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Metaview: con l’harness condiviso i nuovi agenti sono operativi in meno di due ore
Metaview afferma che ora servono meno di due ore per mettere in funzione un nuovo agente per la selezione del personale, contro i diversi giorni necessari in precedenza. L’azienda descrive un sistema condiviso basato su Cloudflare, Modal e
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
Ora servono meno di due ore per mettere in funzione un nuovo agente Metaview, contro i diversi giorni necessari in precedenza, afferma l’azienda. Metaview descrive l’agente come un prompt, un insieme di competenze e un piccolo file di configurazione. L’azienda sviluppa agenti per la selezione del personale, destinati a compiti tra cui la ricerca di candidati, l’esame delle candidature, la preselezione e la stesura di report.
Da stack separati per gli agenti a un unico harness
Il primo agente di Metaview funzionava su AWS Step Functions. Gli agenti successivi utilizzavano LangGraph, la OpenAI Responses API o cicli realizzati manualmente e, per ogni nuovo prodotto, l’azienda doveva risolvere da capo problemi come sandbox, sessioni, streaming, osservabilità e accesso ai modelli. Metaview afferma che sperimentare approcci diversi l’ha aiutata a decidere cosa funzionasse e cosa riutilizzare.
L’azienda fa risalire l’architettura condivisa a Rook, un agente interno costruito sulla base del progetto di Inspect di Ramp. Ramp ha scritto di Inspect nel gennaio 2026; ogni sessione veniva eseguita in una Modal Sandbox con OpenCode come agente. Secondo il resoconto di Metaview, a febbraio Inspect avviava più della metà delle pull request di Ramp che venivano integrate.
Metaview afferma che Rook è nato come agente di coding e si è poi esteso a compiti che comprendono l’apertura e la revisione delle pull request, la classificazione degli avvisi, la preparazione di presentazioni, la gestione delle richieste dei clienti e le risposte alle domande sul prodotto. L’azienda ha constatato che Rook poteva usare un filesystem, bash e sessioni di lunga durata, mentre il suo agente basato su LangGraph si affidava a un diagramma di flusso i cui passaggi dovevano essere definiti in anticipo. Nelle ricerche di personale che restituivano pochi risultati, l’agente basato sul diagramma di flusso non poteva ripensare il brief, a meno che Metaview non avesse già previsto quel percorso.
Cloudflare, Modal e AWS si dividono il lavoro
L’harness di Metaview consiste in librerie condivise e un’unica pipeline di deployment eseguita su Cloudflare, Modal e AWS. A ogni sessione viene assegnato un Cloudflare Durable Object per lo streaming, lo stato, la pianificazione e i messaggi tra agenti. L’agente viene eseguito in una Modal Sandbox, dove attualmente OpenCode gestisce il ciclo; Metaview afferma che il ciclo può essere sostituito per tutti gli agenti con un’unica modifica e un unico deployment.
Un’API broker su AWS Lambda governa l’accesso ai dati e alle azioni. La sandbox non contiene credenziali; un agente invia al broker un token di sessione di breve durata e il broker determina quali operazioni la sessione può eseguire. Ogni agente ha il proprio broker, assemblato a partire da componenti condivisi.
Quando una sessione diventa inattiva, Metaview salva uno snapshot dei suoi file nello storage e spegne la sandbox. Quando un utente torna settimane o mesi dopo, una nuova sandbox ripristina i file, permettendo all’agente di proseguire. L’azienda afferma che le parti specifiche di ciascun agente sono l’agente stesso e il suo broker; il resto del sistema è condiviso.
Gli script mantengono gli strumenti vicini all’agente
Metaview confeziona un agente come un prompt di sistema, una cartella di competenze, script che può richiamare da bash e un file di configurazione. L’azienda afferma che molte funzionalità che altri team potrebbero realizzare come strumenti sono invece script: gli agenti possono combinarli, modificarli quando non sono adatti e leggerne la documentazione solo quando serve.
Questa architettura colloca il ciclo dell’agente all’interno della sandbox, insieme al filesystem e agli script. Metaview afferma che un broker risolve il problema della sicurezza: la sandbox non contiene credenziali. L’azienda usa anche hook per verificare eventuali errori quando gli agenti riscrivono gli script durante un’esecuzione, con l’obiettivo di evitare che quegli esperimenti facciano scattare una chiamata a un ingegnere.
Metaview afferma di aver scelto di gestire direttamente l’harness dopo aver riconsiderato la precedente convinzione che un fornitore dovesse gestire il ciclo, lo stato e le sandbox. L’azienda sostiene che le piattaforme di agenti ospitate da terzi vincolano i clienti a un unico fornitore di modelli e limitano le modifiche al ciclo dell’agente. Nel suo harness, il modello è un valore di configurazione: Metaview cita come esempio il passaggio del suo agente Sourcing da Opus 5.5 a GPT-6.1 Sol e afferma che per i modelli a pesi aperti viene usato lo stesso approccio.
Un’unica interfaccia per valutazioni e correzioni
Gli agenti di Metaview possono funzionare per un’ora, richiamare 1.000 script e seguire percorsi diversi, quindi l’azienda valuta i loro output anziché verificare il rispetto di un’unica sequenza prescritta di passaggi. Poiché ogni agente usa la stessa interfaccia di sessione, un agente di orchestrazione può avviare sessioni, utilizzarle come farebbe un utente e valutare i risultati. Ogni sessione riceve la propria sandbox, consentendo di eseguire le valutazioni in parallelo, afferma l’azienda.
Prima che una modifica a un prompt venga integrata, Metaview esegue la vecchia e la nuova versione su un nuovo campione di richieste reali e ne confronta gli output. L’azienda afferma che una recente modifica a Sourcing è stata verificata su oltre 1.000 richieste reali.
Rook contribuisce anche allo sviluppo e alla manutenzione dell’harness. Metaview afferma che i sottoagenti di Rook hanno integrato il supporto per snapshot e ripristino in una libreria condivisa e aperto un’unica pull request che riguardava tutti gli agenti; gli agenti di revisione hanno controllato il commit e restituito correzioni. Rook esamina anche ogni giorno le segnalazioni di problemi anonimizzate, osserva le sessioni utente associate e propone correzioni sotto forma di pull request da sottoporre a revisione.
Metaview afferma che le due ore necessarie per la configurazione permettono al team di dedicare più lavoro a decidere cosa inserire nell’harness condiviso, cosa dovrebbe fare un agente con un brief vago e quali errori contano per i clienti. L’azienda sta assumendo personale di prodotto a Londra e San Francisco.