Mentre alcune organizzazioni sono ancora concentrate sull’integrazione di soluzioni GenAI a scopo singolo nei propri flussi di lavoro, quelle più lungimiranti stanno già affrontando la sfida entusiasmante di gestire sistemi multi-agent su larga scala.
Questi sistemi coinvolgono più agenti AI, ciascuno con competenze specializzate, che collaborano per portare a termine compiti complessi. Lavorano insieme condividendo informazioni e suddividendo le attività in modo flessibile e adattivo.
In questo modo, stanno aiutando le organizzazioni a innovare, modernizzare le proprie operazioni e offrire esperienze eccellenti ai clienti.
Tecnologie intelligenti, sfide complesse
Integrare agenti all’interno di stack tecnologici eterogenei, provenienti da diversi fornitori e piattaforme, è un’impresa complessa. Questo può generare importanti criticità in termini di governance, gestione del rischio, interoperabilità, scambio di dati e sicurezza.
Un’ulteriore sfida nella gestione dei sistemi AI multi-agent consiste nel garantire che tutti gli agenti operino nel rispetto dei requisiti normativi e di conformità, gestendo al contempo gli aspetti operativi del sistema, come l’allocazione dei compiti e la gestione dei flussi di lavoro. Si tratta di un’attività che può richiedere molte risorse.
Anche la protezione dei sistemi multi-agent dalle minacce informatiche e la tutela della privacy dei dati rappresentano preoccupazioni rilevanti.
Rendere semplice la gestione dei sistemi multiagente
NTT DATA sviluppa, implementa e gestisce già soluzioni avanzate di AI e GenAI in tutto il mondo per clienti di diversi settori.
Abbiamo quindi una profonda conoscenza delle sfide legate all’orchestrazione di servizi di agentic AI che coinvolgono agenti e fornitori differenti, anche in un contesto in cui il settore sta adottando protocolli per creare un linguaggio comune tra agenti, come il Model Context Protocol (MCP) di Anthropic e l’Agent2Agent (A2A) Protocol di Google.
Oggi, grazie alla combinazione dei nostri Agentic AI Services per le tecnologie AI degli hyperscaler con le funzionalità multiagente di Microsoft integrate in Azure AI Foundry Agent Service, abbiamo trovato un modo per osservare e orchestrare soluzioni di agentic AI su più piattaforme, offrendo queste capacità come un servizio gestito innovativo e ad alto valore.
Attraverso questa partnership con Microsoft, rendiamo possibile il funzionamento fluido dei sistemi multiagente, la loro capacità di adattarsi a contesti in evoluzione e la fornitura di soluzioni sicure ed efficienti.
Abbiamo scelto la piattaforma Microsoft perché consente l’integrazione di agenti provenienti da diversi fornitori e piattaforme, permettendo loro di collaborare in modo efficace.
Inoltre, la piattaforma consente la creazione di workflow adattivi, capaci di adeguarsi alle esigenze specifiche di ogni attività, migliorando così l’efficienza operativa.
Infine, include strumenti avanzati per la sicurezza e la compliance, fondamentali per proteggere i sistemi multiagente e garantire il rispetto delle normative.
Un sistema multi-agent in azione
Uno degli esempi più significativi della collaborazione tra NTT DATA e Microsoft è un sistema multi-agent per la gestione dei ticket IT, recentemente presentato al Microsoft Build, la conferenza annuale dedicata a sviluppatori software e web.
Il nostro sistema semplifica e automatizza la gestione dei ticket, come richieste di supporto o segnalazioni di incidenti, attraverso l’impiego di cinque tipologie di agenti AI:
- Agente di raccolta dati: raccoglie informazioni dagli utenti.
- Agente di classificazione dei ticket: classifica e apre i ticket.
- Agente di prioritizzazione: valuta e assegna priorità ai ticket in base alla loro natura.
- Agente di instradamento: decide se chiudere il ticket, inoltrarlo a un operatore umano o inviarlo a un agente risolutore.
- Agente risolutore: utilizza MCP per risolvere e chiudere determinati problemi.
