Cos'è un control plane degli agenti?

Ogni singolo agente opera nel "piano dati", dove esegue attività e interagisce con gli strumenti. Il control plane si trova sopra questo livello e funge da centro di controllo centralizzato, impostando il modo in cui gli agenti vengono distribuiti, come lavorano insieme e le regole che ne guidano il comportamento. Invece di concentrarsi su come si comporta un singolo agente, il control plane si concentra su come più agenti funzionano come parte di un sistema di intelligenza artificiale più ampio.

In uno studio recente dell'IBM Institute for Business Value, il 96% delle aziende ha dichiarato di utilizzare già gli agenti AI in qualche modo. Quando gli agenti AI vengono adottati tra i vari team e casi d'uso, la frammentazione è presente fin dall'inizio. Gli agenti sono spesso costruiti con framework diversi, collegati a fonti di dati separate e governati da regole incoerenti. Il control plane offre un modo condiviso per coordinare e supervisionare questa attività, permettendo alle organizzazioni di gestire gli agenti in modo coerente mentre si scalano.

In pratica, il control plane funge da intermediario tra gli agenti e i sistemi da cui dipendono. Indirizza le richieste, fa rispettare i permessi e applica le politiche prima che le azioni vengano eseguite. Fornisce inoltre visibilità su come si comportano gli agenti in produzione, inclusi le loro prestazioni, l'uso e i risultati.

Questo approccio consente agli agenti di funzionare come un sistema coordinato piuttosto che come una raccolta di componenti isolati. I team possono applicare politiche coerenti, controllare l'accesso a strumenti e dati e monitorare il comportamento degli agenti nel tempo. Negli ambienti AI aziendali, questa struttura supporta ecosistemi di agentic AI più ampi in cui interagiscono più sistemi di AI. Il control plane supporta anche l'iterazione abilitando versioning, test e implementazione controllata degli agenti man mano che si evolvono.

È utile distinguere il control plane degli agenti dal model context protocol (MCP) perché operano a diversi livelli:

• Un control plane degli agenti orchestra e governa il coordinamento, il controllo e la gestione del ciclo di vita a livello di sistema tra gli agenti e i servizi.
• Un MCP definisce come contesto, strumenti e dati vengono strutturati e trasferiti in un modello durante una singola interazione.

Il control plane si concentra su come gli agenti operano all'interno di un sistema più ampio, mentre un MCP si concentra su come un modello elabora una richiesta specifica.

Gli sviluppatori lo usano per costruire e testare workflow agentici. I team di piattaforma lo usano per gestire l'infrastruttura e far rispettare gli standard. I team aziendali e operativi lo utilizzano per supportare la conformità, la sicurezza e la responsabilità.

Un control plane fornisce le basi per far funzionare gli agenti in modo strutturato e scalabile. Consente il coordinamento tra i sistemi, stabilisce un controllo coerente e rende il comportamento degli agenti osservabile e gestibile nel tempo.

I control plane degli agenti modellano il modo in cui il lavoro viene organizzato e gestito in ambienti che si basano sugli agenti AI, soprattutto man mano che le organizzazioni adottano sistemi multi-agente. In questi sistemi, il lavoro è coordinato tra gruppi di agenti anziché essere gestito da strumenti o workflow isolati. Il control plane definisce come vengono assegnate le attività, come interagiscono gli agenti e come vengono convalidati gli output. Questa struttura cambia il modo in cui i team progettano i processi e gestiscono i risultati.

Senza un control plane, le organizzazioni si trovano ad affrontare la proliferazione degli agenti AI, in cui gli agenti AI crescono in modo non coordinato e non gestito. Nello studio IBV, il 94% delle aziende ha riferito che la proliferazione dell'AI sta aumentando il rischio e la complessità della sicurezza. Può aumentare la pressione per il consolidamento dei fornitori, in quanto i team cercano di semplificare gli ambienti frammentati che rendono difficile la scalabilità dell'AI. Le sfide comuni all'adozione includono:

• Frammentazione e AI in silos: gli agenti sono distribuiti all'interno di singole funzioni come le risorse umane, la finanza o l'IT, ma i processi aziendali sono trasversali. Questa disconnessione rende difficile ottenere risultati end-to-end.
• Mancanza di coordinamento e orchestrazione: con l'aumento del numero di agenti, diventa più difficile gestire la loro interazione. Questa lacuna porta a sforzi duplicati, comportamenti incoerenti ed esperienze utente frammentate.
• I rischi di una cattiva governance: senza un sistema di protezione coerente, gli agenti potrebbero accedere ai dati sbagliati o intraprendere azioni non volute. Questo può portare a problemi di sicurezza e perdita di controllo.

