Tesi etd-11182025-165801 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
LANCI LANCI, FRANCESCO
URN
etd-11182025-165801
Titolo
Design and Implementation of a Cloud-Native Architecture for Multi-Agent Systems
Dipartimento
INFORMATICA
Corso di studi
DATA SCIENCE AND BUSINESS INFORMATICS
Relatori
relatore Danelutto, Marco
Parole chiave
- ai
- chatbot
- generative ai
- multi-agent system
Data inizio appello
04/12/2025
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
04/12/2095
Riassunto
Implementazione di un chatbot basato su un sistema multi-agente per la gestione e risoluzione di problemi segnalati dagli utenti. Il chatbot, sviluppato interamente in Python, funge da assistente virtuale ed è in grado sia di eseguire autonomamente operazioni utili alla risoluzione di richieste semplici, sia di proporre soluzioni sfruttando tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Nel caso di problematiche non risolvibili in automatico, il sistema provvede alla creazione autonoma di ticket di supporto.
Il sistema multi-agente è stato sviluppato utilizzando agenti LangChain e LangGraph, mentre la comunicazione tra agenti è gestita tramite il nuovo protocollo A2A. L’architettura integra inoltre strumenti operativi come chiamate API verso servizi esterni, un server MCP per le operazioni legate ai ticket e tecniche RAG basate su dati archiviati nel cloud AWS. L’interfaccia utente è stata realizzata con Streamlit.
Implementation of a chatbot based on a multi-agent system for managing and resolving issues reported by users. The chatbot, fully developed in Python, acts as a virtual assistant capable of autonomously performing simple operations to address straightforward requests, as well as proposing solutions using Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques.
For issues that cannot be resolved automatically, the system independently generates support tickets.
The multi-agent architecture was built using LangChain and LangGraph agents, with inter-agent communication handled through the new A2A protocol. The system also integrates operational tools such as API calls to external services, an MCP server for ticket-related operations, and RAG techniques applied to data stored in the AWS cloud. The graphical user interface was developed using Streamlit.
Nel caso di problematiche non risolvibili in automatico, il sistema provvede alla creazione autonoma di ticket di supporto.
Il sistema multi-agente è stato sviluppato utilizzando agenti LangChain e LangGraph, mentre la comunicazione tra agenti è gestita tramite il nuovo protocollo A2A. L’architettura integra inoltre strumenti operativi come chiamate API verso servizi esterni, un server MCP per le operazioni legate ai ticket e tecniche RAG basate su dati archiviati nel cloud AWS. L’interfaccia utente è stata realizzata con Streamlit.
Implementation of a chatbot based on a multi-agent system for managing and resolving issues reported by users. The chatbot, fully developed in Python, acts as a virtual assistant capable of autonomously performing simple operations to address straightforward requests, as well as proposing solutions using Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques.
For issues that cannot be resolved automatically, the system independently generates support tickets.
The multi-agent architecture was built using LangChain and LangGraph agents, with inter-agent communication handled through the new A2A protocol. The system also integrates operational tools such as API calls to external services, an MCP server for ticket-related operations, and RAG techniques applied to data stored in the AWS cloud. The graphical user interface was developed using Streamlit.
File
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La tesi non è consultabile. |
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