Sto creando protocolli Agent-to-Agent: Ecco i problemi

Va bene, folks, Leo Grant qui, di nuovo su agntdev.com, e oggi ci stiamo tuffando a capofitto in qualcosa che ha fatto chiacchierare nei miei canali Slack e nelle mie sessioni di codifica notturne: la sorprendente complessità di quello che sembra un semplice processo di “costruzione” quando si tratta di agenti autonomi. In particolare, voglio parlare dei punti di attrito spesso trascurati nella costruzione dei protocollo di comunicazione tra agenti. Non si tratta solo di far parlare due programmi; si tratta di far interagire in modo significativo due agenti, ciascuno con i propri obiettivi e stato interno, senza far saltare in aria la tua simulazione accuratamente progettata o, peggio ancora, un’implementazione nel mondo reale.

Ricordo che qualche mese fa, stavo aiutando una piccola startup che stava tentando di coordinare una flotta di droni per le consegne. Il loro approccio iniziale era piuttosto standard: un orchestratore centrale che inviava comandi. Ma si sono subito imbattuti in un ostacolo. La latenza, il punto unico di guasto e il volume di decision-making che il sistema centrale doveva gestire divennero un incubo. La soluzione ovvia? Decentralizzare. Far sì che i droni parlassero tra loro. Semplice, giusto? Ahaha. Oh, Leo, dolce bambino d’estate.

L’Illusione di una Comunicazione Semplice tra Agenti

Quando pensi per la prima volta a degli agenti che parlano, la tua mente probabilmente salta a REST API, gRPC, forse qualche coda di messaggi. E sì, queste sono le meccaniche di base. Ma per gli agenti, specialmente quelli che operano con un certo grado di autonomia, il “cosa” e il “come” di quella comunicazione sono profondamente diversi dall’interazione tipica client-server.

Pensa a questo: una chiamata API standard di solito implica uno schema noto, una risposta prevedibile e un chiaro ciclo di richiesta-risposta. Un agente, tuttavia, potrebbe non avere sempre una “richiesta” nel senso tradizionale. Potrebbe aver bisogno di trasmettere informazioni, ascoltare eventi specifici, negoziare una risorsa o persino inferire l’intenzione dalle azioni di un altro agente. Questo non riguarda solo la sintassi; riguarda la semantica, il contesto e la comprensione condivisa tra due entità che potrebbero non essere state progettate nemmeno dalla stessa persona, figurarsi con esattamente gli stessi modelli interni.

Il mio amico della startup dei droni, chiamiamolo Mark, all’inizio ha provato a esporre semplicemente gli endpoint su ogni drone. Il Drone A doveva sapere se il Drone B stava per atterrare sullo stesso pad. Quindi, il Drone A avrebbe colpito /api/v1/drones/{id}/landing_status. Sembra a posto in superficie. Ma cosa succede se il Drone B si trovava in una manovra critica e non poteva rispondere immediatamente? E se il suo stato interno fosse ambiguo? E se dovesse chiedere al Drone A chiarimenti prima di impegnarsi in uno stato? All’improvviso, quella semplice chiamata API diventa una conversazione a più turni, piena di potenziali blocchi e malintesi.

Oltre Richiesta/Risposta: La Necessità di Protocollo di Conversazione

È qui che i protocolli di rete standard iniziano a non bastare e dobbiamo pensare ai protocollo di conversazione. Non si tratta solo di scambio di dati; si tratta di scambio di informazioni nel contesto di obiettivi in corso e potenziali conflitti.

Guardiamo un esempio base. Immagina due agenti, Agente A e Agente B, che cercano di coordinare un compito. L’Agente A deve raccogliere un oggetto e l’Agente B deve trasportarlo. L’Agente A deve segnalare che è pronto e l’Agente B deve confermare la ricezione. Se usiamo semplici richieste POST, potrebbe sembrare così:

// Agente A (raccolta)
function signalReadyForPickup(itemId) {
 fetch('http://agent-b.com/api/v1/pickup_ready', {
 method: 'POST',
 headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
 body: JSON.stringify({ item_id: itemId })
 })
 .then(response => response.json())
 .then(data => {
 if (data.status === 'ack') {
 console.log(`Agente B ha riconosciuto la raccolta per ${itemId}.`);
 // Procedi con la raccolta effettiva
 } else {
 console.error(`Agente B non ha riconosciuto la raccolta: ${data.reason}`);
 // Gestisci tentativo di ripetere o piano alternativo
 }
 })
 .catch(error => console.error('Errore nella segnalazione di prontezza:', error));
}

