Port ha introdotto Port AI Builder, un ambiente di sviluppo basato sul linguaggio naturale progettato specificamente per i team di platform engineering e sviluppo software. Il sistema permette di creare, personalizzare, eseguire e gestire workflow agentici destinati alle diverse fasi del ciclo di vita del software, mantenendo all’interno della stessa piattaforma i dati organizzativi, le integrazioni, i controlli di governance e le procedure di approvazione.
AI Builder è costruito sopra la Agentic SDLC Platform di Port, che comprende già un Context Lake, un sistema di orchestrazione dei workflow, funzioni per la gestione degli agenti e strumenti centralizzati di governance. La nuova interfaccia consente di utilizzare queste componenti attraverso richieste formulate in linguaggio naturale, senza dover configurare manualmente ogni elemento del workflow o sviluppare da zero la logica di automazione.
L’utente può descrivere il processo che intende realizzare tramite una conversazione con AI Builder. La piattaforma interpreta la richiesta, individua i dati e i servizi necessari, definisce la sequenza delle operazioni e genera il workflow agentico corrispondente. Lo stesso ambiente può essere utilizzato successivamente per modificare il processo, aggiungere condizioni, cambiare le integrazioni oppure adattare il comportamento degli agenti. Port definisce questa modalità come un’esperienza di vibe coding dedicata al platform engineering. Il principio è simile a quello adottato dagli strumenti di sviluppo applicativo basati sui prompt, ma viene applicato alla costruzione di automazioni, agenti e funzioni interne alla piattaforma di sviluppo. Il risultato non è quindi necessariamente una singola applicazione, ma un processo operativo collegato agli strumenti e ai dati che compongono il Software Development Life Cycle.
AI Builder può essere utilizzato per creare workflow relativi alla risoluzione automatizzata degli incidenti, alla gestione dei costi dei sistemi di intelligenza artificiale, al controllo delle prestazioni dei team di ingegneria e ad altre attività distribuite lungo il ciclo di sviluppo. I processi generati possono comprendere agenti AI, chiamate verso strumenti esterni, verifiche sui dati, azioni automatiche e passaggi sottoposti all’approvazione di un operatore. La supervisione umana è integrata direttamente nell’esecuzione. I workflow possono essere configurati affinché determinate decisioni, modifiche o operazioni richiedano una revisione e un’approvazione prima di essere completate. Questo meccanismo human-in-the-loop permette di utilizzare gli agenti nelle attività operative senza affidare loro automaticamente tutte le autorizzazioni previste dal processo.
Una delle componenti centrali del prodotto è il Context Lake di Port. Il sistema raccoglie e organizza le informazioni relative ai servizi software, ai team, alle risorse, alle integrazioni, alle dipendenze aziendali e agli strumenti utilizzati dall’organizzazione. AI Builder consulta questo contesto mentre genera i workflow, evitando di basarsi esclusivamente sulle informazioni inserite nel prompt. La piattaforma può quindi riconoscere quali servizi appartengono a un determinato team, quali strumenti sono collegati a una specifica applicazione, quali dipendenze devono essere considerate e quali controlli aziendali devono essere rispettati. Il workflow viene prodotto utilizzando il contesto aggiornato dell’organizzazione e può essere integrato direttamente con lo stack già presente. Il Context Lake viene utilizzato anche per mantenere una visibilità centralizzata sulle attività svolte dagli agenti. I workflow non vengono eseguiti come automazioni isolate, ma rimangono collegati al catalogo dei servizi, alle entità organizzative e agli altri dati gestiti dalla piattaforma.
Port AI Builder incorpora competenze tecniche preconfigurate in ambiti quali Site Reliability Engineering, DevOps, architettura software, sicurezza, governance dell’intelligenza artificiale, modellazione dei dati e progettazione dell’esperienza utente. Queste conoscenze vengono impiegate durante la generazione dei processi per scegliere strutture, controlli e modalità operative compatibili con le attività di platform engineering. L’obiettivo di questa componente è permettere ad AI Builder di produrre fin dal primo prompt una configurazione che tenga conto delle esigenze tipiche di un ambiente di produzione. Il sistema può includere nel workflow verifiche, passaggi di approvazione, criteri di gestione degli errori e collegamenti con i sistemi aziendali, anziché limitarsi a creare una sequenza elementare di istruzioni.
