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AWS pubblica un framework a sette livelli per gli agenti di IA aziendali

AWS ha pubblicato un’architettura di riferimento a sette livelli per sviluppare e gestire applicazioni multi-agente. La sua implementazione di esempio indirizza le domande di un cliente al dettaglio sullo stato di un ordine e sui rimborsi a

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-11-10

Un modello per i sistemi in produzione

Il 9 novembre AWS ha pubblicato un’architettura di riferimento a sette livelli per le applicazioni multi-agente, descrivendola come un modo per portare i sistemi di agenti dalla fase di prototipo alla produzione. Il framework assegna a ogni livello una responsabilità distinta e un contratto stabile, consentendo alle organizzazioni di scegliere alternative ai servizi utilizzati nella sua implementazione di esempio.

I livelli comprendono dati e conoscenza, modelli e inferenza, orchestrazione, sicurezza e controlli, applicazione, osservabilità e operazioni agentiche. AWS presenta il framework come un modello componibile, anziché come uno stack obbligatorio di un fornitore, in cui ogni livello è progettato per collegarsi agli altri attraverso interfacce definite.

Specialisti, sicurezza e controlli

Per l’orchestrazione, AWS raccomanda di adeguare la configurazione al lavoro da svolgere: un singolo agente per i compiti semplici, oppure un supervisore che delega i flussi di lavoro complessi ad agenti specializzati. Il post avverte che accumulare strumenti, istruzioni e contesto in un solo agente può aumentare la latenza e compromettere l’accuratezza; suggerisce di limitare ogni specialista agli strumenti che gli sono stati assegnati.

L’architettura prevede anche un registro centralizzato degli agenti, dei loro strumenti, delle loro competenze e dei loro responsabili, in modo che i supervisori possano individuare e richiamare gli specialisti usando protocolli come MCP o A2A. Per la sicurezza, AWS consiglia di trattare i contenuti esterni come non attendibili, autenticare ogni richiesta e usare controlli di accesso granulari prima delle chiamate agli strumenti. Raccomanda inoltre credenziali temporanee con ambito limitato, il mascheramento delle informazioni sensibili, registri di audit che rendano evidenti le manomissioni, l’approvazione umana per le azioni ad alto impatto e interruttori automatici per i comportamenti anomali.

AWS descrive il livello applicativo come un’interfaccia leggera per presentare le conversazioni e trasmettere le richieste all’orchestrazione, anziché come una sede per la logica di business. Un modello decisionale può valutare se una richiesta rientra nell’ambito previsto, richiede l’intervento di una persona o è urgente, restituendo probabilità in base alle quali l’applicazione può agire.

Monitoraggio e un esempio nel commercio al dettaglio

Il framework prevede l’osservabilità fin dall’inizio, con log, metriche e tracciamenti end-to-end per valutare se gli agenti hanno completato correttamente i compiti. I team dovrebbero anche raccogliere dati sui costi e sull’uso dei token per ogni richiesta, sul tempo necessario per ottenere il primo token e sulla sicurezza, oltre a monitorare latenza, errori e spesa, afferma AWS. Il livello operativo aggiunge una valutazione continua: il post raccomanda di valutare le sessioni in produzione in base alla fondatezza, all’accuratezza e alla sicurezza, con un controllo delle regressioni per individuare i cali di qualità.

È incluso un esempio pronto all’uso di assistenza clienti per il commercio al dettaglio, relativo allo stato degli ordini e all’idoneità al rimborso. Un supervisore delega una richiesta di rimborso agli agenti Order e Refund: il primo recupera da DynamoDB i dettagli della consegna e dell’acquisto, mentre il secondo verifica le regole della policy e calcola l’idoneità sulla base della data di consegna, della data corrente e del livello di fedeltà del cliente. Le chiamate passano attraverso AgentCore Gateway per il controllo degli accessi e l’esempio le traccia attraverso il livello di osservabilità.

Progettato per essere modificato

Secondo AWS, i contratti stabili tra i livelli consentono ai team di sostituire le tecnologie sottostanti senza riprogettare l’intero sistema. Le organizzazioni possono mantenere gli strumenti di inferenza, sicurezza e osservabilità esistenti, colmare le lacune e adottare altre funzionalità in modo graduale; anche l’implementazione di esempio può essere adattata con una diversa logica di dominio, afferma il post.

Il workshop e il repository pubblico di esempio sono punti di partenza; l’implementazione non sostituisce il rafforzamento della sicurezza, i test o le verifiche necessari per la produzione, avverte il post.