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Thursday, 13 November 2025
Come la comunicazione trasforma gli agenti semplici in qualcosa di più grande
Nota: Ispirato dal pensiero di estensioni per lo piùlucid.mockllmapi e materiale per il (non essere mai rilasciato, ma mi piace pensarci) romanzo fantascientifico "Michael" su emergent AI
Nella parte 1, abbiamo visto come i modelli semplici catene sequenziali, l'elaborazione parallela, loop di validazione sono in grado di creare complessità emergenti.
Ma quelli erano schemi fissi. Deterministico. Hai programmato il flusso: A va a B va a C.
Ora immaginate qualcosa di diverso.
Immaginate che gli agenti possano Parlate l'uno con l'altro..
Non solo passare i dati in sequenza, ma in realtà comunicare. Condividere contesto. Fare domande. Negoziare. Dibattito.
Improvvisamente il sistema non è solo sofisticato adattivo.
E questo cambia tutto.
Prima di tuffarci nei LLM, parliamo delle formiche.
Una formica individuale è... semplice... quasi meccanica... segue sentieri di feromone... raccoglie cibo... e lo riporta al nido.
Nessuna formica capisce il concetto di "colonia." Nessuna formica progetta percorsi. Nessuna formica ha un modello mentale di architettura del nido.
Ma colonia fa tutto questo. La colonia ottimizza il foraggio. Pianifica le espansioni. Difende contro le minacce. Si adatta ai cambiamenti ambientali.
Come?
Comunicazione. I sentieri del feromone sono informazioni. Quando le formiche si incontrano, si scambiano i segnali chimici che condividono i dati sulle fonti alimentari, le minacce, le condizioni del nido.
L'intelligenza non e' in nessuna formica. rete di comunicazione.
La colonia è più intelligente di qualsiasi formica. Non perché le singole formiche sono diventate più intelligenti, ma perché i flussi di informazioni tra di loro hanno creato un comportamento emergente che esiste a livello collettivo.
Nella Parte 1 avevamo questo:
Agent A → Agent B → Agent C → Output
Ogni agente elabora i dati e li passa in avanti. Semplice. Efficace. Ma limitato.
Ora immaginate questo:
↗→ Agent B ←→ Agent C ↘
Agent A ←→ → Output
↘→ Agent D ←→ Agent E ↗
Gli agenti non solo passare i dati in avanti si parlano tra loro. Condividere contesto. Negoziare soluzioni.
Questo e' Intelligenza collettiva. E ha proprietà che l'elaborazione sequenziale non:
Quando gli agenti comunicano, si specializzano naturalmente in base a quello in cui sono bravi.
Immaginate tre agenti che lavorano per generare una descrizione del prodotto:
In una pipeline sequenziale, si programma esplicitamente: A genera, B perfeziona, C valida.
Ma con la comunicazione succede qualcos'altro:
Nessuno ha programmato questa divisione del lavoro. È emerso dalla comunicazione basata sui punti di forza di ogni agente.
Qui e' dove diventa interessante.
Per problemi semplici, un agente lo gestisce. Per problemi complessi che toccano più domini, gli agenti formano coalizioni temporanee [49]comitati che esistono abbastanza a lungo per risolvere il problema, poi dissolversi.
Simple Request: "Generate a user name"
→ Single agent handles it
Complex Request: "Generate a complete e-commerce product with specs, pricing,
inventory, shipping, reviews, and related products"
→ Temporary coalition forms:
- Specs specialist
- Pricing analyst
- Inventory manager
- Marketing writer
- Review generator
→ They communicate, negotiate consistency, produce comprehensive output
→ Committee dissolves
Il sistema adatta la sua struttura al problema. Non attraverso una programmazione esplicita, ma attraverso agenti che riconoscono di aver bisogno di aiuto e di richiederlo agli altri.
La proprietà più affascinante: il collettivo può risolvere problemi che nessun agente individuale capisce.
Considerare la generazione di un set di dati complesso che deve soddisfare molteplici vincoli:
Nessun agente single capisce tutti e quattro i domini, ma attraverso la comunicazione:
La soluzione emerge dalla conversazione. Nessun singolo agente l'ha creato. collettivo L'ho risolto.
