Architettura tecnica
Advanced Workflow Optimization
Stack proprietario, orchestrazione multi-agente e knowledge layer centralizzato per automazioni aziendali ad alta complessità.
Limiti strutturali dell'approccio dominante
La maggior parte delle piattaforme di automazione AI oggi disponibili sul mercato condivide la stessa architettura di base: prompt chaining su LLM generalisti consumati via API, con agenti per canale costruiti e mantenuti separatamente.
Questo approccio introduce limiti strutturali che emergono chiaramente in produzione:
- Latenza non deterministica su task multi-step, incompatibile con use case real-time come la gestione vocale
- Assenza di stato condiviso tra agenti su canali diversi — ogni agente ragiona in isolamento
- Knowledge fragmentation: aggiornare una procedura aziendale richiede intervento su ogni agente separatamente, con rischio elevato di incoerenza comportamentale
- Audit trail insufficiente per ambienti regolamentati, i modelli generalisti non espongono logging strutturato a livello di step di processo
- Dipendenza da vendor singolo per il modello LLM, variazioni di pricing, disponibilità o comportamento del modello impattano direttamente la produzione.
L’architettura che abilita l’automazione
Shared Process Knowledge Layer
Il componente centrale dell'architettura. È un layer di conoscenza di processo strutturata, indipendente dal canale, che alimenta tutti gli agenti attivi nel sistema. Non si tratta di un prompt condiviso, ma di una base di conoscenza organizzata per entità, procedure, regole di business e contesti operativi.
Ogni agente, indipendentemente dal canale su cui opera, interroga questo layer per determinare il comportamento corretto. Aggiornare una procedura significa modificarla nel knowledge layer: la propagazione è immediata e coerente su email, chat, voce e API senza alcun intervento sugli agenti singoli.
Questo elimina alla radice il problema della knowledge fragmentation e riduce drasticamente il costo di manutenzione in produzione.
Orchestratore Multi-Agente
Il motore di orchestrazione gestisce pipeline di agenti coordinati con:
- Gestione esplicita dello stato — ogni flusso mantiene contesto tra step successivi, anche su sessioni non contigue.
- Routing condizionale — la pipeline si ramifica dinamicamente in base all'output di ogni step, con supporto a condizioni complesse e lookup su sistemi esterni.
- Fallback e retry configurabili — comportamento degradato definito esplicitamente per ogni punto di failure, senza propagazione silenziosa degli errori.
- Escalation umana — trigger configurabili per handoff a operatore umano, con trasferimento del contesto completo della sessione.
- Logging strutturato — ogni step di ogni pipeline produce un evento strutturato con timestamp, input, output, agente coinvolto e sistema chiamato: audit trail completo e interrogabile.
Modelli LLM fine-tunati su verticali
Non utilizziamo LLM generalisti as-is. Il nostro stack si basa su modelli base fine-tunati su domini specifici, con ottimizzazione esplicita per il trade-off latency/accuracy richiesto dal contesto operativo.
Per use case real-time, in particolare la gestione vocale, l'ottimizzazione della latenza è un requisito primario di progettazione, non un parametro secondario. Il componente Voice AI opera con latenze target inferiori a 200ms end-to-end, includendo speech recognition, inferenza LLM e sintesi vocale.
Il fine-tuning verticale produce inoltre vantaggi diretti in produzione:
- Maggiore accuratezza sul dominio specifico
- Minore allucinazione su entità aziendali
- Comportamento più stabile e prevedibile rispetto a modelli general-purpose
Connettori e Integration Layer
Strato di integrazione API-first con supporto nativo a:
- REST e GraphQL per sistemi moderni con API ben documentate.
- Webhook per eventi push da sistemi esterni verso il knowledge layer.
- Adapter pattern per sistemi legacy che non espongono API REST native — il connettore implementa la logica di trasformazione senza modificare il sistema sorgente.
- Event streaming per pipeline dati ad alto volume con requisiti di bassa latenza.
- Connettori stateless e idempotenti per design, compatibili con ambienti multi-istanza e orchestratori container.
Gestione dello stato e memoria degli agenti
Un aspetto critico nelle pipeline agentiche complesse è la gestione della memoria tra step e tra sessioni. La nostra architettura distingue esplicitamente tre livelli di memoria:
- Working memory — contesto della sessione corrente, mantenuto in-process per minimizzare la latenza
- Session memory — stato persistito tra interazioni successive dello stesso utente o processo, recuperabile su canali diversi
- Organizational memory — conoscenza strutturata nel knowledge layer, condivisa tra tutti gli agenti e aggiornabile centralmente
- Questa separazione consente di costruire agenti che mantengono coerenza nel tempo senza richiedere context window enormi — con impatto diretto su costo inferenziale e latenza.
Osservabilità e controllo in produzione
Ogni componente del sistema espone metriche e log strutturati compatibili con stack di osservabilità standard:
- Logging: eventi JSON strutturati per ogni step di pipeline, ingeribili su Elasticsearch, Datadog, Splunk o sistemi custom
- Metriche: latenza per step, throughput, tasso di fallback, tasso di escalation umana — esportabili via Prometheus o endpoint custom
- Tracing distribuito: correlazione degli eventi tra agenti su canali diversi tramite trace ID propagato attraverso l'intera pipeline
- Dashboard operativa: visibilità in tempo reale sullo stato delle pipeline attive, con alerting configurabile per soglie critiche
Sicurezza e data governance
- Autenticazione inter-servizio via mTLS e API key con scope granulari
- Nessuna persistenza di dati personali al di fuori dei sistemi del cliente — il knowledge layer opera su entità anonimizzate o pseudonimizzate per design
- Cifratura in transit e at rest su tutti i componenti
- Infrastruttura deployabile su cloud europei con data residency garantita — compatibile con requisiti normativi GDPR, DORA e settori regolamentati
- Accesso al sistema di logging e audit trail segregato per ruolo