Multi-Agent Orchestration

18 mar 2026 · 2 min di lettura
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Questo progetto puo essere letto come un sistema di coordinamento economico in tempo reale sotto fasi mutevoli, informazione parziale e vincoli temporali stringenti.

Il sistema e strutturato come un livello di orchestrazione multi-agente event-driven. Ascolta il gioco tramite eventi SSE, mantiene una rappresentazione runtime dell’ambiente e cambia strategia in base alla fase corrente: aggiornamento della policy, asta di procurement, riconciliazione dell’inventario e fulfillment.

Cio che rende interessante il progetto non e solo l’uso di piu agenti, ma il modo in cui l’orchestrazione e legata alla robustezza operativa. In fasi diverse si attivano insiemi diversi di capacita, mentre persistenza locale, metriche e replay analysis aiutano a rendere le decisioni piu stabili in condizioni runtime rumorose.

In pratica, e un buon esempio di progetto in cui il design agentico doveva poggiare sull’affidabilita esecutiva e non soltanto su prompting generico. Il pattern piu profondo e il coordinamento basato su aste con vincoli di inventario e gestione della domanda.

Interactive Explorer

L’app interattiva si concentra sul nucleo ingegneristico del progetto: event loop live, stato runtime condiviso, interazione stilizzata tra agenti, agenti specifici per fase, partizionamento delle capacita, memoria limitata e replay dei KPI.

E presentata intenzionalmente come runtime architecture explorer, non come una falsa dashboard di benchmark. L’obiettivo e rendere leggibile la logica di orchestrazione nello stesso linguaggio visivo usato per le app Island Model e PFSE, con enfasi su coordinamento, aste e fulfillment.

Apri il Runtime Explorer

Stefano Blando
Authors
PhD Student in Artificial Intelligence
Stefano Blando is a PhD student in the National PhD Program in Artificial Intelligence at Scuola Superiore Sant’Anna and the University of Pisa. His research lies at the intersection of AI, agent-based modeling, and economics. He studies adaptive multi-agent systems, statistical verification of economic simulations, and robust quantitative methods for financial and socio-economic data.