Servizio · AI Harness Development

L'harness che porta i tuoi agenti in produzione

Costruiamo tutto ciò che circonda i tuoi agenti IA: memoria del business, orchestrazione, approvazione per ruolo, eval e controllo dei costi. Tuo, verificabile e pronto a crescere.

AI HARNESS DEVELOPMENTIN FUNZIONE

Cosa ricevi

Orchestrazioneflussi come grafo
Memoriabrain aziendale
Approvazionefirma per ruolo
Qualitàeval continue
Spesatetti per flusso

Il problema

I tuoi agenti funzionano nella demo, non nell'operatività. Quasi mai manca il modello: manca tutto ciò che lo circonda.

PilotaNon arriva mai in produzione

Funziona con dati puliti e un solo utente, poi si rompe con le eccezioni reali.

Chi?Nessuno approva nulla

L'agente invia ai clienti contenuti che nessuna persona autorizzata ha controllato.

Perché?Errori senza spiegazione

Senza tracce, nessuno sa cosa ha fatto l'agente, con quali dati né quanto è costato.

ZeroOgni agente riparte da capo

Ogni progetto crea la propria memoria, le proprie regole e connessioni, e nulla si condivide.

Cosa costruiamo

Tutti i pezzi di cui un agente ha bisogno in produzione. Sul nostro harness collaudato, adattato ai tuoi processi, ruoli e regole.

01

Orchestrazione multi-agente

Flussi come grafo, con nuovi tentativi, ripresa dall'ultimo passo e un agente specializzato per ogni parte del lavoro.

02

Brain aziendale

Una memoria condivisa da tutti gli agenti: clienti, casi, regole e decisioni. Vive nella tua infrastruttura ed è tua.

03

Approvazione umana per ruolo

Punti di controllo in cui la persona giusta firma prima che qualcosa di importante esca dall'azienda.

04

Eval e osservabilità

Casi reali su cui si misura ogni modifica, e tracce di cosa ha fatto ogni agente, con quali dati e a quale costo.

05

Sicurezza e policy

Permessi minimi per agente, gestione dei segreti, esecuzione isolata e difesa dal prompt injection.

06

Routing dei modelli e costi

Il modello migliore per ogni attività, con tetti di spesa per flusso e un fornitore alternativo se uno fallisce.

Architettura

AI agent harness: la visione completa Come un LLM diventa un agente affidabile, sicuro e capace.

AI agent harness: la visione completaCome un LLM diventa un agente affidabile, sicuro e capace.

1Cos'è un harness?

Il sistema di esecuzione attorno all'LLM: orchestra l'esecuzione e gestisce strumenti, memoria, stato, sicurezza e osservabilità.

Agente = Modello + Harness
Modelloragiona+Harnesspiano di controllo

2Capacità chiave

  • Assemblaggio di prompt e contesto
  • Orchestrazione del ciclo
  • Orchestrazione degli strumenti
  • Gestione della memoria
  • Policy e sicurezza
  • Human-in-the-loop
  • Esecuzione isolata
  • Coordinamento multi-agente
  • Osservabilità e tracce
  • Evals e miglioramento continuo

Obiettivo: Permettere al modello di pianificare, usare strumenti, ricordare, eseguire e consegnare risultati in sicurezza.

  1. Utente / API
  2. Harness
  3. Modello
  4. Strumenti / ambiente
  5. Risultati

3Architettura dell'harness

Utente / APIWeb, mobile, CLI

Harness · piano di controllo

Assemblatore di promptMotore del cicloRegistro strumentiGestore memoriaMotore di policySessione e statoRetry e ripristinoApprovazione umanaRouter multi-agenteTracce e telemetria
LLMMotore di ragionamento

Strumenti

  • Ricerca web
  • Database
  • File system
  • Email / Slack
  • Esecuzione codice
  • API
  • Servizi cloud
  • CRM / ERP

Sandbox · ambiente di esecuzione

ContainerDockerMicroVMFirecrackerWASMruntimeRetecontrolliFilesystem

Isolamento · Limiti di risorse · Snapshot di stato · Sicurezza

Livelli di memoria

  • Breve termine · sessione
  • Lungo termine · DB vettoriale
  • Episodica · tracce
  • Base di conoscenza

Il punto chiave: Il modello pensa. L'harness rende quel pensiero eseguibile, sicuro e affidabile.

4Il ciclo dell'agente

  1. 1. Pensa

    Il modello analizza il contesto e decide cosa fare.

  2. 2. Pianifica

    Sceglie: rispondere o chiamare uno strumento.

