Va bene, gente. Leo Grant qui, di nuovo nelle trincee digitali di agntdev.com. Oggi voglio parlare di qualcosa che mi è rimasta in mente, qualcosa che ho visto emergere in forum dopo forum, Discord dopo Discord: il dibattito sul "costruire contro acquistare" quando si tratta di orchestrazione degli agenti interni. Specificamente, mi sto focalizzando sul livello di orchestrazione stesso, non sugli agenti. È il 2026, e lo spazio degli agenti sta muovendosi a velocità della luce. Siamo oltre il teorico. Stiamo costruendo sistemi reali, di qualità da produzione.
Ho passato gli ultimi sei mesi in questo campo, prima con un cliente dove abbiamo acquistato una soluzione, e poi, più recentemente, con un altro cliente dove stiamo attivamente costruendo una da zero. Il contrasto è stato netto, illuminante e, onestamente, a volte un po’ frustrante. Quindi, facciamo il punto sulla situazione, perché penso che molti di voi là fuori stiano affrontando questa esatta decisione.
L’argomento "Acquistare": quando le soluzioni pronte all’uso hanno senso (e quando non lo hanno)
Il mio primo cliente, chiamiamolo "InnovateCo," aveva una chiara direttiva: avere un sistema di agenti operativo, in fretta. Erano un’impresa di medie dimensioni, non un gigante tecnologico, e il loro team di sviluppo interno era già sotto pressione. 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 orientati verso uno dei giocatori più importanti – non farò nomi, ma probabilmente potete indovinarne alcuni – e ci siamo messi al lavoro. L’installazione iniziale è stata sorprendentemente fluida. La piattaforma vantava un’interfaccia utente accattivante, flussi di lavoro drag-and-drop e la promessa di "integrazioni pronte all’uso."
I vantaggi: rapidità di immissione sul mercato e riduzione dei costi iniziali
- Implementazione Rapida: Abbiamo avuto i nostri primi agenti che comunicavano con l’orchestratore e svolgevano compiti base entro un paio di settimane. Questo è stato un grande successo per gli stakeholder che volevano solo vedere qualcosa funzionare.
- Infrastruttura Gestita: Non c’era bisogno di preoccuparsi di scalare database, code di messaggi o gateway API. Il fornitore si occupava di tutto questo. Per un team senza DevOps dedicato ai sistemi di agenti, è stata una grande liberazione.
- Ricchezza di Caratteristiche (sulla carta): La piattaforma aveva un sacco di funzionalità: monitoraggio, registrazione, versionamento, controllo accessi. Sembrava completa.
InnovateCo era felice. Per un po’. L’eccitazione iniziale era palpabile. Avevamo un cruscotto, avevamo metriche e potevamo creare nuovi flussi di lavoro per agenti con pochi clic. Sembrava che stessimo realmente spingendo i confini.
Gli svantaggi: il blues del "vendor lock-in" e mal di testa per la personalizzazione
Poi è arrivato l’inevitabile. Man mano che i nostri casi d’uso per agenti diventavano più complessi, abbiamo cominciato a incontrare ostacoli. InnovateCo aveva bisogno di logiche personalizzate specifiche per instradare compiti in base a flussi di dati esterni in tempo reale – dati che non erano facilmente integrabili nei connettori predefiniti della piattaforma. Avevamo bisogno di gestione degli errori personalizzata che coinvolgesse logiche di ripetizione intricate basate su limiti di frequenza delle API esterne, non solo un semplice aumento esponenziale del tempo di attesa.
Ogni piccola deviazione dal design previsto della piattaforma diventava una battaglia. Presentavamo continuamente ticket di supporto, richiedevamo funzionalità o cercavamo di adattare i nostri requisiti nel loro framework esistente. Le "integrazioni pronte all’uso" si sono rivelate meno flessibili di quanto pubblicizzato. Ci siamo ritrovati a scrivere una grande quantità di "codice collante" esternamente per adattare i nostri agenti all’orchestratore, e poi altro codice collante per adattare l’orchestratore ai nostri sistemi interni.
La mia frustrazione personale è aumentata quando dovevamo implementare un meccanismo di passaggio di agenti molto specifico e consapevole del contesto. La piattaforma aveva un passaggio di base, ma non considerava la gestione dello stato fine che richiedevamo. Abbiamo finito per costruire un microservizio completamente separato solo per gestire questo, bypassando effettivamente la funzionalità prevista dell’orchestratore per quel flusso di lavoro specifico.
È qui che la strategia del "comprare" ha cominciato a mostrare le sue crepe. La velocità iniziale stava venendo erosa dall’attrito della personalizzazione. Stavamo pagando una tassa di abbonamento considerevole e, tuttavia, stavamo ancora facendo una quantità significativa di sviluppo custom intorno alla piattaforma, piuttosto che su di essa. La promessa di riduzione dei costi appariva come un miraggio.
