Agentic Mesh: Il futuro della collaborazione scalabile con l'IA
Le discussioni teoriche sugli agenti IA dominano il mercato, ma le implementazioni in produzione restano indietro. McKinsey ha introdotto la mesh agentica per colmare questo divario, ma le implementazioni nel mondo reale incontrano ancora gravi colli di bottiglia nell'integrazione, nell'isolamento degli agenti e nell'affidabilità operativa.1
Di seguito analizziamo questi punti di errore concreti e dimostriamo come un'architettura mesh guidata dagli eventi consenta una scalabilità controllata a livello enterprise.
Sfide nei sistemi agentici
Quando i team passano dalla fase di test e sperimentazione con agenti IA alla distribuzione di casi d'uso scalabili e reali, emergono diverse sfide:
- Lacune di integrazione: Durante la sperimentazione, i team utilizzano soluzioni pronte all'uso che accelerano lo sviluppo, ma queste soluzioni spesso non offrono un approccio coerente quando si scala. Di conseguenza, emergono problemi di integrazione e coordinamento, che portano a lacune nella copertura. Ad esempio, abbiamo osservato che quando si cerca di scalare chatbot basati sull'IA, diversi sistemi per i dati dei clienti e le interazioni non riescono a sincronizzarsi.
- Isolamento degli agenti: La maggior parte degli agenti oggi lavora in modo indipendente con informazioni locali. Ad esempio, un agente Planner, Retriever ed Executor collegati tramite API possono non disporre di un contesto unificato. Man mano che le organizzazioni scalano verso ecosistemi multi-agente, l'assenza di memoria condivisa e coordinamento diventa una sfida chiave.
- Limitazioni operative: Le applicazioni basate su agenti IA possono portare a output imprevedibili e comportamenti non deterministici, generando risposte incoerenti o non riuscendo a fornire soluzioni accurate.
Introduzione all'architettura della mesh agentica
La mesh IA prospetta una “Internet per gli agenti”, in cui più agenti possono ragionare, collaborare e agire in modo autonomo attraverso una rete distribuita di sistemi e strumenti.
A differenza delle pipeline RAG o delle API di microservizi, crea un registro di sistema del comportamento degli agenti: ogni invocazione di strumenti, errore ed esito viene distribuito attraverso la mesh degli eventi e conservato dal livello di coordinamento.
Questa cronologia condivisa si accumula in una base di conoscenza più ricca, consentendo agli agenti di allinearsi su un contesto comune e di collaborare in modo più efficace.
Come funziona una mesh agentica:
1. Componibilità:
Qualsiasi agente, strumento o modello (ad esempio, un nuovo LLM) può essere collegato alla mesh senza richiedere modifiche agli altri componenti.
Questo design modulare supporta la scalabilità consentendo alle organizzazioni di aggiungere o sostituire capacità in modo incrementale, senza interrompere i flussi di lavoro esistenti.
2. Ragionamento parallelo degli agenti:
La mesh consente di distribuire il ragionamento su più agenti. Questo aumenta la complessità, ma permette ad agenti specializzati di gestire parti di un compito più ampio invece di affidarsi a un singolo LLM.
Questa divisione del lavoro facilita la scalabilità dei sistemi di IA, poiché i carichi di lavoro possono essere distribuiti tra agenti in esecuzione in parallelo.
3. Disaccoppiamento a strati:
La mesh separa le funzioni chiave (ad esempio logica, memoria, orchestrazione e interfacce) in livelli distinti. Ciò significa che il ragionamento di un agente può operare indipendentemente dalla sua archiviazione dei dati o dalla sua interfaccia utente.
4. Neutralità rispetto al fornitore:
La mesh non è legata a un singolo fornitore o piattaforma. I componenti possono essere sostituiti o aggiornati in modo indipendente, con una preferenza per standard aperti come il Model Context Protocol (MCP) e Agent2Agent (A2A) rispetto alle API proprietarie.
Ad esempio, l'A2A di Google definisce un formato di messaggio comune e un meccanismo di discovery per la collaborazione tra framework, mentre MCP di Anthropic offre un modo universale per gli agenti di recuperare dati. Simili a USB, questi standard consentono l'interoperabilità, così i team possono combinare strumenti e modelli di fornitori diversi senza lavoro di integrazione aggiuntivo.
5. Autonomia governata:
Gli agenti nella mesh agiscono in modo autonomo, ma entro binari prestabiliti, policy incorporate e altri vincoli. In altre parole, ogni azione autonoma è pre-governata da regole.
Capacità operative: come funziona la mesh in pratica?
Ognuna di queste capacità si estende all'intera mesh (non è legata a una singola piattaforma) e spesso richiama concetti propri degli ambienti cloud o a microservizi, come i registry dei servizi o i log di audit.
