Cos'è la gestione del ciclo di vita degli agenti?

ALM offre alle organizzazioni un metodo strutturato per definire come vengono progettati gli agenti, a quali dati e strumenti possono accedere, come viene valutato il loro comportamento e come vengono aggiornati o dismessi.

Nei contesti aziendali, la gestione del ciclo di vita degli agenti si basa su pratiche familiari di software, sicurezza e operazioni AI , inclusi SDLC, DevSecOps e MLOps. Tuttavia, gli agenti AI richiedono più controlli perché possono utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), chiamare strumenti, mantenere il contesto, pianificare attività in più fasi e automatizzare le azioni. A differenza delle applicazioni tradizionali, gli agenti possono produrre output diversi per input simili o scegliere passaggi differenti in base all'intento dell'utente, al contesto disponibile o ai sistemi connessi.

Un agente di intelligenza artificiale (AI) è un sistema che esegue autonomamente delle attività progettando dei workflow con gli strumenti a disposizione. Gli agenti AI percepiscono il contesto, ragionano su obiettivi e vincoli e agiscono attraverso strumenti o servizi per completare le attività. Possono utilizzare uno o più grandi modelli linguistici per interpretare l'intento dell'utente, pianificare i prossimi passi, recuperare informazioni, chiamare API, aggiornare i sistemi e generare risposte.

In quanto sistemi adattivi, gli agenti AI richiedono una supervisione continua. Poiché sono in grado di ragionare, agire, utilizzare strumenti e variare il proprio comportamento, le organizzazioni devono gestire ben più che semplici codici. Devono gestire l'intero sistema degli agenti, compresi i messaggi di prompt, i modelli, le fonti di dati, le integrazioni, le autorizzazioni, le tracce di audit e le misure di sicurezza operative.

Nel mondo degli affari, gli agenti AI sono utilizzati per supporto IT, servizio clienti, finanza, conformità, Risorse umane, sviluppo software, operazioni e gestione della conoscenza. A differenza dei chatbot di base, gli agenti possono spesso intraprendere azioni come recuperare i dati, aprire ticket, aggiornare i sistemi, generare report o richiedere approvazioni. Alcuni agenti AI sono descritti come agenti autonomi o sistemi autonomi, ma nei contesti aziendali la maggior parte dei sistemi di agente è progettata con autonomia controllata, permessi definiti e supervisione umana per azioni a rischio elevato.

La gestione dei modelli si concentra sui modelli AI stessi, incluse versioni del modello, prestazioni, implementazione e monitoraggio. La gestione del ciclo di vita degli agenti è più ampia. Gestisce l'intero sistema di agenti attorno al modello, inclusi prompt, strumenti, memoria, fonti di dati, integrazioni di sistema, controllo degli accessi, audit trail, valutazioni, risposta agli incidenti e dismissioni.

In altre parole, la gestione del modello consiste nel verificare se il modello sta funzionando come previsto. La gestione del ciclo di vita degli agenti verifica se l’intero agente, ovvero il suo modello, le autorizzazioni, le azioni e il contesto aziendale funziona in modo sicuro, affidabile e conforme alle aspettative.

La gestione del ciclo di vita degli agenti è importante perché gli agenti AI stanno passando da pilot isolati a implementazioni aziendali su larga scala. Di conseguenza, diventa più difficile mantenere una supervisione informale. Le organizzazioni necessitano di un metodo coerente per sapere quali agenti esistono, chi ne è responsabile, a quali risorse possono accedere, quali sono le loro prestazioni e quando devono essere aggiornati o dismessi.

