I team enterprise sanno il problema: gli strumenti promessi si rompono in produzione. Le soluzioni puntuali richiedono orchestrazione manuale. Il contesto finisce. Riesplichi l'architettura ogni volta.
MultiAgent Orchestrator (MAO) lo risolve con un runtime multi-agente di livello produzione per team che costruiscono software reale. Pianificazione gerarchica. Memoria persistente. Coordinamento in scala. MAO aggiunge maestro, pipeline del planner, agente ibrido e UI desktop sopra l'Orchestrator gratuito.
Decomposizione Gerarchica dei Task
Il Planner sta in cima a ogni workflow MAO. Suo compito: scomporre obiettivi complessi in task strutturati ed eseguibili.
Dai al Planner un obiettivo ad alto livello ("migra autenticazione a OAuth 2.0" o "refactor pagamenti per multi-valuta"). Produce un grafo di dipendenze: quali task bloccano altri, quali girano in parallelo, criteri di validazione per ogni passo.
Questo guida l'ordine di esecuzione, forza il rispetto delle dipendenze e crea una traccia di come MAO ha ragionato prima di modificare il codice.
Maestro e Hybrid Agent
MAO e' costruito attorno a un maestro - un direttore di alto livello che instrada le richieste utente attraverso la pipeline del planner, distribuisce il lavoro agli agenti specialisti e consolida l'output. L'hybrid agent e' l'unita' di esecuzione: puo' chiamare modelli di provider diversi (Claude, Ollama, OpenAI, Gemini), scegliendo il backend giusto per ogni task invece di essere bloccato su un solo vendor.
Significa che un passo di pianificazione puo' girare su Claude mentre un passo di estrazione massiva gira su un modello Ollama locale, tutto nello stesso workflow.
Dynamic Specialist Factory
La factory dinamica di MAO crea nuovi tipi di agente on-demand per il task corrente, oltre i 16 agenti base. Hai bisogno di un revisore di conformita' normativa, uno specialista di migrazioni database o un profiler di performance? La factory lo sintetizza con contesto e vincoli, poi lo rimuove dopo l'uso.
Le librerie statiche sono soffitti. Le factory sono pavimenti.
Memoria Episodica e Semantica
I due sistemi di memoria di MAO si layerano su KG e code graph.
La memoria episodica registra task passati, decisioni, errori, risultati. Task simili recuperano episodi rilevanti e applicano quello che ha funzionato prima.
La memoria semantica indicizza: codebase, architettura, convenzioni del team, API terze, documentazione. Evita di riscoprire pattern a ogni esecuzione.
Risultato: il sistema migliora nel tempo. Seconda migrazione piu' veloce della prima. Terzo refactor evita errori precedenti.
Coordinamento Blackboard
Quando piu' agenti girano in parallelo, serve una layer di coordinamento condiviso. MAO usa un'architettura blackboard: uno spazio di lavoro condiviso dove tutti leggono e scrivono. Sub-task finito? Pubblica output. Attendi risultato? Raccoglilo. Blocco? Segnalalo, Planner rischedulerà.
Mantiene coerenza anche con dozzine di task paralleli.
UI Desktop Tauri e REST API
MAO include una UI desktop Tauri per task management, monitoring e visualizzazione, piu' una REST API per l'integrazione.
Il team invia task via UI. La CI/CD invia via API. Entrambe mostrano stato agenti, avanzamento task, output in tempo reale.
Niente codice di incollamento.
Suite di Test Completa
MAO ha una suite di test completa che copre planner, maestro, hybrid agent, specialist factory, memory layer, blackboard, API e coordinamento. Ogni release la supera prima di uscire.
Prezzi
MAO e' attualmente in beta. I prezzi saranno annunciati al lancio. Il VibeCoded Orchestrator base su cui MAO si costruisce e' gratuito e open source sotto AGPL-3.0 ed e' disponibile da subito - quindi puoi adottare oggi le fondamenta e aggiungere MAO quando sara' pronto.
MAO e' il livello enterprise per team che costruiscono workflow AI affidabili e verificabili.
Installa l'Orchestrator gratuito per iniziare — accedi alla beta di MAO quando sei pronto.