Creare agenti IA scalabili: un ciclo di vita pratico per l'architettura degli agenti delle startup

La maggior parte delle startup sovradimensiona i propri agenti. Prima ancora di raggiungere i 100 utenti, passano direttamente all'orchestrazione multi-agente, ai grafi di memoria, ai runtime e ai motori di policy. Gli agenti non iniziano come piattaforme ma come funzionalità del prodotto. Se si considera lo sviluppo degli agenti nell'ottica del ciclo di vita, allineato alla crescita dei clienti, l'architettura diventa evidente. E di solito è più semplice di quanto il rumore dell'ecosistema lasci intendere.

Ecco un modello di maturità pratico per costruire agenti senza sovra-progettare troppo presto.

Fase	Clienti	Modello	Livello di isolamento	Deviazione dello stack
0	0-10	Agente singolo	Minimo	AWS Lambda + Amazon Bedrock
1	10-500	Singolo + strumenti	Isolamento logico dei dati	Lambda/Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) + Amazon DynamoDB
2	500-5k	Agenti strutturati	Isolamento dati + esecuzione	Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) + AWS Step Functions (Amazon Bedrock AgentCore se versione aziendale)
3	Oltre 5k	Piattaforma per agenti	Isolamento del runtime	AgentCore o piano di controllo personalizzato

0-10 clienti | Pre-PMF

In questa fase non stai costruendo un sistema di agenti, ma un singolo agente focalizzato su un singolo risultato. Solitamente si basa su pochi strumenti e funziona con un'esecuzione senza stato. In sostanza, si tratta di un ciclo di ragionamento con chiamata di strumenti.

Architettura

Utente → Gateway API → Calcolo (AWS Lambda) → LLM (Amazon Bedrock) → Strumento → Risposta

Nessuna identità duratura, nessuna memoria a lungo termine e nessun motore di orchestrazione.

Stack consigliato

Modello

• Amazon Bedrock

Utilizza gli strumenti di valutazione integrati per confrontare prestazioni, costi e accuratezza tra i diversi modelli, con la flessibilità di passare da un modello all'altro man mano che le tue esigenze si evolvono.

Esecuzione

• AWS Lambda (predefinito)
• Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)/AWS Fargate se basato su container
  

Archiviazione (se necessario)

• Amazon DynamoDB
• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)

Framework

• Chiamate SDK non elaborate
• Light Strands Agents SDK (un SDK open-source per agenti, dedicato ai cicli di ragionamento e all'orchestrazione degli strumenti) o LangChain per la gestione strutturata degli strumenti
  

In questo contesto, è meglio evitare framework e runtime multi-agente.

Obiettivo: convalidare il ciclo di ragionamento offre un valore reale.

10-500 clienti | Trazione iniziale

Con l'inizio dell'uso effettivo, emergono nuove esigenze. Gli utenti si aspettano la continuità della sessione, i casi limite emergono rapidamente, i prompt si rivelano fragili e il sistema deve gestire l'utilizzo simultaneo. Probabilmente hai ancora un agente principale, ma ora ha bisogno di una struttura.

Quindi, cosa deve cambiare? Innanzitutto, è necessario introdurre la memoria di sessione, gli output strutturati e astrazioni degli strumenti più chiare. Anche i guardrail e l'osservabilità di base diventano fondamentali per comprendere e stabilizzare il sistema durante l'utilizzo reale.

Stack consigliato

Esecuzione

• AWS Lambda o Amazon ECS
• Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) solo se sei già nativo di Kubernetes
  

Stato

• DynamoDB (persistenza della sessione)
• Amazon S3 (artefatti)
• Database vettoriale, come Amazon S3 Vectors, solo se il recupero è fondamentale
  

Framework

• Strands Agents SDK (struttura di ragionamento pulita)
• LangChain (composizione degli strumenti)
• LlamaIndex (casi d'uso intensivi per il recupero)

Osservabilità

• Amazon CloudWatch (metriche e log)
• AWS X-Ray (tracciamento distribuito)
• Grafana gestito da Amazon (visualizzazione dei dati)

È comunque meglio evitare gli sciami. La maggior parte dei prodotti qui presentati trae vantaggio da un ciclo di ragionamento ben strutturato.

Obiettivo: affidabilità in presenza di un carico utente reale.

500-5.000 clienti | Scalare la complessità

Nella seconda fase, il sistema inizia a comportarsi come una vera infrastruttura. Hai a che fare con sessioni simultanee, flussi di lavoro di lunga durata ed esecuzione asincrona. I risultati potrebbero ora diventare critici per l'azienda, i costi diventeranno più sensibili e i clienti aziendali inizieranno a porre domande serie. Questo è il primo vero punto di svolta.

Per operare in modo efficace in questa fase, sono necessari flussi di lavoro durevoli, un chiaro isolamento di tenant e sessioni, prompt e strumenti con versione e pipeline di valutazione per testare e migliorare continuamente il sistema.