Le ricerche suggeriscono che l'adozione degli agenti sta accelerando più rapidamente rispetto a molti programmi di governance. Il Tech Leader Study 2026 di IBM ha rilevato che i CIO e i CTO intervistati prevedono un aumento del 38% degli agenti AI implementati entro il 2027, mentre solo l'11% ha dichiarato di essere pienamente preparato per quel livello di scala. Sempre secondo la ricerca, il 77% delle organizzazioni intervistate ha dichiarato che l'adozione dell'AI sta già superando le attuali funzionalità di governance. Analogamente, secondo quanto rilevato da un sondaggio del 2026 tra leader IT e aziendali, solo il 21% delle aziende ha dichiarato di avere un modello di governance maturo per gestire i rischi dell'agentic AI.¹

Queste lacune sono importanti perché gli agenti AI non sono strumenti software statici. Il software tradizionale di solito segue regole definite: se un utente compie un'azione specifica, l'applicazione risponde in modo prevedibile. Gli agenti AI sono diversi. Potrebbero produrre output diversi per input simili. Possono anche scegliere diversi passaggi a seconda della richiesta dell'utente, del contesto disponibile, delle interazioni precedenti o degli strumenti collegati.

Questo fatto crea diverse esigenze gestionali:

• Sicurezza: gli agenti potrebbero aver bisogno di accedere a sistemi aziendali, dati, API o account di servizio. Senza un adeguato controllo degli accessi, possono trasformarsi in identità non umane con permessi eccessivi.
• Affidabilità: gli agenti possono commettere errori, generare allucinazioni, richiamare lo strumento sbagliato o non funzionare correttamente in caso di modifiche all’integrazione.
• Governance: le organizzazioni devono sapere quali agenti sono in uso, chi li possiede, a cosa possono accedere e se soddisfano le politiche interne o i requisiti normativi.
• Tracciabilità: i team hanno bisogno di audit trail che mostrino cosa ha fatto un agente, quali strumenti ha utilizzato, a quali dati ha avuto accesso e perché si è verificata una decisione o un'azione.
• Resilienza operativa: qualora un agente si comporti in modo imprevisto, i team devono disporre degli strumenti per sospenderne l’attività, revocarne l’accesso, annullare le modifiche, indagare sul problema e ripristinare il servizio.

L'ALM aiuta a indirizzare queste esigenze applicando struttura all'intero ciclo di vita dell'agente. Aiuta le aziende ad andare oltre le revisioni ad hoc creando processi ripetibili per approvare, testare, implementare, monitorare, aggiornare e disattivare gli agenti durante tutto il ciclo di vita. Aiuta inoltre le organizzazioni a gestire rischi come shadow AI, permessi eccessivi, scarsa observability, modifiche ai prompt, modifiche alla versione del modello, latenza, esposizione dati e comportamento incoerente.

Un modello ALM pratico può essere organizzato attorno a queste fasi chiave:

Il ciclo di vita ha inizio con l’identificazione del problema aziendale che l’agente è chiamato a risolvere e con la valutazione dell’opportunità di ricorrere a un agente come soluzione adeguata. Per alcuni problemi è preferibile ricorrere all’automazione tradizionale, alla ricerca, ai workflow basati su regole o a un semplice prompt.

Durante la pianificazione, i team definiscono lo scopo dell'agente, gli utenti, il titolare dell'azienda, le metriche di successo e il profilo di rischio. Determinano inoltre il giusto livello di autonomia. Ad esempio, un agente che riassume documenti interni ha bisogno di meno controlli rispetto a uno che aggiorna i registri dei clienti o attiva dei workflow finanziari.

Le attività tipiche di pianificazione includono:

• Definizione dei risultati aziendali
• Impostazione di KPI come precisione, completamento delle attività, latenza, costi e soddisfazione degli utenti
• Identificazione delle fonti di dati e delle integrazioni di sistema
• Stabilire i confini delle autorità e i punti di approvazione umana
• Valutazione dei requisiti di conformità
• Decidere come verrà valutato l'agente prima del rilascio

In questa fase, i team progettano e configurano i componenti che costituiscono il sistema di agenti. Questo include i modelli che l'agente dovrà utilizzare, i prompt che guidano il suo comportamento, gli strumenti che può chiamare, i dati che può recuperare e il workflow che può eseguire.

