Circa il
35%
degli sviluppatori usa i propri strumenti AI principali con account personali.
Assembla, governa e osserva ogni agente da un unico posto: il suo modello, i suoi tool, quello che gli è permesso fare e quanto costa.
L'AI è una macchina del tempo: quello che prima richiedeva un anno per essere costruito oggi arriva in una settimana. Il che rende una domanda da affrontare presto: quali agenti girano in produzione, cosa possono toccare e quanto costano?
Circa il
35%
degli sviluppatori usa i propri strumenti AI principali con account personali.
AI Foundry dà a ogni agente un harness governato prima che parta.
Il modello, le istruzioni, i tool e le skill, fissati in un Playbook.
82%
delle aziende ha agenti AI non censiti in esecuzione.
Un unico posto che conosce ogni agente, il modello su cui gira e i tool che può chiamare.
Un prototipo arriva in produzione senza aver mai incontrato la tua policy di sicurezza.
L'applicazione delle policy e i checkpoint umani fanno parte dell'esecuzione, non di una revisione successiva.
Un anno di budget AI sparisce in pochi mesi, e nessuno sa dire dove.
Spesa in token e costo aggregati per agente, Playbook, team e modello.
Uno sforamento è riconducibile alla sua origine prima di diventare una voce che nessuno sa spiegare.
Ogni agente gira dentro un harness: il modello su cui gira, le istruzioni che segue, i tool e le skill che può chiamare. Se configurato per conto suo, un agente può raggiungere uno qualunque di questi elementi, e nessuno al di fuori del suo owner saprebbe indicare quale. Un Playbook disegna la cornice.
Cosa fissa un Playbook
L'harness governato attorno a tutto questo. Lo progetti una volta: fissa ogni pezzo prima che l'esecuzione parta, e AI Foundry lo applica a ogni esecuzione.
Un agente, o diversi: in sequenza, in parallelo, o in loop.
Ti segue nell'editor.Tira i Playbook governati dentro VS Code, JetBrains, Claude Code o Cursor, oppure usa la CLI, e fallo girare in locale su codice reale. La sincronizzazione bidirezionale segnala il drift quando la versione in Foundry cambia.
Un Playbook può attingere solo a quello che l'AI Foundry conosce. Il registry è quello che conosce: gli agenti che girano, le persone che li possiedono, i tool e i modelli che gli è permesso raggiungere.
Un unico inventario degli agenti, degli assistenti e dei modelli custom che girano nei tuoi team, ognuno con un owner, un'identità e un accesso con ambito limitato.
I pezzi di cui sono fatti gli agenti, tenuti in un unico posto e versionati: i tool che possono chiamare, le skill che riusano, i template di specifiche che il loro output deve rispettare.
I modelli su cui a un agente è permesso girare, dichiarati centralmente. Un Playbook punta alla library, così cambiare modello è una modifica in un solo punto.
Ogni server MCP federato dietro un unico endpoint governato, con autenticazione e autorizzazione degli agenti, routing del traffico e rate limiting. Gli agenti scoprono e chiamano solo i tool che il registry autorizza per loro.
Un Playbook multi-agente è un graph che disegni utilizzando l'Agentic Flow: i nodi di orchestrazione decidono come girano gli agenti, e la memoria condivisa e i punti di approvazione sono scritti nello stesso Playbook.
Concatena gli agenti, così l'output di uno diventa l'input del successivo, con un contratto esplicito a ogni passo.Fa girare gli agenti in parallelo sullo stesso input o su input suddivisi, poi unisce i risultati con un join configurabile.Rimanda il lavoro a un agente a monte finché il controllo non passa, con un numero massimo di iterazioni configurato, così un run non può girare all'infinito.Un agente può passare il controllo a un altro agente a metà task, consegnando un payload con ambito limitato.
LLMOps: tracciamento completo di ogni esecuzione, a ogni livello. FinOps: costo tracciato con la stessa granularità.
