Costruirò un sistema di agenti AI multipli con LangGraph, Crew AI, E2B Lindy AI, BlandAI e n8n

Lindy AI utilizza il ragionamento LLM per prendere decisioni contestuali durante il workflow, non si limita a attivare azioni, comprende l'intento. n8n gestisce la logica deterministica e il routing API. Combino entrambi così Lindy gestisce il livello di intelligenza mentre n8n si occupa dell'esecuzione e del pipeline di dati sottostante.

Configuro modelli diversi per ogni ruolo di agente usando OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini o Mistral tramite OpenRouter. Gli agenti di ricerca di solito funzionano su modelli più potenti, mentre gli agenti di esecuzione su modelli più veloci e meno costosi, bilanciando prestazioni e costo dei token in tutto il pipeline di agenti AI.

Configuro agent con ruoli, obiettivi e backstory definiti usando il processo sequenziale o gerarchico di CrewAI. Per la maggior parte delle configurazioni, preferisco il metodo gerarchico, così un agent manager assegna compiti a agent specializzati, offrendo un'esecuzione strutturata, verificabile e con rischio minimo di hallucination.

Sì. Espongo gli agenti CrewAI come endpoint API o webhook che n8n e Make com possono attivare nativamente. Questo significa che il tuo stack di automazione dei workflow esistente rimane intatto mentre CrewAI gestisce il livello di ragionamento agentic, senza bisogno di ricostruire tutto da zero.

Costruisco pipeline RAG usando LangChain con database vettoriali come Pinecone o Chroma. lo strumento di retrieval viene assegnato all'agente CrewAI rilevante così può interrogare la tua knowledge base prima di rispondere. Per Lindy AI collego i document store tramite integrazione API in modo che gli agenti rispondano dai tuoi dati aziendali reali

Quando un task fallisce, l'agente legge l'errore, adatta il suo approccio e riprova automaticamente, invece di fermarsi e aspettare un umano ogni volta.

PostgreSQL con SQLAlchemy per il controllo completo, o Supabase quando vuoi un backend Postgres gestito con meno configurazione.

Dove ne hai bisogno: Railway, Render, AWS o il tuo VPS (incluso Hetzner), con CI/CD tramite GitHub Actions.

Sì. Progetto lo strato di orchestrazione per essere modulare fin dal primo giorno, così aggiungere nuovi agenti più avanti è principalmente una questione di configurazione, non di ricostruzione.

Sì. Costruisco un backend FastAPI o Node.js che si collega a qualsiasi frontend tramite REST API o WebSockets per aggiornamenti in tempo reale.