# LLM Context
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# Meta, 14 agenti e una lezione: l'affidabilità non si delega al prompt

> Meta descrive un'architettura con un thin orchestrator deterministico e 14 agenti specializzati, separando controlli verificabili e ragionamento probabilistico.

## Pagina canonica

- [Meta, 14 agenti e una lezione: l'affidabilità non si delega al prompt](https://diegocecato.dcsolution.it/meta-14-agenti-thin-orchestrator-affidabilita-contratti/): analisi del pattern thin orchestrator, di stato, contratti, idempotenza e controlli deterministici.

## Fonti principali

- [Thin orchestrator AI agent architecture](https://engineering.fb.com/2026/10/19/ml-applications/thin-orchestrator-ai-agent-architecture/): resoconto tecnico di Meta Engineering sul sistema a 14 specialisti e sul router centrale.
- [Common architecture patterns for AI agents](https://claude.com/resources/guides/building-effective-ai-agents/common-architecture-patterns): riferimento sui confini tra workflow deterministici e agenti.
- [LangGraph reference](https://langchain-ai.github.io/langgraph/reference/): riferimento su stato persistente, controllo del flusso ed esecuzione durevole.

## Letture correlate

- [Agenti AI e decision model](https://diegocecato.dcsolution.it/agenti-ai-decision-model-clef-cloudflare/): analisi sulla necessità di esplicitare il modello decisionale degli agenti.
- [Agenti AI, codice e software consegnato](https://diegocecato.dcsolution.it/agenti-ai-codice-review-software-consegnato/): riflessione sul divario tra output generato e risultato operativo verificabile.