Gli Agenti AI Creano un Nuovo Incubo di Sicurezza per le Imprese e le Startup
La proliferazione dell’AI nelle applicazioni aziendali introduce un nuovo e complesso tipo di traffico di rete: agenti AI autonomi che effettuano chiamate API in uscita. Questo “traffico agentico” rappresenta uno strato mancante nell’attuale infrastruttura AI, creando sfide significative in termini di visibilità, sicurezza e gestione dei costi.
Con il passaggio degli agenti AI da semplici generazioni di testo a una pianificazione indipendente di compiti, l’utilizzo di strumenti e il recupero di dati, le loro richieste in uscita spesso bypassano il monitoraggio dell’infrastruttura tradizionale, portando a costi imprevedibili, vulnerabilità di sicurezza e mancanza di controllo.
Questo scenario ricorda momenti cruciali nella storia dell’architettura software. L’ascesa delle API web ha reso necessarie le API gateway per gestire il traffico in entrata, e l’avvento dei microservizi ha portato all’adozione di mesh di servizio per governare la comunicazione interna. In entrambi i casi, uno strato di mediazione dedicato è diventato evidente solo man mano che i sistemi si espandevano e si presentavano punti critici.
Gli agenti AI si trovano ora su un percorso simile, e la loro operazione indipendente in produzione mette rapidamente in luce problemi come loop di chiamate API senza fine e accessi non sicuri. Questo sottolinea l’urgente bisogno di un nuovo strato infrastrutturale progettato specificamente per gestire il traffico in uscita guidato dall’AI.
Protocolli Emergenti che Creano Nuove Vulnerabilità di Sicurezza nelle Imprese
Tradizionalmente, le applicazioni gestivano il traffico API in entrata. Con l’AI agentica, questo modello è invertito: i componenti AI all’interno delle applicazioni generano ora chiamate API in uscita per soddisfare i prompt degli utenti e eseguire compiti. Questo spostamento crea lacune critiche, poiché queste chiamate avviate dagli agenti appaiono spesso come normali richieste HTTP in uscita, bypassando i gateway API esistenti.
La sfida è ulteriormente amplificata dall’emergere di nuovi protocolli e framework progettati per facilitare le capacità degli agenti AI. Questo include non solo le applicazioni degli agenti AI stesse, che possono agire autonomamente o come co-piloti all’interno dei flussi di lavoro, ma anche gli sviluppatori che utilizzano strumenti potenziati dall’AI.
Tra i protocolli emergenti, troviamo:
- Model Context Protocol (MCP): Standard emergente per connettere gli agenti AI a strumenti e dati. Permette agli sviluppatori di definire connettori una sola volta, consentendo a qualsiasi agente conforme a MCP di utilizzarli.
- Agent2Agent (A2A): Protocollo di Google che consente la collaborazione tra più agenti AI, aumentando la complessità dei flussi di lavoro ma anche il rischio di fallimenti a cascata se non adeguatamente supervisionato.
Rischi Critici di Sicurezza che Ogni Impresa Deve Affrontare
La mancanza di uno strato di controllo dedicato per il traffico agentico introduce diversi rischi significativi:
- Costi Improvvisi: Gli agenti AI possono facilmente entrare in loop incontrollati, portando a un consumo eccessivo e inosservato delle risorse API.
- Vulnerabilità di Sicurezza: Un esempio è il “Agency Eccessiva”, dove un agente AI ha più permessi di quanti ne necessiti, portando a potenziali violazioni dei dati.
- Mancanza di Visibilità e Controllo: Quando un agente AI si comporta in modo imprevedibile, i team ingegneristici possono mancare della visibilità necessaria per intervenire in tempo reale.
AI Gateway: Costruire lo Strato di Controllo Mancante per gli Agenti Autonomi
Gli AI gateway stanno emergendo come lo strato di controllo fondamentale per tutto il traffico agentico. Un AI gateway funge da componente middleware attraverso il quale tutte le richieste degli agenti AI ai servizi esterni vengono canalizzate, consentendo un’applicazione centralizzata delle politiche e della gestione.
Questo modello consente alle organizzazioni di imporre guardrail cruciali sul traffico guidato dall’AI, guadagnando visibilità e controllo sulle azioni degli agenti.
Le funzionalità degli AI gateway includono:
- Autenticazione e Autorizzazione: Mediazione delle credenziali e iniezione di token temporanei e circoscritti per ogni interazione agente-strumento.
- Controlli Umana-in-Loop: Per azioni sensibili, il gateway può sospendere l’esecuzione fino a quando non viene data l’approvazione manuale.
- Monitoraggio e Audit: Aggregazione di tutto il traffico degli agenti per consentire un logging ricco, fondamentale per rilevare anomalie.
- Conformità Normativa: I gateway possono filtrare o contrassegnare dati sensibili, garantendo che gli agenti rispettino le normative sulla privacy dei dati.
Preparare la Propria Infrastruttura per il Futuro dell’AI Agentica
Il panorama dell’AI agentica è ancora nelle sue fasi iniziali, rendendo questo il momento opportuno per i leader ingegneristici di stabilire un’infrastruttura di governance robusta. Le organizzazioni dovrebbero iniziare a guadagnare visibilità su dove gli agenti già operano autonomamente e aggiungere logging di base.
Implementare limiti rigidi su timeout, massimi tentativi e budget API può prevenire costi eccessivi.
La crescente importanza degli agenti AI richiede un approccio proattivo alla governance. È fondamentale iniziare ora, mentre le poste in gioco sono basse, per garantire un’infrastruttura di supporto solida per i sistemi futuri nativi dell’AI.
