Agent Showcase — TechKitchenAI 2.0

9 Agenti AI.
Le Loro Schermate.

Ogni agente ha il suo ruolo, il suo modello e la sua interfaccia. Tre team specializzati che collaborano in tempo reale attraverso il Maestro Orchestrator (LangGraph.js). Architettura ibrida: 3 agenti su Ollama locale ($0), il resto su Claude API.

Queue Optimizer Voice Commander Inventory Sentinel Table Orchestrator Order Architect Guest Whisperer Analytics Brain Forecast Engine Menu Strategist
TEAM CUCINA
// KITCHEN TEAM — 3 AGENTI

Il Cervello della Cucina

Tre agenti specializzati che ottimizzano la coda, rispondono a voce e monitorano le scorte. Il cuoco parla — gli agenti eseguono.

// 01 — QUEUE OPTIMIZER
queue-optimizer.agent
LIVE
Kitchen Queue — Real-time
5
In Cottura
8
In Coda
23
Completati
● Attivi
Risotto x3
T5 • Batch A • 4:32
Tagliata
T5 • Sync • 6:10
● Coda
Carbonara x2
T12 • Batch B
↻ Carbonara
T9 • REMAKE
● Pronti
Tiramisù x3
T3 • Servire
Bruschette
T8 • 0:42 ago
AI: Batch A ottimizzato — risotto e tagliata in sync per T5. Risparmio: 8 min

Queue Optimizer

Algoritmo deterministico di constraint-satisfaction + AI per edge case. Raggruppa cotture parallele, gestisce remake con priorità dinamica, sincronizza uscite per tavolo.

Claude Sonnet 4.6

Batch Cooking Intelligente

3 risotti? Un batch unico. 2 carbonare? Stesso timing. L'algoritmo locale calcola, l'AI interviene per imprevisti: remake urgenti, VIP last-minute, cambio menu.

Constraint Solver + Claude Sonnet 4.6
// 02 — VOICE COMMANDER

Voice Commander

Speech-to-speech in <300ms via OpenAI Realtime API (WebRTC). Full-duplex: il cuoco può interrompere. Function calling per azioni dirette. Tutto attraverso cuffie e microfono.

OpenAI Realtime API (WebRTC)

Comandi Riconosciuti

optimize — "Ottimizza la coda"
mark_ready — "Risotto pronto"
remake — "Rifai la carbonara tavolo 9"
question — "Quanti ordini in coda?"
instruction — "Come si prepara il tiramisù?"

NLP Intent Classification
voice-commander.agent
LISTENING
"Ottimizza la coda e anticipa il tavolo 12"
AI
Coda riorganizzata. Tavolo 12 anticipato di 3 posizioni. Batch A confermato. Risparmio stimato: 8 min
Latenza: 280ms
// 03 — INVENTORY SENTINEL
inventory-sentinel.agent
2 ALERTS
Scorte — Monitoraggio Predittivo
Farina 00
1.2 kg • Consumo: 0.6 kg/giorno
2 GIORNI
Mozzarella
2.8 kg • Consumo: 0.5 kg/giorno
5 GIORNI
Pomodoro San Marzano
12.5 kg • Min: 3 kg
OK
Olio EVO
8.2 l • Min: 2 l
OK
AI: Consumo farina +30% questa settimana. Ordine automatico suggerito per domani.

Inventory Sentinel

Analisi consumi in tempo reale, previsione giorni rimanenti con media mobile, alert proattivi e ordini automatici ai fornitori quando le scorte raggiungono il minimo.

Ollama Qwen 2.5 7B (Locale, $0)

OCR Fatture Fornitori

Scatta una foto alla fattura. Google Cloud Vision API estrae ingredienti, quantità e costi. Fallback: Tesseract locale se offline. L'agente aggiorna automaticamente l'inventario.

Google Vision + Tesseract Fallback
TEAM SALA
// SALA TEAM — 3 AGENTI

L'Intelligenza in Sala

Gestione tavoli, creazione ordini e personalizzazione dell'esperienza ospite. Il cameriere scorre — gli agenti suggeriscono.