Il funzionamento comprende una modalità denominata Plan Mode. Quando viene formulata una richiesta, l’intelligenza artificiale prepara innanzitutto un piano di implementazione. Il piano descrive le operazioni previste, le risorse coinvolte, le integrazioni da utilizzare e la struttura generale del workflow. Durante questa fase AI Builder può porre domande per chiarire requisiti non definiti o condizioni ambigue. La piattaforma attende quindi l’approvazione dell’utente prima di procedere con la costruzione effettiva del processo. In questo modo la generazione non viene avviata immediatamente sulla base di un singolo prompt incompleto. I piani vengono salvati e sottoposti a controllo di versione. Ogni variazione può essere ricostruita, confrontata e associata alle decisioni che hanno portato alla configurazione finale. La conservazione delle versioni offre una traccia utilizzabile per la governance e per la verifica delle modifiche apportate ai workflow. La piattaforma applica lo stesso modello anche alla personalizzazione dei processi già esistenti. Un team può partire da un workflow operativo, descrivere in linguaggio naturale una nuova esigenza e ricevere un piano aggiornato prima che il sistema modifichi la configurazione.
AI Builder supporta inoltre l’onboarding assistito dall’intelligenza artificiale. Il prodotto può semplificare la configurazione iniziale della piattaforma, l’importazione delle informazioni organizzative e la creazione delle prime automazioni. Le stesse funzionalità possono essere utilizzate per la gestione continuativa dell’ambiente, mantenendo uniformi le configurazioni e i controlli operativi. La componente di platform operations permette di usare l’AI per intervenire sulla piattaforma stessa. Gli utenti possono richiedere la creazione o l’aggiornamento di elementi del catalogo, automazioni, integrazioni e altre funzioni di Port attraverso la conversazione con il builder.
Il prodotto è progettato per essere aperto rispetto agli agenti utilizzati. I team possono creare workflow e agenti direttamente all’interno di Port oppure collegare agenti già sviluppati con strumenti esterni. Entrambe le tipologie vengono gestite attraverso la stessa infrastruttura di visibilità e governance. Gli agenti esterni possono quindi essere inseriti nei workflow di Port senza perdere il controllo centralizzato sulle loro attività. La piattaforma permette di osservare dove vengono utilizzati, quali dati consultano, quali operazioni eseguono e quali approvazioni sono previste. Questa architettura consente di combinare agenti specializzati differenti all’interno di uno stesso processo. Un workflow può, per esempio, raccogliere informazioni da un sistema di osservabilità, farle analizzare da un agente esterno, utilizzare il catalogo di Port per identificare il servizio interessato e sottoporre la correzione proposta all’approvazione del responsabile prima dell’esecuzione.
Le funzioni di governance sono incorporate fin dalla fase di creazione. I workflow prodotti con AI Builder possono essere sottoposti a standard comuni, controlli di accesso, procedure di revisione e regole operative definite dall’organizzazione. L’utilizzo del linguaggio naturale non sostituisce quindi il livello autorizzativo della piattaforma. Le automazioni rimangono visibili all’interno di Port e possono essere gestite insieme agli altri elementi dell’ambiente SDLC. I responsabili possono controllare quali processi sono attivi, quali agenti vengono utilizzati, quali team ne sono proprietari e quali dipendenze sono coinvolte.
Il prodotto è stato sviluppato per permettere anche agli ingegneri che non possiedono competenze specialistiche nella costruzione di agenti di creare processi operativi. La complessità relativa all’orchestrazione, al collegamento delle fonti e alla gestione del contesto viene affidata alla piattaforma, mentre l’utente descrive il risultato richiesto e verifica il piano generato.
AI Builder può essere impiegato anche per estendere le funzionalità della piattaforma interna. Attraverso il dialogo con il sistema è possibile creare nuovi flussi self-service, automazioni per gli sviluppatori, procedure di gestione degli incidenti e controlli sulle attività di delivery. Nel caso della risoluzione autonoma dei problemi, il workflow può ricevere una segnalazione, collegarla al servizio interessato, individuare il team proprietario, raccogliere i dati tecnici necessari e affidare a un agente l’analisi o la preparazione di un intervento. Le azioni più sensibili possono rimanere bloccate fino alla conferma di un operatore.
Per la gestione dei costi AI, la piattaforma può utilizzare i dati relativi ai servizi, ai team e agli strumenti collegati per attribuire i consumi, rilevare anomalie oppure attivare workflow di revisione. Il processo può essere costruito e successivamente modificato in linguaggio naturale. Le funzioni dedicate alle prestazioni di ingegneria possono invece aggregare informazioni provenienti dai sistemi utilizzati durante lo sviluppo, associarle ai team e ai servizi registrati nel Context Lake e creare processi automatici di tracciamento o segnalazione.
Port AI Builder non viene distribuito come prodotto separato dall’infrastruttura della società, ma come livello di creazione e gestione collocato sopra la Agentic SDLC Platform. Questa integrazione permette ai workflow generati di accedere direttamente alle funzioni di orchestrazione, al catalogo contestuale e ai controlli già presenti. Port mette AI Builder a disposizione sia negli abbonamenti gratuiti sia in quelli a pagamento. Le organizzazioni possono quindi utilizzarlo per creare agenti e workflow nativi oppure per governare processi che includono componenti sviluppate esternamente.