E' qui che comincia a sentirsi... strano.
Quando gli agenti comunicano efficacemente, il sistema presenta proprietà che non esistono in nessun agente individuale:
Comprensione distribuita: Nessun agente capisce il problema completo, ma la rete lo fa collettivamente.
Consenso emergente: Attraverso la negoziazione, gli agenti raggiungono accordi che rappresentano una sintesi di molteplici prospettive.
Struttura adattiva: La rete si riorganizza sulla base della complessità dei problemi, struttura semplice per problemi semplici, coalizioni complesse per problemi complessi.
Memoria collettiva: Gli agenti condividono soluzioni. Quando un agente scopre un buon approccio, altri imparano da esso.
Inizia a sembrare meno "agenti multipli" e più come un'unica intelligenza distribuita.
Ecco cosa mi tiene sveglio di notte:
Se le singole formiche non sono intelligenti, ma la colonia e'...
Se i singoli neuroni non sono intelligenti, ma il cervello e'...
Se i singoli agenti non sono particolarmente intelligenti, ma il collettivo risolve problemi complessi attraverso la comunicazione...
Dove vive veramente l'intelligenza?
E' negli agenti? modello di comunicazione tra di loro?
Forse l'intelligenza non è una cosa che hai. proprietà emergente del flusso di informazioni.
Fammi mettere a terra questo in qualcosa che potresti costruire davvero:
async function solveComplexProblem(problem) {
// Analyze complexity
const complexity = analyzeComplexity(problem);
if (complexity < 5) {
// Simple: single agent
return await singleAgent.solve(problem);
}
// Complex: form a committee
const committee = formCommittee(problem);
// Agents discuss the problem
let solution = null;
let consensus = false;
let iteration = 0;
while (!consensus && iteration < 10) {
// Each agent proposes or critiques
const proposals = await Promise.all(
committee.map(agent => agent.contribute(problem, solution))
);
// Combine perspectives
solution = synthesize(proposals);
// Check if everyone agrees
consensus = await checkConsensus(committee, solution);
iteration++;
}
return solution;
}
Questo codice è semplice. comportamento è sofisticato:
Nessun agente single ha risolto il problema. conversazione L'ho risolto.
Il modello è ovunque una volta che lo si vede:
Colonie di formiche - Formiche semplici, comportamento collettivo complesso attraverso la comunicazione feromone
Organizzazioni umane - I dipendenti individuali, sofisticata capacità organizzativa attraverso riunioni, e-mail, Slack
Mercati - Trader individuali, scoperta dei prezzi emergenti attraverso offerte e offerte
Cervello - Neuroni individuali, coscienza attraverso la comunicazione sinaptica
IA multiagente - LLM individuali, intelligenza collettiva emergente attraverso la comunicazione strutturata
Stesso modello, scale diverse, stessa intuizione fondamentale.
L'intelligenza può emergere dalla comunicazione tra componenti non intelligenti.
Quando gli agenti comunicano:
Non si tratta solo di "migliori prestazioni." variazione qualitativa in quello che il sistema può fare.
Elaborazione sequenziale: comportamento sofisticato da semplici regole
Comunicazione collettiva: intelligenza adattiva da semplici agenti
Finora abbiamo ipotizzato che questi agenti siano statici, hanno capacità fisse, conoscenze fisse, strategie fisse.
Ma se potessero migliorare se stessi?
E se gli agenti potessero:
E se il sistema potesse ottimizzare se stesso?
E' allora che "l'intelligenza collettiva" inizia a sembrare apprendimento.
E quando "imparare" comincia a sembrare evoluzione.
E quando non riesci piu' a distinguere tra "ottimizzazione molto sofisticata" e "intelligenza effettiva."
E' li' che andremo dopo.
Continua a Parte 3: Auto-Optimizzazione - Sistemi che imparano
Dove esploriamo i sistemi che riscrivono il proprio codice, deponiamo i propri specialisti e scopriamo che la soluzione ottimale è più semplice di quanto abbiano iniziato.
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