Dopo aver lottato con agenti AI che perdevano il focus su task lunghi, ho implementato il pattern Prompt Relay. Il Prompt Relay è un design pattern in cui l'output di un agente viene formattato e passato come prompt di input per l'agente successivo, prevenendo il blocco del contesto e migliorando l'affidabilità.
Cos'è il Prompt Relay nei Workflow AI?
Il Prompt Relay è un'architettura per agenti autonomi che suddivide task complessi in passaggi isolati. Invece di dare a un singolo agente un prompt enorme sperando che completi un processo in 10 step, si concatenano agenti specializzati. Ogni agente completa un singolo task e genera un riassunto strutturato che funge da "testimone" (o prompt di partenza) per l'agente successivo.
Questo risolve il problema principale degli agenti monolitici: il collasso del contesto. Quando un LLM deve gestire troppe istruzioni, strumenti e la cronologia della conversazione, perde il filo del discorso.
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Perché i Prompt Singoli Falliscono su Larga Scala
Quando ho iniziato a costruire agenti locali con OpenClaw, cercavo di inserire tutta la mia logica in un unico system prompt. L'agente doveva recuperare dati, analizzarli, scrivere codice ed eseguire test.
Ecco cosa andava storto:
- Istruzioni Perse: L'agente dimenticava le regole all'inizio del prompt.
- Esaurimento del Context Window: La cronologia della conversazione diventava troppo grande, portando a timeout API e costi enormi.
- Confusione con i Tool: Avendo 20 tool a disposizione, l'agente allucinava gli argomenti o usava lo strumento sbagliato.
Il Prompt Relay risolve questo problema dando a ogni agente un context window pulito e solo i tool di cui ha bisogno per la sua fase specifica.
Implementare il Pattern Prompt Relay
Step 1: L'Agente Dispatcher
Il primo agente nella staffetta è il dispatcher. Il suo unico compito è capire l'intento dell'utente e scrivere il prompt per il primo worker specializzato.
{
"role": "Ricercatore",
"task": "Trova l'ultima documentazione sulle integrazioni MCP di OpenClaw.",
"output_format": "Lista in Markdown degli endpoint API."
}Step 2: L'Agente Worker
L'agente worker prende il testimone, esegue il task usando i suoi tool specifici e poi riassume ciò che ha trovato. Fondamentalmente, non conserva la cronologia della conversazione. Restituisce uno stato finale.
Step 3: L'Agente Synthesizer
L'agente finale prende gli output dei worker e formatta il risultato da consegnare all'utente.
OpenClaw e il Prompt Relay
Usando framework come OpenClaw, implementare il Prompt Relay è intuitivo. Puoi orchestrare più agenti usando uno script supervisore che gestisce il passaggio del testimone. Questo è estremamente efficace se combinato con modelli locali come Qwen o Llama eseguiti su Ollama, dove le finestre di contesto sono più piccole e l'affidabilità è fondamentale.
Domande Frequenti
Cos'è un Prompt Relay?
Il Prompt Relay è un design pattern per agenti AI in cui i task vengono suddivisi, e l'output di un agente diventa il prompt di input esplicito per il successivo, prevenendo il sovraccarico di contesto.
Perché non usare un singolo agente?
I singoli agenti soffrono del collasso del contesto quando gestiscono task complessi in più fasi. Dimenticano le istruzioni, allucinano e diventano inaffidabili nelle conversazioni lunghe.
Posso eseguire il Prompt Relay localmente?
Sì. Framework come OpenClaw e server locali come Ollama ti permettono di eseguire più agenti specializzati sul tuo hardware, passando il contesto tra di loro in modo efficiente.
Conclusione
Il Prompt Relay è l'anello mancante tra le demo AI e i workflow per la produzione. Isolando il contesto e specializzando gli agenti, aumenti drasticamente l'affidabilità.
Scritto da Matteo Giardino, CTO e founder. Sviluppo agenti AI per le PMI in Italia. I miei progetti.