Cosa sono i workflow agentici?

La logica dell'infrastruttura sottostante di un sistema agentico attivo si basa su cicli continui di percezione, ragionamento e azione. Quando un agente autonomo acquisisce un obiettivo di alto livello, lo analizza immediatamente in sotto-attività sequenziali e gestibili. Questa scomposizione è fondamentale perché consente al modello di mantenere una profonda attenzione ai requisiti immediati, riducendo drasticamente il carico cognitivo e prevenendo output allucinati che spesso si verificano quando i modelli tentano di risolvere problemi enormi in un unico passaggio computazionale.

Durante la fase di esecuzione attiva, il modello elabora continuamente la telemetria in tempo reale, attiva le API richieste e valuta i risultati delle sue azioni. Poiché opera in modo dinamico, l'agente può aggirare autonomamente gli errori di runtime o i formati di dati imprevisti per raggiungere il risultato target senza attendere un intervento umano manuale in ogni fase.

Per illustrare questo concetto, considera uno scenario aziendale passo passo in cui un workflow agentico assiste nella modernizzazione di un componente dell'applicazione, sostituendo un processo di risoluzione dei problemi tradizionale e manuale:

L'agente acquisisce un avviso relativo al peggioramento delle prestazioni in un microservizio e fa autonomamente un riferimento incrociato tra i deployment attivi in Google Kubernetes Engine (GKE) e le recenti modifiche al codice in Cloud Source Repositories per definire il raggio di impatto. 

Il sistema esegue direttamente query sui log delle applicazioni in Cloud Logging e sulle metriche in Cloud Monitoring per isolare la chiamata API specifica a latenza elevata o la contesa di risorse che causa il rallentamento.

Utilizzando le API dell'infrastruttura, l'agente esegue il provisioning di un cluster GKE temporaneo e isolato per applicare e valutare in modo sicuro una modifica di configurazione o una patch di codice proposta senza influire sul traffico di produzione.

Quando una correzione proposta non riesce a risolvere la latenza nella sandbox, l'agente cambia strategia. Invece di bloccarsi o inviare una richiesta di errore generica, valuta l'utilizzo delle risorse del container e tenta ottimizzazioni alternative, come la regolazione dei parametri di scalabilità automatica dei pod o il suggerimento di refactoring del codice, finché non trova una soluzione funzionante.

Dopo aver convalidato una correzione riuscita, l'agente prepara la soluzione per una revisione Human-in-the-Loop (HITL) obbligatoria. Una volta che un architetto di sistema umano approva la modifica, l'agente applica l'ottimizzazione alla produzione e registra la sua logica di risoluzione dei problemi completa nella banca di memoria a lungo termine per accelerare le risposte agli incidenti futuri.

Per ottenere un'autonomia affidabile, gli sviluppatori strutturano questi flussi di lavoro utilizzando specifici pattern di progettazione architettonica che guidano il modo in cui l'agente "pensa" e opera all'interno del suo ambiente.

• Il pattern di pianificazione (scomposizione delle attività): quando un agente riceve un obiettivo enorme e complesso, come "esegui la migrazione di questa applicazione legacy a GKE", lo scompone immediatamente in una sequenza di attività secondarie più piccole e sequenziali: "analizza le dipendenze", "containerizza i componenti", "configura il networking", "testa in staging". Questo schema riduce il carico cognitivo del modello, ne fonda il ragionamento su passaggi gestibili e previene drasticamente le allucinazioni.
• Lo strumento utilizza un pattern: gli agenti selezionano dinamicamente l'API, lo script o la query da eseguire in base al contesto della sottoattività corrente. Utilizzando framework come Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation), l'agente recupera attivamente il contesto richiesto da database, repository di codice o dal web, anziché aspettare di riceverlo passivamente in un prompt. Ad esempio, un agente potrebbe utilizzare le API Cloud Asset Inventory per comprendere l'infrastruttura attuale.
• Il pattern di riflessione (autocorrezione): si basa su un ciclo di feedback iterativo in cui un agente esegue un'attività (come la scrittura di un blocco di codice Terraform), legge i log di build o deployment risultanti, critica il proprio output e riscrive automaticamente la soluzione finché i test non vengono superati e l'esecuzione non va a buon fine. Questo è fondamentale per una generazione affidabile di Infrastructure as Code (IaC).

I flussi di lavoro basati su agenti stanno rapidamente passando da framework concettuali a deployment software pronti per la produzione nei principali settori aziendali, apportando miglioramenti significativi al modo in cui le applicazioni vengono create, distribuite e gestite nel cloud.

Gli agenti possono analizzare le applicazioni on-premise esistenti, identificare le dipendenze e generare report dettagliati e piani di migrazione per spostarle su piattaforme cloud-native come GKE o Cloud Run.

I sistemi multi-agente possono monitorare le prestazioni delle applicazioni, l'utilizzo delle risorse e i costi in tempo reale. Gli agenti possono suggerire o applicare automaticamente ottimizzazioni, come aggiustamenti della scalabilità, ottimizzazione delle query del database o rifattorizzazione del codice, per garantire che le applicazioni vengano eseguite in modo efficiente ed economico.

Gli agenti incentrati sugli sviluppatori possono leggere codebase esistenti, comprendere la logica delle applicazioni e suggerire o generare automaticamente snippet di codice sottoposti a refactoring per migliorare le prestazioni, adottare pattern cloud-native o migliorare la sicurezza, spesso integrandosi con strumenti come Cloud Assist per i suggerimenti di codice.

Quando si verificano regressioni delle prestazioni, gli agenti possono avviare automaticamente le indagini, correlare i log e le metriche di Cloud Logging e Cloud Monitoring e individuare le cause principali tra i componenti dell'applicazione distribuita, riducendo il tempo medio di risoluzione. La funzionalità Indagini di Cloud Assist è progettata per questo. 

Gli agenti di sicurezza possono analizzare continuamente il codice dell'applicazione, le configurazioni e gli ambienti di deployment alla ricerca di vulnerabilità e violazioni delle policy, generando automaticamente passaggi di correzione o avvisando i team di sicurezza.

Gli agenti possono generare scenari di test, eseguire test di integrazione e analizzare i risultati dei test, fornendo cicli di feedback continui agli sviluppatori e accelerando il ciclo di vita dello sviluppo del software.