Molto bene, everyone. Leo Grant qui, di nuovo nelle trincee digitali su agntdev.com. Oggi voglio affrontare qualcosa che mi preoccupa, qualcosa che ho visto apparire forum dopo forum, Discord dopo Discord: il dibattito "comprare o costruire" quando si tratta di orchestrazione degli agenti interni. Più precisamente, mi concentro sul livello di orchestrazione stesso, non sugli agenti. Siamo nel 2026, e il campo degli agenti evolve a una velocità fulminea. Siamo oltre il teorico. Stiamo costruendo veri sistemi pronti per la produzione.
Sono immerso in questo da sei mesi, prima da un cliente dove abbiamo comprato una soluzione, e poi, più recentemente, da 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, affondiamo in questo, perché penso che molti di voi stiano lottando con questa decisione precisa.
L’Argomento del "Comprare": Quando lo standard ha senso (e quando non ha senso)
Il mio primo cliente, chiamiamoli "InnovateCo," aveva una direttiva chiara: implementare rapidamente un sistema di agenti. Era un’azienda di medie dimensioni, non un colosso tecnologico, e il loro team di sviluppo interno era già molto occupato. Il loro core business non era lo sviluppo di agenti; era la logistica. Pertanto, acquistare una piattaforma di orchestrazione pronta all’uso sembrava la scelta ovvia.
Abbiamo valutato alcune opzioni, ci siamo fermati su uno dei player più noti – non dirò nomi, ma probabilmente potete indovinarne 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 una promessa di "integrazioni pronte all’uso."
I Vantaggi: Rapidità di immissione sul mercato e costi iniziali ridotti
- Distribuzione Rapida: Abbiamo avuto i nostri primi agenti in comunicazione con l’orchestratore e che svolgevano compiti di base in poche settimane. È stata una grande vittoria per le parti interessate che volevano solo vedere qualcosa funzionare.
- Infrastruttura Gestita: Nessun bisogno di preoccuparsi della scalabilità dei database, delle code di messaggi o delle API gateway. Il fornitore si occupava di tutto ciò. 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’eccitazione iniziale era palpabile. Avevamo un cruscotto, metriche, e potevamo creare nuovi flussi di lavoro di agenti in pochi clic. Si aveva la sensazione di superare veramente i limiti.
Gli Svantaggi: La sindrome dell’"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 cominciato a incontrare ostacoli. InnovateCo aveva bisogno di una logica personalizzata specifica per il routing delle attività basata sui 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 comportasse una logica di retry complessa basata sui limiti di rate delle API esterne, non semplicemente un semplice backoff esponenziale.
Ogni piccola deviazione dal design previsto della piattaforma diventava una battaglia. Aprivamo costantemente ticket di supporto, richiedevamo funzionalità o cercavamo di adattare le nostre esigenze al loro framework esistente. Le "integrazioni pronte all’uso" si sono rivelate meno flessibili del previsto. Ci siamo ritrovati a scrivere molto "code glue" esternamente 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 abbiamo avuto bisogno di implementare un meccanismo di trasferimento agente molto specifico e contestuale. La piattaforma aveva una funzionalità di trasferimento basilare, ma non considerava la gestione dello stato sfumata di cui avevamo bisogno. Alla fine abbiamo costruito un microservizio completamente separato solo per gestire questo, aggirando effettivamente la funzionalità prevista dell’orchestratore per quel flusso di lavoro specifico.
È qui che la strategia "comprare" ha cominciato a mostrare le sue crepe. Il guadagno di velocità iniziale veniva inghiottito dall’attrito della personalizzazione. Pagavamo costi di abbonamento elevati, eppure eravamo sempre impegnati a fare una quantità significativa di sviluppo personalizzato attorno alla piattaforma, piuttosto che su. La riduzione dei costi promessi sembrava un miraggio.
L’Argomento del "Costruire": Riprendere 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 strato 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 aiutarli a progettare e costruire questo sistema di orchestrazione interno. È stata un’esperienza completamente diversa.
I Vantaggi: Flessibilità senza vincoli e vera proprietà
- Personalizzato per le tue esigenze: Costruiamo 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’intero stack, possiamo integrare profondamente i loro strumenti interni esistenti, i loro database e i loro modelli di IA senza alcun disallineamento di impedenza.
- Nessun lock-in del fornitore: Questo è un punto importante. Non siamo legati alla roadmap, alla struttura dei prezzi o alle decisioni architettoniche di un fornitore. Possediamo la proprietà intellettuale e il destino del nostro sistema.
- Performance Ottimizzata: Possiamo ottimizzare per i loro carichi di lavoro specifici, scegliendo i giusti database, code di messaggi e risorse di calcolo senza essere vincolati dalle scelte di una piattaforma generica.
Un esempio recente: PioneerTech aveva bisogno di un sistema di routing di attività altamente dinamico basato sulla capacità in tempo reale degli agenti, sulle competenze e sulle 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 implementarlo su una piattaforma pronta all’uso.
Ecco un estratto semplificato di come potremmo definire un’attività nel nostro sistema, utilizzando un modello Pydantic di base per la validazione e una coda 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 per il 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 dei messaggi, ci consente di costruire sistemi incredibilmente efficienti e specializzati. Non stiamo lottando contro 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 gratuito. Costruire da zero comporta il suo insieme di sfide:
- Costo Iniziale Maggiore: Investiamo un numero significativo di ore di ingegneria fin dall’inizio. Non è una soluzione rapida.