// Agente B (trasporto)
// (Endpoint per /api/v1/pickup_ready)
app.post('/api/v1/pickup_ready', (req, res) => {
 const itemId = req.body.item_id;
 console.log(`Ricevuto segnale di prontezza raccolta per ${itemId}.`);
 // Controlla stato interno, disponibilità, ecc.
 if (canTransport(itemId)) {
 res.json({ status: 'ack' });
 } else {
 res.status(400).json({ status: 'nack', reason: 'Attualmente occupato' });
 }
});

Questo è un inizio. Ma cosa succede se canTransport(itemId) richiede 5 secondi perché l’Agente B deve consultare un sistema esterno o negoziare con un altro agente? L’Agente A rimane appeso. E se l’Agente B risponde con ‘nack’ a causa di ‘Attualmente occupato’? Ora l’Agente A deve interpretarlo e decidere la sua prossima mossa. Questo non è solo un codice di errore; è un’informazione contestuale che l’Agente A deve tenere in considerazione nel suo ciclo di decision-making.

È qui che ho iniziato a spingere Mark verso qualcosa di più simile a un dialogo con stato. Avevamo bisogno di un protocollo condiviso che superasse la semplice richiesta/riposta. Abbiamo esaminato una versione semplificata di FIPA ACL (Agent Communication Language), che definisce performative come ‘inform’, ‘request’, ‘agree’, ‘refuse’, ecc. Non è necessario implementare l’intera specifica, ma comprendere la filosofia dietro di essa è super utile.

Esempio Pratico: Un Semplice Protocollo di Negoziazione

Affiniamo il nostro esempio di raccolta in una negoziazione molto semplice. L’Agente A ha bisogno di una raccolta, l’Agente B può trasportare. L’Agente A propone, l’Agente B risponde, possibilmente con una controproposta o un rifiuto.

Per prima cosa, abbiamo bisogno di una struttura di messaggio comune. Qualcosa che distingue chiaramente l’atto comunicativo (il “performativo”) dal contenuto.

// Struttura di messaggio comune
{
 "sender_id": "agent-A",
 "receiver_id": "agent-B",
 "performative": "propose", // e.g., propose, accept, refuse, inform, query
 "conversation_id": "pickup-task-XYZ", // Per collegare i messaggi in un dialogo
 "reply_to": "message-ABC", // Se questa è una risposta a un messaggio specifico
 "content": {
 // Il payload effettivo specifico per il performativo
 "task_type": "item_pickup",
 "item_id": "widget-123",
 "location": "warehouse-bay-3",
 "pickup_window": { "start": "2026-03-28T10:00:00Z", "end": "2026-03-28T10:30:00Z" }
 }
}

Ora, pensiamo al flusso. L’Agente A vuole proporre una raccolta. L’Agente B lo riceve. L’Agente B valuta. L’Agente B risponde. Ogni passaggio è un messaggio con un performativo specifico.

// Lato dell'Agente A (semplificato)
class AgentA {
 constructor(id, commService) {
 this.id = id;
 this.commService = commService;
 this.outstandingConversations = new Map(); // Memorizza lo stato per i dialoghi in corso
 }

 async initiatePickup(itemId, location, window) {
 const conversationId = `pickup-${this.id}-${Date.now()}`;
 const message = {
 sender_id: this.id,
 receiver_id: 'agent-B',
 performative: 'propose',
 conversation_id: conversationId,
 content: {
 task_type: 'item_pickup',
 item_id: itemId,
 location: location,
 pickup_window: window
 }
 };

 this.outstandingConversations.set(conversationId, {
 status: 'proposed',
 itemId: itemId,
 expectedReply: ['accept', 'refuse', 'propose_counter']
 });

 console.log(`Agente A: Proponendo raccolta per ${itemId}. Conv ID: ${conversationId}`);
 await this.commService.sendMessage(message);
 }