Un control plane agenti affronta queste sfide introducendo standard condivisi, coordinamento e supervisione. Crea un modo coerente per gli agenti di operare tra team e sistemi, riducendo la duplicazione e migliorando l'allineamento. Questa struttura rende anche più facile tracciare i comportamenti e assegnare responsabilità.

I control plane degli agenti determinano anche il modo in cui le organizzazioni gestiscono il cambiamento. Man mano che gli agenti vengono aggiornati o ampliati, il control plane aiuta a garantire che le modifiche seguano processi definiti. Questo sistema consente ai team di testare, approvare e distribuire gli aggiornamenti in modo controllato. Riduce le interruzioni e supporta operazioni più prevedibili man mano che i sistemi si evolvono.

Un control plane degli agenti è definito da un insieme di capacità fondamentali che gestiscono come gli agenti vengono scoperti, gestiti, governati e mantenuti. Supportano l'orchestrazione degli agenti AI tra i sistemi e aiutano a garantire che gli agenti autonomi possano operare in modo affidabile.

Queste funzionalità sono spesso raggruppate in livelli architettonici (come orchestrazione, governance o observability), ma in pratica funzionano insieme come un sistema coeso. Comprendere le capacità di un control plane degli agenti offre una visione più chiara e diretta di come opera.

Aiuta a garantire che agenti e utenti siano autenticati e autorizzati, facendo rispettare i permessi su sistemi e fonti di dati. Questo controllo include l'applicazione dei principi del minimo privilegio per limitare l'accesso ai dati sensibili.

Mantiene un catalogo centralizzato di agenti e strumenti disponibili, consentendo la scoperta, il riutilizzo e l'invocazione coerente. Questa funzionalità supporta anche l'onboarding di nuovi agenti AI su diverse piattaforme di agenti e può includere template predefiniti per standardizzare la configurazione.

Gestisce l'esecuzione delle azioni degli agenti e delle chiamate agli strumenti, compresa la gestione degli input, l'elaborazione degli output, le riprova e la gestione degli errori. Gestisce il comportamento in fase di esecuzione e contribuisce a garantire che le azioni vengano elaborate in tempo reale laddove necessario.

Supporta l'intero ciclo di vita di agenti e strumenti, inclusi versioning, test, distribuzione e aggiornamenti. Mantiene inoltre tracce di audit per monitorare i cambiamenti nel tempo.

Applica le regole che determinano il comportamento degli agenti, ad esempio quali strumenti possono essere utilizzati, quali dati sono accessibili e quali azioni sono consentite. Queste politiche aiutano a ridurre i rischi e a limitare l'esposizione alle vulnerabilità.

Indirizza le richieste in arrivo all'agente, strumento o workflow appropriato in base al contesto, all'intento e alle regole di sistema.

Gestisce le modalità di archiviazione, recupero e condivisione della memoria da parte degli agenti tra attività, sessioni e workflow.

Acquisisce registri, metriche e tracce che forniscono visibilità sul comportamento del sistema, sulle prestazioni e sui risultati per il monitoraggio e il debug dell'agente AI. Questa capacità è centrale per l'observability degli agenti AI.

Le funzionalità descritte nella sezione precedente illustrano cosa può fare un control plane agentico. In pratica, queste funzionalità sono implementate attraverso un insieme di componenti core della piattaforma, talvolta descritti come un sistema operativo agentico, che definiscono come gli agenti vengono costruiti, implementati e gestiti su larga scala.

Insieme, garantiscono che i workflow rimangano affidabili, sicuri e adattabili man mano che la complessità cresce. Il control plane coordina l'esecuzione, mentre i sistemi di runtime sottostanti eseguono i compiti.

• Orchestrazione del runtime: Ii sistema deve ricevere e interpretare le richieste in arrivo, quindi coordinare le modalità di esecuzione tra agenti, modelli e strumenti esterni. Questa orchestrazione viene tipicamente implementata tramite application programming interface (API), architetture guidate dagli eventi e motori di workflow che gestiscono processi e dipendenze a più passi.
  
  
• Esecuzione e accesso agli strumenti: la piattaforma fornisce un ambiente controllato per l'esecuzione delle azioni degli agenti e l'interazione con strumenti e servizi esterni. Questo ambiente include interfacce standardizzate, validazione di input e output e meccanismi per gestire errori e riprove.
  
  
• Livello di accesso e integrazione: un gateway unificato offre agli agenti un modo coerente per accedere a dati, strumenti e sistemi esterni. Questo livello semplifica l'integrazione in ambienti eterogenei e centralizza il modo in cui le richieste vengono gestite.
  
