I 7 livelli dello stack di IA agentica in 2026
L'avvento dell'IA agentiva ha introdotto uno stack tecnologico che va ben oltre le semplici chiamate alle API del modello di base.
A differenza delle tradizionali architetture software, dove il valore si concentra spesso a livello applicativo, l'architettura di intelligenza artificiale agentiva distribuisce il valore in modo più disomogeneo. Alcuni livelli offrono forti opportunità di differenziazione e di creazione di un vantaggio competitivo, mentre altri si stanno rapidamente standardizzando.
Ecco il mio stack di IA agentica a 7 livelli , che scompone l'ecosistema in livelli distinti, evidenziando dove è più probabile che si generi valore:
Implicazioni strategiche per livello
Massimo potenziale di vantaggio competitivo
Livello 5: Cognizione e ragionamento
Livello 7: Osservabilità e governance
Livello 5: Strumenti e arricchimento
Perché un fossato alto:
- Questi livelli richiedono una profonda competenza tecnica , lunghi cicli di sviluppo e una complessa orchestrazione.
- Le architetture di ragionamento e pianificazione sono difficili da replicare e diventano elementi distintivi.
- Governance, sicurezza e conformità creano barriere di fiducia aziendali .
- Ecosistemi ricchi di strumenti e plugin possono favorire la dipendenza da una piattaforma specifica .
Obiettivi: Ragionamento avanzato, creazione di fiducia, affidabilità del sistema, orchestrazione dell'ecosistema.
Tempistiche: da 2 a 5 anni per la costruzione, estremamente difficile da replicare.
Potenziale di vantaggio competitivo medio
Livello 2: runtime e infrastruttura dell'agente
Livello 4: Orchestrazione
Perché un fossato di medie dimensioni:
- 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 difendibile se strettamente legato a specifici flussi di lavoro aziendali.
Focus: Competenze specializzate in fase di esecuzione, flussi di lavoro multi-agente, gestione della memoria e dello stato.
Tempistiche: da 6 a 18 mesi per la costruzione, moderatamente difendibile.
Minore potenziale di vantaggio competitivo o standardizzato)
Livello 1: Infrastruttura del modello di base (standardizzata)
Livello 3: Protocolli e interoperabilità (standardizzati)
Livello 6: Applicazioni (basso vantaggio competitivo)
Perché un basso potenziale di vantaggio competitivo o una standardizzazione del mercato?
- Il modello infrastrutturale di base è dominato dagli hyperscaler, il che rende difficile per i nuovi operatori differenziarsi.
- I protocolli tendono a standardizzarsi e a diventare rapidamente una merce , offrendo scarsa difendibilità.
- Le applicazioni (soprattutto quelle orizzontali) sono già sovraffollate e intercambiabili . Solo le applicazioni verticali, ricche di dati, offrono un certo grado di differenziazione.
Obiettivi: Efficienza dei costi, velocità di esecuzione, partecipazione all'ecosistema.
Tempistiche: Implementazione in poche settimane, facilmente standardizzabile.
I 7 livelli dello stack di IA agentiva
Livello 1: Infrastruttura del modello di base
L'infrastruttura del modello di base fornisce i modelli, la potenza di calcolo e l'infrastruttura dati necessari per addestrare, ottimizzare e gestire sistemi di intelligenza artificiale su larga scala.
I modelli di fornitori come OpenAI offrono capacità di comprensione del linguaggio, ragionamento e multimodalità su cui si basano i livelli superiori.
Le risorse di calcolo come CPU, GPU e TPU sono alla base delle operazioni più complesse di addestramento e 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 WebSockets consentono l'integrazione.
- Runtime come AKKA e DBOS coordinano i flussi di esecuzione.
I motori di workflow come Apache Airflow gestiscono le pianificazioni di addestramento dei modelli, le attività di inferenza e i flussi di dati.