 // Questo metodo verrebbe chiamato dal commService quando un messaggio per l'Agente A arriva
 async handleIncomingMessage(message) {
 const { sender_id, performative, conversation_id, content } = message;

 if (this.outstandingConversations.has(conversation_id)) {
 const convoState = this.outstandingConversations.get(conversation_id);

 if (performative === 'accept' && convoState.expectedReply.includes('accept')) {
 console.log(`Agente A: L'Agente B ha accettato la raccolta per ${convoState.itemId}!`);
 this.outstandingConversations.delete(conversation_id); // Dialogo completato
 // Procedi con l'esecuzione del compito
 } else if (performative === 'refuse' && convoState.expectedReply.includes('refuse')) {
 console.log(`Agente A: L'Agente B ha rifiutato la raccolta per ${convoState.itemId}. Motivo: ${content.reason}`);
 this.outstandingConversations.delete(conversation_id); // Dialogo completato
 // Inizia un piano alternativo
 } else if (performative === 'propose_counter' && convoState.expectedReply.includes('propose_counter')) {
 console.log(`Agente A: L'Agente B ha controproposto con una nuova proposta per ${convoState.itemId}. Nuova finestra: ${content.pickup_window.start}`);
 // Valuta la controproposta, potenzialmente accetta o fa un'altra controproposta
 // Per semplicità, accettiamo solo per ora
 const acceptMessage = {
 sender_id: this.id,
 receiver_id: sender_id,
 performative: 'accept',
 conversation_id: conversation_id,
 reply_to: message.message_id, // Presumendo che i messaggi abbiano ID unici
 content: { task_type: 'item_pickup', item_id: convoState.itemId }
 };
 await this.commService.sendMessage(acceptMessage);
 this.outstandingConversations.set(conversation_id, { status: 'accepted_counter', itemId: convoState.itemId, expectedReply: [] });
 } else {
 console.warn(`Agente A: Performativa inesperata '${performative}' per la conversazione ${conversation_id}.`);
 }
 } else {
 console.log(`Agente A: Messaggio indesiderato ricevuto per la conversazione ${conversation_id}.`);
 // Gestisci proposte iniziali da altri agenti, o ignora se non interessato
 }
 }
}

Questo è ancora una visione semplificata, ovviamente. Il commService gestirebbe il trasporto di rete effettivo (WebSockets, RabbitMQ, ecc.) e l’instradamento dei messaggi all’istanza corretta dell’agente. La chiave è che ogni agente mantiene uno stato sulle sue conversazioni in corso, aspettandosi tipi specifici di risposte a seconda della fase attuale del dialogo. Questo è un grosso passo avanti rispetto alle chiamate API fire-and-forget.

La bellezza di questo approccio è che rende la comunicazione esplicita. Quando Mark ha implementato una versione semplificata di questo per i suoi droni, ha iniziato a vedere meno collisioni e un’allocazione delle attività più efficiente. Un drone poteva esplicitamente ‘proporre’ un punto di atterraggio, e un altro drone poteva ‘rifiutare’ con una motivazione, o ‘proporre_contrapongo’ con un’alternativa. Il sistema ha guadagnato resilienza e chiarezza.

I Costi Nascosti: Ontologie Condivise e Fiducia

Passare a protocolli conversazionali espone due sfide più profonde che spesso vengono messe da parte:

1. Ontologie Condivise (o la loro mancanza)

Affinché gli agenti comunichino in modo significativo, hanno bisogno di una comprensione condivisa dei termini che stanno usando. Cosa significa “pickup_window”? È UTC? Ora locale? Cosa si intende per “location”: una coordinata GPS, un geohash o un numero di baia? Se l’Agente A usa “item_id” e l’Agente B si aspetta “product_sku”, hai un problema. Questo è il problema della “Torre di Babele” per gli agenti.

In un sistema strettamente controllato con agenti costruiti dallo stesso team, puoi imporre un modello di dati comune. Ma in sistemi multi-agente più aperti, potresti dover costruire strati di traduzione o concordare una rappresentazione canonica per concetti critici. Questo non è solo un problema tecnico; è un problema organizzativo, che richiede accordo tra diversi team o persino tra diverse organizzazioni.

I droni di Mark avevano inizialmente definizioni leggermente diverse per “altitudine.” Uno utilizzava metri sopra il livello del mare, l’altro metri sopra il livello del suolo. Errore semplice. Potenziale catastrofico quando si coordinano i percorsi di volo. Abbiamo dovuto imporre una definizione unica e univoca nel loro schema di comunicazione condiviso.