I ticket vengono instradati verso l’agente AI più adatto per garantire una risoluzione rapida ed efficace. Gli agenti collaborano in tempo reale, offrendo risposte rapide e di alta qualità, e il sistema è in grado di adattare automaticamente i flussi di lavoro in base alle esigenze specifiche di ciascun ticket.
Il valore per il business è significativo: il sistema riduce i tempi di risposta, aumenta i tassi di risoluzione e migliora la soddisfazione complessiva dei clienti, grazie a una gestione più efficace ed efficiente dei ticket.
Questo modello dimostra quanto il nostro approccio sia flessibile e scalabile, consentendo l’integrazione e la gestione di agenti su diverse piattaforme e hyperscaler. Supporta inoltre l’aggiunta di agenti specializzati, come quelli per la sicurezza (guardian agents) o per la conformità (red-teaming agents), aggiornati regolarmente come parte del nostro servizio gestito end-to-end.
È fondamentale anche la possibilità di sviluppare e gestire agenti direttamente nell’ambiente del cliente, monitorandoli da remoto.
Agenti AI per il settore assicurativo
Abbiamo sviluppato anche un sistema conversazionale multi-agent per supportare interazioni personalizzate e ad alto valore con i clienti di una compagnia assicurativa.
In questo sistema, diversi agenti AI si concentrano su specifiche richieste dei clienti — ad esempio, informazioni su polizze vita, dettagli generali sulle coperture assicurative o sul programma salute e benessere dell’azienda — oppure svolgono un ruolo di supervisione. Tutti questi agenti lavorano in sinergia per offrire un servizio fluido ed efficiente.
Gli agenti AI all’interno di sistemi multi-agent sono destinati a rivoluzionare processi e risultati in numerosi settori: dalla progettazione e ottimizzazione dei prodotti nel manifatturiero, alle raccomandazioni personalizzate nel retail, all’elaborazione di prestiti nel settore bancario, fino alla definizione di piani di cura nella sanità e alla gestione delle emergenze nel settore pubblico.
La potenza di Microsoft
I workflow multi-agent di Microsoft e Semantic Kernel sono strumenti fondamentali per l’orchestrazione e il monitoraggio di sistemi multi-agent come quelli descritti.
I workflow multi-agent consentono di creare, gestire e osservare interazioni complesse tra diversi agenti. Semantic Kernel, invece, facilita l’esternalizzazione dei dati, rendendo più semplice l’integrazione e la gestione delle informazioni tra agenti e piattaforme diverse.
Combinando queste tecnologie con la profonda esperienza globale di NTT DATA nell’integrazione di sistemi e nel raggiungimento degli obiettivi di business, si ottiene una formula vincente per il successo dell’AI multi-agent.
L’impatto sul business
“NTT DATA è il primo system integrator globale ad aver sviluppato un prototipo funzionante utilizzando il supporto ai workflow multi-agent all’interno di Azure AI Foundry Agent Service. La loro capacità di costruire, gestire e orchestrare modelli di Agentic AI su più piattaforme rappresenta un punto di svolta: consente visibilità cross-platform, semplifica implementazioni multi-agent complesse e accelera il ritorno sugli investimenti dei clienti,” afferma Yina Arenas, Vice President of Product and Core AI di Microsoft.
Semplificando la complessità dei sistemi multi-agent e gestendoli su larga scala con il supporto di NTT DATA, le organizzazioni possono ottenere:
- Processi aziendali semplificati e automatizzati: flussi di lavoro ottimizzati e automazione riducono i costi operativi e migliorano l’efficienza.
- Migliori risultati operativi: una governance più solida, una gestione del rischio più efficace e una maggiore sicurezza portano a risultati operativi superiori.
- Riduzione dei costi: una gestione efficiente dei sistemi multi-agent si traduce in risparmi e in un ROI più elevato.
Fai il passo successivo
NTT DATA e Microsoft stanno semplificando l’AI multi-agent grazie a una collaborazione che affronta le sfide dell’integrazione, della governance, dell’efficienza operativa e della sicurezza.
Stiamo definendo un nuovo standard nella gestione dei sistemi multi-agent. Contattaci per scoprire come anche la tua organizzazione può trarne vantaggio.