  
• Sicurezza e autorizzazione: tutte le interazioni tra agenti, utenti e sistemi devono essere autenticate e autorizzate. Questa sicurezza viene in genere applicata tramite sistemi di identità, accesso basato su token e autorizzazioni applicate dinamicamente.
  
  
• Gestione dello stato e del contesto: mantenere il contesto tra le interazioni è essenziale per un comportamento coerente degli agenti. Ciò include un contesto di lavoro a breve termine e uno stato di lunga durata, supportato da sistemi che persistono e recuperano le informazioni durante un workflow.
  
  
• Observability e valutazione: il control plane deve fornire una chiara visibilità sul comportamento del sistema che includa la raccolta di registri, metriche e tracce, quindi la messa a disposizione di tali informazioni per il monitoraggio, il debug e l'analisi.
  
  
• Applicazione delle politiche: le politiche devono essere applicate attivamente durante l'esecuzione, anziché essere trattate come definizioni statiche. L'applicazione richiede la valutazione in tempo di esecuzione delle azioni dell'agente rispetto alle regole definite, assicurando che il comportamento rimanga conforme ai vincoli operativi e di sicurezza.
  
  
• Gestione del ciclo di vita e delle versioni: questi componenti supportano l'intero ciclo di vita dell'agente, dalla progettazione e sviluppo fino ai test, deployment, operazioni e monitoraggi. Il versioning e i meccanismi di rilascio controllati aiutano a garantire che gli aggiornamenti possano essere introdotti in sicurezza senza interrompere i sistemi esistenti.
  
  
• Scalabilità e affidabilità: il control plane deve continuare a funzionare in presenza di una domanda crescente e di un guasto parziale del sistema. Questa capacità richiede una progettazione di sistemi distribuiti, una gestione efficace del workload e meccanismi per un ripristino regolare in caso di guasto dei componenti.
  
  
• Registro di agenti e asset: il control plane mantiene un registro di agenti, strumenti e dipendenze. Il registro consente ai team di scoprire, riutilizzare e gestire centralmente questi asset, migliorando la coerenza e riducendo le duplicazioni all'interno dell'organizzazione.

I control plane degli agenti sono utilizzati quando più agenti AI devono operare in modo coordinato, governato e scalabile. Sono particolarmente rilevanti in ambienti dove affidabilità, sicurezza e supervisione sono fondamentali. I seguenti casi d'uso illustrano come i caso d'uso modellano i workflow del mondo reale.

I control plane acquisiscono dati sulle prestazioni degli agenti e li utilizzano per affinare il comportamento del sistema nel tempo. Ad esempio, se un agente di supporto fa frequentemente escalation di certi problemi, il control plane identifica il pattern e aggiorna il routing in modo che richieste simili vengano gestite da un agente più appropriato.

I control plane gestiscono più agenti di supporto gestendo diversi tipi di richieste tra app e interfacce in stile copilota. Instradano le query, applicano le linee guida di risposta e monitorano le prestazioni per supportare un servizio coerente su tutti i canali. Se un cliente invia un problema di fatturazione tramite chat, il control plane indirizza la richiesta a un agente specifico per la fatturazione. Questa azione limita l'accesso ai dati rilevanti dell'account e registra l'interazione per la revisione.

Le organizzazioni utilizzano control plane degli agenti per coordinare gli agenti tra processi aziendali a più fasi che comprendono sistemi come la gestione delle relazioni con i clienti (CRM), la pianificazione delle risorse aziendali (ERP) e strumenti interni. Il control plane aiuta a garantire che ogni passaggio venga eseguito nell'ordine corretto e segua regole definite.

In un workflow di procurement, ad esempio, un agente raccoglie le stime dei fornitori, un altro valuta i prezzi e un terzo invia le approvazioni. Il control plane orchestra questi passaggi, applica le politiche di approvazione e registra le decisioni a scopo di audit.

I control plane aiutano a garantire che il comportamento degli agenti sia allineato alle politiche interne e alle normative esterne, una governance particolarmente importante nei settori regolamentati. Ad esempio, nei servizi finanziari, un agente che genera raccomandazioni di investimento deve rispettare le regole di conformità. Il control plane limita l'uso dei dati e registra gli output per la revisione normativa.

In scenari più complessi, più agenti lavorano insieme su un compito condiviso. Il control plane gestisce come vengono suddivisi i compiti, come le informazioni vengono scambiate e come vengono combinati gli output. Questa forma di collaborazione multi-agente consente la risoluzione coordinata dei problemi tra i diversi agenti.

Ad esempio, in un workflow di ricerca, un agente raccoglie dati, un altro riassume i risultati e un terzo genera un report. Il control plane coordina il flusso di dati e aiuta l'output finale a soddisfare gli standard di qualità.