Uno span per l'esecuzione complessiva, per ogni passo dell'agente, per ogni chiamata a tool/MCP e per ogni chiamata all'LLM.
Token consumati, latenza, modello e provider, nomi e argomenti dei tool, stato ed errori.
Entra in qualsiasi span, vedi costo e latenza per ogni passo.
Spesa in token e costo aggregati per agente, Playbook, team o modello, non solo per esecuzione, così uno sforamento di budget è riconducibile alla sua origine prima di diventare una voce che nessuno sa spiegare.
OTLP verso qualsiasi backend standard, Grafana, Jaeger, Tempo, o il tuo APM attuale.
Le esecuzioni locali dal tuo IDE finiscono nelle stesse tracce Foundry di quelle server.
La misura che conta non è l'esecuzione più economica, è il costo di un risultato che puoi usare. AI Foundry lavora su entrambi i capi.
Esecuzione più economica
Tutto spedito, ogni volta. Sbagliato, scoperto dopo: il giro va rifatto da capo.
Con AI Foundry
In cache, recuperato al momento, fermato dal cap: non spedito, non pagato.
Budget per team e caso d'uso, applicati sulla chiamata stessa. Oltre il tetto, una richiesta viene fermata o instradata su un modello più economico, prima che i token vengano spesi e non dopo la fattura.
Quello che un agente chiede di continuo viene servito dalla cache invece di essere pagato di nuovo.
Un agente riceve il contesto che il task richiede, recuperato a runtime, invece di portarsi dietro una finestra sovradimensionata a ogni chiamata.
Controlli automatici sull'output prima che vada avanti, così un'esecuzione economica che ha prodotto la cosa sbagliata viene intercettata invece di essere pagata due volte.
Un Playbook messo a punto una volta migliora ogni esecuzione che lo usa: lo stesso lavoro, su meno token, per ogni team che lo adotta.
Gli agenti autonomi girano in background, accanto a servizi deterministici, così il lavoro scala senza una persona in attesa a ogni passo.
AI Governance
Controlla spesa, rischio e compliance nel punto in cui l'AI gira. AI Foundry è quel punto: ogni agente ha un owner, un insieme di tool con ambito limitato e un costo leggibile per team, per Playbook e per modello.
ScopriScala l'Agentic Engineering
Trasforma i tuoi standard in regole che ogni agente segue. È il Playbook a portarle: stesso modello, stesse istruzioni, stessi tool e stessi guardrail per ogni team, qualunque coding agent ciascuno usi.
ScopriGestisci l'SDLC AI-Native
Ogni fase del delivery, su una base neutra. La configurazione degli agenti e l'accesso ai tool stanno con il team di piattaforma invece che nel setup locale di ogni ingegnere, con l'autonomia vincolata all'ambiente.
ScopriDa Pilot a Produzione
Le iniziative AI di business arrivano in produzione sotto la stessa governance degli agenti di engineering: stesso registry, stessi checkpoint di approvazione, stessi controlli di costo.
ScopriL'AI Foundry è il posto dove assembli e governi gli agenti che fai girare. Un AI Playbook fissa ogni pezzo prima che la run parta: il modello, le istruzioni, le skill, i tool e i guardrail. I registri tengono gli agenti, i tool e i modelli, l'MCP Gateway media le loro chiamate ai tool, e ogni run è tracciata fino al suo costo.
L'AI Foundry li governa. Ecco a cosa si innesta, modulo per modulo.
Context Catalog
Contiene il contesto governato da cui leggono i suoi agenti e i suoi Playbook.
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Flow
Consuma i suoi Playbook, così chi non sviluppa prototipa dentro gli stessi guardrail.
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Console
Porta quello che i suoi agenti producono sui tuoi ambienti reali.
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Fast Data
Alimenta il loro contesto con dati in tempo reale dai tuoi sistemi di record.
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AI-Ready API
Espone e protegge le API che i suoi agenti chiamano.
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