Livello 2: Ambiente di runtime e infrastruttura degli agenti (dove risiedono gli agenti)
Il livello di runtime e infrastruttura dell'agente 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 le sandbox in cui vengono eseguiti gli agenti.
I sistemi di memoria per agenti come Zep offrono agli agenti la possibilità di memorizzare la cronologia dei dialoghi, tenere traccia degli obiettivi e preservare il contesto a lungo termine. Ciò consente di mantenere un'identità persistente dell'agente in attività e flussi di lavoro complessi.
L'integrazione di archivi come Pinecone consente agli agenti di recuperare conoscenze ricche di contesto e di basare il loro ragionamento su informazioni pertinenti.
I protocolli statali e di messaggistica svolgono un ruolo fondamentale nel coordinamento.
- API come OpenAI Assistant forniscono modalità standardizzate per gestire l'interazione.
- Gli standard di interoperabilità come The Agent Protocol garantiscono la coerenza.
- Protocolli di comunicazione come gRPC e MQTT consentono agli agenti di scambiare messaggi strutturati attraverso sistemi e reti distribuiti.
Livello 3: Protocollo e interoperabilità
Il livello di protocollo e interoperabilità fornisce gli standard e i meccanismi di coordinamento.
I protocolli di interazione e coordinamento tra agenti, come A2A di Google, ANP di Cisco e ACP di IBM, definiscono le modalità di scambio di messaggi strutturati tra gli agenti all'interno di ambienti distribuiti.
Il contesto e gli standard degli strumenti, come il Model Context Protocol, aiutano gli agenti a rappresentare le capacità in modo coerente e a trasmettere informazioni contestuali in maniera strutturata.
Meccanismi di collegamento come l'Agent Gateway Protocol (AGP) connettono agenti e piattaforme altrimenti isolati, consentendo la comunicazione e l'interoperabilità tra sistemi su larga scala.
Livello 4: Orchestrazione (Coordinamento del comportamento degli agenti)
I framework di orchestrazione come aiutano a progettare rapidamente e a gestire il flusso di dati da e verso gli LLM.
In altre parole, garantiscono che le risposte siano strutturate, prevedibili e indirizzate allo strumento, all'API o al documento corretto.
Senza questi framework, sarebbe necessario progettare manualmente i prompt, analizzare gli output e attivare le chiamate API corrette. I framework di orchestrazione semplificano questo processo attraverso:
- Coordinamento multi-agente : Gestire le modalità di collaborazione e delega dei compiti tra gli agenti.
- Orchestrazione dei prompt : creazione, gestione e instradamento di prompt complessi
- Integrazione degli strumenti : consente agli agenti di richiamare API, database o funzioni di codice.
- Memoria : Conservazione del contesto tra turni o sessioni (a breve e a lungo termine)
- Integrazione RAG : Abilitazione del recupero di conoscenze da fonti esterne
Livello 5: Strumenti e arricchimento (Agenti come servizio)
Questo livello amplia la gamma di attività che gli agenti possono svolgere, collegandoli a strumenti esterni, fonti di dati e ambienti.
Consente agli agenti di recuperare informazioni, richiamare API, automatizzare flussi di lavoro e interagire con sistemi del mondo reale.
Il recupero e l'accesso alla conoscenza includono framework che consentono la generazione aumentata tramite recupero (RAG).
Gli agenti possono basare i loro risultati su conoscenze contestualizzate provenienti da database vettoriali come Pinecone e Weaviate, oppure da basi di conoscenza aziendali come Confluence e Wiki.
Gli strumenti di estrazione dati come Bright Data consentono agli agenti di raccogliere informazioni strutturate e non strutturate dal web.
Framework di invocazione di strumenti come n8n e Zapier consentono agli agenti di attivare API esterne, orchestrare flussi di lavoro a più fasi e integrarsi in processi aziendali più ampi.
Le funzionalità di ricerca offerte da provider come SerpApi consentono agli agenti di accedere a informazioni web in tempo reale, garantendo risposte aggiornate e basate sui fatti.
