Molto bene, tutti. Leo Grant qui, di ritorno nelle trincee digitali su agntdev.com. Oggi voglio affrontare qualcosa che mi preoccupa, qualcosa che ho visto apparire in forum dopo forum, Discord dopo Discord: il dibattito “costruire o comprare” quando si tratta di orchestrazione di agenti interni. Più precisamente, mi concentro sul layer di orchestrazione stesso, non sugli agenti. Siamo nel 2026, e il campo degli agenti evolve a velocità vertiginosa. Siamo oltre il teorico. Stiamo costruendo veri sistemi pronti per la produzione.
Sono immerso in questo da sei mesi, prima con un cliente dove abbiamo acquistato una soluzione, e poi, più recentemente, con un altro cliente dove stiamo costruendo attivamente una soluzione da zero. Il contrasto è stato sorprendente, illuminante e, onestamente, un po’ frustrante a volte. Quindi, affrontiamo questa questione, perché penso che molti di voi stiano lottando con questa decisione specifica.
L’Argomento del “Compra”: Quando il standard ha senso (e quando non ha senso)
Il mio primo cliente, chiamiamoli “InnovateCo,” aveva una direttiva chiara: implementare un sistema di agenti rapidamente. Era un’azienda di medie dimensioni, non un gigante tecnologico, e il loro team di sviluppo interno era già molto impegnato. Il loro core business non era lo sviluppo di agenti; era la logistica. Quindi, acquistare una piattaforma di orchestrazione pronta all’uso sembrava la scelta ovvia.
Abbiamo valutato alcune opzioni, ci siamo fermati su uno dei giocatori più noti – non farò nomi, ma probabilmente potete indovinare alcuni – e abbiamo iniziato il nostro lavoro. La configurazione iniziale si è rivelata sorprendentemente fluida. La piattaforma vantava un’interfaccia utente elegante, flussi di lavoro drag-and-drop e la promessa di “integrazioni pronte all’uso.”
I Vantaggi: Rapidità di immissione sul mercato e costi iniziali ridotti
- Implementazione Rapida: Abbiamo avuto i nostri primi agenti in comunicazione con l’orchestratore ed eseguendo compiti di base in poche settimane. È stata una grande vittoria per le parti interessate che volevano solo vedere qualcosa funzionare.
- Infrastruttura Gestita: Non c’era bisogno di preoccuparsi per il caricamento dei database, delle code dei messaggi o delle API gateway. Il fornitore si occupava di tutto questo. Per un team senza DevOps dedicato ai sistemi di agenti, è stata una grande liberazione.
- Ricchezza Funzionale (sulla Carta): La piattaforma aveva una moltitudine di funzionalità: monitoraggio, registrazione, versioning, controllo accessi. Sembrava completa.
InnovateCo era soddisfatta. Per un po’. L’emozione iniziale era palpabile. Avevamo un cruscotto, metriche, e potevamo creare nuovi flussi di lavoro di agenti in pochi clic. Si aveva la sensazione di spingere davvero i confini.
Gli Svantaggi: Il blues del “lock-in del fornitore” e i mal di testa della personalizzazione
Poi è arrivato l’inevitabile. Man mano che i nostri casi d’uso di agenti diventavano più complessi, abbiamo iniziato a incontrare ostacoli. InnovateCo aveva bisogno di una logica personalizzata specifica per il routing dei compiti in base ai flussi di dati esterni in tempo reale – dati che non erano facilmente integrabili nei connettori predefiniti della piattaforma. Avevamo bisogno di una gestione degli errori personalizzata che coinvolgesse una logica di new-retry complessa basata sui limiti di tasso delle API esterne, non semplicemente una ripresa esponenziale.
Ogni piccola deviazione dalla progettazione prevista della piattaforma diventava una battaglia. Aprivamo costantemente ticket di supporto, chiedevamo funzionalità o cercavamo di adattare le nostre esigenze al loro framework esistente. Le “integrazioni pronte all’uso” si sono rivelate meno flessibili di quanto previsto. Ci siamo ritrovati a scrivere una grande quantità di “codice di collegamento” esterno per adattare i nostri agenti all’orchestratore, e poi ancora più codice di collegamento per adattare l’orchestratore ai nostri sistemi interni.
La mia frustrazione personale è aumentata quando avevamo bisogno di implementare un meccanismo di trasferimento di agenti molto specifico e contestuale. La piattaforma aveva una funzionalità di trasferimento di base, ma non teneva conto della gestione dello stato sfumata di cui avevamo bisogno. Alla fine, abbiamo costruito un microservizio completamente separato solo per gestirlo, aggirando di fatto la funzionalità prevista dell’orchestratore per quel flusso di lavoro specifico.
