Agenti AI: dall’autonomia al controllo con NVIDIA NemoClaw
L’intelligenza artificiale sta ampliando il proprio raggio d’azione.
Dai sistemi che generano contenuti a partire da una richiesta si passa ad agenti AI capaci di perseguire un obiettivo, pianificare le attività necessarie e utilizzare strumenti e applicazioni per portarle a termine.
È il terreno dell’Agentic AI, o intelligenza artificiale agentica, in cui gli agenti AI operano con un grado di autonomia maggiore rispetto agli assistenti tradizionali. NVIDIA descrive questi sistemi attraverso tre capacità fondamentali: ragionare, pianificare e agire.
Per le aziende, questo passaggio apre nuove possibilità, ma introduce al tempo stesso anche diversi requisiti. Più aumenta la capacità dell’agente di intervenire sui sistemi reali, più diventa necessario governarne accessi, autorizzazioni e azioni.
NVIDIA NemoClaw porta questo tema direttamente nell’architettura degli agenti, introducendo blueprint aperti e controlli pensati per accompagnarli dal prototipo a un’esecuzione governata.
Nell’articolo approfondiremo le tecnologie NVIDIA che stanno rendendo possibile questa evoluzione e come beanTech le sta adottando e industrializzando per portare l’Agentic AI nei contesti aziendali, integrandola con dati, applicazioni e infrastrutture esistenti e definendo i necessari livelli di controllo e autonomia.
Agenti AI dal prototipo alla produzione
Un agente AI non si limita a produrre un output. Deve mantenere il contesto, scegliere quali strumenti utilizzare e valutare i risultati ottenuti prima di determinare il passaggio successivo.
L’esecuzione assume così la forma di un ciclo: l’agente può interrogare una knowledge base, richiamare un’API o utilizzare un’applicazione, acquisire nuove informazioni e aggiornare il proprio piano. Memoria, tool, modelli e inferenza diventano componenti dello stesso sistema agentico.
In ambito enterprise, questa architettura permette di affrontare workflow composti da più operazioni senza definire a priori ogni singolo passaggio. L’AI agentica introduce quindi maggiore flessibilità nell’esecuzione, ma richiede tecnologie capaci di coordinare i diversi componenti e governare le interazioni con i sistemi aziendali.
Come funziona un AI Agent tra ragionamento, pianificazione e azione
Per arrivare da un obiettivo al risultato, un agente AI deve coordinare diverse capacità:
- Ragionamento: interpreta obiettivo e contesto, raccoglie le informazioni utili e valuta quale sia il modo più adatto per procedere.
- Pianificazione: scompone il compito in una sequenza di attività, scegliendo di volta in volta dati, modelli o strumenti da utilizzare.
- Azione: esegue quanto pianificato attraverso gli strumenti a sua disposizione e utilizza i risultati ottenuti per determinare i passaggi successivi.
A differenza di un workflow deterministico, la sequenza può evolvere durante l’esecuzione. L’agente rivede il piano sulla base delle informazioni raccolte e degli effetti delle azioni compiute.
Questa caratteristica introduce una distinzione importante nelle applicazioni enterprise. Le decisioni dell’agente e i limiti entro cui può eseguirle devono essere gestiti su livelli differenti. Il modello decide come procedere, mentre l’ambiente di esecuzione stabilisce quali operazioni siano consentite e a quali risorse l’agente possa accedere.
Le tecnologie NVIDIA per l’Agentic AI
Un sistema agentico nasce dalla combinazione di più componenti. Il modello fornisce le capacità di ragionamento, ma attorno ad esso servono strumenti per accedere alle informazioni, orchestrare le attività, collegarsi a servizi esterni e gestire l’inferenza.
NVIDIA copre questi livelli con tecnologie che possono essere combinate in funzione dell’applicazione. I modelli aperti NVIDIA Nemotron forniscono capacità di reasoning e tool calling per workload agentici. NVIDIA NeMo Agent Toolkit consente di collegare agenti, dati e strumenti anche attraverso framework diversi e supporta attività di profiling, evaluation e ottimizzazione dei workflow agentici. I microservizi NVIDIA NIM rendono disponibili modelli ottimizzati attraverso API standardizzate, semplificandone l’integrazione nelle applicazioni aziendali. Gli NVIDIA Blueprints completano lo stack con implementazioni e architetture di riferimento, corredate da codice e configurazioni da adattare a casi applicativi specifici.
