Rowboat

Rowboat è il nome del progetto con cui Google DeepMind prova a ridisegnare il modo in cui gli agenti AI lavorano tra loro, puntando su sistemi che non restano isolati ma collaborano attivamente. Un tentativo che, di fatto, si mette in diretta concorrenza con Claude Desktop, e che parte da un problema piuttosto concreto: i modelli singoli faticano quando i compiti diventano lunghi e complicati. L'intuizione dietro Rowboat nasce proprio da questi limiti. Invece di caricare tutto su un unico modello, l'idea è distribuire il lavoro tra più agenti AI specializzati, ciascuno con un compito ben preciso. Un modo per dividere le responsabilità e condividere le informazioni, un po' come succede già in tanti contesti aziendali e scientifici dove l'automazione ha bisogno di pianificazione, verifiche e coordinamento. La sfida però non è solo tecnica. È anche una questione di architettura, perché costruire un ecosistema affidabile e coerente, capace di non incappare in errori a catena durante l'esecuzione, non è affatto banale. Come funziona la collaborazione tra agenti AI Il principio alla base è semplice da spiegare ma tutt'altro che facile da mettere in pratica: spezzettare il lavoro tra più agenti con competenze diverse. Di solito un singolo modello linguistico deve gestire da solo ogni fase, dalla comprensione del problema fino al controllo finale. E questo pesa parecchio, sia sulla memoria che sulla gestione dell'intero processo. Con un sistema multi-agente, invece, ogni pezzo si occupa di una funzione precisa. Chi pianifica, chi cerca informazioni, chi si occupa della validazione. In questo modo la complessità che ricade sul singolo componente cala parecchio e cresce la specializzazione. Il punto delicato diventa allora il coordinamento centrale, che deve orchestrare tutto evitando sovrapposizioni, buchi informativi o decisioni che vanno in direzioni opposte. Il cuore di Rowboat è proprio questa architettura che consente agli agenti di parlarsi in modo strutturato e continuo. Alcuni prendono ruoli strategici, come quello del pianificatore, altri lavorano su compiti più ristretti e operativi. La metafora dell'equipaggio che rema tutto nella stessa direzione rende bene l'idea di quanto serva sincronia. E qui entra in gioco uno degli aspetti più spinosi: la memoria condivisa. Tutti gli agenti devono poter accedere a informazioni aggiornate senza creare versioni contrastanti dello stato dei lavori. Servono quindi meccanismi di sincronizzazione avanzati, simili a quelli usati nei sistemi distribuiti. Basta un errore nella gestione dei dati condivisi e l'intero processo rischia di saltare, rendendo inutile anche la collaborazione meglio congegnata. Vantaggi e nodi ancora da sciogliere I benefici dell'approccio multi-agente saltano all'occhio, soprattutto in termini di efficienza e affidabilità. Dividere il carico permette di ottenere risultati migliori sui compiti complicati e apre la porta ai controlli incrociati, con alcuni agenti che verificano il lavoro fatto dagli altri. Nella pratica questo può tradursi in analisi più precise e decisioni più solide. Ma non è tutto rose e fiori. La comunicazione tra gli agenti introduce nuove possibilità di errore e le famose allucinazioni possono diffondersi in fretta se non vengono bloccate in tempo. Per questo la ricerca sta lavorando parecchio sui sistemi di validazione automatica e sui meccanismi di correzione interna. Rowboat segna quindi un passo verso un'AI più autonoma, ma mette anche in chiaro quanto servano nuovi modelli di controllo e supervisione per tenere tutto sotto controllo.

Rowboat

Rowboat, l’AI di Google DeepMind che sfida Claude Desktop