La configurazione degli agenti spesso include:

• Modelli di prompt e istruzioni di sistema
• Selezione del modello e tracciamento della versione del modello
• Definizioni degli strumenti e schemi API
• Politiche di gestione della memoria e del contesto
• Retrieval-augmented generation o connessioni basate sulla conoscenza
• Controllo degli accessi e configurazione delle identità
• Strumentazione di registrazione, tracciamento e telemetria
• Percorsi di escalation per la recensione umana

Un principio chiave è che prompt, strumenti, modelli e policy dovrebbero essere trattati come elementi del ciclo di vita gestiti piuttosto che come dettagli informali della configurazione. Qualsiasi modifica apportata a uno qualsiasi di questi elementi può influire sul comportamento del sistema; pertanto, tali modifiche devono essere sottoposte a controllo delle versioni, recensioni e documentate.

Per l'uso aziendale, agli agenti dovrebbe essere concesso solo l'accesso agli strumenti e l'accesso ai dati necessari per lo scopo approvato. I responsabili umani devono applicare misure di controllo nei confronti dei propri agenti, quali il controllo degli accessi basato sui ruoli, la governance degli account di servizio e l’accesso just-in-time, ove opportuno.

Testare un agente AI richiede molto di più che controllare se il software è in esecuzione. I team devono inoltre valutare se l’agente si comporta come previsto in una vasta gamma di attività, input, utenti e condizioni di sistema.

Questa fase potrebbe includere:

• Functional Testing di strumenti e integrazioni
• Valutazione di prompt e risposte
• Test di regressione
• Test di sicurezza per l'iniezione prompt e la fuga di dati
• Verifiche di allucinazioni e di radicamento
• Verifica della conformità alle politiche
• Test di approvazione human-in-the-loop
• Test di caricamento
• Test A/B
• Confronti tra campione e sfidante
• Red teaming per casi d'uso ad alto rischio

Una volta superati i controlli richiesti, un agente può essere impiegato in un ambiente controllato. La distribuzione comprende la messa a disposizione dell'agente per gli utenti o i sistemi, la configurazione del suo tempo di esecuzione e l'abilitazione delle identità, delle autorizzazioni e delle integrazioni necessarie al suo funzionamento.

Le pratiche comuni includono il rilascio tramite una pipeline CI/CD, la separazione tra ambienti di sviluppo, test e produzione, il blocco della versione per modelli e prompt, rollout a fasi, flag di caratteristiche, piani di rollback, gestione dei segreti e controllo degli accessi in fase di esecuzione. Alcuni agenti potrebbero anche richiedere una sandbox, specialmente se eseguono codice, elaborano dati sensibili o usano strumenti esterni.

Il provisioning è particolarmente importante perché gli agenti possono agire tramite API o applicazioni aziendali. Le credenziali, gli account di servizio e i permessi devono essere inclusi nel ruolo approvato dall'agente. Le operazioni delicate possono richiedere approvazioni, limiti di frequenza o interruttori di emergenza.

Dopo la distribuzione, ALM continua attraverso observability, valutazione e miglioramento. I team monitorano sia lo stato di salute tecnico che la qualità comportamentale, tra cui:

• Input, output e tracce di conversazione
• Chiamate e risposte degli strumenti
• Latenza e velocità di trasmissione
• Tassi di errore e tipi di errore
• Utilizzo e costo dei token
• Tassi di successo delle attività
• Feedback degli utenti
• Violazioni delle norme
• Indicatori di allucinazione o di fondatezza
• Tassi di escalation e approvazione
• Eventi di sicurezza e modelli di accesso anomali

Se il monitoraggio mostra prestazioni degradate, comportamenti inaspettati o cambiamenti nelle esigenze aziendali, i team possono perfezionare i prompt, aggiornare i modelli, modificare le fonti di recupero, modificare i permessi o modificare i workflow. Questi cambiamenti dovrebbero seguire gli stessi controlli del ciclo di vita del rilascio originale: test, valutazione, approvazione e documentazione.

Alla fine, gli agenti potrebbero dover essere ritirati. La dismissione dovrebbe includere la disabilitazione degli endpoint, la revoca delle credenziali, la rimozione degli account di servizio, la conservazione dei log richiesti, l'archiviazione delle prove, la notifica agli utenti e l'aggiornamento dei cataloghi.

La gestione del ciclo di vita degli agenti si basa su una combinazione di sviluppo, sicurezza, monitoraggio e funzionalità di governance. Insieme, questi strumenti aiutano le organizzazioni a creare agenti, controllare ciò a cui possono accedere, capire come si comportano e gestirli nel tempo.

Gli strumenti di sviluppo aiutano i team a progettare il modo in cui gli agenti ragionano, pianificano e completano le attività. Possono supportare modelli di prompt, memoria, chiamate di strumenti, orchestrazione di workflow e passaggi di approvazione umana. Negli ambienti aziendali, questi strumenti spesso si collegano a processi di distribuzione software affinché le modifiche agli agenti possano essere riviste, testate e rilasciate tramite una pipeline controllata CI/CD.

Gli agenti non si basano solo sul codice. Il loro comportamento può cambiare quando cambiano un prompt, una versione del modello, uno schema dello strumento, una fonte di dati o una configurazione. La gestione delle versioni aiuta a tracciare prompt, modelli, strumenti, fonti di conoscenza, set di dati di valutazione e cronologia delle versioni.

Gli agenti spesso si collegano a sistemi di ticketing, piattaforme CRM, database, repository di documenti e strumenti di workflow. Queste integrazioni dovrebbero avere schemi chiari, permessi e tracce di audit. Standard come il Model Context Protocol (MCP) possono contribuire a rendere più coerente l'accesso agli strumenti definendo il modo in cui gli agenti scoprono e chiamano strumenti, risorse e prompt. I gateway consentono di centralizzare l’autenticazione, l’autorizzazione, l’instradamento, i limiti di velocità, le approvazioni, la registrazione degli eventi e lo spegnimento di emergenza.

Poiché gli agenti possono agire all'interno dei sistemi aziendali, hanno bisogno di identità e permessi gestiti. Le funzionalità chiave includono il controllo degli accessi basato sui ruoli, le autorizzazioni con privilegi minimi, l'accesso just-in-time, la gestione dei segreti, la governance degli account di servizio, i workflow di approvazione e le recensioni periodiche degli accessi. L'obiettivo è garantire che ogni agente possa accedere solo alle informazioni necessarie per lo scopo autorizzato.

Gli strumenti di valutazione misurano se gli agenti si comportano come previsto prima e dopo l'implementazione. Tali strumenti potrebbero includere test di regressione, test A/B, test di iniezione dei prompt, verifiche di allucinazioni e di fondamento, verifiche di conformità alle politiche, revisione umana e red teaming. Il testing dovrebbe valutare sia gli output finali sia i passaggi intermedi, come le chiamate agli strumenti e le decisioni di instradamento.

Gli strumenti di observability catturano input, output, tracce, chiamate di strumento, latenza, errori, utilizzo dei token, costi, violazioni delle policy, escalation ed eventi di sicurezza. Questi dati supportano la risoluzione dei problemi, le tracce di audit e la risposta agli incidenti. I controlli operativi come avvisi, runbook, procedure di rollback, interruttori automatici e kill switch aiutano i team a contenere i problemi e ripristinare il servizio.

Gli strumenti di governance dell'AI mantengono l'inventario degli agenti approvati, dei proprietari, dei livelli di rischio, delle versioni dei modelli, dei prompt, degli strumenti, delle autorizzazioni, delle valutazioni, delle approvazioni e dello stato di disattivazione. La catalogazione diventa particolarmente importante man mano che le organizzazioni passano da piccoli progetti pilota a grandi flotte di agenti.