Di seguito illustriamo ogni capacità e come opera nella pratica:
Discovery di agenti e flussi di lavoro:
La mesh mantiene una directory centrale di tutti gli agenti e i flussi di lavoro disponibili. Ciò garantisce che i team possano trovare, riutilizzare e integrare facilmente le capacità esistenti invece di ricostruirle da zero. Gli agenti possono anche pubblicare “schede di capacità” standardizzate che descrivono cosa sanno fare, interrogabili da altri agenti o operatori umani.
Imponendo una tassonomia comune e standard di metadati, le organizzazioni possono anche applicare politiche di governance, come limitare determinate attività sensibili ad agenti certificati.
Registro degli asset IA:
Il registro degli asset fornisce un repository per tutti gli asset IA critici che determinano il comportamento degli agenti. Include prompt, definizioni di strumenti, configurazioni di modelli, dataset e policy. Tutto ciò che è nel repository è versionato, verificabile e soggetto a governance.
Gli asset essenziali spesso includono:
- Prompt e istruzioni testati contro jailbreak o distorsioni.
- Configurazioni degli agenti che specificano quali strumenti, API e modelli sono consentiti.
- Impostazioni LLM che definiscono i modelli e i parametri disponibili.
- Definizioni di strumenti e server MCP con controlli di accesso integrati.
- Esempi golden di input/output che costituiscono riferimenti affidabili per l'apprendimento e la valutazione.
Gestione del feedback:
I circuiti di feedback sono integrati nella mesh affinché ogni esecuzione di flusso di lavoro diventi una fonte di apprendimento. Metriche come latenza, accuratezza, tasso di errore o persino valutazioni umane vengono raccolte e reimmesse nel sistema.
Gestione della conformità e del rischio:
Ogni flusso di lavoro agentico deve operare entro regole e vincoli definiti. Gli strumenti di gestione della conformità e del rischio sono integrati direttamente nella mesh per garantirlo.
Ad esempio,
- Gli agenti di conformità possono verificare le azioni rispetto agli standard organizzativi o normativi prima che gli output vengano finalizzati.
- Le policy possono richiedere che le attività sensibili includano controlli da parte di agenti di privacy o sicurezza, mentre gli audit trail registrano ogni azione per una revisione successiva.
Sistemi di valutazione:
Le pipeline di valutazione funzionano come test di integrazione per i flussi di lavoro agentici. Mirano a garantire che i flussi di lavoro rimangano robusti anche quando gli LLM sottostanti cambiano o le condizioni esterne mutano.
Ogni volta che avviene una distribuzione o un aggiornamento del modello, eseguono suite di test strutturate per validare la correttezza.
In genere includono:
- Test a livello di step (ad esempio, è stata invocata l'API/lo strumento corretto?).
- Test a livello di flusso di lavoro (ad esempio, il processo complessivo ha prodotto il risultato atteso?).
- Test avversari (ad esempio prompt injection, uso improprio, denial of service).
Osservabilità:
In una mesh agentica, l'osservabilità garantisce che ogni interazione degli agenti e ogni flusso di lavoro possano essere tracciati, registrati e analizzati. Questa capacità offre visibilità end-to-end su come gli agenti collaborano, quali strumenti vengono invocati e quali risorse vengono consumate.
Centralizzando metriche e log degli eventi, le organizzazioni possono rilevare anomalie, controllare i costi e verificare che gli output restino entro le policy di governance.
Standard emergenti come OpenTelemetry per gli agenti stanno contribuendo a rendere l'osservabilità interoperabile tra runtime diversi.
Autenticazione e autorizzazione:
In una mesh agentica, ogni chiamata da agente ad agente o da agente a servizio deve essere autenticata e autorizzata. È come rilasciare badge di sicurezza temporanei: gli agenti ottengono esattamente i permessi di cui hanno bisogno, che scadono rapidamente.
L'uso di standard come OAuth 2.0, JWT e l'accesso con privilegi minimi mantiene le interazioni sicure e limita l'impatto se un componente viene compromesso.
Perché questo è importante?
Nel loro insieme, queste capacità trasformano agenti collegati in modo lasco in una mesh coerente e ben governata. I flussi di lavoro diventano supervisionati, verificabili e adattivi, mantenendo al contempo la flessibilità di integrare nuovi agenti, strumenti o modelli secondo necessità.
Ad esempio, un agente creato da Atlassian potrebbe scoprire e invocare senza problemi un agente specializzato di Salesforce attraverso la mesh, con flussi di identità e dati gestiti da protocolli condivisi.
È questo che distingue una mesh agentica dai tradizionali sistemi di gestione dei flussi di lavoro. Gli orchestratori convenzionali possono collegare API e attività, ma in genere mancano della governance integrata, del feedback continuo e dei meccanismi di conformità forniti dalla mesh.
