione IA che si concentra sul coordinamento degli agenti IA autonomi. Consente a più agenti IA di lavorare insieme su attività complesse e orientate agli obiettivi.
⭐ Bonus: come funziona nella pratica? Questo video sugli orchestratori del flusso di lavoro degli agenti ti darà un'idea più chiara.
📮 ClickUp Insight: il 40% dei partecipanti al nostro sondaggio afferma di essere curioso, ma di non sapere ancora bene cosa si intenda per "agente".
Ciò dimostra quanto velocemente si stia diffondendo l'idea degli agenti, ma anche quanto questa categoria risulti ancora astratta nella pratica. Molti strumenti dichiarano di essere agenti in teoria, ma non sono in grado di partecipare realmente al lavoro quotidiano.
Super agenti in ClickUp Gli agenti di IA ( ) operano all'interno dell'area di lavoro e possono agire in modo autonomo nel rispetto delle regole e delle approvazioni definite dall'utente. Il vantaggio principale? Non sembrano tanto "IA", quanto piuttosto compagni di squadra virtuali che mantengono silenziosamente il lavoro in carreggiata.
Perché l'orchestrazione degli agenti IA è importante per i team
La maggior parte dei processi aziendali coinvolge più reparti e strumenti.
Prendiamo ad esempio l'onboarding dei clienti: il reparto commerciale gestisce i contratti nel CRM, il reparto finanziario utilizza l'ERP per la fatturazione e il reparto customer success configura l'account.
Ora, l'implementazione di singoli agenti per automatizzare ogni passaggio sembra l'ideale: uno si occupa della firma dei contratti, l'altro gestisce la configurazione degli account.
Ma questo approccio comporta rischi significativi:
- Nessuna riduzione della proliferazione degli strumenti: gli agenti isolati operano all'interno dei silos esistenti, lasciando la proliferazione degli strumenti e lo stack di strumenti scollegati come problemi da risolvere.
- Trasferimento manuale dei dati: è ancora necessario spostare manualmente i dati tra gli agenti perché questi non sono in grado di effettuare nativamente la condivisione di contesti o file.
- Errori di esecuzione: gli agenti isolati causano duplicazioni del lavoro, mancati passaggi di consegne e incongruenze nei dati che ritardano l'intero processo.
- Proliferazione degli agenti: gestire decine di singoli agenti diventa complesso e frammentato quanto gestire gli strumenti originali.
Un livello di orchestrazione semplifica e centralizza le interazioni degli agenti. Invece di triggerare manualmente l'agente B una volta che l'agente A ha terminato, l'orchestratore gestisce automaticamente il passaggio di consegne.
Ciò garantisce il flusso istantaneo dei dati tra i reparti e impedisce la frammentazione dei flussi di lavoro.
🔔 Promemoria: orchestrazione degli agenti IA ≠ orchestrazione multi-agente
L'orchestrazione multi-agente è il coordinamento di più agenti all'interno di un'unica piattaforma. L'orchestrazione degli agenti IA è la gestione di livello superiore degli agenti nell'intero stack tecnologico della tua azienda. Collega diversi tipi di agenti IA in varie app software per completare un processo aziendale dall'inizio alla fine.
I quattro tipi di orchestrazione degli agenti IA
Esistono quattro modi principali per organizzare gli agenti IA all'interno del livello di orchestrazione. L'approccio corretto dipende dai requisiti della tua attività, ad esempio se hai bisogno di una supervisione normativa rigorosa o di una reattività in tempo reale.
Esploriamo i quattro tipi e quando utilizzarli:
1. Orchestrazione centralizzata
In questo caso, un unico agente master o supervisore gestisce tutto. Riceve la richiesta dell'utente, decide quali sub-agenti specializzati sono necessari, assegna loro le attività e controlla i risultati prima di fornire la risposta finale.
✅ Ideale per: settori altamente regolamentati (come quello finanziario o sanitario) in cui ogni passaggio deve essere verificabile e prevedibile.
2. Orchestrazione decentralizzata
Nell'orchestrazione decentralizzata non esiste un unico orchestratore. Tutti gli agenti sono invece programmati con un insieme condiviso di regole o logiche di orchestrazione e comunicano direttamente tra loro.
Essi negoziano il passaggio successivo in base alla disponibilità dell'agente e alle sue competenze specifiche.
✅ Ideale per: sistemi ad alta velocità e in tempo reale (come gli assistenti vocali), poiché elimina gli intermediari e consente agli agenti di comunicare direttamente tra loro.
3. Orchestrazione gerarchica
Si tratta di una versione più complessa del modello supervisore. Utilizza una struttura a livelli: un agente di livello superiore gestisce diversi agenti di livello intermedio e ogni agente di livello intermedio gestisce il proprio team di agenti operativi specializzati.
✅ Ideale per: operazioni aziendali su larga scala in cui le attività sono troppo ampie per essere gestite da un unico supervisore.