È qui che la strategia “compra” ha iniziato a mostrare le sue crepe. Il guadagno di velocità iniziale era soffocato dall’attrito della personalizzazione. Pagavamo tariffari di abbonamento elevati, eppure eravamo ancora impegnati in una quantità significativa di sviluppo personalizzato attorno alla piattaforma, piuttosto che sopra. La riduzione dei costi promessa sembrava un miraggio.
L’Argomento del “Costruire”: Prendere il controllo (e la responsabilità)
Passiamo rapidamente al mio cliente attuale, “PioneerTech.” È una startup più piccola, più agile, profondamente radicata nella ricerca e sviluppo in IA. Il loro prodotto di punta è agenti intelligenti. Per loro, la decisione di costruire il proprio layer di orchestrazione era praticamente una conclusione ovvia. Avevano bisogno di massima flessibilità, controllo granulare e la capacità di iterare rapidamente su architetture di agenti sperimentali.
Il mio ruolo qui è aiutare a architettare e costruire questo sistema di orchestrazione interno. È stata un’esperienza completamente diversa.
I Vantaggi: Flessibilità senza vincoli e vera proprietà
- Su misura per le vostre esigenze: Costruiremo esattamente ciò di cui PioneerTech ha bisogno, né più, né meno. Ogni funzionalità, ogni integrazione, ogni pezzo di logica è progettato per risolvere i loro problemi specifici.
- Integrazione Profonda: Poiché controlliamo l’intera pila, possiamo integrare profondamente i loro strumenti interni esistenti, i loro database e i loro modelli IA senza alcun disallineamento d’impedenza.
- Nessun lock-in del fornitore: Questo è un punto importante. Non siamo vincolati alla roadmap, alla struttura tariffaria o alle decisioni architettoniche di un fornitore. Possediamo la proprietà intellettuale e il destino del nostro sistema.
- Prestazioni Ottimizzate: Possiamo ottimizzare per i loro carichi di lavoro specifici, scegliendo i database, le queue di messaggi e le risorse di calcolo giuste senza essere vincolati dalle scelte di una piattaforma generica.
Un esempio recente: PioneerTech aveva bisogno di un sistema di routing dei compiti altamente dinamico basato sulla capacità in tempo reale degli agenti, le competenze e le performance storiche. Abbiamo progettato un pianificatore personalizzato che estrae dati da diversi servizi interni, applica un algoritmo di punteggio ponderato e assegna compiti all’agente più appropriato. Questo tipo di logica complessa e su misura sarebbe stato un incubo da implementare su una piattaforma pronta all’uso.
Ecco un estratto semplificato di come potremmo definire un compito nel nostro sistema, utilizzando un modello Pydantic di base per la convalida e una queue di messaggi per l’assegnazione:
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Dict, Any
import json
import pika # Esempio: utilizzo di RabbitMQ
class AgentTask(BaseModel):
task_id: str = Field(..., description="Identificativo unico per il compito")
agent_type: str = Field(..., description="Tipo di agente richiesto per il compito")
payload: Dict[str, Any] = Field(..., description="Dati specifici del compito")
priority: int = Field(5, ge=1, le=10, description="Priorità del compito (1-10)")
callback_url: str | None = Field(None, description="URL per il callback del compito completato")
def publish_task(task: AgentTask, queue_name: str = 'agent_tasks'):
"""Pubblica un compito dell'agente in una coda di messaggi."""
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue=queue_name)
message = task.model_dump_json()
channel.basic_publish(
exchange='',
routing_key=queue_name,
body=message,
properties=pika.BasicProperties(
delivery_mode=pika.spec.PERSISTENT_DELIVERY_MODE
)
)
print(f" [x] Inviato '{task.task_id}' a '{queue_name}'")
connection.close()
# Esempio di utilizzo:
if __name__ == "__main__":
task_data = {
"task_id": "order-processing-001",
"agent_type": "OrderProcessor",
"payload": {"order_id": "ABC123", "customer_id": "CUST456"},
"priority": 8,
"callback_url": "https://api.pioneertech.com/tasks/callback"
}
new_task = AgentTask(**task_data)
publish_task(new_task)
Questo livello di controllo, dal modello di dati al broker di messaggi, ci consente di costruire sistemi incredibilmente efficienti e specializzati. Non abbiamo a che fare con un’astrazione generica; stiamo plasmando lo strumento esatto di cui abbiamo bisogno.
Gli Svantaggi: Investimento iniziale significativo e manutenzione continua
Certo, non è un pasto gratis. Costruire da zero comporta il proprio insieme di sfide:
- Costo Iniziale Più Alto: Investiamo un numero significativo di ore di ingegneria sin dall’inizio. Non è una soluzione rapida.