Casi d'uso della mesh agentica
I concetti di mesh agentica stanno guadagnando terreno, ma le implementazioni reali e di livello produttivo sono ancora limitate. La maggior parte degli esempi attuali sono prime distribuzioni o proof of concept. Detto questo, diversi fornitori stanno iniziando a mostrare casi d'uso pratici:
Kubernetes e controllo dell'ingress
Invece di affidarsi esclusivamente a controller di ingresso statici, in un sistema a mesh agentica, gli agenti IA possono estendere gli ambienti nativi Kubernetes consentendo agli agenti di gestire il traffico, applicare la sicurezza e ottimizzare i carichi di lavoro tra API e flussi di eventi.
Aree di applicazione:
- Controllo dell'ingress: Gli agenti applicano autenticazione, terminazione TLS e regole di policy per proteggere le API da accessi non autorizzati.
- Orchestrazione consapevole del cluster: Gli agenti scalano i carichi di lavoro verso l'alto o verso il basso e adattano le strategie di routing in base alla disponibilità delle risorse.
Esempio reale:
Ottimizzazione dei sistemi backend
Una mesh agentica può aiutare a ottimizzare i sistemi backend consentendo agli agenti di gestire il traffico, applicare policy e bilanciare i carichi di lavoro in tempo reale.
Aree di applicazione:
- Gestione del traffico: Applica limiti di velocità granulari, quote e controlli sui picchi per evitare il sovraccarico.
- Bilanciamento del carico: Distribuisci le chiamate API in ingresso e il traffico dei flussi di eventi tra i server per mantenere servizi reattivi.
- Prevenzione dei colli di bottiglia: Rileva e limita le richieste eccessive di API o flussi di dati per garantire prestazioni costanti.
- Ottimizzazione della resilienza e dell'uptime: Migliora la tolleranza ai guasti reindirizzando le richieste API/eventi non riuscite.
Esempio reale:
La compagnia ferroviaria Eurostar utilizza una mesh agentica per ottimizzare i sistemi backend. Gestisce l'accesso dei clienti alle API in modo granulare per un controllo del traffico e una distribuzione del carico più sicuri.5
Gestione centralizzata delle API
Una mesh agentica aiuta le organizzazioni a centralizzare API, flussi di eventi e agenti IA in un'unica piattaforma unificata.
Aree di applicazione:
- Supporto di più gateway: Integra API da varie piattaforme come AWS, Azure e Apigee.
- Autenticazione di livello enterprise: Garantisce un adeguato controllo degli accessi per gestire chi può interagire con API e agenti.
Esempio reale:
SKF, un'azienda manifatturiera, utilizza una piattaforma a mesh agentica per centralizzare e gestire le proprie API. 5
Gestione ed esposizione di dati e flussi di eventi in tempo reale
Una mesh agentica aiuta le organizzazioni a gestire e proteggere l'accesso a dati e flussi di eventi in tempo reale, fornendo integrazione e controllo senza soluzione di continuità. Pensala come un hub centralizzato in cui sistemi diversi, come API e broker di eventi, possono comunicare e condividere dati in modo efficiente.
Aree di applicazione:
- Sicurezza centralizzata: Garantisce che tutti i dati e le API siano sicuri e conformi agli standard organizzativi.
- Mediazione di protocollo: Converte diversi tipi di flussi di dati (ad esempio Kafka, MQTT) in formati comuni e facili da usare come REST o WebSocket.
- Discovery di API ed eventi: Fornisce un unico portale per consentire agli sviluppatori di trovare e utilizzare dati e API.
- Gestione unificata: Gestisce tutti i tipi di API e flussi di dati, inclusi REST e WebSocket, in un unico luogo.
Aggiungi come fonte preferitaIl futuro della mesh agentica: un altro hype?
La mesh agentica promette un modo trasformativo per far collaborare agenti IA autonomi all'interno di un ecosistema strutturato. Tuttavia, c'è il rischio che possa diventare l'ennesimo framework tecnico, dominato da soluzioni infrastrutturali come service mesh e fabric di integrazione:
- Un modello simile è emerso con il concetto di data mesh. Quando Zhamak Dehghani l'ha introdotto, l'idea ha rivoluzionato la gestione dei dati concentrandosi su proprietà, governance e trattamento dei dati come prodotto. Tuttavia, i fornitori hanno rapidamente rinominato soluzioni esistenti come Data Mesh.6
- La stessa tendenza è ora visibile con la mesh agentica. Mentre la discussione è focalizzata su aspetti tecnici come comunicazione/orchestrazione sicure, questi sono principalmente componenti infrastrutturali.
Per evitare di ridurla all'ennesimo Service Mesh 2.0 o Data Fabric 2.0 con IA, la vera opportunità sta nel concentrarsi sulla creazione di valore, non sull'infrastruttura sottostante.
È essenziale garantire che i domini aziendali si assumano la responsabilità dei propri agenti, senza affidarsi ai fornitori di middleware. Se le organizzazioni adottano la proprietà del dominio, la stewardship e una governance federata, la mesh agentica può diventare un potente strumento di trasformazione.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{Agentic Mesh: Il futuro della collaborazione scalabile con l'IA}},
year = {2026},
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}Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
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