Introduzione
I sistemi multi-agente stanno diventando comuni nella distribuzione moderna di software. Invece di un agente che esegue attività isolate, i team distribuiscono più agenti, ognuno dei quali è responsabile del lavoro, ad esempio gli aggiornamenti delle dipendenze, la correzione delle vulnerabilità, il refactoring, i miglioramenti della documentazione o la creazione di report del repository.
Non appena più agenti operano nello stesso repository, la sfida principale passa da "un agente può eseguire il lavoro?" a "può coordinare il sistema che funziona in modo sicuro?" Senza un modello di orchestrazione chiaro, gli agenti possono scontrarsi modificando gli stessi file, aprendo richieste pull sovrapposte o attivando ripetutamente flussi di lavoro senza convergenza.
In GitHub, il coordinamento multi-agente viene ottenuto tramite flussi di lavoro visibili e applicabili. Le pull request delimitano il perimetro delle modifiche proposte, i rami isolano il lavoro, GitHub Actions coordina la validazione e le policy del repository, come i controlli obbligatori, le revisioni obbligatorie, i CODEOWNERS e gli ambienti, garantiscono che le modifiche vengano esaminate e sottoposte ai controlli previsti prima di essere accettate.
In questo modulo si apprende come progettare sistemi multi-agente che si coordinano tramite artefatti nativi di GitHub, restano monitorabili tramite log e output del flusso di lavoro e possono essere ripristinati in sicurezza tramite nuovi tentativi, rollback ed escalation umana.
Obiettivi di apprendimento
Alla fine di questo modulo, sarai in grado di:
Definire le responsabilità dell'agente e i limiti di ambito all'interno di SDLC
Coordina i flussi di lavoro multi-agente utilizzando gli eventi di GitHub Actions e i modelli di orchestrazione
Isolare l'esecuzione dell'agente usando rami, flussi di lavoro, autorizzazioni e controlli di concorrenza
Rilevare e risolvere i conflitti usando i meccanismi di convalida e revisione nativi di GitHub
Garantire l'osservabilità, l'attribuzione e la tracciabilità delle azioni dell'agente
Diagnosticare gli errori e implementare strategie di ripristino per sistemi multi-agente affidabili