La gestione del ciclo di vita degli agenti aiuta le organizzazioni a gestire gli agenti AI con maggiore coerenza, visibilità e controllo. I vantaggi fondamentali includono:

• Visibilità migliorata: un inventario degli agenti mostra quali agenti esistono, chi li possiede, cosa fanno, a quali sistemi accedono e quali versioni sono attive.
• Maggiore sicurezza: il controllo degli accessi, il controllo degli accessi basato sui ruoli, il minimo privilegio e l'accesso just-in-time aiutano a ridurre i rischi derivanti da account di servizio con autorizzazioni eccessive e identità non umane non gestite.
• Migliore tracciabilità: gli audit trail e i record di lineage aiutano i team a capire cosa ha fatto un agente, quali strumenti ha utilizzato e cosa è cambiato tra le versioni.
• Versioni più affidabili: i test di regressione, i gate di valutazione e i controlli della pipeline CI/CD riducono il rischio che le modifiche a prompt, modelli, dati o strumenti causino comportamenti imprevisti.
• Risposta più rapida agli incidenti: il monitoraggio, i piani di rollback, i kill switch e i runbook aiutano i team a rispondere quando gli agenti si guastano, si spostano o si comportano in modo imprevisto.
• Maggiore allineamento aziendale: le metriche di valutazione possono collegare le prestazioni degli agenti a risultati quali il tasso di risoluzione, il tasso di contenimento, i tempi di elaborazione, la soddisfazione dei clienti e il costo per risultato.

La gestione del ciclo di vita degli agenti non elimina i rischi degli agenti AI. Fornisce una struttura per gestirli. Queste sfide includono:

• Comportamento variabile: gli LLM possono produrre output diversi per input simili, rendendo più difficili i test e l'analisi della causa principale.
• Allucinazioni: gli agenti potrebbero generare risposte non supportate o utilizzare il contesto sbagliato. I controlli di fondatezza e la revisione umana possono ridurre questo rischio ma non eliminarlo del tutto.
• Superficie di attacco ampliata: gli agenti con accesso agli strumenti possono influenzare sistemi reali, creando rischi come iniezione di prompt, uso improprio delle API, avvelenamento della memoria, escalation di privilegi e azioni non autorizzate.
• Latenza e costi: gli agenti potrebbero utilizzare più chiamate di modelli, fasi di recupero e invocazioni di strumenti, aumentando i tempi di risposta e i costi operativi.
• Onere amministrativo: cataloghi, approvazioni, valutazioni, registri di controllo e cronologie delle versioni richiedono un coordinamento costante tra i vari team.
• Shadow AI: i dipendenti potrebbero creare o utilizzare agenti non approvati al di fuori dei processi formali, rendendo il discovery e il controllo più difficili.

Gli agenti AI vengono applicati in diversi ambiti, tra cui il servizio clienti, il supporto IT, le risorse umane, la finanza, gli affari legali, la conformità, lo sviluppo software, le operazioni e la gestione della conoscenza. La gestione del ciclo di vita degli agenti è più rilevante quando questi agenti vanno oltre le semplici domande e risposte per utilizzare strumenti, accedere a dati governati o intraprendere azioni nei workflow aziendali.

Un modo utile per valutare questi casi d'uso è chiedersi: cosa potrebbe accedere, modificare o attivare l'agente? Più un agente interagisce con dati sensibili, processi regolamentati o sistemi di produzione, più importanti diventano i controlli del ciclo di vita.

Per casi d'uso a basso rischio, un monitoraggio e un versioning di base potrebbero essere sufficienti. Per caso d'uso a rischio elevato, le organizzazioni spesso hanno bisogno di KPI definiti, controllo degli accessi basato sul ruolo, percorsi di approvazione umani, soglie di valutazione, audit trail, observability, piano di risposta agli incidenti e processi di dismissione.

Come si presenta nella pratica? Immagina che un'azienda impieghi un agente AI per aiutare i relationship manager a prepararsi agli incontri con i clienti. Durante lo sviluppo, il team AI definisce le fonti dati approvate dall'agente, i permessi di accesso, le regole di escalation e le metriche di successo, come il tempo risparmiato, l'accuratezza delle risposte e la soddisfazione dell'utente. Prima del lancio, l'agente viene testato rispetto a scenari di esempio per i clienti e valutato per i rischi di conformità. È collegato a strumenti di monitoraggio che tracciano output, latenza, modelli di utilizzo ed eccezioni.

