InfoQ lancia una serie di articoli sull'architettura dell'intelligenza artificiale agente
24 ottobre 2026 · 3 min di lettura
InfoQ ha annunciato il lancio di una nuova serie di articoli dedicata all'architettura dell'intelligenza artificiale agente, un approccio che mira a stabilire un nuovo tipo di architettura software destinato a dominare il settore nei prossimi anni. Questa iniziativa editoriale si propone di presentare le ultime tendenze e gli sviluppi che stanno plasmando questa emerging disciplina mentre entra nel mainstream tecnologico. La serie è composta da contributi scritti da esperti del settore e copre vari elementi e aspetti fondamentali di questa nuova architettura.
Il settore delle tecnologie dell'informazione sta subendo una trasformazione radicale con l'ingresso dell'intelligenza artificiale nel panorama dello sviluppo e dell'architettura software. Se l'ultimo decennio è stato dedicato principalmente alla padronanza e all'ottimizzazione del cloud e dell'architettura orientata ai servizi su scala micro o nano, il prossimo decennio sarà probabilmente incentrato sulla comprensione di come sfruttare l'intelligenza artificiale per costruire una nuova generazione di sistemi informatici. Questi nuovi sistemi utilizzeranno la potenza dell'intelligenza artificiale in modi che, ancora oggi, potrebbero non essere pienamente comprensibili, dato che questo spazio si evolve a un ritmo vertiginoso dove le migliori pratiche dell'anno scorso diventano antipattern nell'anno corrente.
Mallika Rao discute il cambiamento nell'architettura dei sistemi distribuiti, guidato dai grandi modelli linguistici e dai sistemi di ragionamento. L'autrice sostiene che le architetture di intelligenza artificiale agente si concentrano sulla scomposizione delle decisioni, proprio come le architetture a microservizi scompongono la funzionalità. Vengono condivisi modelli architetturali iniziali e modalità di guasto introdotti dal nuovo paradigma, evidenziando l'importanza crescente dell'osservabilità e dell'affidabilità in questi nuovi tipi di sistemi agenti.
Karthik Ramgopal descrive come la costruzione di agenti che interagiscono con i grandi modelli linguistici si sia evoluta negli ultimi anni, passando da esperimenti ad hoc ad architetture resilienti e pronte per la produzione. L'autore condivide migliori pratiche e consigli collaudati per architetture robuste di intelligenza artificiale agente, basati sulla sua esperienza nella costruzione di diverse soluzioni agenti. Questa evoluzione passa dalle catene ai grafi fino al codice, segnando la maturazione degli harness per agenti.
Adi Polak approfondisce il livello della conoscenza nell'intelligenza artificiale agente e introduce l'ingegneria del contesto come una nuova disciplina emersa in questo spazio. Si sostiene che la gestione del contesto debba essere sintonizzata sul sistema che supporta e si discutono elementi chiave e meccanismi per incorporare dati di contesto di alta qualità nei prompt dei grandi modelli linguistici al fine di ridurre o eliminare le allucinazioni. Questo approccio sistematico alla memoria, alla conoscenza e al contesto rappresenta un pilastro fondamentale per l'architettura futura.
Subash Natarajan e Ahilan Ponnusamy descrivono un framework a tre livelli per progettare e fornire sistemi di intelligenza artificiale agente per le imprese, coprendo molti elementi distinti, soluzioni e modelli. Gli autori offrono esempi specifici per settore e condividono strategie di implementazione e principi guida necessari per un'adozione di successo. Infine, Rafał Gancarz esamina come l'architettura dell'intelligenza artificiale agente, come nuova generazione di architettura software, cambierà il settore delle tecnologie dell'informazione, collegando diversi aspetti architetturali che dovranno adattarsi per affrontare le sfide poste da questa evoluzione.