Il modello a due livelli con agenti primari che gestiscono il contesto e subagenti focalizzati funziona meglio.
I subagenti devono essere senza stato, come funzioni pure con input e output prevedibili.
La decomposizione verticale e orizzontale dei compiti facilita sequenzialità e parallelismo.
Le comunicazioni tra agenti devono essere strutturate con obiettivi chiari, contesto limitato e specifiche di output.
Gli agenti vanno specializzati per capacità, dominio o tipo di modello senza sovraccaricarli di compiti.
I pattern di orchestrazione più efficaci sono pipeline sequenziali, MapReduce, consenso e delegazione gerarchica a due livelli.
La gestione del contesto va minimizzata: isolamento completo di default e contesto filtrato solo se necessario.
Implementare strategie di fail-fast e retry con degradazione controllata per gestire gli errori.
Ottimizzare le prestazioni scegliendo modelli adeguati, esecuzione parallela, caching e batching.
Monitorare tassi di successo, qualità delle risposte, prestazioni ed errori per garantire trasparenza.
Applicare principi di progettazione composabile, confini chiari e osservabilità fin dall’inizio.
Evitare gerarchie profonde, agenti monolitici e passaggio eccessivo di contesto che complicano il sistema.
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