Un generalista, o molti specialisti?
Il modello standard è ancora "una chat, un modello, una conversazione". Funziona finché il task rimane semplice. Quando include pianificazione, implementazione, test, review e documentazione, una sola conversazione trascina il contesto di ogni fase dentro tutte le altre—il modello confonde requisiti e artefatti, commenti di review e codice.
La letteratura sui sistemi agentici mostra un pattern. Il multi-agent research system di Anthropic lancia agenti specialisti in parallelo, ciascuno con la propria context window e strumenti. Sul loro benchmark, questo ha battuto Claude Opus 4 single-agent di oltre il 90%—al costo di 15× più token. Il takeaway non è "sempre multi-agent", bensì che per task con sotto-problemi chiari, gli specialisti paralleli superano una conversazione monolitica.
Role, skill, agente: tre unità di specializzazione
Tre concetti distinti:
Un role prompt è un'istruzione una tantum: "agisci come security reviewer". Effimero, non versionato.
Una skill è una postura salvata—un file markdown con system prompt e tool allowlist opzionale, richiamabile con /skill-name. Non persiste tra i turni; cambia la postura per un passaggio. Niente overhead di processo.
Un agente ha la propria context window, tool e subprocess. Gira in parallelo con altri. CrewAI modella gli agenti come membri del team; LangGraph usa macchine a stati esplicite; AutoGen orchestragli come partecipanti di una conversazione. Approcci diversi, stesso principio: stringi il ruolo, affina l'output.
Per ogni task: ti serve un ruolo a lungo termine (agente), un cambio di postura per un passaggio (skill), o solo una spinta (role prompt)?
Cosa è incluso nell'Orchestrator gratuito
Il VibeCoded Orchestrator gratuito, sotto licenza AGPL, esce con 29 agenti specialisti e 28 skill pronti all'uso. Coprono il loop quotidiano di scrittura, review e manutenzione di una codebase sulla tua macchina.
I 29 agenti inclusi sono coder, planner, tester, helper-scripter, kg-navigator, knowledge-curator, code-graph-updater, doc-organizer, prompt-engineer, orchestrator-installer, project-bootstrapper, project-migrator, ai-agentic-architect, ai-llm-expert, backend-specialist, deep-researcher, expert-coder, frontend-specialist, gui-expert, project-architect, project-coordinator, project-organizer, code-explorer, code-migrator, doc-extractor, doc-maintainer, graph-health-checker, gui-tester e web-explorer. Ogni agente è un file markdown con system prompt, tool allowlist e cap opzionali su modello e effort — puoi leggerlo, forkarlo, riscriverlo.
Le 28 skill coprono le mosse di cambio di postura: /architect, /debug-expert, /security-reviewer, /tdd, /explore-codebase, /api-designer, /performance-optimizer, /ai-rag-advisor, /database-advisor, /deployment-advisor, /code-review-expert, /kg-research, /extract-docs, /fix-issue, /task-breakdown, /accessibility-checker, /react-patterns, /workflow-maintain, /context-compress e altre. Una skill è un comando e uno scambio di system prompt; un agente è un processo.
Il coordinamento usa il pattern blackboard: gli agenti pescano task che possono gestire da uno store condiviso, non spinti da un manager. La ricerca valuta il volontariato pull-based 13–57% migliore della delega gerarchica su costo token e parallelismo. In pratica, il limite è tre agenti paralleli; oltre e la fusione dei contesti diventa lossy e dispendiosa.
Cosa aggiunge MAO (beta)
L'Orchestrator gratuito ti dà i pezzi: 29 agenti, 28 skill, la blackboard. MAO (Multi-Agent Orchestrator), attualmente in beta, è il runtime che li tiene insieme.
MAO è costruito intorno al maestro: un'interfaccia di orchestrazione conversazionale con cui parli come fosse un singolo agente, e che delega agli specialisti sottostanti. Dietro il maestro c'è un planner gerarchico che scompone gli obiettivi in un albero di sotto-task, un harness hybrid agent che instrada i singoli ruoli su Claude / Ollama / OpenAI / Gemini in base a costo e capacità, e uno scheduler blackboard che permette agli agenti di prendere lavoro in parallelo senza pestarsi i piedi. Una UI desktop Tauri ti permette di osservare il team in tempo reale, approvare le azioni rischiose e correggere il piano quando si perde.
Il pattern blackboard dell'Orchestrator base regge uno o due agenti paralleli; il maestro è ciò che ti permette davvero di far girare un team di quattro o cinque agenti end-to-end senza fondere i contesti in modo lossy.
Questi componenti MAO non sono parte del base gratuito né di Orchestrator Pro. Pro (€19/mese, €149/anno, €199 lifetime) aggiunge al base RL reranking e pacchetti di agenti curati, con gli stessi 29 agenti inclusi. MAO è un prodotto separato, attualmente in beta, con pricing TBD.
Due forme concrete
"Progetta e implementa un nuovo modulo di auth." L'agente planner gratuito parte per primo, spezza il lavoro in task, li scrive sulla blackboard. coder, tester e una skill /security-reviewer pescano task in parallelo. Un reviewer fa da gate prima del merge. doc-organizer aggiorna la reference. Quattro specialisti, un risultato, e nessuna context window singola ha dovuto contenere tutto. Funziona nel tier gratuito.
"Coordina un refactor che tocca frontend, backend e database, e produci prima un documento di tradeoff." Descrivi l'obiettivo al maestro di MAO. Il planner gerarchico lo scompone: prima il documento di tradeoff, poi frontend e backend in parallelo, poi i test di integrazione. ai-agentic-architect scrive il documento di tradeoff. backend-specialist e frontend-specialist implementano in parallelo via blackboard. deep-researcher incrocia il database advisor e fa emergere prior art rilevante. Questo richiede il runtime di MAO — il maestro, il planner e l'harness hybrid agent — sopra gli stessi 29 agenti che escono nel base gratuito.
Dove si colloca nel panorama
| Tool | Specialisti integrati | Esecuzione parallela | Estendibile | Open source |
|---|---|---|---|---|
| VibeCoded Orchestrator (gratis) | 29 agenti + 28 skill | Sì (blackboard) | Sì (markdown) | AGPL |
| VibeCoded MAO (beta) | maestro + runtime planner | Sì (gerarchico) | Sì | Commerciale |
| Cursor | Composer + Agent mode | Limitata | Parziale | No |
| GitHub Copilot | Agent mode (singolo) | No | Limitata | No |
| Aider | Selezione di ruoli | No | Sì (CLI) | Sì |
| Devin (Cognition) | Singolo agente autonomo | Interna | No | No |
| CrewAI | DIY (role-based) | Sì | Sì (framework) | Sì |
| LangGraph | DIY (state machines) | Sì | Sì (framework) | Sì |
| AutoGen | DIY (conversazionale) | Sì | Sì (framework) | Sì |
La maggior parte degli strumenti offre o un singolo agente (Cursor, Copilot, Devin) o un framework per costruire il tuo (CrewAI, AutoGen, LangGraph). L'Orchestrator gratuito è nel mezzo: 29 specialisti curati e 28 skill—abbastanza opinionato da funzionare subito, abbastanza aperto da riscrivere come markdown.
Quando superi la blackboard e ti serve un maestro, MAO è dove vivono il runtime gerarchico, il planner e la UI Tauri.
Fonti: