I 7 Strati dello Stack di AI Agentic
L'ascesa dell'AI agentic ha introdotto uno stack tecnologico che si estende ben oltre le semplici chiamate alle API dei modelli di base.
A differenza degli stack software tradizionali, dove il valore si concentra spesso nel livello applicativo, lo stack di AI agentic distribuisce il valore in modo più disomogeneo. Alcuni strati offrono forti opportunità di differenziazione e costruzione di fossati competitivi, mentre altri si stanno rapidamente commoditizzando.
Ecco il nostro Stack di AI Agentic a 7 strati, che scompone l'ecosistema in livelli distinti, evidenziando dove è probabile che il valore si accumuli:
Scomposizione dello stack di AI agentic a 7 strati
Implicazioni strategiche per strato
Massimo potenziale di fossato competitivo
Strato 5: Cognizione e ragionamento
Strato 7: Osservabilità e governance
Strato 5: Strumentazione e arricchimento
Perché un fossato competitivo elevato:
- Questi strati richiedono competenze tecniche approfondite (ad es., costruire cicli di ragionamento multi-step personalizzati, pipeline di guardrail ad alta produttività 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.
- Governance, sicurezza e conformità creano fossati di fiducia aziendale (ad es., superare rigorosi audit InfoSec come SOC 2, prevenire la fuoriuscita di PII e fornire audit trail verificabili per le decisioni dell'AI).
- Ecosistemi ricchi di strumenti e plugin possono sviluppare costi di switching.
Focus: Ragionamento avanzato, costruzione della fiducia, affidabilità del sistema, orchestrazione dell'ecosistema.
Tempistica: 2–5 anni per costruire, estremamente difficile da replicare.
Potenziale medio di fossato competitivo
Strato 2: Runtime agente e infrastruttura
Strato 4: Orchestrazione
Perché un fossato competitivo 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 di dominio.
- Moderatamente difendibili se strettamente integrati in flussi di lavoro aziendali specifici.
Focus: Competenze di runtime specializzate, flussi di lavoro multi-agente, memoria e gestione dello stato.
Tempistica: 6–18 mesi per costruire, moderatamente difendibile.
Minimo potenziale di fossato competitivo o commoditizzato)
Strato 1: Infrastruttura dei modelli di base (commoditizzata)
Strato 3: Protocolli e interoperabilità (commoditizzati)
Strato 6: Applicazioni (basso fossato)
Perché basso potenziale di fossato o commoditizzato:
- L'infrastruttura dei modelli di base 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 e ricche di dati offrono una certa differenziazione.
Focus: Efficienza dei costi, velocità di esecuzione, partecipazione all'ecosistema.
Tempistica: Settimane da implementare, facilmente commoditizzabile.
I 7 Strati dello stack di AI agentic
Strato 1: Infrastruttura dei modelli di base
L'infrastruttura dei modelli di base fornisce i modelli, le risorse di calcolo e l'infrastruttura dati necessari per addestrare, fare fine-tuning e servire sistemi di AI su larga scala.
Modelli di fornitori come OpenAI offrono comprensione del linguaggio, ragionamento e capacità multimodali su cui gli strati superiori si basano.
Risorse di calcolo come CPU, GPU e TPU gestiscono il lavoro pesante dell'addestramento e dell'inferenza dei modelli.
Sistemi di gestione e archiviazione dati come S3 supportano sia l'addestramento su larga scala sia l'accesso in tempo reale agli embeddings o ai payload contestuali.
API e attori di runtime forniscono le interfacce e gli ambienti di esecuzione per collegare i modelli ai sistemi esterni.
- Standard come REST API, HTTP e WebSocket consentono l'integrazione.
- Runtime come AKKA e DBOS coordinano i flussi di esecuzione.
Motori di workflow come Apache Airflow gestiscono le pianificazioni di addestramento dei modelli, i task di inferenza e i flussi di dati.
Strato 2: Runtime agente e infrastruttura (Dove vivono gli agenti)
Lo strato di runtime agente e infrastruttura fornisce l'ambiente operativo in cui gli agenti vengono distribuiti, eseguiti e scalati.
Ambienti di esecuzione come Docker, Kubernetes, E2B, Replicate, Modal e RunPod forniscono i sandbox in cui gli agenti operano.
Sistemi di memoria per agenti come Zep danno agli agenti la capacità di archiviare la cronologia dei dialoghi, tracciare gli obiettivi e preservare il contesto a lungo termine. Ciò consente un'identità persistente dell'agente attraverso task e flussi di lavoro complessi.
Archivi di embedding come Pinecone consentono agli agenti di recuperare conoscenze ricche di contesto.
Protocolli di stato e messaggistica svolgono un ruolo critico nel coordinamento.
- API come OpenAI Assistant forniscono modalità standardizzate per gestire l'interazione.
- Standard di interoperabilità come The Agent Protocol garantiscono coerenza.
- Protocolli di comunicazione come gRPC e MQTT consentono agli agenti di scambiare messaggi strutturati attraverso sistemi e reti distribuite.