4. Orchestrazione federata
L'orchestrazione federata coinvolge agenti IA indipendenti, spesso provenienti da organizzazioni diverse, che collaborano per raggiungere un obiettivo senza effettuare la condivisione dei propri dati privati.
Non esiste un capo o un agente orchestratore. Al contrario, più agenti provenienti da diversi reparti (o anche da aziende diverse) concordano uno standard di comunicazione condiviso per lavorare insieme.
✅ Ideale per: partnership tra aziende o gestione della catena di fornitura in cui entità diverse devono coordinare dati sensibili.
⭐ Per trarne ispirazione, ecco tre Super Agenti incentrati sulla pianificazione in azione:
Come funziona l'orchestrazione degli agenti IA
Un agente master o di livello superiore gestisce gli altri: è abbastanza facile da capire.
Ma come funziona quando non c'è un supervisore (come nei modelli decentralizzati o federati)?
Il processo di orchestrazione, con o senza un orchestratore centrale, si basa su diversi passaggi 👇
Passaggio 1: Scomposizione delle attività
🤝 Con orchestratore: Il supervisore (l'agente di livello superiore o l'agente master) riceve l'obiettivo, lo analizza e redige il piano di esecuzione completo. Suddivide l'attività principale in sottoattività e decide l'ordine di esecuzione.
📌 Esempio: supponiamo di distribuire agenti per avviare automaticamente una nuova funzionalità nell'app. Il supervisore suddivide questo obiettivo in attività specializzate: l'agente sviluppatore crea l'interfaccia utente, l'agente QA scrive i casi di test e l'agente marketing redige le note di rilascio.
Poiché questo processo è dinamico, il supervisore può regolare la sequenza in tempo reale. Se la "funzionalità/funzione" è in realtà solo una correzione di bug, salta automaticamente il passaggio di marketing.
👉🏼 Senza orchestratore: in questo caso, la logica di orchestrazione è integrata direttamente negli agenti IA. Essi selezionano un'attività in base al proprio ragionamento e la suddividono in sottoattività in tempo reale, creando un percorso che non esisteva fino al momento in cui non è diventato necessario.
Passaggio 2: instradamento intelligente
🤝 Con orchestratore: il supervisore valuta in tempo reale le capacità degli agenti lavoratori disponibili e assegna le attività allo specialista più adatto (ad esempio, indirizzando un'attività di codifica a un agente Python).
👉🏼 Senza orchestratore: gli agenti collaborano in diversi modi senza un agente master. Un metodo è il sistema blackboard, in cui gli agenti monitorano uno spazio condiviso alla ricerca di attività disponibili e selezionano quelle che sono in grado di svolgere. Un altro è il routing semantico, in cui gli agenti accettano le attività in base al significato della richiesta.
👀 Lo sapevate? Gli agenti possono anche "fare offerte" per le attività condividendo i punteggi di affidabilità. Se l'agente A dichiara un livello di affidabilità del 95% per un problema specifico, mentre l'agente B dichiara il 65%, il lavoro viene assegnato all'agente A.
Gli agenti possono anche fare offerte utilizzando:
- Costo previsto
- Durata stimata
- Disponibilità delle risorse
- Utilità o ricompensa
Passaggio 3: Gestione del contesto
🤝 Con orchestratore: il supervisore funge da hub di memoria centrale. Trasmette in modo selettivo solo le informazioni rilevanti da un agente precedente a quello successivo, in modo che il nuovo agente non sia sopraffatto da dati non necessari.
👉🏼 Senza orchestratore: quando l'agente A termina, aggiunge i suoi risultati come nuovo contesto e li invia all'agente B. L'agente B ora dispone della cronologia completa di ciò che è accaduto fino a quel momento, garantendo che nessuna informazione vada persa nel passaggio di consegne.
Passaggio 4: Esecuzione e monitoraggio
🤝 Con orchestratore: il supervisore monitora la qualità dell'output di ciascun agente. Se un agente fallisce o ha un'allucinazione, il supervisore lo rileva, richiede un nuovo tentativo o reindirizza l'attività a un altro agente.
👉🏼 Senza orchestratore: gli agenti utilizzano l'autoriflessione e la revisione tra pari. Sono programmati per ricontrollare il proprio lavoro e quello dei loro colleghi prima di passare al passaggio successivo. Ad esempio, se l'agente B riceve dati errati dall'agente A, rifiuta l'attività e la rispedisce indietro.
Passaggio 5: Preparazione dei risultati
🤝 Con l'orchestratore: tutti gli agenti inviano i loro lavori completati al supervisore. Il supervisore pulisce i dati, formatta il rapporto finale e lo presenta all'utente.
👉🏼 Senza orchestratore: il risultato finale è spesso solo il risultato dell'ultimo agente della catena. Se si tratta di un sistema multi-agente, gli agenti votano per concordare e unire i loro risultati al fine di fornire il risultato desiderato.
🧠 Curiosità: Archita, un matematico dell'antica Grecia, costruì un piccione di legno in grado di volare realmente. Utilizzava vapore compresso per spingersi a circa 200 metri di distanza. Questo uccello meccanico è considerato uno dei primi tentativi di creare un dispositivo autonomo in grado di muoversi senza intervento manuale.
Vantaggi dell'orchestrazione degli agenti IA
Poiché le organizzazioni puntano a consentire agli agenti di operare su più flussi di lavoro, l'orchestrazione degli agenti IA sta emergendo come la colonna portante di un lavoro scalabile e autonomo. Ecco cinque motivi per cui è necessario dare priorità alla sua implementazione:
- Delega automatizzata delle attività: quando un agente completa un passaggio, l'agente successivo riceve automaticamente il contesto corretto. Il flusso di lavoro continua a funzionare senza ritardi o follow-up manuali.
- Maggiore efficienza e accuratezza delle attività: l'instradamento intelligente delle attività (come in una configurazione centralizzata) garantisce che le attività vengano assegnate all'agente giusto in base alle sue capacità specifiche. I passaggi automatizzati e l'orchestrazione sequenziale eliminano le azioni duplicate, le incongruenze tra gli agenti e gli errori.
- Contesto condiviso: gli agenti IA orchestrati condividono una memoria collettiva, quindi nessun agente deve richiedere informazioni già fornite. Pertanto, se il budget di un cliente cambia nel record di un agente commerciale, tutti gli altri agenti nel sistema vengono aggiornati istantaneamente.
- Maggiore produttività dei dipendenti e dei team: i membri del team non devono più dedicare tempo al monitoraggio del comportamento degli agenti, allo spostamento dei dati o alla ricerca di aggiornamenti. Possono concentrarsi sull'innovazione, sulle strategie di alto livello e sul processo decisionale.
- Scalabilità: un sistema orchestrato può gestire 100 attività con la stessa facilità con cui ne gestisce 10. Anche se le tue operazioni crescono, tutti gli altri agenti rimangono sincronizzati e nessuno deve coordinarli manualmente.
📮 Approfondimento ClickUp: Solo il 10% dei partecipanti al nostro sondaggio utilizza regolarmente strumenti di automazione e cerca attivamente nuove opportunità di automazione.
Ciò evidenzia un importante fattore di produttività ancora inutilizzato: la maggior parte dei team continua ad affidarsi a operazioni manuali che potrebbero essere ottimizzate o eliminate.
Gli agenti IA Super di ClickUp semplificano la creazione di flussi di lavoro automatizzati, anche se non hai mai utilizzato l'automazione prima d'ora. Grazie ai modelli plug-and-play e ai comandi basati sul linguaggio naturale, l'automazione delle attività diventa accessibile a tutti i membri del team!
💫 Risultati reali: QubicaAMF ha ridotto i tempi di reportistica del 40% utilizzando i dashboard dinamici e i grafici automatizzati di ClickUp, trasformando ore di lavoro manuale in informazioni in tempo reale.
Sfide comuni nell'orchestrazione degli agenti IA
Sebbene l'orchestrazione degli agenti IA ottimizzi i flussi di lavoro, presenta anche alcuni limiti:
| Sfida | Cosa significa |
| Il precipizio dell'orchestrazione | I flussi di lavoro multi-agente diventano così complessi e disordinati che è impossibile persino per gli agenti umani risolverli. |
| Non determinismo | Gli LLM sono imprevedibili. È possibile fornire loro lo stesso input due volte, ma potrebbero fornire due risposte diverse. |
| Perdita di token e latenza | Gli agenti comunicano troppo tra loro, causando costi API elevati (spreco di token) e tempi di risposta lenti. |
| Sovraccarico di contesto | La cronologia del progetto diventa così lunga che gli agenti IA esauriscono la loro memoria e dimenticano le istruzioni originali. |
| Interoperabilità | Gli agenti IA di fornitori diversi non possono comunicare tra loro perché utilizzano linguaggi o formati di dati diversi. |
✅ La soluzione? Aggiungere delle protezioni a livello di architettura.
È possibile prevenire la maggior parte dei fallimenti di orchestrazione con cinque scelte di progettazione deliberate:
- Per i casi estremi di orchestrazione: imposta un limite alla profondità degli agenti. Limita le catene multi-agente a 3-5 hop prima di forzare il consolidamento in un unico agente decisionale. Se la complessità aumenta, riprogetta il flusso di lavoro invece di aggiungere altri agenti.
- Per il non determinismo: introdurre livelli di convalida. Eseguire gli output critici attraverso un controllore deterministico (motore di regole, convalida dello schema o agente di verifica secondario) prima dell'esecuzione.
- Per l'emorragia di token: imposta un "budget di conversazione". Limita gli scambi tra agenti e riepiloga il contesto ogni pochi turni invece di passare trascrizioni complete.