Dopo il deployment, l'azienda considera l'agente come un asset digitale gestito piuttosto che come un progetto una tantum. Un product owner esamina le dashboard delle prestazioni, i team di compliance verificano le interazioni ad alto rischio e i data scientist riqualificano o adattano l'agente quando cambiano policy, prodotti o esigenze dei clienti. Quando gli utenti segnalano raccomandazioni confuse, il team aggiorna i prompt, le fonti di recupero e le linee guida. Col tempo, l'azienda aggiunge nuove funzionalità, ritira i workflow inutilizzati e documenta ogni versione. Questo approccio basato sul ciclo di vita consente all'organizzazione di scalare l'agentic AI, garantendo la responsabilità, la sicurezza, le prestazioni e l'allineamento con gli obiettivi aziendali.

Questo esempio ipotetico mostra il processo dall'inizio alla fine per la gestione del ciclo di vita degli agenti. Alcuni esempi reali di settore includono:

L'agente HR interno di IBM, AskHR, mostra come la gestione del ciclo di vita degli agenti possa supportare l'automazione su scala aziendale con percorsi di escalation umani. Migliorato con IBM watsonx Orchestrate, AskHR supporta oltre 80 compiti HR e gestisce oltre 2,1 milioni di conversazioni con i dipendenti all'anno. Si collega a sistemi come Workday, SAP e Concur in modo che i dipendenti possano chiedere informazioni su buste paga o richieste di ferie, mentre i manager possono avviare workflow come trasferimenti o aggiornamenti organizzativi.

Dal punto di vista dell'ALM, queste funzionalità richiedono limiti di autorità, controlli di integrazione, verificabilità e logica di routing. AskHR ha raggiunto un tasso di contenimento del 94% per le domande comuni, ha contribuito a una riduzione del 75% dei ticket di supporto sollevati dal 2016 e ha contribuito a una riduzione del 40% dei costi operativi HR in quattro anni.

Nel settore sanitario, l'ALM aiuta a gestire agenti che possono interagire con informazioni sanitarie protette e workflow regolamentati. Un grande ente sanitario statunitense ha implementato funzionalità di agentic chatbot e assistenza vocale per i servizi ai membri in un ambiente conforme all'HIPAA. Poiché i dati storici dei call center erano limitati, il team ha creato o sintetizzato dati veri sul campo per valutare in sicurezza il comportamento degli agenti.

Il processo del ciclo di vita includeva KPI per risoluzione, contenimento, latenza e sicurezza; prompt versionati e integrazioni; accesso agli strumenti con privilegi minimi; valutazione strutturata; controlli di conformità; test di sicurezza; red teaming e osservabilità unificata. Il monitoraggio ha tenuto conto sia di metriche tecniche, quali la latenza e gli errori, sia di metriche aziendali, quali il contenimento, la risoluzione e la soddisfazione.

Dynamiq, un business partner IBM, ha creato un agente legale basato su AI utilizzando IBM watsonx.data, I foundation model di IBM Granite e IBM watsonx Orchestrate aiutano i team legali a cercare, confrontare e analizzare contratti, report di conformità e documenti normativi. L'agente supportava la ricerca semantica dei contratti, l'analisi comparativa e la valutazione della conformità a livello di clausola. Ha aiutato i team a individuare le formulazioni pertinenti, a segnalare eventuali problemi normativi, a rilevare le deviazioni dalle linee guida e a inoltrare i documenti per l’approvazione.

Dal punto di vista dell’ALM, il caso d'uso richiedeva una data ingestion regolamentata, controlli di recupero, integrazione con i sistemi aziendali, percorsi di escalation per recensioni legali e allineamento tra modelli e attività. Dynamiq ha inoltre utilizzato modelli Granite più piccoli per compiti di conformità di routine, al fine di bilanciare prestazioni, latenza e costi.