Creare un agente AI oggi è facile.
Forse troppo facile.

La maggior parte delle soluzioni moderne non sono altro che chatbot collegati a una collezione crescente di tool. Finché il numero di capacità rimane limitato, tutto sembra funzionare. Ma quando domini, responsabilità e integrazioni aumentano, questi sistemi iniziano a mostrare gli stessi problemi che abbiamo già visto nelle architetture software tradizionali: accoppiamento, conoscenza centralizzata e scarsa evolvibilità.

In questo contesto il Domain-Driven Design assume un ruolo nuovo. I bounded context non servono soltanto a separare il software, ma a separare la conoscenza. Ogni agente può diventare il custode di un linguaggio, di un insieme di regole e di una specifica visione del dominio. MCP permette di rendere queste capacità scopribili, mentre la collaborazione tra agenti consente di costruire sistemi in cui la conoscenza rimane distribuita, evitando la nascita di nuovi monoliti mascherati da intelligenza artificiale.

Parleremo di MCP, A2A, Microsoft Agent Framework, Azure AI Foundry e, soprattutto, di architettura.
Perché la vera sfida non è collegare un LLM a qualche API.
La vera sfida è progettare come l'intelligenza fluisce all'interno dell'organizzazione.