Negli ultimi mesi ho lavorato a un framework per orchestrare agenti AI in contesti enterprise.
L’obiettivo è molto ambizioso (e forse meno sexy):
rendere le decisioni degli agenti governabili, auditabili e difendibili.
Ho appena generato un primo video di presentazione usando NotebookLM.
Il video è stato prodotto a partire da documentazione tecnica già scritta e da componenti già sviluppati (core, runtime always-on, cognitive layer, demo operative).
Per dare un’idea del perimetro, il framework oggi include:
• modello gerarchico L1/L2/L3 con enforcement meccanico
• DecisionGate obbligatorio (nessun bypass possibile)
• runtime event-driven always-on con code per ruolo
• separazione netta tra reasoning e azione
• validazione strutturata dell’output LLM
• demo retail e demo virtual company già funzionanti (sono in corso gli ultimi test e accorgimenti)
Il modello e le garanzie fondative sono già formalizzate
Non è un prodotto finito.
È un’architettura in consolidamento.
Quello che mi interessa adesso non è il plauso, ma il confronto serio.
mi interessa un feedback tecnico, anche critico.
Dove vedi rischi strutturali?
Dove vedi over-engineering?
Dove vedi un possibile vantaggio competitivo reale?
Meglio metterlo sotto stress ora che quando sarà troppo tardi.
