Il panorama dell'intelligenza artificiale si è evoluto ben oltre le semplici interfacce di conversazione. I primi chatbot basati su regole si sono evoluti in sofisticati sistemi di ragionamento, fino ad arrivare agli agent di intelligenza artificiale che oggi completano con grande efficienza attività complesse e sfaccettate con il minimo intervento umano. Questi agent moderni non si limitano a rispondere alle domande, ma pianificano, svolgono processi, prendono decisioni e adattano il loro approccio in base al contesto. Questa evoluzione segna un cambiamento radicale nel modo in cui le aziende sfruttano l'IA, passando da un'assistenza reattiva all'automazione proattiva del lavoro di concetto, incluse l'ottimizzazione dei processi e le decisioni strategiche, per creare un valore misurabile in tutta l'azienda. Comprendere le basi tecniche che portano a questa trasformazione è fondamentale per le aziende che intendono pianificare l'implementazione dell'intelligenza artificiale.
Come funzionano gli agent di IA
L'efficacia degli agent di IA dipende da due componenti fondamentali che lavorano in perfetta sinergia. Il primo è la comprensione avanzata del linguaggio naturale, supportata dai modelli di base offerti da provider di servizi Model-as-a-Service come OpenAI, Anthropic e Google, che offrono funzionalità di ragionamento cognitivo con cui gli agent riescono a comprendere istruzioni complesse, sintetizzare informazioni e generare risposte intelligenti. Il secondo componente è il Model Context Protocol (MCP), che funge da "API per l'IA", un framework standardizzato che consente agli agent di integrare il contesto, le origini dei dati e le competenze specifiche dell'azienda nei loro processi decisionali. Questi componenti creano una potente sinergia: gli sviluppatori possono sfruttare le ampie conoscenze generali e le capacità di ragionamento dei modelli di base integrandole con informazioni contestuali e strumenti specializzati per adattare gli agent a scenari d'uso e processi aziendali specifici.
Quando gli agent di IA sbagliano: i rischi nascosti
Quando le aziende implementano gli agent di IA per gestire operazioni mission-critical, le prestazioni e l'affidabilità dell'infrastruttura devono essere impeccabili. Gli agent dipendono da due componenti essenziali, che devono interagire come gli ingranaggi di un meccanismo perfetto: i provider di inferenza che supportano le funzionalità cognitive e i server MCP che forniscono il contesto aziendale e gli strumenti specializzati. Se la disponibilità, le prestazioni o l'accuratezza di uno qualsiasi dei due componenti peggiorano, le conseguenze sono gravi interruzioni dell'attività, compromissione dei processi decisionali ed errori nei processi di automazione. La posta in gioco è particolarmente alta, perché gli agent eseguono processi complessi con una minima supervisione, prendendo decisioni contestualizzate e svolgendo azioni che hanno conseguenze dirette sulla gestione aziendale. Per far fronte a questi rischi, le aziende hanno bisogno di soluzioni di monitoraggio complete che offrano visibilità in tempo reale sullo stato, le prestazioni e il comportamento dei provider di inferenza e dei server MCP, così da garantire che il livello di automazione intelligente sia sempre solido, prevedibile e affidabile.
Un nuovo approccio all'assurance dell'IA
ThousandEyes risolve le sfide dell'infrastruttura di IA con due soluzioni di monitoraggio create proprio per questo ambiente. I nostri modelli di test per i provider di inferenza di IA e la nostra soluzione di monitoraggio continuo dei server MCP sono la prossima frontiera nell'osservabilità dell'infrastruttura di IA. A differenza del monitoraggio tradizionale, queste soluzioni soddisfano i requisiti specifici dei sistemi di monitoraggio dell'IA, in cui le metriche standard, ovvero i tempi di attività e di risposta, non sono più sufficienti; le aziende devono verificare non solo che i servizi rispondano, ma anche che generino risultati corretti e coerenti. Grazie a un approccio completo, queste soluzioni offrono la visibilità e l'assurance che i sistemi di intelligenza artificiale richiedono, consentendo alle aziende di estendere l'implementazione degli agent mantenendo elevati standard di affidabilità e prestazioni.
