AI agentic vs single-LLM: când merită un orchestrator pe procese RO
Luni dimineață, un CFO dintr-o firmă de retail din Cluj cere „raport TVA lunar cu explicație pe deducerile respinse". Un singur LLM îți dă un text plauzibil în patru secunde.
AI agentic vs single-LLM: când merită un orchestrator pe procese RO
Luni dimineață, un CFO dintr-o firmă de retail din Cluj cere „raport TVA lunar cu explicație pe deducerile respinse”. Un singur LLM îți dă un text plauzibil în patru secunde. Un sistem agentic îți dă un răspuns verificabil în patruzeci de secunde. Diferența dintre cele două decide dacă produsul tău rezistă la un control ANAF sau nu.
Când un singur LLM e suficient
Procesele cu un singur pas cognitiv — sumarizare, clasificare, extragere structurată dintr-un PDF, răspuns la o întrebare de nivel FAQ — nu au nevoie de orchestrator. Un apel Claude sau GPT cu prompt bine calibrat rezolvă cererea cu latență sub două secunde și cost operațional minim. Adaugi un validator de schemă (JSON Schema, Pydantic) și ai încheiat.
Regula operațională: dacă procesul are ≤1 sursă de adevăr și ≤1 decizie condiționată, nu construiești arhitectură multi-agent. Complexitatea suplimentară îți mărește doar suprafața de bug-uri, așa cum arată taxonomia eșecurilor agentice pe șase categorii.
Când apare pragul spre orchestrator + agenți specializați
Pragul se schimbă în momentul în care procesul cere ≥2 surse de date eterogene (ex: ERP + registrul ANAF + contract PDF), ≥2 decizii condiționate una de alta sau ≥1 acțiune cu efect real — emitere factură, trimitere email către client, semnare în SPV. Aici single-LLM devine risc de conformitate, nu doar risc tehnic.
Cazul concret RO: emiterea unei facturi e-Factura prin SPV ANAF implică validare CIF, verificare cod TVA, aplicare cotă corectă conform Codului Fiscal art. 291, semnare digitală și transmitere XML UBL 2.1. Cinci pași, cinci puncte de eșec, cinci artefacte de audit distincte. Un singur LLM îți poate halucina un cod CAEN; un agent specializat cu tool-use pe API-ul ANAF nu are cum, pentru că sursa de adevăr e apelul HTTP, nu memoria modelului.
orchestrator:
process: einvoice_ro
agents:
- name: cif_validator
tool: anaf_registry_api
timeout_ms: 3000
- name: vat_classifier
model: claude-sonnet-4
guardrail: cota_tva_enum
- name: ubl_serializer
schema: UBL-Invoice-2.1.xsd
- name: spv_submitter
tool: anaf_spv_client
requires_approval: true
audit_retention_days: 1825Cele 1825 zile (5 ani) vin direct din obligația de arhivare fiscală în România.
Poziția noastră inginerească
Nu vindem „AI agentic” ca etichetă de marketing. Construim orchestratoare doar când procesul bifează cel puțin trei condiții din lista de mai sus și întotdeauna cu human-in-the-loop pe pașii cu efect fiscal, contractual sau pe date personale — cerință explicită a AI Act, Art. 14, supraveghere umană și a Directivei NIS2 (UE) 2022/2555 pentru operatorii esențiali. ENISA a publicat un cadru multistrat pentru bune practici de securitate AI, iar NIST AI RMF 1.0 cere trasabilitate per decizie — imposibil de obținut cu un LLM monolitic în spatele unei singure ferestre de context.
Dacă ai un proces RO care se încadrează pe acest profil, deschide o discuție tehnică pe pagina IRIS sau vezi cum abordăm auditul multi-agent din zona consulting.