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Sistemi Agentici Privati: Architettura, privacy, osservabilità e governancy per agenti AI locali, ibridi e cloud

Sistemi Agentici Privati: Architettura, privacy, osservabilità e governancy per agenti AI locali, ibridi e cloud

Verì, Daniele

Paperback

Gifts & Stationery General

ISBN13: 9798180653192
Publisher: Independently Published
Published: Jul 5 2026
Pages: 366
Weight: 1.08
Height: 0.76 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: Italian
Gli agenti AI sono passati dalle demo agli strumenti interni, ai workflow di supporto, agli ambienti di coding, ai sistemi di conoscenza e all'infrastruttura privata. Questo passaggio crea un problema ingegneristico preciso. Una risposta fluida non basta più. I team devono sapere quali dati un agente può vedere, quale rotta di modello può usare, quali strumenti può chiamare, quali azioni richiedono approvazione, quali tracce provano ciò che è accaduto e quando il sistema deve fermarsi.

In Sistemi agentici privati, Daniele Verì tratta gli agenti come sistemi software di produzione, non come esperimenti di prompt. Il libro si concentra sull'harness attorno al modello: identità, classificazione dei dati, retrieval, routing dei modelli, permessi degli strumenti, memoria, osservabilità, valutazione, controlli privacy e ownership operativa. Offre ad AI platform engineer, LLMOps engineer, solution architect, revisori di sicurezza, revisori privacy e technical lead un'architettura pratica per costruire agenti capaci di gestire dati organizzativi reali senza affidarsi alla fiducia nella demo.

Il libro parte da una definizione operativa di agenti privati, osservabili e governati, e spiega perché l'etichetta enterprise di un vendor non basta da sola. Attraversa poi lo stack tecnico: rotte locali, ibride e cloud; inferenza locale; notazione e adattamento dei modelli; retrieval, GraphRAG ed evidenza multimodale; osservabilità; valutazioni; debugging. I capitoli successivi trasformano privacy, consenso, sicurezza, governance degli strumenti, topologia di deployment e rollout di produzione in decisioni runtime che possono essere ispezionate e revisionate.

Due casi di studio first-party, Amber e Relic, radicano l'architettura in sistemi concreti. Amber mostra come Hybrid GraphRAG può diventare governabile attraverso ciclo di vita delle fonti, isolamento dei tenant, citazioni e osservabilità amministrativa. Relic esplora la governance runtime per agenti longitudinali: memoria governata, provenienza, correzione, consenso, trace privacy e sufficienza dell'evidenza. I capitoli finali mostrano come workflow di sviluppo agentici e review di produzione portano un sistema agentico al rilascio senza perdere ambito, evidenza o rollback.

Il lettore imparerà a:

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