Questi componenti non definiscono un’unica architettura, ma vanno selezionati e configurati in base al compito che l’agente dovrà svolgere e ai sistemi con cui dovrà interagire. Un agente che consulta documentazione interna, ad esempio, richiede un’impostazione diversa in termini di modello, retrieval e integrazioni rispetto a uno che deve intervenire su un sistema di ticketing o eseguire codice in un ambiente di sviluppo.
All’aumentare dell’autonomia emerge però un secondo livello di complessità. Non basta definire ciò che l’agente può fare dal punto di vista funzionale, occorre stabilire entro quali confini possa utilizzare le risorse a sua disposizione. Questo è esattamente lo spazio in cui interviene NVIDIA NemoClaw.
BeanTech sta adottando direttamente questo ecosistema, anche su infrastrutture NVIDIA locali come DGX Spark, con l’obiettivo di definire pattern architetturali riutilizzabili per l’Agentic AI in ambito enterprise. Il nostro ruolo non si limita alla scelta del modello: comprende l’integrazione con dati, API e applicazioni, la scelta tra inferenza locale, cloud o ibrida, la definizione di tool e autorizzazioni, i controlli di sicurezza e l’osservabilità. L’obiettivo è accompagnare il cliente dal proof of concept a un’architettura governabile e industrializzabile, coerente con i requisiti di sicurezza, sovranità del dato e operatività dell’organizzazione.
NVIDIA NemoClaw e OpenShell: come funziona l’ambiente controllato
NVIDIA NemoClaw nasce sopra OpenClaw, il framework open source per agenti autonomi cresciuto rapidamente nella community degli sviluppatori. NemoClaw ne eredita le capacità operative e aggiunge il livello di governance richiesto in un contesto aziendale.
Si configura come un reference stack, ovvero una raccolta di blueprint versionati, progettato per eseguire agenti autonomi e persistenti in ambienti controllati. Combina il runtime dell’agente con configurazioni, inferenza gestita, policy di rete e strumenti per governarne il ciclo di vita.
Al centro dell’architettura si trova NVIDIA OpenShell, che esegue l’agente all’interno di una sandbox isolata dal sistema host. Le policy definite a questo livello regolano:
- connettività di rete, limitando le destinazioni raggiungibili a quelle autorizzate;
- accesso al file system e privilegi dei processi all’interno della sandbox;
- gestione delle credenziali, senza esporle direttamente all’agente;
- inference routing e model routing, indirizzando le richieste verso i modelli previsti dalla configurazione, anche quando sono disponibili più opzioni;
- esecuzione delle competenze (skill) dell’agente e osservabilità delle sue azioni durante il ciclo operativo.
Il controllo avviene a runtime, non nella logica del modello: l’agente mantiene la capacità di ragionare e scegliere come procedere, ma le sue decisioni vengono eseguite dentro confini definiti dall’organizzazione, piuttosto che dalle istruzioni generate in quel momento dal modello. Questa separazione tra comportamento dell’agente e controlli che ne regolano l’esecuzione è ciò che permette di affrontare il passaggio dalla sperimentazione a scenari operativi, mantenendo accesso ai dati e azioni sensibili soggette a policy.
Sul piano del deployment, NemoClaw può essere utilizzato su strutture differenti. Un agente può essere eseguito localmente su sistemi NVIDIA RTX o su piattaforme come NVIDIA DGX o DGX Spark, mantenendo dati e inferenza vicino all’organizzazione quando questo è un requisito. Per scenari con più agenti o modelli di dimensioni maggiori, l’inferenza può essere spostata su infrastrutture GPU dedicate o servizi hosted. I principi restano gli stessi: sandbox, policy, gestione delle credenziali e routing separano ciò che l’agente decide da ciò che è effettivamente autorizzato a fare.
Il ciclo di vita dell’agente AI
Portare un agente AI dalla sperimentazione a un utilizzo continuativo non significa soltanto renderlo disponibile su un’infrastruttura adeguata. Un agente persistente deve mantenere il proprio stato applicativo, utilizzare l’inferenza nel tempo ed essere aggiornato o ripristinato senza perdere il controllo sull’ambiente in cui opera.
