Nel 1982, Tron ci mostrava un'idea rivoluzionaria: un mondo digitale abitato da programmi senzienti. Al centro di tutto c’era il Master Control Program (MCP), un’intelligenza centrale autoritaria che dominava ogni cosa, assorbendo altri programmi e impedendo loro di agire autonomamente.
(E sì, sto parlando del Tron originale del 1982, non del remake del 2010 che, proprio come un sistema centralizzato troppo ambizioso, si è rivelato un costoso fallimento rispetto al suo predecessore innovativo. Ci sono lezioni anche qui.)
Oggi, nel mondo dell’AI e dell’automazione, l’approccio si è completamente ribaltato: non centralizziamo, distribuiamo. Non un singolo cervello onnisciente, ma molteplici agenti specializzati, ognuno con un compito preciso.
Nel contesto dell’intelligenza artificiale, un agente è un’entità autonoma in grado di percepire l’ambiente, ragionare, pianificare e agire per raggiungere un obiettivo.
Un agente può:
Più agenti possono essere orchestrati per costruire flussi cognitivi complessi: uno recupera dati, uno li elabora, uno li valuta, uno prende decisioni. Questi flussi sono gestiti da strumenti come LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen o OpenAI Agents SDK.
Curiosamente, mentre ci allontaniamo dall’MCP tirannico di Tron, Anthropic ha introdotto nel 2024 un concetto con lo stesso acronimo: Model Context Protocol (MCP) – ma con una filosofia completamente opposta.
Un protocollo aperto progettato per connettere assistenti AI con dati e strumenti esterni. Anziché accentramento e controllo, l’MCP moderno:
È proprio grazie a protocolli come questo che possiamo costruire architetture multi-agente, dove ogni entità è autonoma ma connessa.
L’acronimo è lo stesso del villain di Tron, ma il significato si è ribaltato:
non controllare, ma abilitare.
Non assorbire, ma connettere.
| 🕹 Master Control Program | 🧠 Model Context Protocol | |
| Filosofia | Centralizzazione | Modularità e apertura |
| Ruolo | Controlla e accorpa | Orchestra e collega |
| Conseguenza | Monopolizza | Coordina e abilita |
Gli agenti possono essere organizzati in diversi schemi:
Ogni framework offre approcci differenti:
Se il vecchio MCP rappresentava il controllo centralizzato, oggi ci muoviamo verso un paradigma distribuito: modulare, tracciabile, spiegabile.
Ogni agente:
Proprio come aggiornare una funzione senza riscrivere l’intera app.
Uno strumento che incarna perfettamente questo approccio è n8n, una piattaforma open-source di automazione visiva che consente di costruire workflow tra API, modelli AI, webhook, file e servizi esterni.
Con n8n + Docker, possiamo creare un ambiente personalizzato dove:
Ogni nodo è un micro-agente.
Il workflow è la coreografia.
Se preferisci il codice, strumenti come LangGraph offrono un controllo più granulare.
A seconda del tuo contesto, potresti preferire un approccio rispetto all’altro:
| Caratteristica | LangChain / LangGraph | n8n (low-code) |
|---|---|---|
| Controllo e flessibilità | 🔧 Massimo, fino al singolo prompt | 🧩 Limitato ma sufficiente per molti casi |
| Accessibilità | 🧠 Richiede conoscenze di Python | 🖱️ Interfaccia drag-and-drop, no codice |
| Debug e tracciabilità | 🧵 Tracciabile ma più tecnico | 👀 Molto visivo, ottimo per spiegare ai team |
| Scalabilità avanzata | 🚀 Sì, pensato per architetture complesse | 🔄 Sì, ma più orientato a flussi lineari |
| Use case tipici | Sistemi multi-agente, AI workflow custom | Automazioni tra strumenti, MVP, AI light use |
| Tempo per il setup | ⏳ Più lungo, ma potente | ⚡ Rapido, ottimo per prototipare |
Se sei un* developer che ama il controllo totale, LangGraph è come costruire un’orchestra nota per nota.
Se vuoi prototipare rapidamente o collaborare con team non tecnici, n8n è come dirigere con blocchi LEGO.
Ecco alcuni esempi dove i sistemi multi-agente mostrano il loro potenziale:
In Tron, i programmi combattevano per la libertà. Oggi, grazie a strumenti come MCP (quello moderno), diamo libertà funzionale agli agenti:
Ma questo comporta anche nuove domande:
💬 Qual è il giusto equilibrio tra autonomia e supervisione?
Gli agenti moderni possono prendere decisioni sofisticate dentro i parametri che stabiliamo. Non sono controllati da un MCP autoritario come in Tron, ma operano dentro guardrail etici e funzionali che definiamo noi.
Progettare sistemi agentici ci spinge a:
Dobbiamo bilanciare:
Come ricorda Yann LeCun, l'AI oggi può apprendere, ragionare e persino spiegarsi, ma il suo operato è più potente quando complementa, piuttosto che sostituisce, l'intelligenza umana. La vera potenza sta nella collaborazione, non nella delega totale.
Il futuro non è né un MCP tirannico che controlla tutto, né agenti completamente autonomi che decidono senza supervisione. È un ecosistema collaborativo dove intelligenze artificiali specializzate e intelligenza umana lavorano insieme, ciascuno portando i propri punti di forza.
Ti invito a esplorare questi sistemi nei tuoi progetti: inizia con semplici workflow di automazione, sperimenta con framework come LangGraph o CrewAI, e scopri il potenziale degli agenti guidati da un MCP che connette anziché controllare.
Se sei curioso di vedere esempi concreti di implementazione di sistemi multi-agente, ecco alcuni dei miei progetti che puoi esplorare:
🎉 Level Up! Ho appena completato il corso "Build AI Agents with CrewAI: Zero to Mastery" tenuto da Diogo Resende e mi sento di aver sbloccato un nuovo livello nel mondo dell'intelligenza artificiale! 🏆🤖 Un percorso entusiasmante che ho affrontato con il mio approccio preferito: sperimentare, costruire e imparare divertendomi… e naturalmente risolvere qualche problema […]
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