I 7 strati dello stack di IA agentica
L'ascesa dell'IA agentica ha introdotto uno stack tecnologico che va ben oltre le semplici chiamate alle API dei modelli di fondazione.
A differenza degli stack software tradizionali, in cui il valore si concentra spesso a livello applicativo, lo stack di IA agentica distribuisce il valore in modo più disomogeneo. Alcuni strati offrono forti opportunità di differenziazione e costruzione di barriere competitive, mentre altri si stanno rapidamente commoditizzando.
Ecco il nostro stack di IA agentica a 7 strati, che suddivide l'ecosistema in strati distinti, evidenziando dove è probabile che si accumuli il valore:
Scomposizione dello stack di IA agentica a 7 strati
Implicazioni strategiche per strato
Massimo potenziale di barriera competitiva
Strato 5: Cognizione e ragionamento
Strato 7: Osservabilità e governance
Strato 5: Strumenti e arricchimento
Perché un alto potenziale di barriera:
- Questi strati richiedono una profonda competenza tecnica (ad es., la creazione di cicli di ragionamento personalizzati a più fasi, pipeline di guardrail ad alta velocità e orchestrazione vettoriale scalabile), lunghi cicli di sviluppo e un'orchestrazione complessa.
- Le architetture di ragionamento e pianificazione sono difficili da replicare e diventano fattori di differenziazione.
- La governance, la sicurezza e la conformità creano barriere di fiducia aziendali (ad es., superare rigorosi audit InfoSec come SOC 2, prevenire la fuga di PII e fornire tracce di controllo verificabili per le decisioni dell'IA).
- Ecosistemi ricchi di strumenti/plugin possono sviluppare costi di cambiamento.
Focus: Ragionamento avanzato, costruzione della fiducia, affidabilità del sistema, orchestrazione dell'ecosistema.
Tempistiche: 2–5 anni per costruire, estremamente difficile da replicare.
Potenziale medio di barriera competitiva
Strato 2: Runtime e infrastruttura degli agenti
Strato 4: Orchestrazione
Perché un potenziale medio:
- Utili e specializzati, ma gli ambienti di runtime e l'orchestrazione sono sempre più standardizzati.
- La differenziazione deriva dall'ottimizzazione delle prestazioni, dalla gestione dello stato e dalla specializzazione del dominio.
- Moderatamente difendibili se strettamente integrati con flussi di lavoro aziendali specifici.
Focus: Competenze specializzate di runtime, flussi di lavoro multi-agente, memoria e gestione dello stato.
Tempistiche: 6–18 mesi per costruire, moderatamente difendibili.
Minimo potenziale di barriera o commoditizzato)
Strato 1: Infrastruttura dei modelli di fondazione (commoditizzata)
Strato 3: Protocolli e interoperabilità (commoditizzati)
Strato 6: Applicazioni (bassa barriera)
Perché un basso potenziale di barriera o commoditizzato:
- L'infrastruttura dei modelli di fondazione è dominata dagli hyperscaler; difficile per i nuovi entranti differenziarsi.
- I protocolli tendono a standardizzarsi e commoditizzarsi rapidamente, offrendo poca difendibilità.
- Le applicazioni (soprattutto i copiloti orizzontali) sono affollate e intercambiabili. Le applicazioni verticali ricche di dati offrono una certa differenziazione.
Focus: Efficienza dei costi, velocità di esecuzione, partecipazione all'ecosistema.
Tempistiche: Settimane per implementare, facilmente commoditizzate.
I 7 strati dello stack di IA agentica
Strato 1: Infrastruttura dei modelli di fondazione
L'infrastruttura dei modelli di fondazione fornisce i modelli, le risorse di calcolo e l'infrastruttura dati necessari per addestrare, perfezionare e servire sistemi di IA su larga scala.
I modelli di fornitori come OpenAI forniscono comprensione del linguaggio, ragionamento e capacità multimodali su cui gli strati superiori si basano.
Le risorse di calcolo come CPU, GPU e TPU gestiscono il lavoro pesante dell'addestramento e dell'inferenza dei modelli.
I sistemi di gestione e archiviazione dei dati come S3 supportano sia l'addestramento su larga scala che l'accesso in tempo reale a embedding o payload contestuali.
