In un recente articolo, abbiamo parlato di come creiamo piattaforme in grado di auto-gestirsi, seguire direttive di ottimizzazione, capire in modo autonomo quali possono essere i punti di miglioramento e applicarli.
Entriamo ora nel dettaglio di una soluzione reale che rappresenta la base delle proposte di AI-Augmented Platform Engineering.
Allaccia le cinture, pulisci gli occhiali e tieni pronto il blocco per gli appunti.
Nel mondo delle applicazioni cloud-native, le pipeline CI/CD rappresentano da tempo il cuore pulsante dell’automazione: ogni commit attiva una catena ben definita di build, test, analisi statica, deploy e monitoraggio.
L’introduzione di agenti intelligenti basati su AI sta portando queste pipeline a un livello superiore, trasformandole in sistemi reattivi, adattivi e proattivi.
CI/CD tradizionale: efficienza automatica, ma statica
In uno scenario classico di DevOps, una pipeline CI/CD può essere così strutturata:
- Un push su GitHub avvia automaticamente la pipeline.
- Il codice viene compilato, testato e analizzato con strumenti di static analysis.
- Se tutto va a buon fine, si procede al deployment automatizzato su ambienti di staging o produzione.
- Eventuali anomalie vengono notificate tramite strumenti di observability (es. Prometheus, Datadog), ma la risposta spesso richiede un intervento umano.
Questo approccio garantisce coerenza e ripetibilità, ma è reattivo, non proattivo, e limitato da regole predefinite.
CI/CD con AI: intelligenza incorporata nei flussi
Con l’integrazione di agenti intelligenti (spesso LLM o agenti multi-modali), il paradigma cambia radicalmente. Questi tool possono essere integrati in più punti della pipeline, agendo come veri e propri copiloti operativi.
Esempi concreti:
- Durante la fase di commit: l’agente può analizzare il codice, identificare violazioni di policy o potenziali bug, e proporre automaticamente una correzione. Non solo: può aprire una pull request con la fix già scritta e generare test unitari e documentazione coerente.
- Nel monitoraggio post-deploy: l’agente può ricevere alert da Prometheus o Datadog, analizzare log e metriche in tempo reale, e proporre un piano di remediation o rollback, anche automatizzabile previa approvazione.
- Audit e controllo: ogni decisione dell’agente è tracciata, con un audit trail completo, e può essere subordinata a meccanismi di approvazione umana, per garantire governance e sicurezza.
Dall'automazione DevOps a quella MLOps
Il paradigma AI-driven si estende naturalmente anche al mondo MLOps, dove il ciclo di vita di un modello richiede una continua osservazione e manutenzione:
- L’agente può monitorare le metriche di inference di un modello in produzione e confrontarle con i dati di training.
- In presenza di data drift o degrado delle performance, può avviare un retraining del modello oppure ribilanciare le risorse computazionali in tempo reale.
- Anche qui, ogni azione può essere condizionata da policy o loop di approvazione.
Un nuovo livello di automazione: proattiva, contestuale, adattiva
Questi agenti intelligenti non si limitano ad automatizzare, ma introducono una forma di automazione cognitiva, in grado di:
- Comprendere il contesto operativo, integrando dati da codice, metriche, log, eventi esterni.
- Prendere decisioni condizionate e documentate, offrendo spiegazioni e opzioni alternative.
- Adattarsi dinamicamente agli ambienti in cui operano, agendo solo quando autorizzati, o entro specifici limiti.
Un'architettura concreta per gli AgentOps
Per realizzare un’architettura AgentOps credibile, robusta e scalabile, è fondamentale combinare al meglio LLM, orchestratori, strumenti di automazione e osservabilità.
Ecco una possibile composizione tecnologica, tutta open-source o integrabile via API:
- LLM open o hosted (OpenChat, LLaMA, Mixtral, Command-R)
I modelli sono il motore cognitivo degli agenti. Possono essere eseguiti localmente tramite Ollama o LM Studio, o in hosting privato per ambienti più regolamentati. - CrewAI / AutoGen
Framework per la creazione di agenti multi-ruolo e multi-step. Consentono la definizione di task specializzati, assegnabili a singoli agenti, con regole di interazione e obiettivi condivisi. - LangGraph
Orchestratore asincrono per agenti, task o microservizi. Abilita flussi complessi con fork, merge, retry e stato condiviso. È ideale per orchestrare sia agenti LLM che pipeline ML o DevOps. - MLflow
Utilizzato per tracciare esperimenti, gestire un registro versionato dei modelli, e pubblicare modelli su endpoint di serving (via KServe o API REST). Offre un ciclo di vita completo e osservabile per i modelli ML. - GitHub Actions / GitLab CI
Punti di integrazione ideali per attivare agenti in risposta a eventi Git: push, PR, commenti, tag. L’agente può entrare nel ciclo CI/CD senza introdurre nuovi orchestratori complessi. - ArgoCD / Terraform / Pulumi
Gli agenti possono analizzare lo stato attuale di infrastrutture, confrontarlo con il desiderato (IaC) e generare piani di azione. Possono anche correggere configurazioni errate o suggerire ottimizzazioni. - Prometheus / Grafana / OpenTelemetry / Datadog
I dati di osservabilità sono fondamentali per alimentare agenti in grado di capire lo stato del sistema. Gli agenti possono osservare alert, metriche e log per decidere se e come agire.
Perché usare proprio questi strumenti?
La scelta di tool come LangGraph e MLflow non è casuale.
LangGraph permette di costruire agenti che non ragionano solo in sequenza, ma anche in parallelo, su flussi dinamici e complessi. È l’ideale per sistemi che devono reagire a eventi reali in ambienti distribuiti.
MLflow, d’altro canto, è lo standard de facto per la gestione del ciclo di vita dei modelli ML. L’integrazione con agenti permette a questi ultimi di prendere decisioni informate basate su performance reali, versioni, drift e qualità dei dati.
L’utilizzo di modelli open o eseguibili in locale non è solo una scelta di costo o compliance: garantisce osservabilità e controllo su ogni risposta generata, elemento fondamentale per qualsiasi sistema critico.
Impatti pratici per team e aziende
Per i team tecnici, l’introduzione di un framework agentico riduce enormemente il carico cognitivo.
Attività ripetitive, dispersive e spesso noiose – come il triage degli alert, la scrittura di documentazione tecnica o il mantenimento di policy – possono essere automatizzate senza sacrificare il controllo.
Questo consente di focalizzarsi su ciò che davvero conta: progettare, innovare, costruire valore.
Per l’azienda, i vantaggi sono tangibili: meno incidenti, cicli di rilascio più brevi, maggiore resilienza, minore dipendenza da ruoli chiave per task operativi.
Inoltre, l’infrastruttura diventa osservabile non solo dai sistemi, ma anche dagli agenti stessi – che possono prendere decisioni strategiche in tempo reale.
In sintesi
L’AI oggi non è più (solo) uno strumento di supporto. Con un’architettura AgentOps ben progettata, può diventare parte attiva e autonoma del tuo team, capace di operare su flussi reali, orchestrare task, monitorare infrastrutture e migliorare continuamente le tue piattaforme.
Non serve aspettare il futuro: le tecnologie per iniziare sono già disponibili, mature e open-source.
La vera sfida non è tecnica, ma architetturale. Ed è un’ottima notizia: perché si può cominciare adesso
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