Agentic Mesh: Il futuro della collaborazione IA scalabile
Sebbene molto sia stato scritto sulle architetture degli agenti, le implementazioni reali di livello produttivo rimangono limitate. Questo articolo mette in luce la mesh agentica IA, un concetto introdotto in un rapporto McKinsey. 1
Esamineremo le sfide che emergono negli ambienti di produzione e dimostreremo come l'architettura proposta consenta un ridimensionamento controllato delle capacità dell'IA.
Sfide nei sistemi agentici
Man mano che i team passano dal test e dalla 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 predefinite che accelerano lo sviluppo, ma queste soluzioni spesso mancano di un approccio coerente quando si scala. Di conseguenza, emergono problemi di integrazione e coordinamento, portando a lacune nella copertura. Ad esempio, abbiamo visto che quando si cerca di scalare chatbot basati su 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 APIs potrebbero mancare 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 di agenti IA possono portare a output imprevedibili e comportamenti non deterministici, generando risposte incoerenti o non riuscendo a fornire soluzioni accurate.
Presentazione dell'architettura mesh agentica
La mesh IA immagina un “Internet per 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 API dei microservizi, crea un sistema di registrazione per il comportamento degli agenti: ogni invocazione di strumento, errore e risultato viene distribuito attraverso la mesh degli eventi e preservato dal livello di coordinamento.
Nel tempo, questa storia condivisa si accumula in una base di conoscenza più ricca, consentendo agli agenti di allinearsi su un contesto comune e 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 ad altri componenti.
Questo design modulare supporta il ridimensionamento 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 semplifica la scalabilità dei sistemi IA, poiché i carichi di lavoro possono essere distribuiti tra agenti in esecuzione in parallelo.
3. Disaccoppiamento a strati:
La mesh separa funzioni chiave (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 del fornitore:
La mesh non è legata a nessun singolo fornitore o piattaforma. I componenti possono essere sostituiti o aggiornati indipendentemente, 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 scoperta per la collaborazione tra framework, mentre il MCP di Anthropic fornisce un modo universale per gli agenti di recuperare dati. Similmente all'USB, questi standard consentono l'interoperabilità in modo che i team possano combinare strumenti e modelli di diversi fornitori senza lavoro di integrazione aggiuntivo.
5. Autonomia governata:
Gli agenti nella mesh agiscono da soli, ma all'interno di guardrail, politiche 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 legata a una singola piattaforma) e spesso richiama concetti dagli ambienti cloud o di microservizi, come i registri di servizio o i log di audit.
Di seguito, descriviamo ogni capacità e come opera nella pratica:
Scoperta di agenti e flussi di lavoro:
La mesh mantiene un elenco centrale di tutti gli agenti e flussi di lavoro disponibili. Ciò garantisce che i team possano facilmente trovare, riutilizzare e integrare le capacità esistenti invece di ricostruirle da zero. Gli agenti possono anche pubblicare “schede di capacità” standardizzate che descrivono cosa possono fare, consultabili da altri agenti o operatori umani.
Applicando una tassonomia comune e standard di metadati, le organizzazioni possono anche applicare politiche di governance come limitare determinati compiti sensibili solo ad agenti certificati.
Registro degli asset IA:
Il registro degli asset fornisce un repository per tutti gli asset IA critici che modellano il comportamento degli agenti. Ciò include prompt, definizioni di strumenti, configurazioni di modelli, dataset e politiche. Tutto nel repository è controllato da versione, verificabile e soggetto a governance.
Tra gli asset essenziali spesso figurano:
- Prompt e istruzioni testati contro jailbreak o pregiudizi.
- 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 incorporati.
- Esempi di input/output d'oro che formano riferimenti affidabili per l'apprendimento e la valutazione.
Gestione del feedback:
I cicli di feedback sono incorporati nella mesh in modo che ogni esecuzione del 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 garantire ciò.
Ad esempio,
- Gli agenti di conformità possono verificare le azioni rispetto agli standard organizzativi o normativi prima che gli output siano finalizzati.
- Le politiche possono richiedere che i compiti sensibili includano controlli da parte di agenti di privacy o sicurezza, mentre le tracce di audit 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 si verifica un deployment o un aggiornamento del modello, eseguono suite di test strutturate per convalidare la correttezza.
In genere includono:
- Test a livello di passo (ad esempio, è stata invocata la API/strumento corretta?).
- Test a livello di flusso di lavoro (ad esempio, il processo complessivo ha prodotto il risultato atteso?).
- Test avversari (ad esempio, injection di prompt, uso improprio, denial-of-service).