L’argomento "Costruire": prendere il controllo (e la responsabilità)
Facciamo un salto al mio attuale cliente, "PioneerTech." Sono una startup più piccola e agile, profondamente inserita nella ricerca e sviluppo sull’IA. Il loro prodotto principale è agenti intelligenti. Per loro, la decisione di costruire il proprio strato di orchestrazione era quasi una conclusione scontata. Avevano bisogno di massima flessibilità, controllo dettagliato e la capacità di iterare rapidamente su architetture di agenti sperimentali.
Il mio ruolo lì è aiutare a progettare e costruire questo sistema di orchestrazione interno. È stata un’esperienza completamente diversa.
I vantaggi: flessibilità illimitata e vera proprietà
- Personalizzato per le tue esigenze: Stiamo costruendo 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 con i loro strumenti interni esistenti, archivi di dati e modelli IA senza alcun problema di incompatibilità.
- Nessun Vendor Lock-in: Questo è un grande vantaggio. Non siamo vincolati 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 database, le code 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 instradamento dei compiti altamente dinamico basato sulla capacità degli agenti in tempo reale, competenze e performance storica. Abbiamo progettato uno scheduler personalizzato che estrae dati da più servizi interni, applica un algoritmo di scoring ponderato e assegna compiti all’agente più idoneo. Questo tipo di logica complessa e su misura sarebbe stata un incubo da implementare su una piattaforma pronta all’uso.
Ecco un frammento semplificato di come potremmo definire un compito nel nostro sistema, utilizzando un modello Pydantic di base per la validazione e una coda di messaggi per la distribuzione:
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Dict, Any
import json
import pika # Esempio: utilizzando RabbitMQ
class AgentTask(BaseModel):
task_id: str = Field(..., description="Identificatore 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 di completamento del compito")
def publish_task(task: AgentTask, queue_name: str = 'agent_tasks'):
"""Pubblica un compito per un 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 dati al broker dei messaggi, ci permette di costruire sistemi incredibilmente efficienti e specializzati. Non stiamo combattendo contro un’astrazione generica; stiamo creando esattamente lo strumento di cui abbiamo bisogno.
Gli svantaggi: investimento iniziale significativo e manutenzione continua
Certo, non è un pranzo gratis. Costruire da zero comporta il proprio insieme di sfide:
- Costo Iniziale Maggiore: Stiamo investendo un numero significativo di ore di ingegneria fin dall’inizio. Non è una soluzione veloce.
- Aumento della Responsabilità: Siamo responsabili di tutto – infrastruttura, sicurezza, scalabilità, bug. Non c’è una hotline di supporto del fornitore da contattare.
- Parità delle Funzionalità: Dobbiamo decidere quali funzionalità "standard" (come cruscotti dettagliati, tracciamento delle modifiche, controllo accessi avanzato) sono abbastanza critiche da costruire noi stessi, e quali possiamo fare a meno o implementare in modo più semplice.
- Tempo per il Mercato (inizialmente): Ottenere un sistema completo e pronto per la produzione richiede più tempo rispetto all’attivazione di una soluzione SaaS.
Il mio team attuale dedica una buona parte del tempo all’infrastruttura come codice, alla configurazione del monitoraggio e all’assicurazione di una gestione solida degli errori. Dobbiamo pensare alla resilienza fin dall’inizio. Ad esempio, ecco un abbozzo concettuale di un meccanismo di registrazione e heartbeat di base per agenti che potremmo implementare:
# Esempio concettuale semplificato per la registrazione degli agenti e il battito cardiaco
# In un sistema reale, questo comporterebbe un database, una solida API e una corretta autenticazione.
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 capacità: {capabilities}")
return True
else:
print(f"Agente {agent_id} già registrato. Aggiornamento del battito cardiaco.")
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"Battito cardiaco ricevuto dall'agente {agent_id}")
else:
print(f"Attenzione: Battito cardiaco 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 di freschezza semplice (ad esempio, ultimo battito cardiaco 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" # Contrassegna come inattivo
return active_agents
# Simula agenti che inviano battiti cardiaci
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')}")
# Simula battiti cardiaci nel tempo
for _ in range(3):
time.sleep(10) # Aspetta 10 secondi
registry.send_heartbeat(agent_a_id)
print(f"\nAgenti attivi 'data_analysis' dopo il battito cardiaco: {registry.get_active_agents('data_analysis')}")
# Simula l'agente B che va offline (nessun altro battito cardiaco)
print("\n--- L'agente B va offline ---")
time.sleep(70) # Aspetta più a lungo della soglia del battito cardiaco
print(f"Agenti attivi 'validation': {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 che è necessario costruire quando si segue la strada del "build". Ogni parte richiede un'attenta progettazione, test e implementazione. È una maratona, non uno sprint.
