Agentic Mesh: il futuro della collaborazione IA scalabile
Le discussioni teoriche sugli agenti IA dominano il mercato, ma le implementazioni in produzione restano indietro. McKinsey ha introdotto l'agentic mesh per colmare questo divario, ma le distribuzioni 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 reali e dimostriamo come un'architettura mesh guidata dagli eventi consenta una scalabilità controllata a livello aziendale.
Sfide nei sistemi agentici
Quando i team passano dalla fase di test e sperimentazione con gli agenti IA alla distribuzione di casi d'uso scalabili e reali, emergono diverse sfide:
- Lacune di integrazione: Durante la sperimentazione, i team utilizzano soluzioni predefinite che accelerano lo sviluppo, ma queste soluzioni spesso non offrono un approccio coerente quando si passa alla scalabilità. 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 su IA, sistemi diversi 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 APIs può 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 fondamentale.
- Limiti operativi: Le applicazioni degli agenti IA possono portare a output imprevedibili e comportamenti non deterministici, generando risposte incoerenti o non riuscendo a fornire soluzioni accurate.
Introduzione all'architettura agentic mesh
La mesh IA prevede una “Internet per gli agenti”, in cui più agenti possono ragionare, collaborare e agire autonomamente attraverso una rete distribuita di sistemi e strumenti.
A differenza delle pipeline RAG o delle APIs di microservizi, crea un sistema di registrazione per il comportamento degli agenti: ogni invocazione di strumenti, errore e risultato viene distribuito attraverso la mesh eventi e conservato dal livello di coordinamento.
Questa storia 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 un'agentic mesh:
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. Ciò 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 rende più semplice scalare i sistemi IA, poiché i carichi di lavoro possono essere distribuiti tra agenti eseguiti in parallelo.
3. Disaccoppiamento a livelli:
La mesh separa le funzioni chiave (ad es. logica, memoria, orchestrazione e interfacce) in livelli distinti. Ciò significa che il ragionamento di un agente può operare indipendentemente dalla sua memorizzazione dei dati o dall'interfaccia utente.
4. Neutralità rispetto al fornitore:
La mesh non è legata a nessun 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 APIs proprietarie.
Ad esempio, l'A2A di Google definisce un formato di messaggio comune e un meccanismo di scoperta per la collaborazione tra framework, mentre l'MCP di Anthropic offre un modo universale per gli agenti di recuperare dati. Similmente all'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 guardrail, policy incorporate e altri vincoli. In altre parole, ogni azione autonoma è pre-governata da regole.
Capacità operative: come funziona la mesh nella pratica?
Ognuna di queste capacità si estende all'intera mesh (non è legata a una singola piattaforma) e spesso richiama concetti degli ambienti cloud o a microservizi, come i registri dei servizi o i log di controllo.
Di seguito descriviamo ogni capacità e il suo funzionamento nella pratica:
Rilevamento di agenti e flussi di lavoro:
La mesh mantiene un registro 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, che possono essere interrogate da altri agenti o operatori umani.
Applicando una tassonomia comune e standard per i metadati, le organizzazioni possono inoltre applicare policy di governance come limitare determinati compiti sensibili agli 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. Ciò include prompt, definizioni degli strumenti, configurazioni dei modelli, dataset e policy. Tutto nel repository è soggetto a controllo versione, audit e governance.
Gli asset essenziali includono spesso:
- Prompt e istruzioni testati contro jailbreak o bias.
- Configurazioni degli agenti che specificano quali strumenti, APIs e modelli sono consentiti.
- Impostazioni LLM che definiscono modelli e parametri disponibili.
- Definizioni degli 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 cicli di feedback sono integrati nella mesh affinché ogni esecuzione di flusso di lavoro diventi una fonte di apprendimento. Metriche come latenza, accuratezza, tassi di errore o persino valutazioni umane vengono raccolte e reinserite nel sistema.
Conformità e gestione del rischio:
Ogni flusso di lavoro agentico deve operare entro regole e vincoli definiti. Gli strumenti di conformità e gestione 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 i compiti sensibili includano controlli da parte di agenti di privacy o sicurezza, mentre le 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 restino solidi anche quando gli LLMs sottostanti cambiano o le condizioni esterne mutano.
Ogni volta che avviene un aggiornamento di distribuzione o di modello, eseguono suite di test strutturate per convalidare la correttezza.
In genere includono:
- Test a livello di passo (ad es., è stata invocata la giusta API/strumento?).
- Test a livello di flusso di lavoro (ad es., il processo complessivo ha prodotto l'esito previsto?).
- Test avversari (ad es., 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 collaborano gli agenti, 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 rimangano entro le policy di governance.
Standard emergenti come OpenTelemetry per gli agenti stanno contribuendo a rendere l'osservabilità interoperabile tra diversi runtime.