2. Fiducia e Reputazione

Quando gli agenti prendono decisioni basate su informazioni ricevute da altri agenti, come fanno a sapere se tali informazioni sono affidabili? Se l’Agente B rifiuta costantemente compiti senza una buona ragione, l’Agente A dovrebbe continuare a proporre compiti? Qui entrano in gioco concetti come fiducia, reputazione e persino misure punitive (come l’inserimento temporaneo in una lista nera di un agente).

Costruire un sistema di fiducia efficace è incredibilmente complesso e spesso richiede un componente dedicato all’interno della tua architettura agenti. Potrebbe comportare:

• Monitorare le performance storiche di altri agenti.
• Verificare le affermazioni (se possibile) attraverso mezzi indipendenti.
• Consentire agli agenti di valutare o fornire feedback sugli altri.
• Implementare firme crittografiche per garantire l’autenticità dei messaggi.

Per i droni di Mark, abbiamo iniziato con un sistema di reputazione molto basilare: se un drone segnalava costantemente di essere “occupato” ma veniva osservato successivamente inattivo, il suo punteggio di affidabilità scendeva e altri droni avrebbero dato priorità a chiedere prima a droni meno “occupati”. È grezzo, ma è un passo verso sistemi decentralizzati auto-correttivi.

Indicazioni Pratiche per la Tua Prossima Creazione di Agenti

Se stai costruendo sistemi con più agenti autonomi, non limitarti a lanciare endpoint REST sul problema e considerarlo risolto. Pensa più in profondità. Ecco cosa ti consiglio:

1. Progetta Protocolli Conversazionali, Non Solo API: Mappa i flussi di dialogo tipici tra i tuoi agenti. Quali sono gli stati? Quali sono i performativi attesi in ogni fase? Usa concetti come conversation_id e reply_to per strutturare i tuoi messaggi.

   • Inizia in modo semplice: Non hai bisogno di un’implementazione completa dell’FIPA ACL. Definisci solo un insieme di performativi fondamentali rilevanti per il tuo dominio (ad esempio, propose, accept, refuse, inform, query).
   • Comunicazione con stato: Assicurati che ciascun agente possa monitorare lo stato dei suoi dialoghi in corso.

2. Stabilisci un’Ontologia Condivisa: Prima di scrivere una riga di codice di comunicazione, definisci i concetti critici e il loro significato preciso per i tuoi agenti. Documentalo rigorosamente. Questo potrebbe significare:

   • Modelli di dati canonici: Concorda una rappresentazione unica per entità chiave (ad esempio, articoli, posizioni, finestre temporali).
   • Validazione degli schemi: Usa strumenti come JSON Schema per convalidare i messaggi in entrata e in uscita rispetto all’ontologia concordata.

3. Considera la Fiducia e la Reputazione Presto: Anche nei sistemi semplici, gli agenti si affideranno l’uno all’altro. Pensa a come un agente valuta l’affidabilità delle informazioni ricevute. Questo può essere semplice come:

   • Punteggi di affidabilità: Un semplice contatore per interazioni riuscite rispetto a fallimenti.
   • Meccanismi di riconoscimento: Richiedere riconoscimenti espliciti per messaggi critici.

4. Scegli il Giusto Trasporto Sottostante: Mentre il protocollo di livello superiore definisce la conversazione, il trasporto di livello inferiore è importante. Per agenti ad alta interattività, considera i broker di messaggi (come RabbitMQ, Kafka) o WebSocket per comunicazioni persistenti e a bassa latenza, rispetto al tradizionale polling HTTP.

5. Testa, Testa, Testa (e Simula!): I protocolli di comunicazione degli agenti sono complessi. Hai bisogno di test robusti, specialmente test di integrazione che simulino flussi conversazionali completi. Per sistemi multi-agente, gli ambienti di simulazione sono i tuoi migliori alleati per scoprire schemi di interazione inaspettati e deadlock.

Costruire agenti che comunichino efficacemente tra loro è una delle parti più impegnative e gratificanti dello sviluppo degli agenti. Ti spinge oltre i paradigmi tipici dell’ingegneria del software e nel mondo affascinante dell’intelligenza distribuita e dei comportamenti emergenti. Quindi, la prossima volta che stai progettando la tua architettura agenti, prenditi un momento. Non pensare solo ai dati che devono essere trasmessi; pensa alla conversazione che deve avvenire. Il tuo futuro te (e i tuoi log di debug) ti ringrazieranno.

🕒 Published: April 3, 2026