Gli agenti si affidano spesso a sistemi esterni per completare le attività. Il control plane regola come strumenti e API vengono selezionati e utilizzati, garantendo una corretta sequenza e un'esecuzione sicura.

Ad esempio, un agente di vendita aggiorna un record cliente e invia un'e-mail di follow-up. Il control plane coordina l'aggiornamento CRM e attiva il servizio e-mail, applicando regole di accesso e formattazione.

I control plane degli agenti forniscono un modo strutturato per gestire gli agenti AI man mano che scalano tra sistemi e team. Il loro valore deriva dal migliorare il modo in cui gli agenti vengono controllati, coordinati e osservati negli ambienti di produzione. Questi vantaggi aiutano a supportare i sistemi di livello aziendale che operano su scala aziendale.

• Governance centralizzata: le politiche sono definite e applicate in un unico luogo, anziché integrate in ciascun agente, rendendo più facile mantenere la conformità.
  
  
• Responsabilità chiara: le azioni possono essere ricondotte a specifici agenti, supportando l'auditing e la tracciabilità delle responsabilità.
  
  
• Comportamento coerente: le regole condivise riducono la variazione nel modo in cui gli agenti eseguono i compiti, migliorando l'affidabilità.
  
  
• Adattamento continuo: il monitoraggio e il feedback consentono di perfezionare continuamente le decisioni di instradamento e il comportamento degli agenti.
  
  
• Uso efficiente delle risorse: i compiti vengono indirizzati agli agenti e agli strumenti appropriati, riducendo le duplicazioni e migliorando l'efficienza.
  
  
• Iterazione più rapida: gli agenti possono essere aggiornati e distribuiti attraverso processi controllati, consentendo miglioramenti senza interrompere i sistemi in funzione.
  
  
• Visibilità migliorata: i team possono vedere cosa stanno facendo gli agenti e come si comportano, facilitando l'identificazione dei problemi e la comprensione del comportamento del sistema. Questa visibilità supporta anche la valutazione del ROI dell'AI nel tempo.
  
  
• Operazioni più sicure: i controlli di accesso e l'applicazione delle politiche limitano le azioni che gli agenti possono compiere, riducendo il rischio di azioni non intenzionali.
  
  
• Scalabilità: il control plane fornisce struttura man mano che il numero di agenti cresce, prevenendo frammentazione e perdita di controllo.

La creazione di un control plane per agenti richiede molto più che assemblare componenti. Implica decisioni deliberate sui perimetri, sulla governance e sulle operazioni a lungo termine. Le seguenti pratiche contribuiscono a garantire che il sistema rimanga efficace man mano che cresce.

• Definire confini chiari: specificare ciò che appartiene al control plane rispetto ai singoli agenti, per evitare sovrapposizioni e confusione.
  
  
• Progettare per la modularità: separare i problemi, come il routing e l'applicazione dei criteri, in modo che i componenti possano evolvere in modo indipendente.
  
  
• Abilitare l'interoperabilità: progettare il control plane perché funzioni tra diversi modelli e strumenti, inclusi framework open source come LangChain e sistemi costruiti su architetture di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). L'interoperabilità include anche il supporto per più fornitori come OpenAI e Anthropic per evitare blocchi.
  
  
• Stabilire la governance in anticipo: definisci le politiche di accesso e di utilizzo dei dati fin dall'inizio, per evitare di adattare i controlli in un secondo momento.
  
  
• Includere la supervisione umana dove necessario: consentire la revisione umana in scenari ad alto rischio o ambigui per migliorare l'affidabilità e la fiducia.
  
  
• Pianificare per la crescita: questi sistemi devono supportare l'implementazioni su ambienti come AWS o piattaforme Microsoft, integrarsi con strumenti come GitHub e abilitare l'accesso tramite interfacce come un'interfaccia da riga di comando (CLI) o dashboard. Queste funzionalità supportano iniziative organizzative più ampie e l'integrazione con strumenti aziendali come LinkedIn.
  
  
• Privilegiare l'observability: acquisisci i registri e le metriche dell'attività degli agenti per supportare il debug e l'analisi delle prestazioni.
  
  
• Proteggere ogni fase: applica l'autenticazione e la convalida in tutto il sistema per ridurre il rischio.
  
  
• Standardizzare la registrazione: assicurati che tutti gli agenti e gli strumenti siano registrati attraverso un processo coerente, per migliorare la rilevabilità e l'integrazione.
  
  
• Supportare la gestione del ciclo di vita: includi controllo delle versioni, test e processi di distribuzione per supportare aggiornamenti sicuri e prevedibili.
  
  
• Usare i loop di feedback: metti a punto il routing e il comportamento in base ai dati di sistema e al feedback degli utenti.