Che cos'è un'infrastruttura agentica?

I modelli linguistici non possono navigare sul web, eseguire query su database o inviare email in autonomia. Richiedono un sistema esterno per acquisire i loro output di testo, riconoscerli come comandi, eseguire questi comandi e, in generale, determinare quando un'attività è considerata completata. Un'infrastruttura agentica svolge queste funzioni attraverso alcuni meccanismi chiave.

L'infrastruttura gestisce la traduzione tra il modello e le interfacce di programmazione dell'applicazione (API) esterne. Gli agenti di AI spesso faticano a utilizzare le API tradizionali perché non dispongono dei modelli di contesto dinamico necessari per ragionare in modo efficace. Per risolvere questo problema, molte infrastrutture agentiche moderne utilizzano il Model Context Protocol (MCP). MCP standardizza il modo in cui gli agenti AI si connettono alle origini dati e agli strumenti esterni, rendendo molto più semplice la sostituzione dei componenti senza dover riscrivere l'intera applicazione.

I modelli non ricordano intrinsecamente cosa è successo due passaggi fa in un flusso di lavoro complesso. L'infrastruttura mantiene il contesto della conversazione e lo stato dell'attività. Tiene traccia degli strumenti già utilizzati dall'agente, dei risultati delle chiamate a questi strumenti e di ciò che l'utente ha chiesto originariamente, in modo che l'agente possa pianificare con successo la sua prossima mossa.

Quando un agente decide di intraprendere un'azione, l'infrastruttura applica le regole di sicurezza. Verifica se l'agente dispone delle autorizzazioni corrette per eseguire una chiamata API specifica, impedendo al modello di eseguire azioni non autorizzate o di accedere a dati riservati.

I framework di orchestrazione aiutano gli sviluppatori a creare applicazioni con modelli linguistici concatenando prompt e origini dati. Un'infrastruttura agentica è un tipo specifico di ambiente di deployment creato appositamente per gli agenti autonomi. Mentre un framework di orchestrazione si concentra sull'esperienza dello sviluppatore nella scrittura del codice, l'Harness si concentra sull'ambiente di runtime. In questo modo l'agente può funzionare in modo continuo, monitorare i propri progressi e interagire in modo sicuro con i sistemi esterni.

La creazione di un'infrastruttura agentica comporta il wrapping del modello linguistico in uno script che ne gestisce gli input, gli output e le esecuzioni degli strumenti. Ecco una procedura dettagliata teorica di come uno sviluppatore configura questo ambiente.

Inizi creando un ciclo di ragionamento continuo. Questo ciclo accetta un prompt dell'utente, lo invia al modello linguistico e attende una risposta. Il ciclo rimane attivo finché il modello non indica di aver risposto completamente alla richiesta dell'utente.

Invece di codificare singole richieste API per ogni strumento di cui il tuo agente potrebbe aver bisogno, implementi un server MCP. Registri i tuoi strumenti, come una funzione di query del database o un'API meteo, all'interno del protocollo. Quando il modello ha bisogno di informazioni, genera una richiesta strutturata. L'harness intercetta questa richiesta, la passa attraverso il server MCP per eseguire lo strumento e recupera i dati.

Scrivi una logica che cattura l'output dello strumento e lo aggiunge alla cronologia della conversazione in corso. Questa cronologia aggiornata viene quindi reinserita nel modello linguistico. Questo passaggio è fondamentale, in quanto consente al modello di analizzare i nuovi dati e decidere se deve chiamare un altro strumento o se può formulare una risposta finale per l'utente.

Una volta che il codice funziona in locale, il passaggio finale consiste nello spostare l'imbracatura agentica in un ambiente di produzione in cui può essere eseguita continuamente.

Il deployment di un harness leggero è un ottimo modo per creare prototipi e testare modelli aperti, ma la transizione alla produzione richiede un'infrastruttura in grado di gestire operazioni continue, sicurezza e scalabilità. Per la prototipazione rapida, gli ambienti container serverless possono offrire un percorso per rendere gli agenti operativi rapidamente con un overhead minimo.

Tuttavia, man mano che i workload agentici diventano più complessi o gestiscono dati aziendali sensibili, i requisiti di deployment si spostano verso piattaforme di orchestrazione robuste. Questi ambienti forniscono strumenti avanzati di monitoraggio, tracciamento e valutazione necessari per gestire in modo efficace agenti complessi, garantendo conformità, governance dei dati e stabilità operativa.