In Breve
- Qual è il ruolo di Vercel nel panorama dell'AI?
- Vercel è un'infrastruttura centrale per il software AI, gestendo milioni di deployment e miliardi di token ogni giorno.
- Quali sono le principali sfide affrontate da Vercel?
- Le sfide principali includono il controllo dei dati, la sicurezza e la gestione dei permessi d'accesso.
- Cosa offre il framework Eve di Vercel?
- Eve consente di descrivere in linguaggio naturale le istruzioni e le competenze degli agenti AI.
Vercel e l’Evoluzione degli Agenti AI: Innovazioni e Sfide nel Settore
Vercel si sta affermando come un attore centrale nel panorama dell’intelligenza artificiale, con circa 6 milioni di deployment al giorno, di cui la metà generata da coding agent. Ogni giorno, oltre 1.000 miliardi di token transitano attraverso il suo gateway AI, evidenziando l’importanza della piattaforma nel supportare applicazioni AI in produzione.
In un recente comunicato, Vercel ha annunciato un cambiamento significativo verso l’implementazione di casi d’uso pratici, identificando due applicazioni chiave per gli agenti AI: i coding agent, che rappresentano una parte sostanziale dell’utilizzo dei token, e gli agenti interni, progettati per automatizzare processi aziendali e migliorare la produttività.
Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie non è priva di sfide. Le principali problematiche riguardano il controllo e la sicurezza dei dati, la tracciabilità delle chiamate a strumenti esterni e la gestione dei permessi d’accesso. Per affrontare queste sfide, Vercel ha sviluppato un framework innovativo chiamato Eve, che consente di descrivere in linguaggio naturale le istruzioni e le competenze degli agenti. Inoltre, è stato introdotto Vercel Sandbox, un ambiente sicuro per confinare l’esecuzione degli agenti, applicando politiche rigorose sul tipo di dati accessibili e su quali dati possono uscire dal sandbox.
Queste misure di confinamento sono cruciali per mitigare il rischio che strumenti di sviluppo possano addestrarsi su interi codebase sensibili, prevenendo potenziali fughe di dati. Un esempio pratico di utilizzo di un agente interno è rappresentato da un agente che permette a un addetto alle vendite di interrogare in tempo reale indicatori come gli account che hanno aggiunto più postazioni nelle ultime settimane, eliminando l’attesa per progetti di dashboard tradizionali.
In termini di partnership tecniche, Vercel sta assistendo a un’evoluzione nelle scelte dei fornitori di modelli. Si sta passando da un approccio monolitico a architetture più flessibili e intercambiabili, dove modello, harness, piattaforma dati, sandbox e gateway possono essere combinati in modo plug-and-play. Vercel sta valutando opzioni come OpenAI, Anthropic, Gemini e modelli open source come DeepSeek e GLM-5.2, analizzando il rapporto prezzo/prestazioni per ambienti di produzione.
L’espansione delle funzionalità offerte dai grandi laboratori, come strumenti che consentono di pubblicare direttamente sul web, sta creando una competizione diretta tra piattaforme infrastrutturali e fornitori di modelli. A livello strategico, rimane aperto il dibattito su un futuro in cui modello e agente siano accoppiati o in cui i modelli restino moduli componibili. Vercel si propone come fornitore infrastrutturale in stile AWS della nuova generazione, sostenendo l’adozione di protocolli aperti per garantire modularità e interoperabilità.
