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# Agenti di orchestrazione del flusso di lavoro
Gli agenti di orchestrazione del flusso di lavoro gestiscono e coordinano attività, processi e servizi in più fasi su sistemi distribuiti. Piuttosto che ragionare e agire isolatamente, questi agenti delegano il lavoro a subagenti o altri sistemi, mantengono il contesto di esecuzione e si adattano in base a risultati intermedi.
Questi agenti sono una parte fondamentale dei flussi di automazione. Sono particolarmente utili quando si gestiscono attività di lunga durata, composizioni multiagente e integrazioni tra domini in cui è necessario chiamare vari agenti e strumenti in sequenza o in modo condizionale.
## Architecture
Un agente di orchestrazione del flusso di lavoro è illustrato nel diagramma seguente:
![\[Agente di orchestrazione del flusso di lavoro.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/images/workflow-orchestration-agents.png)
## Description
1. Riceve l'input dell'utente
+ Un utente (o un trigger esterno) avvia un'attività tramite un'interfaccia utente, un'API o un evento di sistema.
1. Gestisce gli eventi di sistema
+ Un componente di sistema riceve la richiesta ed emette un evento o un comando che richiede l'orchestrazione.
1. Recupera il contesto
+ L'agente di workflow interroga le knowledge base e i registri degli agenti per trovare l'agente di lavoro giusto per l'attività in base a metadati, dominio e percentuale di successo precedente.
1. Seleziona un agente LLM
+ Un LLM aiuta a selezionare l'agente o il piano di flusso di lavoro migliore analizzando la descrizione delle attività e le opzioni disponibili.
+ Può anche formulare istruzioni specifiche per l'attività da inviare a un agente selezionato.
1. Delega ed esegue
+ L'agente di lavoro scelto riceve l'evento o il prompt e inizia a eseguire i comandi.
+ Può tenere traccia dello stato di esecuzione, riprovare in caso di errore e passare i risultati intermedi all'agente successivo della sequenza.
## Funzionalità
+ Composizione degli agenti (ad esempio supervisori, agenti collaboratori e strumenti)
+ Esecuzione pianificata o basata sugli eventi
+ Monitoraggio della memoria e dello stato nel tempo
+ Orchestrazione gerarchica o parallela delle attività (sincrona rispetto ai flussi di lavoro asincroni)
+ Selezione e concatenamento dinamici degli agenti
## Casi di utilizzo comune
+ Automazione in più fasi (ad esempio, inserimento e creazione di report di dati)
+ Instradamento e intensificazione dell'assistenza clienti (ad esempio,) agent-as-coordinator
+ Gli agenti di intelligenza artificiale si coordinano con umani e bot all'interno dello stesso ciclo
+ Automatizza i processi aziendali utilizzando la logica basata su LLM
+ I sistemi ibridi combinano agenti di intelligenza artificiale e strumenti di orchestrazione tradizionali
## Guida all’implementazione
È possibile creare questo modello utilizzando i seguenti strumenti e: Servizi AWS
+ Amazon Bedrock per il ragionamento e la selezione degli agenti
+ AWS Step Functions o Amazon EventBridge per la composizione del flusso di lavoro
+ AWS Lambda come unità di esecuzione o task runner
+ Amazon DynamoDB, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) o Amazon RDS per tenere traccia di stati e risultati
+ AWS AppFabric o Amazon AppFlow per il coordinamento tra sistemi
+ (Facoltativo) Usa Amazon SageMaker run agent per ospitare worker agent specifici del dominio
## Riepilogo
Gli agenti del flusso di lavoro coordinano, adattano e allineano gli obiettivi in ambienti con più agenti. Ciò significa che gli agenti di intelligenza artificiale possono collaborare, adattarsi alle condizioni di runtime e fornire risultati complessi attraverso flussi di lavoro modulari e spiegabili.