Negli ultimi giorni, Anthropic e AWS hanno mosso passi significativi verso una visione più matura e strutturata dell’intelligenza artificiale agentica. La prima con il lancio dei Managed Agents, mentre Amazon Web Services ha introdotto Agent Registry. Due iniziative diverse per natura e scopo, ma accomunate dalla stessa consapevolezza che gli agenti AI stanno uscendo dalla fase sperimentale e le organizzazioni hanno bisogno di strumenti adeguati per gestirli in produzione.

Prima di entrare nel merito delle novità, vale la pena chiarire il concetto tecnico sottostante. Un agente AI è un modello linguistico a cui vengono forniti strumenti software (capacità di eseguire codice, leggere file, navigare il web, interagire con API esterne) all’interno di un ciclo iterativo. Il modello riceve un obiettivo, pianifica i passi necessari, utilizza gli strumenti a disposizione e produce un risultato. Se qualcosa non è sufficientemente definito, chiede chiarimenti, altrimenti procede autonomamente fino al completamento del compito o all’esaurimento del budget di token disponibile.

Claude Code è l’incarnazione più nota di questo paradigma in casa Anthropic. Si tratta di un agente di programmazione che sfrutta modelli come Opus 4.6 e strumenti da riga di comando come bash per scrivere, testare e modificare codice. Al suo interno è possibile creare sotto-agenti specializzati (uno dedicato al frontend, un altro all’ottimizzazione delle query, un altro ancora alla documentazione) configurati tramite file Markdown e YAML, che orientano il comportamento del modello verso specifici domini funzionali. Nella documentazione ufficiale, Anthropic definisce un agente come “una configurazione riutilizzabile e versionata che definisce persona e capacità”, specificando che raggruppa modello, prompt di sistema, strumenti e server MCP in un’unica unità coerente.

I Managed Agents di Anthropic: autonomia su scala

Anthropic AWS agenti AI

L’utilizzo personale degli agenti prevede ancora un grado considerevole di supervisione umana, dal momento che si assegna un compito, si monitora l’avanzamento ed eventualmente si corregge la rotta. I Managed Agents sono progettati per qualcosa di strutturalmente diverso, ovvero periodi prolungati di attività non supervisionata in cui l’agente legge file, esegue comandi, naviga pagine web e produce output senza richiedere intervento costante dall’esterno.

Anthropic gestisce direttamente l’infrastruttura sottostante, assumendosi la complessità tecnica che in un deployment tradizionale ricadrebbe sul team di ingegneria tra esecuzione sandboxed del codice, checkpointing delle sessioni, gestione sicura delle credenziali, controllo granulare dei permessi e tracciamento end-to-end delle operazioni. Anche le attività più routinarie, come la compattazione del contesto per liberare spazio nella finestra di memoria del modello, vengono delegate al sistema, alleggerendo ulteriormente il carico operativo.

Il servizio è consigliato per task che richiedono molto tempo, un alto numero di chiamate a strumenti esterni e che traggono vantaggio dalla persistenza dei dati tra una sessione e l’altra. In pratica, tutto ciò che in un ufficio tradizionale richiederebbe ore di lavoro ripetitivo a basso valore aggiunto.

Sebbene la programmazione rimanga il caso d’uso commerciale principale per Claude, Anthropic punta esplicitamente a espandere il perimetro d’azione verso compiti più generici di knowledge work. La dichiarazione di disponibilità generale di Claude Cowork for Enterprise, avvenuta in contemporanea al lancio dei Managed Agents, va esattamente in questa direzione.

Un esempio concreto arriva da Notion. Il product manager Eric Liu ha descritto pubblicamente come l’azienda utilizzi i Managed Agents per consolidare asset di progetto, creare canali Slack, analizzare i siti dei concorrenti e inviare email riepilogative con le timeline: tutte attività che sommate rappresentano ore sottratte al lavoro creativo. Sul fronte economico, il servizio si appoggia alle tariffe standard della piattaforma con un supplemento di 0,08 dollari per ogni ora di runtime attivo per sessione.

L’Agent Registry di AWS: governare ciò che esiste già

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C’è un problema che emerge con regolarità nelle grandi organizzazioni che adottano l’AI in modo distribuito ed è il fatto che team diversi costruiscono agenti autonomamente, spesso senza sapere che uno strumento equivalente esiste già altrove in azienda. Il risultato è una proliferazione caotica di automazioni ridondanti, difficili da tracciare e ancora più difficili da aggiornare o dismettere nel tempo.

Amazon Web Services risponde a questa sfida con l’Agent Registry, un repository centralizzato per scoprire, condividere e riutilizzare agenti AI all’interno degli ecosistemi enterprise. Il registro è costruito attorno a Bedrock AgentCore e funziona essenzialmente come un catalogo di metadati, fornendo informazioni sull’autore, dettagli sul protocollo utilizzato, servizi esposti e istruzioni per l’invocazione. Supporta standard aperti come MCP e A2A oltre a schemi personalizzati ed è progettato per funzionare indipendentemente da dove gli agenti sono ospitati (su AgentCore, su altri cloud provider o in ambienti on-premises).

L’inserimento di record nel registro può avvenire in modo manuale, compilando i metadati tramite console AWS, SDK o API, oppure in modo automatico collegando il registro a un endpoint MCP o A2A correttamente configurato. Gli agenti costruiti con AgentCore, Amazon Quick Suite e Kiro verranno indicizzati in automatico, con dati operativi che nel tempo daranno visibilità sulle performance reali. Per interrogare il registro, si può usare la console AgentCore, le API o qualsiasi client compatibile con MCP, inclusi Claude Code e Kiro.

Va sottolineato che AWS non è l’unica a muoversi in questa direzione. Microsoft ha infatti sia Entra Agent Registry, sia Azure Agent Registry, Google Cloud ha il proprio registro dedicato ed esistono iniziative aperte come l’Agent Client Protocol Registry, a conferma che la governance degli agenti AI sta diventando rapidamente un campo competitivo a sé stante. L’Agent Registry è attualmente disponibile in preview in cinque regioni: US East, US West, Asia Pacific Sydney, Asia Pacific Tokyo ed Europa Irlanda.

(Immagine in apertura: Shutterstock)