  3. 3. Agisce

    L'harness esegue lo strumento in sicurezza.

  4. 4. Osserva

    Torna l'output dello strumento e dell'ambiente.

  5. 5. Riflette

    Aggiunge il risultato al contesto e ripete fino alla fine.

  6. 6. Risponde

    Consegna il risultato finale all'utente.

5Orchestrazione multi-agente

Agente supervisore / router
Agente di ricercaAgente di sviluppoAgente di revisione
Memoria, conoscenza e strumenti condivisi

6Osservabilità ed evals

Cosa tracciamo

  • Prompt e risposte
  • Chiamate agli strumenti
  • Latenza e token
  • Errori e retry
  • Transizioni tra agenti
  • Letture / scritture di memoria
Archivio traccelog, metriche, tracce

Ciclo di miglioramento

  1. Definire task e benchmark
  2. Eseguire l'agente
  3. Valutare i risultati
  4. Analizzare i fallimenti
  5. Migliorare prompt, strumenti, policy, modello

7Livelli di sicurezza e controllo

  • Validazione e pulizia degli input
  • Permessi e accesso agli strumenti
  • Rilevamento di azioni pericolose
  • Flussi di approvazione umana
  • Segreti e protezione dei dati
  • Rate limit e limiti di spesa
  • Audit e conformità

8Esempio end-to-end

  1. L'utente chiede: "Analizza vendite.csv e dammi insight"
  2. L'harness costruisce il contesto: memoria, strumenti, istruzioni
  3. L'LLM ragiona e chiama uno strumento Python
  4. La sandbox esegue il codice in sicurezza e restituisce i risultati
  5. L'LLM interpreta i risultati e continua a ragionare
  6. L'harness restituisce la risposta finale all'utente

Come lavoriamo

Dalla diagnosi all'evoluzione, con risultati concreti a ogni passo.

  1. 01Diagnosi

    Mappiamo processi, sistemi, dati e rischi. Consegniamo il processo prioritario e i criteri di successo.

  2. 02Progettazione

    Definiamo agenti, memoria, regole, ruoli di approvazione ed eval. Consegniamo l'architettura e il piano.

  3. 03Costruzione

    Realizziamo l'harness e il primo flusso sui tuoi sistemi, con revisioni settimanali su casi reali.

  4. 04Produzione

    Lanciamo con utenti reali, approvazioni attive, tracce e avvisi, misurando sulle eval concordate.

  5. 05Evoluzione

    Ottimizziamo con i dati operativi e aggiungiamo nuovi agenti sulla stessa base.

Cosa ricevi

Un sistema in produzione, non un prototipo.

  • Harness installato sulla tua infrastruttura o cloud
  • Primo flusso agentico operativo con utenti reali
  • Memoria del business documentata e sotto il tuo controllo
  • Suite di eval con casi della tua operatività
  • Dashboard di tracce, costi e avvisi
  • Manuale operativo e passaggio al tuo team

Tecnologia

Il modello migliore per ogni attività, su una base comune.

OpenAIClaudeGeminiModelli open sourceOrchestrazione a grafoMemoria strutturata e vettorialeEval automatizzateTracce e telemetriaEsecuzione isolataGestione dei segretiAPI e webhookIntegrazione con CRM ed ERPControllo dei costi per flusso

Domande frequenti

Che cos'è un AI harness e perché mi serve?

È l'infrastruttura che circonda il modello di IA: quali informazioni vede, quali strumenti usa, quali regole rispetta, chi approva e come viene registrato tutto. Il modello ragiona; l'harness rende quel ragionamento affidabile dentro la tua azienda.

Potete lavorare sugli agenti o sui piloti che abbiamo già?

Sì. Partiamo da una diagnosi di cosa funziona e cosa manca, e spesso integrazioni, dati e prompt si possono riutilizzare. Cambia la base: memoria, approvazioni, eval e tracce comuni a tutti gli agenti.

Con quali modelli di IA lavorate?

Con il migliore per ogni attività: OpenAI, Gemini, Claude o modelli open source. L'harness indirizza ogni passo al modello adatto e permette di cambiare fornitore senza rifare il sistema.

Di chi sono la memoria e i dati?

Tuoi. La memoria del business vive nella tua infrastruttura o nel tuo account cloud, con i tuoi permessi. Non vendiamo licenze né ti leghiamo a una piattaforma.

Quale agente o pilota vuoi portare in produzione? Raccontaci il processo e ti proponiamo una diagnosi.

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