Quando si pensa a colleghi basati sull'IA, la prima intuizione di molti è che debbano funzionare come una squadra, con un agente per ogni ruolo. Uno per l'ingegneria, uno per il marketing, uno che scrive solo articoli per il blog.
Anche noi l'avevamo costruito così. Okou ti permetteva di creare tanti agenti in un workspace, ognuno con il proprio nome, avatar, Istruzioni e Workflow. Ad agosto abbiamo persino pubblicato un articolo su come più agenti si dividono il lavoro e se lo passano. Il nostro workspace ne aveva parecchi. Lucas scriveva gli articoli del blog, Lisa teneva la contabilità, Iris seguiva le relazioni con gli investitori e io ne avevo uno, Emily, che smistava la mia email.
Ma l'intuizione degli utenti è solo un punto di riferimento. Prima di Notion, l'intuizione comune sugli strumenti per documenti era che servissero intestazioni e piè di pagina.
Il multi-agente non è nemmeno una capacità fondamentale. Le capacità fondamentali sono quelle di cui ogni prodotto di IA prima o poi avrà bisogno: chattare, creare presentazioni e siti web, usare un computer. Avere più agenti non rientra in quella lista.
Prendi Lucas, il nostro ex agente per il blog. Circa un terzo delle sue Istruzioni è lo stesso modello generico usato dall'Okou predefinito. Il resto sono tre procedure specifiche: come pubblicare un articolo del blog su Strapi, come scrivere le pagine dei casi d'uso per il nostro sito e come produrre il report giornaliero sulla conversione delle iscrizioni. Tutti i 13 Workflow collegati a Lucas sono pubblici nel workspace. Nessuno appartiene solo a Lucas.
Quindi la differenza tra Lucas e l'Okou predefinito si riduce a un nome, un avatar e tre procedure che avrebbero dovuto essere Workflow. Quelle procedure sono chiuse dentro Lucas. Se chiedi all'Okou predefinito di pubblicare un articolo del blog, non dispone di nessuna di quelle regole.
Man mano che il numero di agenti cresceva, crescevano anche le combinazioni. Tanti agenti, tanti Workflow e tante conversazioni interagiscono tra loro, e ogni combinazione è logica che noi dobbiamo mantenere e che gli utenti devono imparare. Ci siamo trovati davanti a domande a cui non sapevamo rispondere bene dal punto di vista dell'utente:
- Perché due agenti non possono condividere lo stesso Workflow?
- Perché posso parlare con Okou solo in Slack e non con il mio agente privato? Se Lucas è una persona, dovrei poterlo raggiungere ovunque.
- Perché la memoria è condivisa tra tutti gli agenti? Se ogni agente è una persona, ognuno dovrebbe avere la propria memoria.
Ognuno di questi problemi si può risolvere, ma ognuno richiede un vero lavoro di ingegneria. Se restano irrisolti, il multi-agente rimane un'esperienza a metà. Inoltre, facevamo fatica a trovare un problema che solo più agenti potessero risolvere. La lamentela che sentivamo più spesso era che c'erano troppi agenti da gestire.
Così abbiamo deciso che ogni persona ha un solo Okou. Il modello è più semplice:
- Ogni persona ha un Okou predefinito.
- Il tuo Okou appartiene a te ed è privato.
- Il tuo Okou e quello di un collega non sono lo stesso agente.
- Il tuo Okou può usare qualsiasi Workflow che qualcuno nella tua organizzazione abbia reso Public.
Ciò che prima era legato a un agente ora sta dove ha più senso:
- Le Istruzioni sono tue. Ne scrivi un unico set e Okou lo segue sul web, in Slack e nelle automazioni.
- I Workflow appartengono al workspace. Chiunque può usare un Workflow Public pubblicato da un collega, e puoi copiarlo e farlo tuo.
- Gli account collegati sono tuoi, quindi non devi più scegliere quale agente ottiene l'accesso.
- Le conversazioni sono raggruppate nei Progetti, per cliente, progetto o argomento.
In questo modello, un agente è poco più di un set di Istruzioni. Le tre procedure dentro Lucas dovrebbero diventare Workflow che chiunque può usare.
Il multi-agente è in realtà una pratica di gestione all'interno di un'organizzazione, un modo per governare ciò che l'IA può fare. Ogni organizzazione ha i propri metodi di gestione, e nessun insieme va bene per tutti. Un singolo agente è più vicino a uno strumento, e gli strumenti sono più facili da capire e da adottare. Ciò di cui gli utenti hanno più bisogno è portare a termine il lavoro. Poi viene uno strumento per farlo. Ciò di cui hanno meno bisogno è un metodo per farlo.
Il team Applied AI di Anthropic ha notato qualcosa di simile in un articolo recente sui deployment di agenti in azienda. Nei loro confronti tra diversi deployment, un singolo agente con Skills spesso superava in qualità un design suddiviso in subagenti specializzati, e spesso con costi e latenza per attività più bassi. Scrivono anche che «troppo spesso vediamo aziende che assegnano a ogni team o tipo di problema il proprio subagente, con il risultato che l'architettura degli agenti diventa una copia del loro organigramma». Il loro articolo parla di architettura degli agenti più che di design di prodotto, ma il ragionamento vale anche qui.
Guardando i prodotti di IA di oggi, vediamo quattro modelli:
- Tanti agenti, tante conversazioni. Questo era Okou.
- Un agente, tante conversazioni. Così funzionano ChatGPT, Codex e Claude Cowork.
- Un agente, una conversazione. Così funziona Instinct.
- Tanti agenti, ognuno con una sola conversazione. Così funziona Grok bot.
Noi avevamo la combinazione più complessa, e non risolveva più problemi.
Sappiamo che è un cambiamento non retrocompatibile. Due cose ci hanno trattenuto dal farlo prima: chiederti di imparare un nuovo modo di lavorare, con un solo Okou più i Workflow, e la mancanza di un percorso chiaro per ciò che avevi già costruito. Ecco quel percorso:
- Le tue conversazioni sono ancora lì. Puoi trovarle tramite i Progetti, la ricerca e i loro link originali.
- Se usavi agenti diversi per organizzare le conversazioni, usa i Progetti. Tenere le conversazioni raggruppate per categoria era il motivo principale per cui molte persone creavano agenti in più. Claude e ChatGPT rispondono alla stessa esigenza con i Progetti.
- Se avevi scritto Istruzioni diverse per agenti diversi, tieni la parte comune nelle tue Istruzioni personali e trasforma le procedure specifiche in Workflow.
Prima smettiamo di costruire astrazioni sopra più agenti, meglio è. Quando apri Okou, non devi più decidere a quale agente chiedere. Di' a Okou cosa ti serve e al resto pensa Okou.