La Sentenza: Dipende (Ma Sul Serio)
Dopo essere stato da entrambi i lati di questa questione, la mia conclusione non è un semplice "costruire vince sempre" o "comprare vince sempre." Dipende davvero, sinceramente, onestamente dal tuo contesto specifico.
Ecco come ho iniziato a consigliare i clienti:
Quando Considerare Fortemente di "Comprare" una Piattaforma di Orchestrazione:
- Il Tuo Business Principale Non Sono gli Agenti: Se la proposta di valore della tua azienda non è direttamente legata alla tecnologia degli agenti, e gli agenti sono più una funzione di supporto, comprare può avere senso.
- Risorse di Sviluppo Limitate: Se il tuo team di ingegneria è piccolo, già impegnato o privo di competenze specifiche in sistemi distribuiti e architetture di agenti.
- Flussi di Lavoro Standardizzati: I tuoi casi d'uso degli agenti sono relativamente semplici, si adattano bene a schemi comuni (ad es., routing semplice delle attività, flussi di lavoro sequenziali di base) e non richiedono logiche altamente specializzate.
- La Velocità è Fondamentale (Inizialmente): Hai bisogno di far funzionare rapidamente qualcosa per dimostrare un concetto o soddisfare un'esigenza immediata dell'azienda, anche se ciò comporta alcuni compromessi lungo il cammino.
- Budget per SaaS: Hai un budget operativo per le spese ricorrenti di SaaS e preferisci Opex rispetto a Capex per lo sviluppo software.
Quando Considerare Fortemente di "Costruire" il Proprio Livello di Orchestrazione:
- Gli Agenti Sono il Tuo Business Principale/Differenziante: Se il tuo prodotto è agenti intelligenti, o gli agenti sono un vantaggio competitivo critico, hai bisogno di totale controllo.
- Flussi di Lavoro Molto Personalizzati o Complessi: Le interazioni degli agenti coinvolgono una gestione dello stato intricata, routing dinamico basato su dati esterni in tempo reale, alberi decisionali complessi, o collaborazione tra più agenti che va oltre l'esecuzione sequenziale o parallela semplice.
- Necessità di Integrazione Profonda: Hai bisogno di integrare strettamente con sistemi interni unici, fonti di dati proprietarie, o modelli di intelligenza artificiale specializzati che le piattaforme pronte all'uso non supportano nativamente.
- Visione a Lungo Termine per l'Evoluzione: Ti aspetti iterazioni rapide sulle architetture degli agenti, necessitando di sperimentare nuovi protocolli di comunicazione, algoritmi di scheduling, o schemi di interazione.
- Team di Ingegneria Forte: Hai un team competente con esperienza in sistemi distribuiti, code di messaggi, database e progettazione API, disposto a prendersi carico dell'intero stack.
- Evitare Lock-in dai Fornitori a Tutti i Costi: Vuoi avere completo controllo sul tuo stack tecnologico e sulla direzione futura.
Conclusioni Azionabili
- Definisci il Tuo "Perché": Prima ancora di guardare agli strumenti, articola chiaramente perché hai bisogno di un livello di orchestrazione per gli agenti. Quali problemi specifici stai risolvendo? Quale valore commerciale fornirà?
- Mappa i Tuoi Flussi di Lavoro degli Agenti: Fai dettagliato. Disegna i tuoi flussi di lavoro degli agenti più complessi previsti. Dove sono i punti decisionali? Quali sistemi esterni devono essere coinvolti? Come si trasferiscono i compiti gli agenti? Questo metterà rapidamente in luce se una soluzione pronta all'uso può gestirlo.
- Valuta le Capacità del Tuo Team: Sii brutalmente onesto. Hai i talenti ingegneristici e la disponibilità per costruire e mantenere un sistema distribuito? O diventerà un collo di bottiglia e una fonte di debito tecnico?
- Considera il Costo Totale di Proprietà (TCO): Non si tratta solo di costi di abbonamento contro salari. Considera i costi di personalizzazione per le piattaforme acquistate (consulenza, codice di collegamento esterno), e i costi continuativi di manutenzione, sicurezza e scalabilità per i sistemi costruiti.
- Inizia Semplice, Scala Intelligente: Se decidi di costruire, non cercare di costruire l'orchestratore definitivo il primo giorno. Inizia con la funzionalità di base di cui hai bisogno, fallo funzionare, e iterare. Se compri, comprendi i limiti della personalizzazione prima di impegnarti.
Il mondo dello sviluppo degli agenti si sta ancora evolvendo rapidamente. Quello 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 nella vita reale ci spinge spesso verso un maggiore controllo. Scegli saggiamente, perché il tuo livello di orchestrazione sarà la spina dorsale del tuo ecosistema di agenti.
Questo è tutto per oggi. Continua a costruire, continua a sperimentare, e ci vediamo la prossima volta su agntdev.com.
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