// 04 — TABLE ORCHESTRATOR

Table Orchestrator

Assegnazione ottimale camerieri-tavoli con algoritmo a grafo. Previsione tempo di permanenza basata su ordini e storico. Suggerimento rotazione per massimizzare i coperti.

Ollama Qwen 2.5 7B (Locale, $0)

Floor Plan Interattivo

Drag & drop per spostare clienti tra tavoli. Colori real-time: verde (libero), rosso (occupato), oro (prenotato). Tempo al tavolo visibile per ogni copertura.

Redis Pub/Sub + WebSocket
table-orchestrator.agent
12 TAVOLI
Sala Principale — Floor Plan Live
T145m
T222m
T3
T420:30
T538m
T6
T755m
T8
T912m
T1021:00
T11
T1230m
T13
T1467m
T15
Libero (6) Occupato (7) Prenotato (2)
AI: T7 oltre 55min — suggerisco dessert per accelerare rotazione
// 05 — ORDER ARCHITECT
order-architect.agent
BUILDING
Nuovo Ordine — Tavolo 5
2x Risotto Zafferano
18 min • Lattosio
€28
1x Tagliata Rucola
12 min
€22
3x Tiramisù
5 min • Uova, Lattosio
€24
✨ Suggerimento AI
Il tavolo 5 ha ordinato Barolo la scorsa volta. Suggerisci pairing con la tagliata: Barolo Riserva 2019 (+€12)
Totale: €74.00Invia Ordine →

Order Architect

Creazione ordini in 2 tap. Griglia piatti con quantità incrementale, swipe per note. Auto-detect allergeni, suggerimenti pairing piatti-vini basati sullo storico del tavolo.

Claude Haiku 4.5

Allergeni Auto-Detect

Ogni piatto mostra gli allergeni in tempo reale. Se un ospite ha segnalato intolleranze nel profilo Guest Whisperer, l'agente avvisa automaticamente il cameriere.

Cross-Agent Communication
// 06 — GUEST WHISPERER

Guest Whisperer

Riconosce clienti abituali, ricorda preferenze, suggerisce in base allo storico. "Il signor Rossi preferisce il tavolo 7 e ordina sempre il Barolo" — personalizzazione totale.

Claude Haiku 4.5

Profili Opt-in

I clienti scelgono se salvare le preferenze. Privacy-first: dati criptati, cancellazione in un tap. Ogni visita arricchisce il profilo per un'esperienza sempre più personalizzata.

GDPR Compliant
guest-whisperer.agent
PROFILO
Guest Profile — Marco Rossi
MR
Marco Rossi
12 visite • Cliente dal Mar 2025 • Spesa media €68
Tavolo Preferito
T7 (angolo)
Vino Preferito
Barolo Riserva
Allergeni
Crostacei
Piatto Top
Tagliata Rucola (8x)
Ultima Visita
14 Mar 2026
AI: Compleanno tra 5 giorni. Suggerisci dessert omaggio per fidelizzazione.
TEAM BUSINESS
// BUSINESS TEAM — 3 AGENTI

Il Cervello del Business

Analytics in tempo reale, previsioni e ottimizzazione menu. Il manager decide — gli agenti calcolano.

// 07 — ANALYTICS BRAIN
analytics-brain.agent
LIVE
Dashboard KPI — Oggi
€2.4k
Revenue
68
Coperti
23m
Tempo Medio
31%
Food Cost
Revenue per Ora
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
Anomalia: +40% carbonara vs media. Verifica scorte guanciale.

Analytics Brain

Dashboard KPI live con revenue real-time, coperti, tempo medio servizio e food cost percentuale. Anomaly detection automatica con confronto periodi.

Claude Haiku 4.5

Anomaly Detection

Quando un piatto supera la media ordini del 30%, l'agente avvisa il manager e cross-comunica con l'Inventory Sentinel per verificare le scorte.

Cross-Agent Communication
// 08 — FORECAST ENGINE

Forecast Engine

Previsioni affluenza e ricavi a 7 giorni combinando storico, meteo, eventi locali e stagionalità. Modello ML locale + AI per interpretazione e suggerimenti operativi.

