Gli agenti AI hanno trasferito le capacità dei modelli generativi in un contesto operativo. Sono sistemi autonomi capaci di comprendere un obiettivo, pianificare una serie di azioni complesse e interagire con altri sistemi per portarle a termine. La divisione Amazon dedicata al cloud, AWS, ha messo a disposizione degli utenti una serie di servizi per la creazione, la gestione e il monitoring automatizzato di AI Agent, adattabili agli scenari più diversi.
Grazie alla perfetta integrazione con il resto dell’ecosistema AWS, gli AI Agents di Amazon consentono un’iperautomazione dei processi e delle decisioni aziendali, con un investimento di tempo e di risorse molto contenuto. Queste pipeline AI-Powered raccolgono, aggregano e sintetizzano dati da fonti eterogenee e interagiscono con gli utenti in modo molto naturale, a voce o via chat, azionando processi anche molto complessi.
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Dai chatbot agli agenti autonomi
L’AI Generativa ha fatto comprendere agli utenti le potenziali capacità delle reti neurali per l’elaborazione e la generazione del linguaggio naturale. Questa consapevolezza ha già spinto decine di migliaia di aziende a integrare soluzioni conversazionali nei propri processi. Tuttavia, questa applicazione tecnologica ha dei limiti evidenti, perché confina tutta questa capacità in un perimetro fatto di “domande e risposta”.
Gli agenti AI invece, quando è il momento di agire nel mondo reale, possono interagire con sistemi esterni per eseguire azioni concrete per l’utente. E in questo caso eseguire un’azione non significa semplicemente automatizzare la chiamata a una API, ma seguire in modo dinamico l’intero processo, step-by-step, per ottenere il risultato desiderato anche in contesti complessi e mutevoli.
Un agente ben sviluppato comprende l’intento dell’utente, scompone l’obiettivo in sotto-compiti, interagisce con sistemi terzi e si assicura di compiere tutte le operazioni necessarie per poter ritenere l’azione completata.
La difficoltà nell’uso di queste automazioni sta proprio nell’orchestrazione delle varie entità in gioco. Questa complessità richiede uno stack tecnologico integrato che copra l’intera gamma di esigenze che un AI Agent può avere durante l’esecuzione di un compito.
Amazon Bedrock AgentCore è proprio la risposta a questa esigenza: un sistema di sviluppo e distribuzione di agenti altamente scalabile e perfettamente integrato con centinaia di servizi in cloud Amazon.
Cos’è AWS Bedrock AgentCore?
Bedrock AgentCore non è un servizio a sé stante di Amazon, ma è il nome che diamo a un’architettura logica, a un insieme coerente di servizi AWS che, lavorando in sinergia, forniscono quanto necessario per costruire, gestire e scalare agenti AI di qualsiasi livello di complessità. Questa architettura ha quattro componenti vitali:
- AgentCore Runtime – È l’ambiente sicuro e serverless dove vive l’agente AI. Gestisce in automatico l’infrastruttura: sessioni isolate (microVM), versioning, scalabilità e aggiornamenti senza interruzioni. Il manager non deve preoccuparsi dei dettagli tecnici della piattaforma, ma può concentrarsi sul valore funzionale dell’agente.
- AgentCore Memory – Gli strumenti che permettono all’agente di ricordare le interazioni passate: non serve costruire sistemi complicati per gestire memoria e contesto. Questa componente garantisce che l’agente abbia sempre una storia coerente da cui apprendere e sulla base della quale agire.
- AgentCore Identity – Permette agli agenti di autenticarsi e accedere in sicurezza a risorse AWS o a servizi esterni (es. Slack, Drive, Office 365), sia per iniziativa dell’utente, sia in autonomia. È un’architettura studiata per rispettare normative, policy aziendali e integrazioni già in uso.
- AgentCore Gateway – Consente di integrare strumenti e agenti nell’ecosistema aziendale senza dover gestire manualmente ogni connessione: trasforma automaticamente le integrazioni rendendole compatibili con il formato standard (MCP).
Oltre ai quattro componenti fondamentali, Amazon Bedrock AgentCore include strumenti integrati che elevano le capacità degli agenti AI, rendendoli più intelligenti, autonomi e adattabili alle situazioni reali.
Il Code Interpreter permette agli agenti AI di scrivere ed eseguire codice – in Python, JavaScript o TypeScript – in un ambiente isolato e sicuro. Per compiti che richiedono interazione con servizi web reali – ad esempio compilare form per la fatturazione elettronica, estrarre prezzi da e-commerce, o testare applicazioni web interne – AgentCore offre una versione cloud del browser. Gli agenti possono navigare, cliccare, leggere pagine e interpretare elementi dinamici, tutto in un ambiente isolato, con sessioni temporanee e registrazione delle attività tramite CloudTrail
Per garantire affidabilità e controllo, AgentCore include anche una dashboard di monitoring basata su Amazon CloudWatch (compatibile anche con OpenTelemetry). Tramite la dashboard è possibile monitorare metriche chiave come utilizzo dei token, la latenza, la durata delle sessioni e gli errori; inoltre, è facilissimo tracciare il comportamento dell’agente, approfondire flussi problematici ed eseguire audit e verifiche di conformità.