- Maggiore Responsabilità: Siamo responsabili di tutto – infrastruttura, sicurezza, scalabilità, bug. Non ci sono hotline di supporto fornitore da contattare.
- Parità Funzionale: Dobbiamo decidere quali “funzionalità standard” (come dashboard dettagliati, registri di controllo, controllo degli accessi avanzato) siano sufficientemente critiche per essere costruite da noi e quali possiamo evitare o implementare in modo più semplice.
- Tempo di Messa sul Mercato (all’Inizio): Ottenere un sistema completamente operativo e pronto per la produzione richiede più tempo rispetto al lancio di una soluzione SaaS.
Il mio attuale team dedica gran parte del proprio tempo all’infrastruttura come codice, configurando il monitoraggio e garantendo una gestione degli errori solida. Dobbiamo pensare alla resilienza fin dall’inizio. Ad esempio, ecco una bozza concettuale di un meccanismo di registrazione degli agenti di base e di segnale di vita che potremmo implementare:
# Esempio concettuale semplificato per la registrazione degli agenti e il heartbeat
# In un sistema reale, ciò comporterebbe un database, un'API solida e un'autenticazione appropriata.
import time
import uuid
from datetime import datetime
class AgentRegistry:
def __init__(self):
self.registered_agents = {} # {agent_id: {"last_heartbeat": datetime, "capabilities": [], "status": "active"}}
def register_agent(self, agent_id: str, capabilities: list):
if agent_id not in self.registered_agents:
self.registered_agents[agent_id] = {
"last_heartbeat": datetime.now(),
"capabilities": capabilities,
"status": "active"
}
print(f"Agente {agent_id} registrato con le capacità: {capabilities}")
return True
else:
print(f"Agente {agent_id} già registrato. Aggiornamento del heartbeat.")
self.send_heartbeat(agent_id)
return False
def send_heartbeat(self, agent_id: str):
if agent_id in self.registered_agents:
self.registered_agents[agent_id]["last_heartbeat"] = datetime.now()
self.registered_agents[agent_id]["status"] = "active"
# print(f"Heartbeat ricevuto dall'agente {agent_id}")
else:
print(f"Avviso: Heartbeat di un agente non registrato {agent_id}")
def get_active_agents(self, capability: str | None = None):
active_agents = []
for agent_id, data in self.registered_agents.items():
if data["status"] == "active" and (capability is None or capability in data["capabilities"]):
# Verifica semplice della freschezza (ad esempio, ultimo heartbeat entro 60 secondi)
if (datetime.now() - data["last_heartbeat"]).total_seconds() < 60:
active_agents.append(agent_id)
else:
self.registered_agents[agent_id]["status"] = "inactive" # Segna come inattivo
return active_agents
# Simulare agenti che inviano heartbeats
if __name__ == "__main__":
registry = AgentRegistry()
agent_a_id = str(uuid.uuid4())
agent_b_id = str(uuid.uuid4())
registry.register_agent(agent_a_id, ["data_analysis", "report_generation"])
registry.register_agent(agent_b_id, ["data_ingestion", "validation"])
print("\n--- Agenti Attivi Iniziali ---")
print(f"Tutti: {registry.get_active_agents()}")
print(f"Analisi Dati: {registry.get_active_agents('data_analysis')}")
# Simulare heartbeats nel tempo
for _ in range(3):
time.sleep(10) # Attendere 10 secondi
registry.send_heartbeat(agent_a_id)
print(f"\nAgenti 'data_analysis' attivi dopo il heartbeat: {registry.get_active_agents('data_analysis')}")
# Simulare l'agente B offline (più heartbeats)
print("\n--- L'agente B diventa offline ---")
time.sleep(70) # Attendere più a lungo della soglia di heartbeat
print(f"Agenti 'validation' attivi: {registry.get_active_agents('validation')}") # Dovrebbe essere vuoto
print(f"Tutti gli agenti attivi: {registry.get_active_agents()}") # L'agente A dovrebbe essere ancora attivo
Questo codice è solo un punto di partenza concettuale, ma illustra il tipo di componenti fondamentali da costruire quando si segue la strada del "build". Ogni elemento richiede progettazione, test e dispiegamento accurati. È un marathon, non uno sprint.
Il Giudizio: Dipende (Ma Seriamente)
Dopo essere stato da entrambi i lati di questa barriera, la mia conclusione non è un semplice "il build vince sempre" o "l'acquisto vince sempre." Dipende veramente dal tuo contesto specifico.