Isolamento: ciò di cui hai effettivamente bisogno

In questa fase, l'isolamento non è facoltativo. Ma l'isolamento ha dei livelli:

1. Isolamento dei dati (obbligatorio)

• Partizioni DynamoDB a livello di tenant
• Namespace vettoriali per tenant
• Prefissi/bucket Amazon S3 per tenant
• Credenziali degli strumenti con ambito AWS Identity and Access Management (IAM)
• Crittografia con il Servizio AWS di gestione delle chiavi (KMS)
  

Questa è la posta in gioco.

2. Isolamento dell'esecuzione (spesso richiesto)

• Limiti di simultaneità per tenant
• Pool di worker separati per tenant premium
• Limitazione della frequenza e interruttori automatici
• Eventualmente, account AWS separati per i clienti di grandi dimensioni

Questo protegge dai "vicini rumorosi".

3. Isolamento a livello di runtime (a volte richiesto)

• Sandboxing potente
• Applicazione centralizzata delle policy
• Controlli di audit standardizzati
• Confini di tenancy chiari a livello di esecuzione

È qui che entrano in gioco i runtime degli agenti gestiti.

Percorso di architettura predefinito

Per la maggior parte delle startup in Fase 2:

Flusso di lavoro

• AWS Step Functions
• Amazon EventBridge
• Temporale (se si preferisce l'orchestrazione esterna)
  

Esecuzione

• Amazon EKS diventa comune qui
• Amazon ECS per modelli più semplici

Framework

• Strands Agents SDK per il ragionamento strutturato
• LangGraph per un flusso di controllo esplicito
• CrewAI solo se è necessaria una vera specializzazione multiagente

Le primitive del flusso di lavoro sono flessibili. Consentono di iterare rapidamente sulla logica del prodotto, garantendo al contempo un'esecuzione e nuovi tentativi durevoli.

Quando adottare AgentCore nella Fase 2

Amazon Bedrock AgentCore è una piattaforma agentica per la creazione e la gestione di agenti IA in modo rapido, sicuro e su larga scala. Fornisce servizi di runtime come accesso sicuro agli strumenti, memoria, applicazione delle policy e monitoraggio operativo, in modo che il team possa concentrarsi sulle prestazioni degli agenti senza dover creare il proprio livello di infrastruttura.

Passa ad AgentCore prima se si verificano due o più delle seguenti condizioni:

• Gli accordi aziendali dipendono dalle garanzie di isolamento
• Le verifiche di sicurezza richiedono modelli formali di audit e di tenancy
• Stai costruendo a mano un sistema di applicazione delle policy e di isolamento
• Più agenti/prodotti richiedono un livello di runtime condiviso
• L'elevata simultaneità richiede controlli di esecuzione standardizzati

Regola empirica:

• Usa le primitive del flusso di lavoro durante la modellazione del prodotto
• Usa AgentCore per standardizzare le operazioni

Obiettivo: infrastruttura affidabile con isolamento adeguato.

Oltre 5.000 clienti | Esposizione aziendale

Nella terza fase non si tratta più di creare un singolo agente, ma di gestire numerosi agenti per diversi tenant. I requisiti di conformità, l'attribuzione dei costi e le aspettative relative all'accordo sul livello di servizio

(SLA) sono ora parte integrante del sistema. Oggi, l'isolamento a livello di runtime è diventato una scelta architetturale razionale.

Stack consigliato

Runtime dell'agente

• AWS AgentCore Runtime
• O piano di controllo personalizzato su Amazon EKS

Sicurezza

• Autorizzazioni degli strumenti con ambito AWS IAM
• Confini solidi per i tenant
• Segmentazione del cloud privato virtuale (VPC)

Governance

• Attribuzione dei costi per tenant
• Registrazione di audit
• Applicazione centralizzata delle policy

Sei passato dalla funzionalità alla piattaforma.

AWS e Frameworks: mantieni puliti i confini

Usa AWS per:

• Esecuzione duratura
• Isolamento
• Identità
• Osservabilità
• Governance

Usa i framework (Strands Agents SDK, LangChain, LangGraph, CrewAI) per:

• Strutturare il ragionamento
• Composizione degli strumenti
• Schemi di pianificazione/esecuzione

I problemi di infrastruttura appartengono alle primitive del cloud, mentre i problemi di ragionamento appartengono ai framework basati su agenti. La miscelazione di questi livelli spesso crea una complessità non necessaria.

Per saperne di più sugli strumenti AWS progettati per creare flussi di lavoro agentici e di intelligenza artificiale, guarda l'introduzione di Matt Garman ad Amazon Q Developer durante l'AWS re:Invent 2025. Amazon Q è una piattaforma di agenti IA pensata per gli sviluppatori, che consente di creare e distribuire applicazioni uniche più rapidamente.

Non creare una piattaforma per agenti. Crea un agente che si guadagni il diritto di diventare una piattaforma. L'isolamento, l'orchestrazione e la governance dovrebbero essere imposti dalla crescita dei clienti, non dalle ambizioni architettoniche. Gli agenti sono sistemi distribuiti con cicli di ragionamento al loro interno. Introduci complessità solo quando la realtà lo richiede.

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