- Responsabilità Maggiore: Siamo responsabili di tutto – infrastruttura, sicurezza, scalabilità, bug. Non c’è un hotline di supporto fornitore da chiamare.
- Parità Funzionale: Dobbiamo decidere quali “funzionalità standard” (come dashboard dettagliati, audit trail, controllo degli accessi avanzato) siano sufficientemente critiche da essere costruite internamente, e quali possiamo tralasciare o implementare in modo più semplice.
- Tempo di Immissione sul Mercato (inizialmente): Ottenere un sistema completamente funzionante e pronto per la produzione richiede più tempo rispetto al dispiegamento di una soluzione SaaS.
Il mio attuale team dedica una buona parte del suo tempo all’infrastruttura come codice, configurando il monitoraggio e assicurando una gestione degli errori solida. Dobbiamo pensare alla resilienza fin dall’inizio. Ad esempio, ecco una bozza concettuale di un meccanismo di registrazione di un agente di base e di heartbeat 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 da 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"]):
# Controllo 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" # Contrassegnare come inattivo
return active_agents
# Simulare agenti che inviano heartbeat
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 heartbeat 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 (nessun heartbeat)
print("\n--- L'agente B va 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 ancora essere attivo
Questo codice è solo un punto di partenza concettuale, ma illustra il tipo di componenti fondamentali da costruire quando si intraprende la via del "build". Ogni elemento richiede una progettazione, test e dispiegamento accurati. È una maratona, non uno sprint.
Il Verdict: Dipende (Ma Seriamente)
Dopo essere stato da entrambe le parti di questa barriera, la mia conclusione non è un semplice "il build vince sempre" o "il buy vince sempre". Dipende veramente dal tuo contesto specifico.
Ecco come ho iniziato a consigliare i miei clienti:
Quando Considerare Fortemente di "Comprare" una Piattaforma di Orchestrazione:
- La Vostra Attività Principale Non È gli Agenti: Se la proposta di valore della tua azienda non è direttamente legata alla tecnologia degli agenti, e gli agenti sono piuttosto una funzione di supporto, comprare può avere senso.
- Risorse di Sviluppo Limitate: Se il tuo team di ingegneria è piccolo, già occupato o privo di competenze specifiche in sistemi distribuiti e architetture di agenti.
- Workflow Standardizzati: I tuoi casi d'uso degli agenti sono relativamente semplici, si integrano bene nei modelli comuni (ad esempio, instradamento di compiti semplici, workflow sequenziali di base), e non richiedono logica altamente specializzata.
- La Rapidità È Cruciale (Inizialmente): Devi far funzionare qualcosa rapidamente per dimostrare un concetto o rispondere a un bisogno commerciale immediato, anche se ciò significa alcuni compromessi in seguito.
- Budget per SaaS: Hai un budget operativo per costi SaaS ricorrenti e privilegi l'Opex piuttosto che il Capex per lo sviluppo software.
Quando Considerare Fortemente di "Costruire" il Proprio Strato di Orchestrazione:
- Gli Agenti Sono la Vostra Attività Principale/Differenziante: Se il tuo prodotto è agenti intelligenti, o che gli agenti rappresentano un vantaggio competitivo critico, hai bisogno di un controllo totale.
- Workflow Altamente Personalizzati o Complessi: Le tue interazioni tra agenti coinvolgono una gestione dello stato complessa, instradamento dinamico basato su dati esterni in tempo reale, alberi decisionali complessi, o collaborazione multi-agente che va oltre l'esecuzione sequenziale o parallela semplice.
- Esigenze di Integrazione Profonda: Hai bisogno di integrarti strettamente con sistemi interni unici, fonti di dati proprietarie, o modelli di IA specializzati che le piattaforme standard non supporteranno nativamente.
- Visione a Lungo Termine per l'Evoluzione: Prevedi un'iterazione rapida su architetture di agenti, avendo bisogno di sperimentare con nuovi protocolli di comunicazione, algoritmi di pianificazione, o schemi di interazione.
- Team di Ingegneria Solido: Hai un team competente con esperienza in sistemi distribuiti, code di messaggi, database, e progettazione di API, pronto a gestire l'intera pila.
- Evita il Lock-in dei Fornitori a Tutti i Costi: Vuoi un controllo totale sulla tua pila tecnologica e sulla tua direzione futura.
Conclusioni Pratiche
- Definisci il Tuo "Perché": Prima ancora 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 degli Agenti: Sii dettagliato. Disegna i tuoi workflow di agenti più complessi previsti. Dove si trovano i punti di decisione? Quali sistemi esterni devono essere coinvolti? Come passano gli agenti le attività? 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 gestire un sistema distribuito? O questo diventerà un collo di bottiglia e una fonte di debito tecnico?
- Considera il Costo Totale di Proprietà (TCO): Non si tratta solo della questione dei costi di abbonamento rispetto agli stipendi. Considera i costi di personalizzazione per le piattaforme acquistate (consulenze, codice complementare esterno), così come i costi di manutenzione, sicurezza e scalabilità per i sistemi costruiti.
- Inizia Semplice, Evolvi Intelligente: Se decidi di costruire, non cercare di creare l'orchestratore definitivo sin dal primo giorno. Inizia con le funzionalità di base di cui hai bisogno, fallo funzionare e iterare. 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 con saggezza, 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: