Il titolo del paper è tecnico, ma la domanda è semplice: quando dai un compito a più agenti AI, dove si rompe la catena?

Perché conta per te

Se deleghi un lavoro a un sistema di agenti — anche solo «cerca, riassumi, scrivi» — questo paper spiega i tre punti in cui il risultato degrada. E tutti e tre si prevengono con scelte che puoi fare tu, senza scrivere una riga di codice.

§1 · Cosa dice il paper

La maggior parte dei fallimenti non nasce dal modello, ma dal passaggio di consegne: un agente riassume troppo, il successivo lavora su informazioni monche. È il telefono senza fili, in versione automatica — e nessun modello più potente lo risolve, perché il problema non è nel modello.

§2 · Cosa significa per te

Quando costruisci un workflow, la domanda giusta non è «quale modello uso?» ma «cosa deve sapere il passo successivo per non lavorare al buio?». Progettare i passaggi vale più che ottimizzare i singoli passi.

§3 · Dove approfondire

Il capitolo «Quando l’agente sbaglia» del percorso builder applica queste idee a un caso concreto, con lo scaffolding corrispondente da clonare e rompere per capire.