- Per il sovraccarico di contesto: implementa la compressione della memoria a rotazione. Distilla periodicamente le cronologie lunghe in riepiloghi/riassunti strutturati con obiettivi e vincoli espliciti.
- Per problemi di interoperabilità: standardizza uno schema condiviso (contratti JSON, API degli strumenti o specifiche di chiamata delle funzioni), in modo che gli agenti comunichino in formati strutturati.
⚠️ Il principio fondamentale: limita prima di scalare.
Casi d'uso dell'orchestrazione degli agenti IA per i team
Vediamo come diversi team implementano l'orchestrazione degli agenti IA per automatizzare processi complessi:
1. Onboarding personalizzato dei clienti
Immagina di aver appena acquisito un nuovo cliente importante. Normalmente, dovresti copiare i dati dal contratto nel tuo sistema di fatturazione, inviare un'email al team tecnico per configurare un nuovo account e cercare tra le cartelle per trovare i documenti di formazione appropriati.
Con un framework di orchestrazione degli agenti in atto, un agente crea il nuovo account e imposta le autorizzazioni software. Un altro agente legge il contratto, prende nota degli obiettivi specifici e redige una guida di benvenuto personalizzata. Nel frattempo, un terzo agente controlla il calendario del team per trovare il momento migliore per una chiamata iniziale.
Il mattino seguente ti basterà recarti dal client, che sarà già pronto, e partecipare alla riunione programmata, risparmiando ore di lavoro superfluo.
2. Rilevamento automatico delle frodi
Se gestisci un'azienda fintech, sai quanto sia difficile segnalare pagamenti sospetti quando ogni minuto vengono effettuate migliaia di transazioni.
Orchestrando più agenti IA specializzati, puoi facilmente mettere in atto una difesa rigorosa e articolata in più passaggi contro le attività fraudolente.
Ecco come fare:
Un agente di transazione monitora tutti i pagamenti e segnala immediatamente le anomalie (ad esempio, un acquisto di importo elevato da una posizione insolita). Triggera un agente di identità per verificare se i recenti modelli di accesso dell'utente o gli ID dei dispositivi corrispondono a questo nuovo comportamento.
In caso contrario, un agente di rischio confronta il comportamento con le tattiche di frode note e intraprende azioni correttive, come sospendere il pagamento e inviare al cliente un codice di verifica tramite testo per procedere.
3. Gestione della catena di fornitura
Le catene di approvvigionamento sono altamente volatili. Barriere commerciali geopolitiche, disastri naturali e carenza di manodopera possono improvvisamente interrompere le operazioni. È impossibile stare al passo con questi eventi utilizzando solo il lavoro richiesto e sistemi distribuiti.
Un sistema di agenti IA orchestrato ti aiuta a rimanere all'avanguardia. Ad esempio, puoi utilizzarlo per effettuare la sincronizzazione della tua risposta ai picchi di prezzo.
Se un agente rileva un aumento del 20% del prezzo di una materia prima, un secondo agente trova delle alternative, come passare a un fornitore di backup pre-verificato. Contemporaneamente, un altro agente modifica il programma di produzione fino all'arrivo dei nuovi materiali.
Storia di un cliente: ClickUp X Bell Direct
😓 Il problema: il "lavoro sul lavoro" ostacolava la produttività reale
Il team operativo di Bell Direct era sommerso di lavoro. Ogni giorno gestiva oltre 800 email dei clienti, ciascuna delle quali richiedeva la lettura manuale, la selezione, la categorizzazione e l'inoltro alla persona giusta. La situazione metteva sotto pressione l'efficienza, la visibilità e la qualità del servizio del team, anche se l'azienda stava ottenendo ottimi risultati per i clienti.
✅ La soluzione: uno spazio di lavoro unificato + agenti IA che lavorano come compagni di squadra
Invece di aggiungere un altro strumento scollegato allo stack, Bell Direct ha scelto ClickUp come Centro di comando centrale. Hanno consolidato tutto, dalle attività e dai documenti ai processi e alle conoscenze, in un unico spazio di lavoro in cui l'IA aveva il contesto completo. Anziché affidarsi a bot o modelli generici, hanno implementato un Super Agente che hanno chiamato "Delegator". Si tratta di un compagno di squadra autonomo addestrato a smistare il lavoro in arrivo:
- Legge tutte le email in arrivo nella casella di posta condivisa
- Classifica l'urgenza, il client e l'argomento utilizzando campi personalizzati con l'IA.
- Assegna le priorità e indirizza ogni attività alla persona giusta in tempo reale.
Tutto questo senza alcun intervento manuale da parte di operatori umani.
😄 L'impatto: Vantaggi operativi misurabili
- Aumento del 20% dell'efficienza operativa, il che significa che è possibile svolgere più lavoro più rapidamente con le stesse risorse.