Ecco come ho iniziato a consigliare i miei clienti:
Quando Considerare Seriamente di "Acquistare" una Piattaforma di Orchestrazione:
- La Vostra Attività Principale Non Sono gli Agenti: Se la proposta di valore della vostra azienda non è direttamente collegata alla tecnologia degli agenti e gli agenti sono piuttosto una funzione di supporto, acquistare può avere senso.
- Risorse di Sviluppo Limitate: Se il vostro team di ingegneria è piccolo, già occupato o manca di competenze specifiche in sistemi distribuiti e architetture di agenti.
- Workflows Standardizzati: I vostri casi d'uso degli agenti sono relativamente semplici, si integrano bene in modelli comuni (ad esempio, routing di compiti semplici, workflows sequenziali di base) e non richiedono logiche altamente specializzate.
- La Rapidità È Cruciale (Inizialmente): Dovete far funzionare qualcosa rapidamente per provare un concetto o soddisfare un bisogno commerciale immediato, anche se ciò significa alcuni compromessi in seguito.
- Budget per SaaS: Avete un budget operativo per spese SaaS ricorrenti e preferite Opex piuttosto che Capex per lo sviluppo software.
Quando Considerare Seriamente di "Costruire" il Vostra Propria Layer di Orchestrazione:
- Gli Agenti Sono la Vostra Attività Principale/Differenziante: Se il vostro prodotto è agenti intelligenti, o se gli agenti costituiscono un vantaggio competitivo critico, avete bisogno di un controllo totale.
- Workflows Estremamente Personalizzati o Complessi: Le vostre interazioni tra agenti comportano una gestione dello stato complessa, un routing dinamico basato su dati esterni in tempo reale, alberi decisionali complessi o una collaborazione multi-agente che va oltre l'esecuzione sequenziale o parallela semplice.
- Necessità di Integrazione Profonda: Dovete integrarvi strettamente con sistemi interni unici, fonti di dati proprietari o modelli di IA specializzati che le piattaforme preconfezionate non supporteranno nativamente.
- Visione a Lungo Termine per l'Evoluzione: Prevedete un'iterazione rapida sulle architetture degli agenti, avendo bisogno di sperimentare nuovi protocolli di comunicazione, algoritmi di pianificazione o schemi di interazione.
- Team di Ingegneria Solido: Avete un team competente con esperienza in sistemi distribuiti, code di messaggi, database e progettazione di API, pronto a gestire l'intero stack.
- Evita a Tutti i Costi il Lock-in dei Fornitori: Desiderate un controllo totale sul vostro stack tecnologico e sulla vostra direzione futura.
Conclusioni Pratiche
- Definisci il Tuo "Perché" : Prima di guardare agli strumenti, articola chiaramente perché hai bisogno di uno strato di orchestrazione degli agenti. Quali problemi specifici stai risolvendo? Quale valore commerciale porterà?
- Mappa i Tuoi Workflow di Agenti : Sii dettagliato. Disegna i tuoi workflow di agenti più complessi che intendi utilizzare. Dove sono i punti decisionali? Quali sistemi esterni devono essere coinvolti? Come si scambiano i compiti gli agenti? Questo rivelerà rapidamente se una soluzione pronta all'uso può gestirlo.
- Valuta le Capacità del Tuo Team : Sii brutalmente onesto. Hai il talento ingegneristico e la capacità di costruire e mantenere un sistema distribuito? O questo diventerà un collo di bottiglia e una fonte di debito tecnico?
- Considera il Costo Totale di Possesso (TCO) : Non si tratta solo di confrontare le spese di abbonamento con gli stipendi. Considera i costi di personalizzazione per le piattaforme acquistate (consulenze, codice esterno aggiuntivo), così come i costi di manutenzione, sicurezza e scalabilità per i sistemi costruiti.
- Inizia Semplice, Evolvi Intelligente : Se decidi di costruire, non tentare di creare l'orchestratore perfetto fin dal primo giorno. Inizia con le funzionalità di base di cui hai bisogno, falle funzionare e itera. Se acquisti, comprendi i limiti di personalizzazione prima di impegnarti.
Il mondo dello sviluppo degli agenti sta ancora evolvendo rapidamente. Ciò che potrebbe essere una decisione di "costruire" oggi potrebbe diventare una decisione di "comprare" domani man mano che le piattaforme maturano. Ma per ora, a marzo 2026, la complessità dei sistemi di agenti reali ci spinge spesso verso un controllo maggiore. Scegli saggiamente, poiché il tuo strato di orchestrazione sarà il pilastro del tuo ecosistema di agenti.
È tutto per oggi. Continua a costruire, continua a sperimentare, e ci vediamo la prossima volta su agntdev.com.
🕒 Published: