Funzionalità AI e Agenti

Sviluppo di Sistemi Multi-Agente

Sistemi di agenti AI gerarchici e workflow multi-agente autonomi sviluppati con LangGraph e CrewAI. Orchestrazione per la produzione, guardrail deterministici e code review guidata da esperti.

Parliamo del tuo progettoParlaci del tuo progetto multi-agente

Dai chatbot isolati agli sciami di agenti collaborativi

Sviluppiamo soluzioni di sistemi multi-agente per le organizzazioni che vogliono superare i chatbot a singolo prompt e risposta per passare a un'esecuzione collaborativa e con gestione dello stato. In qualità di agenzia di sviluppo LangGraph e società di sviluppo CrewAI, Canvas Developers progetta sistemi di agenti AI gerarchici in cui agenti specializzati collaborano su logiche di business complesse, chiamate ai tool e operazioni a lunga esecuzione. Il nostro team crea workflow multi-agente autonomi con gestione esplicita dello stato, checkpoint human-in-the-loop e controlli di fallback deterministici. Mentre i tool di sviluppo AI accelerano i nostri cicli interni di codifica, esperti software engineer definiscono l'architettura di ogni grafo di agenti, verificano le integrazioni dei tool e controllano la gestione dei dati prima del deployment. Che tu abbia bisogno di sciami di agenti locali privati o di orchestratori in cloud, forniamo sistemi collaudati con milestone definite e piena proprietà del codice sorgente.

Orchestrazione di agenti guidata da esperti e potenziata dall'AI

Come l'IA assiste

  • Scaffolding di nodi del grafo, template di prompt, definizioni dei ruoli degli agenti e wrapper di routine per tool a partire da specifiche definite
  • Generazione di turni di conversazione sintetici e tracce di scenari multi-turno per testare il routing degli agenti nei casi limite
  • Bozze di unit test, risposte simulate (mock) dei tool e suite di benchmark per le decisioni dei singoli agenti
  • Configurazione di container, pipeline di test CI e schemi di logging strutturato per il tracciamento multi-agente

Di cosa si occupano i nostri esperti

  • Gli ingegneri progettano l'architettura delle macchine a stati, la persistenza della memoria e le logiche di prevenzione dei loop infiniti, revisionando ogni merge
  • Specialisti di sistemi implementano guardrail rigorosi, controllo degli accessi basato sui ruoli, limiti di esecuzione dei tool e vincoli sul budget di token
  • Il team di QA sottopone a stress test gli handoff tra agenti, le ramificazioni non deterministiche, il rilevamento dei loop e la convalida dei dati con API reali
  • I DevOps engineer supervisionano gli ambienti sandbox per i tool, la gestione dei secret, la strumentazione di osservabilità e l'approvazione dei rilasci

Dove viene eseguita ciascuna parte del tuo sistema multi-agente

Suddivisione architetturale illustrativa per un sistema multi-agente in produzione; il deployment effettivo si adatta ai tuoi requisiti infrastrutturali e di conformità.

  • Motore di orchestrazione e stato

    • Macchine a stati a grafo LangGraph o CrewAI che gestiscono le transizioni tra i nodi
    • Memoria di lavoro a breve termine e archivi di checkpoint per conversazioni a lungo termine
    • Filtri di guardrail deterministici, validatori di schema e rilevatori di cicli
    • Hook di sospensione, ripresa e interruzione per controlli human-in-the-loop

  • Esecuzione degli agenti specializzati e tool

    • Worker di agenti dedicati che eseguono istruzioni e prompt di ruolo mirati
    • Ambienti di esecuzione sandbox per chiamate ad API esterne e database
    • Limitatori di budget di token, rate limiter e routine di recupero dagli errori
    • Telemetria, span OpenTelemetry e generazione di trace passo dopo passo
    • Parser di output strutturato per convertire le risposte degli LLM in modelli tipizzati

  • La tua infrastruttura aziendale e i tuoi modelli

    • Endpoint LLM self-hosted privati o provider API cloud enterprise
    • Database interni, indici vettoriali, archiviazione documenti e sistemi ERP/CRM
    • Identity provider e gestione degli accessi basata sui ruoli per le approvazioni umane
    • Vault sicuro dei secret per tenere le chiavi API lontane dagli ambienti client-side

A chi si rivolge il nostro servizio di sistemi multi-agente

I semplici chatbot e gli LLM basati su singolo prompt mostrano i loro limiti quando i workflow aziendali richiedono ragionamento multi-step, esecuzione di tool esterni, persistenza dello stato tra le sessioni e regole di business deterministiche.

  • Product leader che sviluppano funzionalità SaaS complesse in cui più agenti autonomi devono effettuare ricerche, sintetizzare informazioni e compiere azioni
  • Team IT e Operations che automatizzano la riconciliazione dei dati tra più sistemi, audit di conformità o workflow di approvazione a più passaggi
  • Team di ingegneria che desiderano andare oltre i proof-of-concept di script AI e necessitano di gestione dello stato, guardrail e osservabilità di livello enterprise

Cosa include

Cosa offriamo per la tua architettura multi-agente

  • Orchestrazione a grafi con gestione dello stato

    Grafi di stato realizzati con LangGraph o CrewAI dotati di controllo dei cicli, logica di branching, transizioni condizionali e persistenza dei checkpoint dopo i riavvii.

  • Sciami di agenti gerarchici

    Topologie supervisor-worker in cui agenti di pianificazione di alto livello delegano task specifici ad agenti di dominio con toolset e finestre di contesto isolate.

  • Guardrail deterministici e sicurezza

    Convalida di input e output basata su schemi, modellazione dei dati con Pydantic, rilevamento delle allucinazioni e soglie di interruzione programmatica prima di qualsiasi azione esterna.

  • Integrazioni sicure di API e tool

    Ambienti di esecuzione in sandbox per chiamate ad API di terze parti, lettura/scrittura su database, parser di documenti e connessioni a servizi aziendali interni.

  • Workflow di approvazione human-in-the-loop

    Gate di revisione interattivi per azioni critiche come transazioni finanziarie, modifiche ai dati o invio di email, con sospensione del grafo in attesa dell'input dell'utente.

  • Osservabilità e tracing multi-agente

    Tracing end-to-end tramite OpenTelemetry, LangSmith o logging personalizzato per monitorare consumo di token, latenza, transizioni tra nodi e punti critici in tempo reale.

Cosa non è incluso in questo servizio

  • Chatbot semplici a risposta singola per FAQ e ricerca statica su knowledge base senza orchestrazione rientrano nel nostro servizio AI Chatbots & Assistants.
  • L'addestramento da zero di LLM di base o il pre-training personalizzato appartengono alla ricerca fondamentale; tuttavia, eseguiamo il fine-tuning e la configurazione di modelli open-weight per task di agenti locali.
  • La pura generazione di copy di marketing senza integrazione programmatica di tool o orchestrazione dei workflow è gestita tramite tool di creazione contenuti piuttosto che con l'ingegneria multi-agente.
  • La stabilizzazione di applicazioni legacy non-AI non funzionanti o il refactoring di piattaforme legacy non manutenute inizia con la nostra valutazione di Application Modernization & Stabilization.

Tipici casi d'uso di orchestrazione multi-agente

Scenari tipici che definiamo, non case study di clienti.

  • Underwriting automatizzato e revisione della conformità

    Una piattaforma fintech deve raccogliere i documenti dei richiedenti, interrogare database creditizi, verificare le regole di compliance e preparare un report di audit. Progettiamo un sistema multi-agente in cui agenti di analisi documentale, scoring del rischio e convalida delle policy si coordinano sotto un agente supervisore, con approvazione umana prima della delibera finale.

  • Triage dell'assistenza clienti e risoluzione avanzata

    Un fornitore SaaS ha bisogno di risposte ben più approfondite rispetto ai soliti messaggi preimpostati per i ticket tecnici. Creiamo uno sciame con agenti per il triage, la ricerca nel codebase, l'analisi dei log e la risposta ai ticket che collaborano per diagnosticare problemi e proporre soluzioni verificate ai tecnici del supporto.

  • Ricerche di mercato autonome e aggregazione di contenuti

    Una società di intelligence monitora i trend di settore attraverso centinaia di fonti. Orchestriamo agenti specializzati in crawling, sintesi dei dati, fact-checking e redazione editoriale all'interno di una macchina a stati LangGraph, con citazione deterministica delle fonti e controlli di deduplicazione.

Come si svolge un progetto multi-agente

  1. 01

    Discovery e topologia del grafo

    Mappiamo i tuoi workflow aziendali, definiamo i ruoli degli agenti, identifichiamo le dipendenze dei dati e le API, concordando se un'infrastruttura privata o modelli commerciali rispondano meglio ai tuoi requisiti di conformità.

  2. 02

    Progettazione dell'architettura e dei guardrail

    Gli ingegneri definiscono gli schemi di stato, la persistenza della memoria, i gate di revisione umana e i permessi dei tool, stabilendo confini di convalida rigorosi prima di collegare la logica degli agenti.

  3. 03

    Implementazione, revisione e simulazione

    Agenti di sviluppo supportano la scrittura del boilerplate mentre i nostri ingegneri sviluppano la logica del grafo, esaminano ogni riga di codice e testano a fondo le interazioni multi-agente in ambiente di staging.

  4. 04

    Deployment e configurazione dell'osservabilità

    Eseguiamo il deployment sul tuo cloud di riferimento o in un ambiente privato isolato, corredato da tracing, monitoraggio, soglie di allerta, runbook di rollback e documentazione di handover.

Due modi di lavorare con gli strumenti AI

Scegli dove gli agenti di coding AI possono elaborare il tuo codice mentre costruiamo. Lo standard ingegneristico è lo stesso in entrambi i casi.

Non sei sicuro? Te ne consiglieremo uno durante la definizione dell'ambito. Confronta le opzioni di delivery AI

La sinergia tra architettura, sicurezza e operation

  • Progettato per un'esecuzione prevedibile

    L'autonomia illimitata degli LLM porta spesso a cicli fuori controllo e output incoerenti. I nostri ingegneri definiscono confini di stato deterministici, comportamenti di fallback e condizioni di uscita vincolanti affinché i tuoi agenti mantengano sempre l'obiettivo.

  • QA su percorsi non deterministici

    Il controllo qualità verifica le interazioni degli agenti a fronte di input ambigui, timeout dei tool e prompt malevoli, eseguendo valutazioni automatizzate delle traiettorie insieme alla convalida umana dei workflow critici.

  • Esecuzione isolata dei tool

    Le chiamate ai tool da parte degli agenti avvengono in ambienti isolati con segregazione delle credenziali e principio del minimo privilegio, garantendo che gli agenti non possano modificare dati sensibili senza convalida.

  • Osservabilità e manutenzione continue

    Dopo il deployment, forniamo monitoraggio telemetrico, prompt tuning, tracciamento delle regressioni e aggiornamenti dei framework nell'ambito di un piano di supporto concordato, al passo con l'evoluzione dei modelli di base.

FAQ

Domande frequenti

Qual è la differenza tra LangGraph e CrewAI per i sistemi multi-agente?

LangGraph offre un controllo granulare e a basso livello su grafi ciclici, persistenza dello stato e interruzioni human-in-the-loop, risultando ideale per workflow aziendali complessi con macchine a stati rigide. CrewAI eccelle negli sciami di agenti basati su ruoli e nella delega autonoma dei compiti, dove il focus principale è il ragionamento collaborativo e le dinamiche di team strutturate. Valutiamo le esigenze dei tuoi workflow e ti aiutiamo a selezionare il framework che offre il miglior equilibrio tra precisione e flessibilità.

Come evitate che gli agenti entrino in loop infiniti o generino costi fuori controllo?

Imponiamo limiti deterministici sul grafo, tetti massimi ai passi di ricorsione, budget di token rigorosi e criteri di timeout a livello di orchestratore. Ogni nodo dell'agente deve rispettare condizioni di terminazione predefinite e i cicli devono avere criteri di uscita chiari. Per operazioni delicate o costose, inseriamo checkpoint human-in-the-loop che sospendono l'esecuzione finché un utente autorizzato non approva il passaggio.

Dove vengono eseguiti i dati sensibili e il codice quando si utilizzano sistemi multi-agente?

Dipende dal pacchetto di fornitura scelto. Con il nostro pacchetto Private / Local AI Engineering, i modelli e l'orchestrazione degli agenti vengono eseguiti all'interno dell'infrastruttura sotto il tuo controllo o in un ambiente isolato concordato, garantendo che i dati proprietari non escano mai dal tuo perimetro. Con il nostro pacchetto Claude Code / OpenAI Codex Engineering, i tool commerciali di codifica operano in conformità ai termini di account, alle impostazioni di retention e agli accessi concordati prima dell'inizio dei lavori.

Come vengono definiti l'ambito e i prezzi dei progetti multi-agente?

I prezzi si basano sull'ambito del progetto, inclusi il numero di agenti specializzati, le integrazioni con i tool, la complessità della gestione dello stato, i gate di approvazione umana e la configurazione dell'infrastruttura. A seguito di una valutazione iniziale dei requisiti, forniamo una proposta dettagliata con milestone, deliverable e prezzi chiari. Puoi parlare del tuo progetto tramite il nostro modulo di contatto su https://www.canvasdevelopers.com/contact.

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Raccontaci quali workflow desideri orchestrare. Valuteremo l'architettura dei tuoi agenti, consiglieremo il framework e il pacchetto di fornitura più adatti e invieremo una proposta con milestone ben definite.

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