- Capacità pari a quella di 2 dipendenti a tempo pieno liberata, ora disponibile per attività strategiche di alto valore
- Oltre 800 email giornaliere dei clienti smistate in tempo reale
Il Super Agent ora smista il lavoro come farebbe un essere umano, ma alla velocità e su scala di una macchina.
👀 Lo sapevate? Nel 1966, Joseph Weizenbaum creò ELIZA per imitare un terapeuta. Il bot utilizzava uno script semplice per effettuare conversazioni con gli esseri umani, scambiando i pronomi per trasformare le affermazioni degli utenti in domande.
Ad esempio, se un utente diceva "Mi sento...", il bot chiedeva "Perché ti senti così...?". Se si bloccava, ELIZA utilizzava risposte generiche come "Continua, per favore" o "Dimmi di più", ingannando gli utenti e facendogli credere di essere un ascoltatore molto attento.
Orchestrazione degli agenti IA vs. automazione tradizionale dei flussi di lavoro
L'automazione tradizionale dei flussi di lavoro è fissa e lineare. Segue regole if-then predefinite e sposta i dati di conseguenza.
📌 Ad esempio, quando un cliente compila un modulo, il sistema crea un lead nel CRM e invia un'email di ringraziamento standard. Lo farà ogni volta, indipendentemente da ciò che il cliente ha effettivamente scritto nel modulo.
L'orchestrazione degli agenti IA è dinamica, adattiva e completamente autonoma. Tu dai al sistema un obiettivo e gli agenti IA ragionano sulle attività necessarie per raggiungerlo. Usano l'intelligenza degli LLM per prendere decisioni contestualizzate in tempo reale.
📌 Ad esempio, quando un cliente compila un modulo, un sistema di agenti IA non si limita a creare un lead e inviare un'email generica.
Invece, un agente analizza la risposta per rilevare l'intenzione (richiesta di preventivo vs. demo dell'azienda vs. problema di assistenza). Un altro controlla il CRM per le interazioni passate. Un terzo redige una risposta personalizzata facendo riferimento al settore del cliente, al caso d'uso e al livello di urgenza.
Se il modulo segnala un'elevata intenzione di acquisto, il sistema può automaticamente:
- Indirizza il lead a un rappresentante commerciale dell'azienda
- Pianifica una riunione in base alla disponibilità del Calendario
- Genera una sequenza di follow-up personalizzata
- Avvisa l'account executive con un riepilogo/riassunto del contesto chiave
Ecco un confronto dettagliato:
| Aspetto | Orchestrazione degli agenti IA | Automazione tradizionale dei flussi di lavoro |
| Tipo di logica | Utilizza il ragionamento per decidere il percorso migliore | Segue regole fisse di tipo "se-allora" |
| Adattabilità | Alta; si adatta ai cambiamenti degli input | Basso; richiede una riconfigurazione manuale |
| Passaggi di consegne | Dinamico (si rivolge al miglior agente disponibile in quel momento) | Lineare e hard-coded (il passaggio A porta sempre al passaggio B) |
| Manutenzione | Basso; gli agenti interpretano i nuovi dati o gli aggiornamenti degli strumenti senza nuovo codice | Elevato; richiede l'intervento di uno sviluppatore ogni volta che uno strumento o un processo subisce una modifica |
| Scalabilità | Elevata; è possibile integrare nuovi agenti specializzati senza dover ricostruire l'intero sistema. | Basso; più passaggi aggiungi, più complesso diventa il flusso di lavoro |
| Ideale per | Flussi di lavoro complessi come ricerche di mercato, supporto clienti e gestione del ciclo di vita dei dipendenti | Attività ripetitive come l'elaborazione delle buste paga o l'inserimento delle voci |
📚 Per saperne di più: Esempi e casi d'uso dell'automazione dei flussi di lavoro
Come scegliere gli strumenti di orchestrazione degli agenti IA
Di seguito sono riportati cinque semplici passaggi per scegliere lo strumento di orchestrazione degli agenti IA più adatto alla tua azienda:
Passaggio 1: identifica le tue esigenze in termini di agenti IA
Se non hai ancora implementato agenti IA, inizia con una verifica dei tuoi flussi di lavoro. Prendi nota dei punti di attrito: passaggi manuali, errori ricorrenti, processi isolati, ecc.
Una volta che hai un'idea chiara di dove inserire gli agenti IA nei tuoi flussi di lavoro, decidi:
- Cosa farà ciascun agente da fare
- A quali strumenti, origini dati e risorse esterne deve avere accesso ciascun agente?
- In che modo i diversi agenti comunicheranno e eseguiranno i passaggi di consegne
Mappare le funzionalità IA ti aiuterà a scegliere le funzionalità IA giuste per un'orchestrazione efficiente.
📚 Per saperne di più: MCP vs. RAG vs. Agenti IA
Passaggio 2: dare priorità agli strumenti no-code/low-code
La maggior parte dei team non ha il tempo o le risorse ingegneristiche necessarie per creare da zero una logica di orchestrazione.
