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ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-11182025-165801


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.
File