Come usare AgentCore in azienda
Adottare Amazon Bedrock AgentCore in azienda è un salto di paradigma che può ridefinire i processi e il modo stesso di lavorare. L’automazione diventa finalmente end-to-end: non più solo piccole attività ripetitive come l’invio di una mail standard, ma interi processi che attraversano reparti diversi. Pensiamo a un agente che segue dall’inizio alla fine il ciclo di un ordine: riceve la richiesta, controlla lo stock, riserva il prodotto, avvisa la logistica, genera la fattura e manda la conferma al cliente. Un flusso che prima richiedeva moto tempo e il contributo di più persone, può essere ora gestito in tempo reale, liberando risorse per attività a maggiore valore strategico.
L’esperienza utente
Un altro aspetto cruciale è la trasformazione radicale dell’esperienza utente. Con AgentCore si supera la logica di interfacce complicate, menù a tendina e form infiniti. L’interazione diventa naturale, basata sul linguaggio quotidiano. Un tecnico sul campo, al termine di un intervento, può semplicemente dettare al suo smartphone: “Ho finito il lavoro dal cliente Rossi, chiudi il ticket, registra tre ore e ordina un pezzo di ricambio per la caldaia marca XYZ modello 100.” L’agente, collegato ai vari sistemi aziendali, esegue queste azioni in automatico, riducendo errori e tempi morti. È un nuovo paradigma di interazione che mette la semplicità e la produttività al centro.
Questo cambio di passo è reso possibile dalla democratizzazione dell’intelligenza artificiale che questi nuovi tool in cloud consentono di ottenere. Se in passato simili progetti richiedevano mesi di lavoro di team specializzati, oggi piattaforme come Bedrock permettono di ottenere risultati in pochi giorni.
Strumenti visuali, interfacce low-code e moduli preconfigurati abbassano la barriera d’ingresso: non serve più un team di data scientist, ma bastano un business analyst o un manager di processo con una chiara visione degli obiettivi. Si possono collegare facilmente le fonti dati, definire le regole di interazione e costruire prototipi funzionanti con rapidità, portando l’AI alla portata di qualsiasi PMI.
La sicurezza
La sicurezza, naturalmente, rimane un punto fermo. Affidare a un agente AI l’accesso ai sistemi aziendali può diventare rischioso, ma AgentCore poggia sull’infrastruttura AWS, che offre governance e controllo a livello enterprise. Ogni azione viene regolata da permessi granulari tramite AWS IAM, tutte le chiamate API sono registrate e tracciate, e ogni decisione presa dall’agente resta visibile e auditabile. Questo garantisce che, se la pipeline è ben configurata e gestita, l’autonomia dell’AI non superi mai i limiti stabiliti dall’azienda, mantenendo l’equilibrio tra efficienza e sicurezza.
L’impatto per le aziende
L’impatto di una tale architettura per le aziende è immediato e concreto. Nel customer service, per esempio, un cliente che segnala un problema può ricevere una risposta istantanea: l’agente recupera i dati dell’ordine, applica la policy di reso, genera un’etichetta di spedizione e accredita un buono sconto, il tutto con una brevissima interazione testuale. In ambito commerciale, un venditore può chiedere all’assistente digitale di preparare un briefing completo per un incontro, ottenendo in automatico lo storico degli ordini, i ticket aperti e le opportunità di cross-selling.
Nella gestione della supply chain, un agente può monitorare gli stock, confrontare i fornitori e proporre in autonomia ordini di riacquisto ottimizzati. Anche la contabilità può beneficiarne: le fatture passive vengono lette, confrontate con gli ordini e registrate automaticamente, con apertura di ticket solo in caso di discrepanze.
Verso una vision aziendale equilibrata
Adottare strumenti come AgentCore non deve comunque significare un repentino stravolgimento dell’identità e dei processi aziendali. La chiave di una vision equilibrata è mantenere al centro del focus decisionale i valori e le priorità che guidano l’impresa, con un atteggiamento di apertura ai nuovi modelli di lavoro che valorizzano la sinergia tra persone e tecnologie.
L’ equilibrio permette la vera trasformazione strategica nel lungo periodo, evitando di diventare un’azienda che rincorre la tecnologia, ma trasformandosi in un’organizzazione che la mette al servizio della propria missione e di una crescita sostenibile.