Cerca quindi piattaforme no-code o low-code che consentano ai membri del tuo team non tecnici di creare e modificare gli agenti tramite un'interfaccia visiva. Ad esempio, utilizzando un builder drag-and-drop per progettare flussi di lavoro, configurare agenti e gestire le interazioni.
Ancora meglio se lo strumento di IA agentica offre funzionalità di IA generativa per creare agenti all'istante. In questo modo, non sarà nemmeno necessario progettare visivamente un agente.
Basta descrivere le responsabilità dell'agente, l'accesso agli strumenti e le autorizzazioni in un linguaggio semplice e l'IA configurerà tutto in pochi minuti.
🦄 Vantaggio di ClickUp: è proprio così che funzionano i Super Agenti di ClickUp. Invece di mettere insieme manualmente prompt e logica, i team possono definire cosa deve fare l'agente (monitoraggio del lavoro, riepilogo degli aggiornamenti, sblocco delle attività, segnalazione dei rischi) e l'agente opera direttamente all'interno dei flussi di lavoro reali.
Ancora meglio, i Super Agenti di ClickUp si basano in gran parte sull'IA generativa. Non è necessario progettare visivamente un agente. Basta descrivere le responsabilità dell'agente, l'accesso agli strumenti e i limiti in un linguaggio semplice, e il sistema lo configurerà per te, creando una connessione con attività, documenti, commenti e automazioni, in pochi minuti.
Passaggio 3: Valutare prestazioni, personalizzazione, integrazione e scalabilità
È possibile eseguire e orchestrare 100 agenti IA su più flussi di lavoro contemporaneamente? Testate sempre gli strumenti di orchestrazione per assicurarvi che non falliscano in condizioni di carico massimo o abbiano difficoltà a lavorare con dati in tempo reale.
Successivamente, valuta in che misura personalizzi gli agenti e le loro funzioni. Ad esempio, puoi creare percorsi di fallback personalizzati quando un agente non funziona o incontra dati mancanti? Oppure sei costretto a utilizzare le impostazioni predefinite dello strumento?
Verifica inoltre se lo strumento offre connettori nativi per l'integrazione perfetta degli agenti IA con il tuo stack tecnologico esistente. Dovresti essere in grado di attivare/disattivare questi connettori per consentire agli agenti di accedere ai dati provenienti da sistemi esterni.
Se utilizzi software proprietario, assicurati che lo strumento offra API personalizzate low-code facili da creare.
Infine, valuta la scalabilità. Uno strumento ideale deve essere in grado di gestire più agenti, flussi di lavoro e team senza interrompersi o diventare troppo costoso.
📚 Per saperne di più: I migliori strumenti di automazione dei processi agentici
Passaggio 4: Comprendere la struttura dei costi
La maggior parte degli strumenti di orchestrazione dell'IA non applica una tariffa fissa, ma un prezzo basato sull'utilizzo. Ciò include:
- Il numero di agenti distribuiti
- Il numero di flussi di lavoro eseguiti quotidianamente
- Con quale frequenza gli agenti chiamano le API esterne
- Il numero di integrazioni attive
Analizza come sarà il tuo utilizzo reale su larga scala. Uno strumento che sembra conveniente per un team può diventare costoso quando i reparti commerciali, di supporto e marketing utilizzano continuamente flussi di lavoro orchestrati.
💡 Suggerimento professionale: cerca i costi nascosti come connettori premium, costi più elevati per l'esecuzione in tempo reale, componenti aggiuntivi per il monitoraggio o costi aggiuntivi per i controlli dell'azienda.
Passaggio 5: Verifica l'assistenza e le recensioni dei fornitori
Controlla forum come G2 o Reddit per vedere come il provider gestisce i guasti tecnici. Offre supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7? Con quale rapidità risponde alle query dei clienti? I provider affidabili forniscono documentazione dettagliata, comunità di utenti attive, guide alla risoluzione dei problemi e aggiornamenti regolari della piattaforma.
🧠 Curiosità: nel 1950, Claude Shannon costruì " Theseus", un mouse magnetico in grado di risolvere un labirinto. Utilizzava un sistema di memoria basato su relè telefonici per ricordare il percorso. Man mano che il magnete muoveva il mouse, questi relè registravano ogni urto contro una parete. Theseus ruotava quindi di 90° in senso orario per continuare il suo percorso.
Il mouse ha risolto il labirinto al secondo tentativo: un esempio pionieristico di machine learning in azione.
Come ClickUp fornisce il supporto per l'orchestrazione dei flussi di lavoro basata sull'IA
I sistemi di IA spesso aggiungono il livello di orchestrazione separatamente agli strumenti esistenti. Ciò complica la configurazione, aumenta la diffusione dell'IA ed espande l'area di potenziali violazioni della sicurezza.