NemoClaw interviene soprattutto sul lifecycle dell’ambiente e della sandbox. La memoria applicativa dell’agente dipende invece dal runtime e dall’architettura scelta. Tra le capacità offerte rientrano:
- Lifecycle management: blueprint versionati e strumenti dedicati per gestire configurazione, aggiornamenti, stato e log delle sandbox, comprese operazioni di recovery, snapshot e restore.
- Inferenza locale o hosted: l’agente può utilizzare modelli eseguiti localmente oppure servizi di inferenza esterni, in base al workload e ai requisiti sui dati.
- Persistenza e continuità operativa: configurazione, stato della sandbox e strumenti di ripristino aiutano a gestire agenti destinati a operare in modo continuativo. La persistenza della memoria e del contesto applicativo va invece progettata in funzione dell’agente e dei servizi dati utilizzati.
Queste capacità spostano l’attenzione dalla sola costruzione dell’agente alla sua operatività nel tempo, mantenendo separata la logica dell’agente dai servizi che ne sostengono l’esecuzione.
Agenti AI NVIDIA: applicazioni in azienda
Dall’IT allo sviluppo software, gli agenti AI possono assumere ruoli diversi in base al dominio e alle risorse messe a loro disposizione.
In IT operations e supporto tecnico, un agente può analizzare segnalazioni, consultare documentazione e log, correlare informazioni provenienti da sistemi di ticketing, monitoring e CMDB e supportare l’individuazione delle azioni necessarie per gestire un’anomalia. OpenShell può delimitare quali sistemi l’agente è autorizzato a interrogare e quali operazioni può eseguire: per le azioni a maggiore impatto è possibile mantenere un passaggio di approvazione umana nel workflow applicativo.
Nel software development, gli agenti lavorano sul codice, analizzano repository, propongono modifiche, eseguono attività di testing e assistono gli sviluppatori lungo più fasi del ciclo di sviluppo interagendo con repository Git, pipeline CI/CD e ambienti di build. È l’ambito in cui l’accesso a file, terminale e servizi esterni rende particolarmente rilevanti i controlli introdotti da NemoClaw e OpenShell.
Un terzo campo riguarda gli assistenti digitali connessi alla conoscenza aziendale. Documentazione tecnica, knowledge base e fonti interne, spesso integrate tramite retrieval-augmented generation, alimentano agenti in grado di ricercare e correlare informazioni, muovendosi tra contenuti e sistemi differenti.
Il valore di questi scenari dipende meno dalla creazione di un agente “general purpose” e più dalla capacità di specializzarlo su un compito e sulle risorse necessarie per svolgerlo. Da qui cambiano modelli, integrazioni, controlli e requisiti infrastrutturali, ed è la fase in cui il supporto di beanTech diventa determinante.
Come adottare NVIDIA NemoClaw, dall’architettura al deployment
Portare NVIDIA NemoClaw in un ambiente aziendale richiede prima di tutto di definire con precisione il compito affidato all’agente e il perimetro entro cui potrà operare. Da queste scelte derivano i sistemi da coinvolgere, gli strumenti disponibili, le autorizzazioni necessarie e le policy da applicare durante l’esecuzione.
L’approccio beanTech parte da uno scenario circoscritto e misurabile, nel quale definiamo il compito dell’agente, i dati e i sistemi a cui può accedere, le azioni consentite e quelle che richiedono approvazione. Su questa base selezioniamo modello e modalità di inferenza (locale, cloud o ibrida), integriamo API, knowledge base e tool, configuriamo identity, credenziali, sandbox e policy e introduciamo logging, osservabilità ed evaluation. Solo dopo aver verificato qualità dei risultati, sicurezza e comportamento operativo estendiamo progressivamente capacità e autonomia. In questo modo il proof of concept diventa un percorso controllato verso l’industrializzazione, anziché un agente isolato difficile da governare.
L’obiettivo non è introdurre un agente AI isolato, ma costruire una soluzione integrata nei processi e nei sistemi aziendali, con un livello di autonomia coerente con il compito affidato e con i requisiti dell’organizzazione.
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