Autenticazione e autorizzazione:
In una mesh agentica, ogni chiamata da agente a agente o da agente a servizio deve essere autenticata e autorizzata. Si può pensare a come al rilascio di badge di sicurezza temporanei: gli agenti ottengono esattamente le autorizzazioni di cui hanno bisogno, e queste scadono rapidamente.
L'uso di standard come OAuth 2.0, JWT e accesso con privilegi minimi mantiene sicure le interazioni e limita l'impatto se un componente viene compromesso.
Perché è importante?
Nel loro insieme, queste capacità trasformano agenti collegati in modo debole 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 realizzato da Atlassian potrebbe scoprire e invocare senza problemi un agente specializzato di Salesforce attraverso la mesh, con identità e flussi di 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 APIs e attività, ma in genere non dispongono dei meccanismi di governance integrati, feedback continuo e conformità che la mesh offre.
Casi d'uso dell'agentic mesh
I concetti di agentic mesh 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 ingress statici, in un sistema di agentic mesh 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 attraverso APIs e flussi di eventi.
Aree applicative:
- Controllo dell'ingress: Gli agenti applicano autenticazione, terminazione TLS e regole di policy per proteggere le APIs da accessi non autorizzati.
- Orchestrazione consapevole del cluster: Gli agenti aumentano o riducono i carichi di lavoro e adeguano le strategie di routing in base alla disponibilità delle risorse.
Esempio reale:
Ottimizzazione dei sistemi backend
Una mesh agentica può contribuire a ottimizzare i sistemi backend consentendo agli agenti di gestire il traffico, applicare policy e bilanciare i carichi di lavoro in tempo reale.
Aree applicative:
- Gestione del traffico: Applicare limiti di velocità granulari, quote e controlli dei picchi per evitare sovraccarichi.
- Bilanciamento del carico: Distribuire le chiamate APIs in ingresso e il traffico dei flussi di eventi tra i server per mantenere servizi reattivi.
- Prevenzione dei colli di bottiglia: Rilevare e limitare le richieste eccessive di APIs o flussi di dati per garantire prestazioni costanti.
- Ottimizzazione di resilienza e uptime: Migliorare 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 APIs 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 APIs, flussi di eventi e agenti IA in un'unica piattaforma unificata.
Aree applicative:
- Supporto per più gateway: Integrare APIs da varie piattaforme come AWS, Azure e Apigee.
- Autenticazione di livello enterprise: Garantire un adeguato controllo degli accessi per gestire chi può interagire con APIs e agenti.
Esempio reale:
SKF, un'azienda manifatturiera, utilizza una piattaforma di agentic mesh per centralizzare e gestire le proprie APIs. 5
Gestione ed esposizione di dati in tempo reale e flussi di eventi
Una mesh agentica aiuta le organizzazioni a gestire e proteggere l'accesso ai dati in tempo reale e ai flussi di eventi, offrendo integrazione e controllo senza interruzioni. Si può pensare a essa come a un hub centralizzato in cui sistemi diversi, come APIs ed event broker, possono comunicare e condividere dati in modo efficiente.
Aree applicative:
- Sicurezza centralizzata: Garantire che tutti i dati e le APIs siano sicuri e conformi agli standard organizzativi.
- Mediazione di protocollo: Convertire diversi tipi di flussi di dati (ad es. Kafka, MQTT) in formati comuni e facili da usare come REST o WebSocket.
- Rilevamento di API ed eventi: Fornire un portale unico in cui gli sviluppatori possano trovare e usare dati e APIs.
- Gestione unificata: Gestire tutti i tipi di APIs e flussi di dati, inclusi REST e WebSocket, in un unico luogo.
Aggiungi come fonte preferitaIl futuro dell'agentic mesh: un altro hype?
L'agentic mesh promette un modo trasformativo per far collaborare agenti IA autonomi all'interno di un ecosistema strutturato. Tuttavia, c'è il rischio che possa diventare un altro framework tecnico, dominato da soluzioni infrastrutturali come service mesh e integration fabric:
- Un pattern simile è emerso con il concetto di data mesh. Quando Zhamak Dehghani lo ha introdotto, l'idea ha rivoluzionato la gestione dei dati concentrandosi su ownership, governance e sul trattare i dati come un prodotto. Tuttavia, i fornitori hanno rapidamente ribattezzato le soluzioni esistenti come Data Mesh.6
- La stessa tendenza è ora visibile con l'agentic mesh. Mentre il dibattito è focalizzato su aspetti tecnici come comunicazione sicura/orchestrazione, questi sono principalmente componenti infrastrutturali.
Per evitare di ridurlo a un'altra Service Mesh 2.0 o Data Fabric 2.0 con l'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 titolarità dei domini, la stewardship e una governance federata, l'agentic mesh 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 IA scalabile}},
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month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-mesh}},
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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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