L'area di lavoro Converged AI di ClickUp integra l'orchestrazione degli agenti IA direttamente nel luogo in cui svolgi il tuo lavoro quotidiano. Combina attività, documenti e comunicazione di team con automazione di nuova generazione e ricerca intelligente.
Ecco le funzionalità principali:
🧠 ClickUp Brain: IA nativa + memoria + consapevolezza del contesto
La maggior parte delle configurazioni di orchestrazione dell'IA fallisce a livello di contesto. Gli agenti non dispongono di un contesto sufficiente per prendere decisioni valide oppure qualcuno deve dedicare tempo all'inserimento di tale contesto nel sistema.
ClickUp Brain, l'assistente IA contestuale della piattaforma, cambia questa situazione.
Funziona come una rete neurale che comprende come il tuo lavoro si collega tra progetti, team e tempistiche. Non è necessario copiare e incollare il contesto nei tuoi strumenti di IA. Brain vive direttamente all'interno delle tue attività, documenti, commenti, dashboard e riunioni per catturare ogni cambiamento.
Ciò consente ai tuoi Super Agenti IA di accedere e agire automaticamente sul contesto in tempo reale, invece di attendere che un essere umano fornisca un aggiornamento.
Puoi anche porre domande a Brain come "Cosa è cambiato nel piano di lancio del secondo trimestre questa settimana?" o "Riassumi tutti i feedback dei clienti sull'onboarding dell'ultimo mese" per ottenere risposte immediate dai dati effettivi della tua area di lavoro. Non c'è bisogno di cercare tra le schede o più strumenti per trovare le informazioni giuste: basta chiedere a Brain, che sa tutto.
Poiché il contesto è nativo, non è necessario creare sistemi di memoria personalizzati, addestrare modelli complessi o mantenere una base di conoscenze separata.
⭐ Bonus: ClickUp BrainGPT è il compagno desktop basato sull'IA che porta questa intelligenza sensibile al contesto fuori dal browser e in un'app dedicata.
Grazie ad essa potrai:
- Lavora con più modelli di IA in un unico posto: passa da Brain ad altri LLM come Claude, GPT, Gemini, ecc. con un solo tocco.
- Ricerca rapida tra file, attività, documenti, ecc. : utilizza Enterprise Search per trovare file, attività o documenti nell'intero spazio di lavoro digitale. Ad esempio, cerca "il documento in cui abbiamo discusso l'esperimento di prezzo B" e Brain lo recupererà immediatamente.
- Digita 400 volte più velocemente con la voce: dettate prompt, comandi di lavoro, commenti o anche risposte rapide alle chat con Talk to Text di ClickUp. Brain trasforma il tuo discorso in testo strutturato, rendendo l'orchestrazione del flusso di lavoro più veloce e intuitiva.
✍ ClickUp Lavagne online: progetta i flussi di lavoro in modo visivo
Hai bisogno di un ambiente di prova visivo per progettare e pianificare il processo di orchestrazione prima di distribuire un agente?
ClickUp Lavagne online offre una tela illimitata con funzione drag-and-drop proprio per questo scopo:
- Mappa il tuo processo: inserisci delle forme per rappresentare le diverse fasi del flusso di lavoro, come Admissione, Selezione, Bozza, Revisione, Controllo qualità, ecc.
- Definisci il flusso: collega queste forme con linee e connettori per mostrare esattamente come il lavoro si muove attraverso il sistema.
- Visualizza i ruoli: utilizza codici colore per distinguere gli agenti IA dagli attori umani. Ad esempio, usa nodi blu per i passaggi umani e nodi viola per gli agenti IA.
- Aggiungi logica e protezioni: utilizza dei post-it per annotare dettagli fondamentali, come il contesto di cui un agente ha bisogno, gli strumenti che deve richiamare ed eventuali condizioni di fallback specifiche.
I membri del team possono collaborare in tempo reale e lasciare commenti direttamente sulle forme o sui post-it. Ad esempio: "Possiamo riutilizzare lo stesso agente che usiamo per i riassunti di supporto qui?"
Una volta definito un piano di orchestrazione solido, converti le forme e gli elementi sulla Bacheca direttamente in attività di ClickUp, complete di descrizioni, scadenze e assegnatari per l'esecuzione immediata.
🤖 ClickUp AI Super Agents: configura sistemi multi-agente senza codice
Non è necessario investire separatamente in agenti IA. Con gli AI Super Agents di ClickUp, puoi creare agenti IA ambientali che vanno oltre le regole di automazione di base e vivono direttamente all'interno della tua area di lavoro.
Questi agenti gestiscono ragionamenti in più fasi, completano attività complesse e intraprendono azioni autonome 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Puoi assegnarli a qualsiasi attività, chattare direttamente con loro o menzionarli (@mention) in attività, documenti o chat per portare a termine il lavoro.
Ad esempio, "@SalesAgent, segui i contratti in sospeso della scorsa settimana" o "@PM Agent, riepiloga/riassume i rischi dello sprint".