Strato 3: Protocollo e interoperabilità
Lo strato di protocollo e interoperabilità fornisce gli standard e i meccanismi di coordinamento, come:
Protocolli di interazione e coordinamento tra agenti come A2A di Google, ANP di Cisco e ACP di IBM definiscono come gli agenti scambiano messaggi strutturati in 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.
Meccanismi di ponte come l'Agent Gateway Protocol (AGP) collegano agenti e piattaforme altrimenti isolati, consentendo comunicazione e interoperabilità tra sistemi.
Strato 4: Orchestrazione (Coordinare il comportamento degli agenti)
Framework di orchestrazione gestiscono il flusso di dati e la logica dei prompt tra LLM e codice applicativo, garantendo che gli output siano strutturati, prevedibili e indirizzati agli strumenti o alle API corretti. 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 tutto ciò attraverso:
- Coordinamento multi-agente: Gestire come gli agenti collaborano o delegano i compiti
- Orchestrazione dei prompt: Costruire, gestire e instradare prompt complessi
- Integrazione degli strumenti: Consentire agli agenti di chiamare API, database o funzioni di codice
- Memoria: Preservare il contesto attraverso i turni o le sessioni (a breve e lungo termine)
- Integrazione RAG: Abilitare il recupero di conoscenze da fonti esterne
Strato 5: Strumentazione e arricchimento (Agenti come servizio)
Questo strato espande la gamma di compiti che gli agenti possono eseguire 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.
Recupero e accesso alla conoscenza include framework che abilitano la Generazione Aumentata da Recupero (RAG).
Gli agenti possono fondare 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.
Framework di invocazione strumenti come n8n, Zapier consentono agli agenti di attivare API esterne, orchestrare flussi di lavoro multi-step e integrarsi in processi aziendali più ampi.
Capacità di ricerca da fornitori come SerpApi danno agli agenti accesso a conoscenze web in tempo reale, garantendo risposte aggiornate e accurate.
Piattaforme di automazione UI come Browser Use consentono agli agenti di simulare interazioni utente, automatizzare compiti ripetitivi in ambienti basati su browser.
Strato 6: Applicazioni (Intelligenza rivolta all'utente)
I sistemi agentic interagiscono direttamente con gli utenti finali in questo strato.
Co-piloti come GitHub Copilot migliorano i flussi di lavoro umani fornendo raccomandazioni, generando contenuti e accelerando i compiti all'interno di interfacce familiari.
Agenti compagni di squadra come Tidio Lyro collaborano con gli utenti, gestiscono compiti delegati e amministrano flussi di lavoro continui, offrendo maggiore indipendenza rispetto ai co-piloti.
Strato 7: Osservabilità e Governance (La spina dorsale operativa)
Questo strato fornisce il monitoraggio, la valutazione e i guardrail necessari per distribuire gli agenti in modo sicuro e affidabile.
Piattaforme di osservabilità, come Langfuse, offrono visibilità in tempo reale sulle prestazioni degli agenti. Consulta strumenti di monitoraggio agentic per ulteriori esempi.
Framework di affidabilità e sicurezza come Lakera verificano che le risposte dell'AI seguano le regole, si assicurano che le informazioni sembrino corrette e aiutano a prevenire risposte rischiose o dannose.
Strumenti operativi e di distribuzione estendono ulteriormente questo strato consentendo un'adozione sicura e scalabile dei sistemi agentic. Ciò include:
- Pipeline di distribuzione per automatizzare test, rollout e gestione del ciclo di vita degli agenti.
Esempi: Kubeflow Pipelines, MLflow, Vertex AI Pipelines - Strumenti di costruzione no-code/low-code per configurare e distribuire agenti senza competenze tecniche approfondite.
Esempi: Vertex AI Builder, Beam AI. Consulta per ulteriori esempi di strumenti no-code per costruire agenti AI. - 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 AI, Databricks Model Registry - Logging e auditing per responsabilità, gestione dei costi e conformità normativa.
Esempi: Elastic Stack (ELK), Splunk, Datadog
Aggiungi come fonte preferitaSfide attuali di 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 affrontare quando distribuisci sistemi di AI agentic:
Complessità tecnica che aumenta con l'aggiunta di ogni strato. Un'implementazione efficace richiede team interfunzionali con competenze specialistiche.
Sfide di integrazione che emergono dalla necessità di collegare un'ampia gamma di sistemi, protocolli e fonti di dati. Tuttavia, molti componenti all'interno dell'ecosistema agentic sono ancora in evoluzione.
Preoccupazioni di scalabilità che sorgono quando l'utilizzo del sistema e la complessità dei task crescono. Ad esempio, un chatbot di assistenza clienti potrebbe funzionare bene per 1.000 utenti ma crashare o rallentare quando 1 milione di persone lo usa contemporaneamente.
Governance e conformità: Le aziende devono garantire che i loro sistemi di AI seguano le regole legali ed etiche. Ad esempio, un'AI sanitaria deve proteggere la privacy dei pazienti (HIPAA negli Stati Uniti). Ciò può essere ottenuto con l'applicazione di strumenti di governance AI, piattaforme di AI responsabile e soluzioni AI nel GRC. Consulta per maggiori informazioni su conformità AI e etica dell'AI.
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