Claude Sonnet 4.6 + ML Locale

Variabili Predittive

Meteo — Pioggia = +15% delivery
Eventi — Partita stadio = +40% coperti
Stagionalità — Estate = +20% aperitivi
Storico — Martedì = giorno più lento

Time-Series Forecasting
forecast-engine.agent
7 DAYS
Previsione Prossimi 7 Giorni
Lun
42
92%
Mar
35
88%
Mer
58
76%
Gio
85
91%
Ven
72
85%
Sab
95
94%
Dom
61
79%
Giovedì
Partita allo stadio ore 20:45 → +40% coperti stimati
Sabato
Picco previsto → Suggerito +1 cameriere e scorte extra
// 09 — MENU STRATEGIST
menu-strategist.agent
ANALYSIS
Performance Piatti — Margine vs Popolarità
CarbonaraSTAR
Margine: 72% • Ordini/sett: 45 • Food cost: €3.20
Risotto ZafferanoCASH COW
Margine: 68% • Ordini/sett: 38 • Food cost: €4.50
Filetto WagyuPUZZLE
Margine: 35% • Ordini/sett: 8 • Food cost: €18.50
Insalata CaesarDOG
Margine: 55% • Ordini/sett: 4 • Food cost: €2.80
AI: Suggerisco rimuovere Insalata Caesar e alzare prezzo Filetto di €3 per margine 42%.

Menu Strategist

Food cost analysis per piatto, classificazione Star/Cash Cow/Puzzle/Dog. Suggerimenti automatici su prezzi, rotazione menu stagionale e disponibilità ingredienti.

Ollama Qwen 2.5 7B (Locale, $0)

Menu Engineering Matrix

Star = alto margine + alta popolarità
Cash Cow = alto margine + media popolarità
Puzzle = basso margine + popolare → alza prezzo
Dog = basso margine + impopolare → rimuovi

BCG Matrix Applied to Food
POS INTEGRATO
// HARDWARE — ON-PREMISE

POS con Hardware Reale

Stampante termica ESC/POS, cash drawer, lettore carte. Tutto collegato via USB/LAN al server locale. Zero cloud.

pos-terminal.local
CONNECTED
Cassa — Tavolo 5
2x Risotto Zafferano
€28.00
1x Tagliata Rucola
€22.00
1x Barolo Riserva 2019
€12.00
3x Tiramisù
€24.00
Subtotale€86.00
IVA 10%€8.60
Totale€94.60
💳 Carta
💰 Contanti
📄 Split

Stampante Termica ESC/POS

Scontrino automatico via USB o LAN. Compatibile Epson TM-T20III e simili. Stampa comanda cucina + ricevuta cliente. Cash drawer via trigger RJ11.

node-escpos • USB/LAN

Lettore Carte

Pagamento contactless via SumUp Air o Stripe Terminal. Il POS invia l'importo, il lettore processa, lo scontrino si stampa. Flusso continuo senza interruzioni.

SumUp / Stripe Terminal SDK

Ecosistema On-Premise

Tutto gira su un mini PC locale (Intel i5, 16GB RAM). Docker Compose orchestra PostgreSQL, Redis, Ollama e Node.js. Nessuna dipendenza cloud. Funziona anche senza internet.

Docker Compose • Mini PC/NUC
ORCHESTRAZIONE
// INTER-AGENT COMMUNICATION

Come gli Agenti Comunicano

LangGraph.js instrada le richieste. Redis pub/sub propaga gli eventi. Ogni agente reagisce in autonomia.

langgraph-orchestrator.local
9 AGENTS
Scenario: Anomalia Carbonara Rilevata
01
Analytics Brain rileva +40% ordini carbonara vs media
Claude Haiku
↓ Redis pub/sub: analytics.anomaly.detected
02
Inventory Sentinel verifica: guanciale a 2 giorni di scorta
Ollama Locale
↓ Redis pub/sub: inventory.alert.low_stock
03
Queue Optimizer riorganizza coda: carbonare in batch prioritario
Claude Sonnet
↓ Redis pub/sub: queue.optimized
04
Voice Commander annuncia: "Attenzione, batch carbonara prioritario"
OpenAI Realtime
LangGraph.js: 4 agenti coordinati in 1.2s — nessun intervento umano richiesto

9 Agenti. 3 Team.
Un Unico Ristorante.

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