Con Agentic Mesh: The GenAI-Powered Autonomous Agent Ecosystem, pubblicato da O’Reilly Media nel 2026, Eric Broda e Davis Broda affrontano un problema destinato a diventare centrale quanto più l’intelligenza artificiale generativa passa dalla produzione di contenuti all’esecuzione autonoma di attività. Il punto di partenza non è infatti la domanda, ormai largamente esplorata, su come costruire un singolo agente intelligente, ma quella assai più complessa relativa a ciò che accade quando gli agenti diventano numerosi, interdipendenti e capaci di prendere iniziative senza essere guidati passo dopo passo da esseri umani. Gli autori spostano così l’attenzione dall’intelligenza della singola applicazione all’architettura complessiva entro la quale molte intelligenze artificiali devono convivere. Il problema assume immediatamente una dimensione organizzativa oltre che tecnologica: un agente può essere molto capace e tuttavia risultare inutilizzabile in un’impresa se non è possibile identificarlo con certezza, stabilire che cosa sia autorizzato a fare, controllarne le azioni, comprenderne gli errori, interromperne l’attività o verificare con quali altri sistemi abbia interagito. Quanto maggiore diventa l’autonomia, tanto più importanti diventano quindi le infrastrutture che ne delimitano e rendono osservabile l’esercizio. È precisamente in questa tensione fra autonomia e controllo che si colloca il libro. Broda e Broda guardano agli agenti non come a programmi isolati, ma come a futuri partecipanti di un ambiente digitale popolato da entità software capaci di cercarsi, collaborare, scambiarsi informazioni, utilizzare servizi e svolgere transazioni. Di qui emergono domande che vanno ben oltre l’ingegneria del software: come si attribuisce un’identità stabile a un agente autonomo? Come si stabilisce di quali altri agenti possa fidarsi? Chi risponde delle sue decisioni? Come si controllano migliaia di processi intelligenti che agiscono contemporaneamente? Come si preservano sicurezza e affidabilità quando le decisioni dipendono da modelli linguistici probabilistici? E soprattutto, come si trasforma una tecnologia capace di impressionare nelle dimostrazioni sperimentali in un’infrastruttura sufficientemente affidabile da sostenere attività aziendali reali? Il merito della prospettiva proposta consiste proprio nell’assumere che il passaggio decisivo dell’IA agentica non riguarderà soltanto agenti sempre più intelligenti, ma sistemi sempre più complessi nei quali l’intelligenza dovrà essere coordinata, resa verificabile e sottoposta a forme strutturate di responsabilità.