Mantengono allineati gli esseri umani e gli altri agenti aggiornando le attività, pubblicando post nelle chat e trasferendo il lavoro senza soluzione di continuità.
ClickUp offre anche due modi per creare agenti IA Autopilot:
- Agenti predefiniti: scegli tra agenti già pronti. Ad esempio, agenti PM per roadmap e sprint, agenti commerciali per la gestione della pipeline, agenti di codifica per il triage dei bug e le revisioni PR, ecc.
- Agenti personalizzati: descrivete l'agente di cui avete bisogno a ClickUp Brain e ne verrà creato uno all'istante. Ad esempio, "Creami un agente che monitori i prezzi della concorrenza e ci avvisi in caso di cambiamenti".
Inoltre: gli agenti IA Super funzionano con memoria infinita e contesto di area di lavoro. Utilizzano la memoria recente per ciò che è appena accaduto, la memoria di lavoro per il contesto attivo e la memoria a lungo termine per il richiamo.
Inoltre, grazie alla conservazione zero dei dati, le tue informazioni non rimangono mai al di fuori della tua area di lavoro sicura.
📚 Per saperne di più: Come creare un agente IA per una migliore automazione
⚙ Automazioni ClickUp: attiva gli agenti in qualsiasi punto del flusso di lavoro
Una volta creati gli agenti, è il momento di distribuirli e coordinarli.
ClickUp Automazioni semplifica questo processo combinando trigger e azioni basati su regole con l'IA per un'orchestrazione dinamica. Puoi definire i trigger esatti per richiamare un agente, specificare quando deve attivarsi e dettare l'azione che l'agente deve intraprendere.
Ad esempio, "Quando lo stato di un'attività cambia in Pronto per il controllo qualità, chiama l'agente Test Case per scrivere i casi di test e aggiungerli alla coda di controllo qualità. "
La libreria di automazione di ClickUp offre un vasto set di trigger, condizioni e azioni predefiniti per creare automazioni degli agenti. Per una maggiore flessibilità, puoi anche descrivere un trigger personalizzato a ClickUp Brain in inglese semplice. Questo configurerà l'automazione, la collegherà all'agente e la testerà per una facile implementazione.
⭐ Bonus: dai ai tuoi agenti AI l'accesso ai dati in tempo reale provenienti da oltre 1000 strumenti esterni utilizzando le integrazioni native di ClickUp. Ad esempio, un agente commerciale può leggere i lead importati nella tua area di lavoro di ClickUp da HubSpot, controllare lo stato delle PR su GitHub o estrarre il sentiment dei clienti dai ticket Zendesk nella tua area di lavoro, il tutto senza esportare CSV o creare API personalizzate.
📊 Dashboard ClickUp: monitora il flusso di lavoro e lo stato degli agenti a colpo d'occhio
Configura dashboard ClickUp basate sui ruoli per monitorare sia il flusso di lavoro che le prestazioni degli agenti IA. Scegli tra oltre 20 widget per personalizzare la tua dashboard con vari grafici: grafici a torta, a barre, ad anello, velocità di sprint, burnup e widget di calcolo.
📌 Ad esempio, puoi creare un dashboard per monitorare il flusso di lavoro di triage dell'assistenza. Un widget mostra "Ticket risolti in <24 hours,” another tracks “Average time in QA,” and a third highlights “Tasks stuck in Review >3 giorni".
I dashboard forniscono anche visibilità sulle azioni degli agenti. È possibile effettuare il monitoraggio:
- Numero di attivazioni: "L'agente di codifica è stato triggerato 47 volte questa settimana"
- Attività completate: "L'agente commerciale ha chiuso 12 contratti e ne ha segnalati 3"
- Risultati eccellenti: "PM Agent ha ridotto i tempi di pianificazione del 40% in 15 sprint"
Coordina gli agenti IA senza codice utilizzando ClickUp
L'orchestrazione degli agenti IA non è riservata solo alle medie imprese o alle grandi aziende. Anche le PMI possono implementare più agenti IA per creare flussi di lavoro intelligenti e affrontare attività sempre più complesse.
È altamente redditizio, soprattutto quando si dispone dello strumento giusto per orchestrare gli agenti senza sovraccarichi tecnici, costi aggiuntivi e complessità.
L'assistenza IA nativa di ClickUp, la gestione del contesto in tempo reale e le automazioni dinamiche rendono tutto questo possibile. Puoi creare, implementare e orchestrare sistemi avanzati di agenti IA utilizzando prompt in linguaggio naturale e un'interfaccia drag-and-drop.
Puoi anche pianificare e monitorare l'orchestrazione del flusso di lavoro all'interno di ClickUp utilizzando lavagne online e dashboard.
In poche parole, ClickUp ti offre tutti gli strumenti necessari per padroneggiare l'orchestrazione degli agenti IA senza competenze tecniche.