Modelli di test dell'IA: convalida approfondita dei provider di inferenza per l'IA
Figura 1. Nuovi modelli di test per l'assurance delle API di inferenza dei modelli
I nostri modelli di test offrono maggiore visibilità sulle prestazioni dei provider di inferenza per l'IA analizzando le API degli sviluppatori e i modelli di intelligenza artificiale generativa configurati nelle implementazioni degli agent del cliente. Questi modelli svolgono test multidimensionali per valutare la latenza, i tempi di risposta, l'efficienza dei token e la disponibilità del servizio da molte sedi in tutto il mondo, per garantire prestazioni costanti ovunque sia la posizione dell'agent. Soprattutto, i modelli includono richieste personalizzabili che addestrano i modelli con domande realistiche e specifiche utilizzando una logica di asserzione avanzata per verificare che le risposte siano sempre accurate, coerenti e appropriate. Questo approccio aiuta le aziende a individuare anche il minimo segnale di degrado delle prestazioni dei modelli, a identificare i cambiamenti nei servizi regionali e a garantire che i loro agent continuino a fornire risultati affidabili anche in caso di aggiornamenti dei modelli o di modifiche all'infrastruttura, così che l'implementazione dell'IA in produzione avvenga sempre nella massima sicurezza.
Figura 2. ThousandEyes rileva gli errori di inferenza del modello dovuti al sovraccarico del provider
Monitoraggio dei server MCP: garantire l'integrità del contesto aziendale
Il nostro modello di test per il monitoraggio continuo dei server MCP offre la supervisione completa del livello di contesto aziendale, rendendo gli agent di IA preziosi per le applicazioni aziendali. Il sistema stabilisce connessioni client MCP basate su standard tramite HTTP streamable e utilizza ampiamente il protocollo MCP per rilevare tutte le risorse disponibili, gli strumenti e le funzionalità esposti da ciascun server. Oltre al monitoraggio di base della disponibilità e delle prestazioni, la soluzione esamina anche le risorse MCP, convalidando lo stato degli strumenti disponibili e delle loro configurazioni. Questa funzionalità critica per la sicurezza e la governance consente alle aziende di capire quali sono gli strumenti esposti nell'ambiente MCP. Poiché gli agent moderni scelgono ed eseguono autonomamente gli strumenti per rispondere alle domande degli utenti, mantenere una visibilità ottimale e un controllo rigoroso sul loro ecosistema è essenziale per la sicurezza, la conformità e l'integrità operativa; questo approccio al monitoraggio completo aiuta a garantire che il livello del contesto aziendale rimanga efficace e controllabile.
Trasformare in realtà le promesse dell'intelligenza artificiale
La convergenza di modelli di base avanzati, l'integrazione standardizzata del contesto aziendale tramite MCP e le funzionalità di monitoraggio completo sono aspetti cruciali per un'azienda che vuole adottare l'intelligenza artificiale. Oggi le aziende devono disporre dei componenti fondamentali per implementare agent autonomi in grado di combinare la capacità di ragionamento dei modelli di IA avanzati con un contesto aziendale approfondito, garantendo al contempo la visibilità e il controllo necessari per le operazioni mission-critical. Le nostre innovazioni per il monitoraggio, come i modelli di test per i provider di inferenza e il monitoraggio continuo dei server MCP, forniscono la base operativa che serve alle aziende per implementare con sicurezza gli agent di intelligenza artificiale. Queste soluzioni aprono le porte a sofisticate funzionalità di IA senza pregiudicare gli standard di sicurezza, governance e affidabilità richiesti dagli ambienti aziendali. Le aziende che sapranno sfruttare queste tecnologie potranno contare sull'automazione intelligente, su un processo decisionale migliore e sulla capacità di estendere la competenza delle risorse umane a tutte le operazioni per migliorarne i risultati, ottenendo un notevole vantaggio competitivo.