Sandbox per agenti AI: permessi minimi, canary e rollback auditabili.
Perimetro e principi: cosa rende utile una sandbox per agenti AI
Portare in produzione agenti AI senza una sandbox è come fare deploy direttamente in produzione a ogni commit. La sandbox per agenti AI non è un semplice ambiente di staging: è un perimetro di esecuzione con permessi minimi, validatori forti e audit trail che permette di esercitare capability reali (retrieval, tool‑use, aggiornamenti CRM) senza blast radius. Tre principi chiave: 1) separazione netta tra capability e contesti (cosa l’agente può fare vs dove/come può farlo), 2) principio del minimo privilegio su ogni tool (scope di lettura/scrittura e TTL), 3) osservabilità profonda (eventi strutturati, tracing, costi per outcome). Nel disegno della sandbox, ogni funzione write‑access (email, update CRM, storage) va eseguita in un ambiente isolato con dati sintetici o dataset copia; le azioni sono promosse in produzione solo dopo approvazione esplicita o policy predefinite. Gli input devono passare per sanitizzazione (HTML/URL/documenti) e validatori di schema/semantica; gli output devono rispettare contratti (JSON Schema) prima di invocare tool reali. La separazione dei contesti – volatile vs persistente – riduce il rischio di accumuli non governati e semplifica export/cancellazione. Le Policy Card runtime rendono i confini verificabili: scopi del workflow, basi giuridiche, categorie di dati, retention e metriche vanno dichiarati e versionati. A runtime, lo stato della card viene loggato ad ogni azione. Per standardizzare permessi e audit tra agenti e tool, un riferimento pratico è il Model Context Protocol: Anthropic MCP. Infine, la sandbox deve essere economica e rappresentativa. Metriche come costo per outcome, latenza edge→azione e loop rate vanno misurate anche qui, perché guidano decisioni su modelli, retriever e orchestrazione. I pattern multi‑agent di Google aiutano a evitare loop e handover ridondanti, allineando test e realtà: Google Multi‑Agent Blog. Per fallback/circuit breaker e pratiche operative, vedere la guida NVIDIA: NVIDIA Safety Recipe.
Canary e approvazioni: come rilasciare in sicurezza e misurare
Il rollout sicuro non è un grande salto, ma una serie di passi controllati. La combinazione di canary release, approvazioni e guardrail riduce il rischio di regressioni e costi fuori controllo. - Canary per domini/segmenti: invece di rilasciare a tutti, attiva la nuova variante su un dominio ristretto (es. solo “sales recap” o solo un gruppo di utenti). Misura KPI guardrail: costo per outcome, latenza edge→azione, loop rate, % citazioni corrette, APR. Se una metrica sfora soglia, lo switch‑back deve essere automatico. - Approvazioni e Policy Card: ogni evoluzione che amplia permessi o modifica la retention deve passare per un gate esplicito. Le Policy Card runtime definiscono scopi, basi giuridiche, categorie di dati, permessi e retention per workflow; il loro stato va loggato a ogni azione. - Budget guardrail: imposta limiti economici per dominio e variante; al superamento, degrada modello (tier inferiore) o sospendi funzioni non critiche. - Test su golden set: prima del canary, riesegui una suite stabile di compiti con risposte di riferimento. Distingui miglioramenti reali dal rumore. I pattern per orchestrazione e handover tra agenti, utili a ridurre loop, sono descritti qui: Google Multi‑Agent Blog. Per integrare circuit breaker, fallback e drill operativi, una guida consolidata è la “safety recipe” di NVIDIA: NVIDIA Safety Recipe. Per standardizzare autorizzazioni e audit tra tool/agent, riferimento MCP: Anthropic MCP.
Rollback, osservabilità e policy di change: tenere il controllo
L’ultima miglio della sicurezza è la capacità di tornare indietro velocemente, capire cosa è successo e documentarlo. Rollback operativo - Switch‑back automatizzato se i guardrail sforano soglia (APR, costo per outcome, latenza, % citazioni corrette). Mantieni sempre una variante “nota buona” pronta. - Versioning completo di prompt, policy, schemi/validator e configurazioni di tool‑use; etichetta ogni run con ID e metadati (chi, quando, perché). Osservabilità e audit - Log firmati e append‑only con input/output, tool‑call e parametri, permessi effettivi, stato policy card, fonti citate e costi. Export indipendente su richiesta. - Tracing distribuito per correlare edge→ASR/LLM→tool→CRM. Integra allarmi su pattern anomali (loop, escalation di privilegi, risposte senza fonti). Change management - Patch cadence: ogni major release di modello/SDK/framework → riesecuzione golden set, review policy e permessi, aggiornamento rubriche di qualità. - Drill trimestrali: esercitazioni di incident con scenari multimodali (documenti/immagini), red team su prompt injection/indirect prompt. Riferimenti di rischio e tassonomie: OWASP Top 10 LLM Applications. Documentazione board‑ready Report che uniscono timeline, decisioni, blast radius e impatti su KPI e budget accelerano approvazioni e riducono attriti. Per allineare i processi a nuove capability/policy dei vendor, monitora canali ufficiali: OpenAI News (IT) e Anthropic News. Con sandbox, canary e rollback ben progettati, i team italiani possono rilasciare più spesso con meno rischio.