Le API e gli attori di runtime forniscono le interfacce e gli ambienti di esecuzione per connettere i modelli a sistemi esterni.
- Standard come le API REST, HTTP e WebSocket consentono l'integrazione.
- Runtime come AKKA e DBOS coordinano i flussi di esecuzione.
Motori di workflow come Apache Airflow gestiscono i programmi di addestramento dei modelli, le attività di inferenza e i flussi di dati.
Strato 2: Runtime e infrastruttura degli agenti (Dove vivono gli agenti)
Lo strato di runtime e infrastruttura degli agenti fornisce l'ambiente operativo in cui gli agenti vengono distribuiti, eseguiti e scalati.
Gli ambienti di esecuzione come Docker, Kubernetes, E2B, Replicate, Modal e RunPod forniscono i sandbox in cui gli agenti vengono eseguiti.
I sistemi di memoria degli agenti come Zep consentono agli agenti di archiviare la cronologia dei dialoghi, tracciare gli obiettivi e preservare il contesto a lungo termine. Ciò consente un'identità persistente degli agenti in compiti e flussi di lavoro complessi.
Gli archivi di embedding come Pinecone consentono agli agenti di recuperare conoscenze ricche di contesto.
I protocolli di stato e messaggistica svolgono un ruolo fondamentale nel coordinamento.
- Le API come l'assistente di OpenAI forniscono modalità standardizzate per gestire l'interazione.
- Gli standard di interoperabilità come The Agent Protocol garantiscono coerenza.
- I protocolli di comunicazione come gRPC e MQTT consentono agli agenti di scambiare messaggi strutturati tra sistemi e reti distribuite.
Strato 3: Protocollo e interoperabilità
Lo strato di protocollo e interoperabilità fornisce gli standard e i meccanismi di coordinamento, come:
I protocolli di interazione e coordinamento degli agenti come A2A di Google, ANP di Cisco e ACP di IBM definiscono il modo in cui gli agenti scambiano messaggi strutturati all'interno di ambienti distribuiti.
Standard di contesto e strumenti come il Model Context Protocol aiutano gli agenti a rappresentare le capacità in modo coerente e a trasmettere informazioni contestuali in modo strutturato.
I meccanismi di collegamento come l'Agent Gateway Protocol (AGP) connettono agenti e piattaforme altrimenti isolati, consentendo la comunicazione e l'interoperabilità tra sistemi.
Strato 4: Orchestrazione (Coordinamento del comportamento degli agenti)
I framework di orchestrazione gestiscono il flusso di dati e la logica dei prompt tra LLM e codice applicativo, assicurando che gli output siano strutturati, prevedibili e indirizzati agli strumenti o alle API corrette. Senza di essi, gli sviluppatori devono formattare manualmente i prompt, analizzare gli output grezzi e gestire l'esecuzione delle API. I framework di orchestrazione semplificano questo processo attraverso:
- Coordinamento multi-agente: Gestione della collaborazione o della delega dei compiti tra agenti
- Orchestrazione dei prompt: Creazione, gestione e instradamento di prompt complessi
- Integrazione degli strumenti: Consentire agli agenti di chiamare API, database o funzioni di codice
- Memoria: Conservazione del contesto tra turni o sessioni (a breve e lungo termine)
- Integrazione RAG: Abilitazione del recupero di conoscenze da fonti esterne
Strato 5: Strumenti e arricchimento (Agenti come servizio)
Questo strato amplia la gamma di compiti che gli agenti possono svolgere collegandoli a strumenti esterni, fonti di dati e ambienti.
Consente agli agenti di recuperare conoscenze, chiamare API, automatizzare flussi di lavoro e interagire con sistemi del mondo reale.
L'accesso al recupero e alla conoscenza include framework che consentono la Generazione Aumentata da Recupero (RAG).
Gli agenti possono basare i loro output su conoscenze ricche di contesto provenienti da database vettoriali come Pinecone e Weaviate, o da basi di conoscenza aziendali come Confluence e Wiki.
Strumenti di estrazione dati come Bright Data consentono agli agenti di raccogliere informazioni strutturate e non strutturate dal web.
I framework di invocazione degli strumenti come n8n, Zapier consentono agli agenti di attivare API esterne, orchestrare flussi di lavoro a più fasi e integrarsi in processi aziendali più ampi.
