L’era degli agenti di intelligenza artificiale, capaci di ragionare autonomamente e compiere azioni complesse, sta rapidamente uscendo dalla fase sperimentale per approdare nelle operazioni aziendali più critiche. Con questa evoluzione, tuttavia, crescono esponenzialmente le sfide legate alla sicurezza, alla governance e all’affidabilità. Per molto tempo, la sicurezza degli agenti è stata affidata principalmente alla cosiddetta “Prompt Engineering,” ovvero all’ingegnerizzazione di istruzioni iniziali volte a guidare e limitare il comportamento del modello. Tuttavia, le maggiori implementazioni aziendali hanno messo in luce i limiti intrinseci di tale approccio: persino con i prompt più scrupolosi, gli agenti autonomi possono commettere “errori nel mondo reale” o intraprendere azioni non autorizzate, specialmente quando si tratta di accedere a dati sensibili o di eseguire operazioni tramite strumenti esterni.
Amazon Web Services (AWS) ha riconosciuto questa lacuna critica, spingendo la sicurezza dei sistemi di IA generativa ben oltre la semplice interazione testuale. La risposta è incarnata in Amazon Bedrock AgentCore, una piattaforma progettata per costruire e implementare agenti su scala con un focus deterministico sulla governance e la sicurezza. L’innovazione chiave che permette questo salto di qualità è l’introduzione dei Controlli di Ragionamento Automatico (Automated Reasoning checks).
Il vero cuore della nuova strategia di sicurezza di AWS risiede nel Ragionamento Automatico, una metodologia che si basa sulla logica matematica e sulla verifica formale per stabilire la verità e la conformità delle risposte generate dai modelli. A differenza dei filtri di contenuto, che agiscono a livello superficiale sul linguaggio, il Ragionamento Automatico analizza la coerenza e l’accuratezza del contenuto rispetto a una base di conoscenza o a un insieme di regole aziendali predefinite.
Questo approccio offre una garanzia provabile, in grado di raggiungere una precisione di verifica fino al 99% nella rilevazione delle inesattezze fattuali. Il suo obiettivo primario è quello di mitigare il fenomeno delle allucinazioni dell’IA – dove il modello genera informazioni plausibili ma errate – e di gestire le ambiguità quando un output potrebbe prestarsi a più interpretazioni. Per gli sviluppatori, questo significa poter codificare manuali procedurali complessi, normative estese o linee guida aziendali direttamente nelle politiche di Ragionamento Automatico, offrendo un meccanismo di controllo robusto che opera al di fuori del codice dell’agente stesso.
Il concetto di superamento della sicurezza basata sul prompt trova piena espressione in Policy in AgentCore. Questa funzionalità offre ai team IT la capacità di impostare confini chiari e inderogabili sulle azioni che gli agenti possono eseguire. Non si tratta di “suggerimenti” per l’agente, ma di controlli deterministici e in tempo reale che definiscono:
- Quali strumenti e dati l’agente può accedere.
- Quali azioni può compiere (ad esempio, lanciare una funzione Lambda o accedere a un database).
Sotto quali precise condizioni queste azioni sono consentite. Questa infrastruttura è fondamentale perché gli agenti, grazie al loro ragionamento ricorsivo e alla capacità di effettuare operazioni con privilegi, presentano sfide di sicurezza uniche. Un agente AI può decidere in modo autonomo e iterativo di chiamare una serie di strumenti per raggiungere un obiettivo, aumentando il rischio di accesso non autorizzato o di errori sistemici. Policy in AgentCore agisce come una guardia di sicurezza costante e inappellabile, assicurando che le decisioni dell’agente, per quanto autonome, rimangano sempre all’interno dei limiti di sicurezza e conformità definiti dall’organizzazione.
AgentCore si posiziona, dunque, come un ecosistema completo che non solo fornisce i mezzi per costruire agenti (attraverso componenti come AgentCore Gateway, Memory, e Runtime) ma garantisce anche che essi operino in modo affidabile e sicuro. Con funzionalità aggiuntive come AgentCore Identity per la gestione delle credenziali e AgentCore Evaluations per l’ispezione continua della qualità del comportamento dell’agente, AWS fornisce l’intera pila tecnologica necessaria.