Costruire un agente AI significa creare un sistema che coordina il ragionamento del modello con il contesto, le azioni, lo stato e la sequenza di decisioni necessarie per completare un compito. A differenza di un prototipo, che deve solo dimostrare di poter eseguire un flusso di lavoro, un agente in produzione deve farlo in modo affidabile in diverse condizioni.

La transizione dal prototipo alla produzione

Un agente AI in produzione deve funzionare in modo affidabile nonostante cambiamenti nei dati, diversi utenti, permessi variabili e una gamma più ampia di richieste del mondo reale. Questo spiega perché molti progetti di agenti si fermano dopo la demo. Secondo uno studio del 2026 sponsorizzato da Snowflake e condotto da Omdia, le organizzazioni hanno riportato un ROI medio del 49% dall'AI generativa e agentica, mentre i dirigenti si aspettavano che circa il 41% delle iniziative agentiche fallissero nei successivi tre anni.

Componenti chiave di un agente AI

Gli agenti AI in produzione utilizzano tipicamente sei componenti principali: modello, memoria, strumenti, orchestrazione, valutazione e osservabilità. Il modello gestisce il ragionamento, la memoria conserva le informazioni necessarie durante o tra i compiti, gli strumenti collegano l'agente ai dati e ai sistemi esterni, l'orchestrazione controlla la sequenza di decisioni e i passaggi, la valutazione verifica se l'esecuzione ha raggiunto gli standard previsti, e l'osservabilità registra le tracce, la latenza, il consumo di token e l'attività degli strumenti.

Definire il flusso di lavoro

Inizia con un flusso di lavoro nominato e registra come viene eseguito oggi. Ad esempio, per un agente di supporto, le misure utili potrebbero includere il tempo medio di risoluzione, il tasso di escalation e l'accuratezza della prima risposta. Per un agente di analisi, il team potrebbe misurare il tempo di risposta dell'analista e l'accuratezza rispetto a un set fisso di domande aziendali note.

Contesto semantico

Forniamo all'agente il contesto per comprendere il significato dei dati per l'azienda. Ad esempio, per una domanda su ricavi, l'agente potrebbe trovare diverse colonne denominate ricavi, ma deve essere informato se l'azienda si riferisce a ricavi riconosciuti, ricavi prenotati o ricavi annuali ricorrenti. Ha anche bisogno del campo di data corretto, delle relazioni di entità corrette e di eventuali esclusioni che si applicano al calcolo.

Qualità dei dati e impatto sul risultato

La qualità del contesto influisce sia sull'accuratezza che sul costo. In un benchmark interno di Snowflake su 58 domande di analisi dei prodotti, Snowflake CoWork utilizzando Cortex Sense (attualmente in anteprima privata) ha raggiunto l'86,3% di accuratezza a $0,59 per query. Un agente che interrogava Snowflake tramite MCP senza quel contesto fornito ha raggiunto il 24,1% di accuratezza a $1,76 per query.

Strumenti e permessi

Gli strumenti trasformano il ragionamento dell'agente in lavoro: interrogare dati, chiamare API, eseguire codice o modificare lo stato di un altro sistema. Per ogni strumento, decidere quali utenti sono autorizzati a invocarlo, quali risorse espone e se l'azione richiede approvazione. Il principio del minimo privilegio è fondamentale qui. Una volta che un agente ha il permesso di modificare record, inviare messaggi o avviare transazioni, una cattiva decisione può influenzare sistemi al di fuori della conversazione.

Esempi pratici

Shelter Mutual ha utilizzato Snowflake CoCo e Snowflake CoWork per accelerare lo sviluppo del layer semantico e degli agenti, costruendo otto agenti AI aziendali in tre mesi in aree come sinistri, sottoscrizione, customer 360, e-discovery legale e flussi di lavoro esecutivi. Con questi agenti in produzione, i team possono lavorare con dati Snowflake live mentre i dirigenti ottengono una visibilità quasi in tempo reale sulle operazioni durante eventi come condizioni meteorologiche severe.

Valutazione e osservabilità

La valutazione verifica se l'esecuzione ha raggiunto gli standard previsti, mentre l'osservabilità registra le tracce, la latenza, il consumo di token e l'attività degli strumenti. Questi elementi sono cruciali per identificare e risolvere i problemi quando qualcosa va storto.

Conclusione

Portare un agente AI dalla fase di prototipo a quella di produzione richiede una serie di decisioni di ingegneria che raramente compaiono nei tutorial veloci. Definire chiaramente il flusso di lavoro, fornire il contesto semantico corretto, gestire i permessi degli strumenti e implementare meccanismi di valutazione e osservabilità sono passaggi essenziali per garantire che l'agente funzioni in modo affidabile e sicuro.