Le capacità di ricerca di provider come SerpApi danno agli agenti accesso a conoscenze web in tempo reale, garantendo risposte aggiornate e accurate.
Le piattaforme di automazione dell'interfaccia utente come Browser Use consentono agli agenti di simulare le interazioni dell'utente, automatizzare compiti ripetitivi all'interno di ambienti basati su browser.
Strato 6: Applicazioni (Intelligenza rivolta all'utente)
I sistemi agentici interagiscono direttamente con gli utenti finali in questo strato.
I copiloti come GitHub Copilot migliorano i flussi di lavoro umani fornendo raccomandazioni, generando contenuti e accelerando le attività all'interno di interfacce familiari.
I compagni di squadra agentici come Tidio Lyro collaborano con gli utenti, gestiscono compiti delegati e gestiscono flussi di lavoro continui, offrendo maggiore indipendenza rispetto ai copiloti.
Strato 7: Osservabilità e governance (La spina dorsale operativa)
Questo strato fornisce il monitoraggio, la valutazione e le barriere di sicurezza necessarie per distribuire gli agenti in modo sicuro e affidabile.
Le piattaforme di osservabilità, come Langfuse, offrono visibilità in tempo reale sulle prestazioni degli agenti. Dai un'occhiata a strumenti di monitoraggio agentico per altri esempi.
I framework di affidabilità e sicurezza come Lakera verificano che le risposte dell'IA seguano le regole, assicurano che le informazioni appaiano corrette e aiutano a prevenire risposte rischiose o dannose.
Gli strumenti di distribuzione e operativi estendono ulteriormente questo strato consentendo un'adozione sicura e scalabile dei sistemi agentici. Ciò include:
- Pipeline di distribuzione per automatizzare il test, il rollout e la gestione del ciclo di vita degli agenti.
Esempi: Kubeflow Pipelines, MLflow, Vertex IA Pipelines - Strumenti no-code/low-code per configurare e distribuire agenti senza una profonda competenza tecnica.
Esempi: Vertex IA Builder, Beam IA. Dai un'occhiata per altri esempi di costruttori di agenti IA no-code. - Motori di governance e policy per applicare regole organizzative, permessi e standard di conformità.
Esempi: Immuta, Open Policy Agent (OPA) - Applicazione della privacy dei dati e gestione delle risorse (quote, budget) per garantire un uso responsabile delle risorse di calcolo e dei dati sensibili.
Esempi: BigID, OneTrust - Registri e scoperta degli agenti per catalogare, versionare e tracciare le capacità degli agenti.
Esempi: Hugging Face Hub, Model Catalog in Vertex IA, Databricks Model Registry - Registrazione e auditing per responsabilità, gestione dei costi e conformità normativa.
Esempi: Elastic Stack (ELK), Splunk, Datadog
Sfide attuali nell'implementazione
Ogni strato deve essere integrato con flussi di dati coerenti, esecuzione coordinata e governance allineata per garantire che gli agenti operino in modo affidabile.
Ecco alcune delle sfide comuni che potresti incontrare durante l'implementazione di sistemi di IA agentica:
La complessità tecnica aumenta con l'aggiunta di ogni strato. Un'implementazione efficace richiede team interfunzionali con competenze.
Le sfide di integrazione emergono dalla necessità di collegare un'ampia gamma di sistemi, protocolli e fonti di dati. Tuttavia, molti componenti all'interno dell'ecosistema agentico sono ancora in evoluzione.
Le preoccupazioni sulla scalabilità sorgono quando l'utilizzo del sistema e la complessità delle attività crescono. Ad esempio, un chatbot di assistenza clienti potrebbe funzionare bene per 1.000 utenti ma bloccarsi o rallentare quando 1 milione di persone lo utilizza contemporaneamente.
Governance e conformità: le aziende devono garantire che i loro sistemi di IA seguano le regole legali ed etiche. Ad esempio, un'IA sanitaria deve proteggere la privacy dei pazienti (HIPAA negli Stati Uniti). Ciò può essere ottenuto con l'applicazione di strumenti di governance dell'IA, piattaforme di IA responsabile, e soluzioni di IA in GRC. Dai un'occhiata per ulteriori informazioni su conformità dell'IA e etica.
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}Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.
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