Le piattaforme di automazione dell'interfaccia utente come Browser Use consentono agli agenti di simulare le interazioni dell'utente e automatizzare le attività ripetitive all'interno di ambienti basati su browser.
Livello 6: Applicazioni (Intelligenza rivolta all'utente)
Questo è il livello in cui i sistemi agentivi interagiscono direttamente con gli utenti finali.
Strumenti di supporto come GitHub Copilot migliorano i flussi di lavoro umani fornendo suggerimenti, generando contenuti e velocizzando le attività all'interno di interfacce familiari.
I compagni di squadra come Tidio Lyro collaborano con gli utenti, gestiscono le attività delegate e i flussi di lavoro in corso, offrendo maggiore autonomia rispetto ai copiloti.
Livello 7: Osservabilità e governance (la spina dorsale operativa)
Questo livello fornisce il monitoraggio, la valutazione e le misure di sicurezza necessarie per implementare gli agenti in modo sicuro e affidabile su larga scala.
Le piattaforme di osservabilità come Langfuse offrono visibilità in tempo reale sulle prestazioni degli agenti.
I framework di affidabilità e sicurezza come Lakera verificano che le risposte dell'IA rispettino le regole, si assicurano che le informazioni siano corrette e contribuiscono a prevenire risposte rischiose o dannose.
Gli strumenti di implementazione e operativi estendono ulteriormente questo livello, consentendo un'adozione sicura e scalabile dei sistemi agentivi. Ciò include:
- Pipeline di distribuzione per automatizzare i test, il rollout e la gestione del ciclo di vita degli agenti.
Esempi: Kubeflow Pipelines, MLflow, Vertex AI Pipelines - Strumenti di sviluppo no-code/low-code per configurare e distribuire agenti senza la necessità di profonde competenze tecniche.
Esempi: Vertex AI Builder, Beam AI - Strumenti di governance e di gestione delle politiche per far rispettare le regole organizzative, le autorizzazioni e gli standard di conformità.
Esempi: Immuta, Open Policy Agent (OPA) - Applicazione delle norme sulla privacy dei dati e gestione delle risorse (quote, budget) per garantire un utilizzo responsabile delle risorse di calcolo e dei dati sensibili.
Esempi: BigID, OneTrust - Registri degli agenti e funzionalità di individuazione per la catalogazione, la gestione delle versioni e il monitoraggio delle funzionalità degli agenti.
Esempi: Hugging Face Hub, Catalogo modelli in Vertex AI, Registro modelli Databricks - Registrazione e verifica ai fini della rendicontazione, della gestione dei costi e della conformità normativa.
Esempi: Elastic Stack (ELK), Splunk, Datadog
Sfide di implementazione attuali
In pratica, l'implementazione dell'IA agentiva rimane complessa.
Per supportare autentiche capacità di agenzia, con pianificazione, lungimiranza, capacità di reazione autonoma e autoriflessione, è necessario più che una semplice funzionalità isolata.
Ogni livello 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 più comuni che potresti incontrare durante l'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale agentiva:
La complessità tecnica aumenta con l'aggiunta di ogni livello. Un'implementazione efficace richiede team interfunzionali con competenze specifiche.
Le sfide di integrazione derivano dalla necessità di connettere un'ampia gamma di sistemi, protocolli e fonti di dati. Tuttavia, molti componenti all'interno dell'ecosistema degli agenti sono ancora in evoluzione.
I problemi di scalabilità emergono con l'aumentare dell'utilizzo del sistema e della complessità delle attività. Ad esempio, un chatbot per l'assistenza clienti potrebbe funzionare correttamente con 1.000 utenti, ma bloccarsi o rallentare quando viene utilizzato contemporaneamente da un milione di persone.
Governance e conformità : le aziende devono garantire che i loro sistemi di IA rispettino le norme legali ed etiche. Ad esempio, un'IA in ambito sanitario deve proteggere la privacy dei pazienti (HIPAA negli Stati Uniti),
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