Osservabilità:
In una mesh agentica, l'osservabilità garantisce che ogni interazione e flusso di lavoro degli agenti possa essere tracciato, registrato e analizzato. Questa capacità fornisce 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 politiche di governance.
Standard emergenti come OpenTelemetry per agenti stanno contribuendo a rendere l'osservabilità interoperabile tra diversi runtime.
Autenticazione e autorizzazione:
In una mesh agentica, ogni chiamata da agente ad agente o da agente a servizio deve essere autenticata e autorizzata. Immaginatelo come l'emissione di badge di sicurezza temporanei: gli agenti ottengono solo le autorizzazioni esatte di cui hanno bisogno e queste scadono rapidamente.
L'utilizzo di standard come OAuth 2.0, JWT e 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 vagamente connessi in una mesh coerente e ben governata. I flussi di lavoro diventano supervisionati, verificabili e adattivi, pur mantenendo 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 Salesforce attraverso la mesh, con flussi di identità e dati gestiti da protocolli condivisi.
Questo è ciò 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 che la mesh fornisce.
Casi d'uso della mesh agentica
I concetti di mesh agentica stanno guadagnando terreno, ma le implementazioni reali 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'ingresso
Invece di affidarsi esclusivamente a controller di ingresso statici, in un sistema mesh agentico, gli agenti IA possono estendere gli ambienti nativi di Kubernetes consentendo agli agenti di gestire il traffico, applicare la sicurezza e ottimizzare i carichi di lavoro attraverso API e flussi di eventi.
Aree di applicazione:
- Controllo dell'ingresso: Gli agenti applicano autenticazione, terminazione TLS e regole di politica 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 regolano 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 politiche e bilanciare i carichi di lavoro in tempo reale.
Aree di applicazione:
- Gestione del traffico: Applica limiti di frequenza granulari, quote e controlli di picco per evitare sovraccarichi.
- Bilanciamento del carico: Distribuisci le chiamate API in ingresso e il traffico del flusso 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 del tempo di attività: Migliora la tolleranza ai guasti reindirizzando le richieste API/eventi fallite.
Esempio reale:
La compagnia ferroviaria Eurostar utilizza una mesh agentica per ottimizzare i sistemi backend. Gestiscono 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 multi-gateway: Integra API da varie piattaforme come AWS, Azure e Apigee
- Autenticazione di livello aziendale: Garantisci un controllo degli accessi adeguato per gestire chi può interagire con API e agenti.
Esempio reale:
SKF, un'azienda manifatturiera, utilizza una piattaforma mesh agentica per centralizzare e gestire le sue API. 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 a dati in tempo reale e flussi di eventi, fornendo integrazione e controllo senza soluzione di continuità. Pensate a questo come a un hub centralizzato dove diversi sistemi, come API e broker di eventi, possono comunicare e condividere dati in modo efficiente.
Aree di applicazione:
- Sicurezza centralizzata: Garantisci che tutti i dati e le API siano sicuri e soddisfino gli standard organizzativi.
- Mediazione di protocollo: Converti diversi tipi di flussi di dati (ad esempio, Kafka, MQTT) in formati comuni e facili da usare come REST o WebSocket.
- Scoperta di API ed eventi: Fornisci un unico portale per gli sviluppatori per trovare e utilizzare dati e API.
- Gestione unificata: Gestisci tutti i tipi di API e flussi di dati, inclusi REST e WebSocket, in un unico posto.
Aggiungi come fonte preferitaIl futuro della mesh agentica: solo un'altra moda?
La mesh agentica promette un modo trasformativo per gli agenti IA autonomi di collaborare all'interno di un ecosistema strutturato. Tuttavia, c'è il rischio che diventi solo un altro framework tecnico, dominato da soluzioni infrastrutturali come service mesh e tessuti di integrazione:
- Un modello simile è emerso con il concetto di data mesh. Quando Zhamak Dehghani lo ha introdotto, l'idea ha rivoluzionato la gestione dei dati concentrandosi sulla proprietà, sulla governance e trattando 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 la mesh agentica. Mentre la conversazione è focalizzata su aspetti tecnici come comunicazione/orchestrazione sicura, si tratta principalmente di componenti infrastrutturali.
Per evitare di ridurla a un'altra Service Mesh 2.0 o Data Fabric 2.0 con IA, la vera opportunità risiede nel concentrarsi sulla creazione di valore, non solo sull'infrastruttura sottostante.
È essenziale garantire che i domini aziendali si assumano la responsabilità dei propri agenti, non solo affidandosi ai fornitori di middleware. Se le organizzazioni abbracciano la proprietà del dominio, la gestione responsabile e la governance federata, la mesh agentica può diventare un potente strumento di trasformazione.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
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}Collegamenti di riferimento
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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