Esegui l'AI-native SDLC su una fondazione che è tua.
Agenti che lavorano in ogni fase della delivery, dal plan al maintain, sotto guardrail controllati dal tuo team platform, qualunque agente di coding o toolchain usi ciascun team.
Oggi il build è veloce. La delivery no.
Con Mia-Platform il build è veloce. E lo è anche tutto il resto.
Il build non è più il vincolo. Gli agenti scrivono codice a velocità di macchina, mentre pianificazione, test, review, deploy e gestione degli incidenti restano a velocità umana.
Ogni fase consegna alla successiva un artefatto versionato invece di una conversazione, così i passaggi attorno al build smettono di essere il punto in cui si perde la velocità.
Configurazione degli agenti, accesso MCP e permessi si impostano ingegnere per ingegnere. Nessuno sa dire cosa gli agenti dell'organizzazione sono autorizzati a fare in questo momento.
Configurazione, guidance e accesso MCP sono amministrati centralmente: un guardrail cambiato una volta si applica subito a ogni agente, su tutte le toolchain.
Non ci sono regole di autonomia coerenti fra sviluppo e produzione, e la velocità guadagnata nel build si ripaga in lock-in verso il primo vendor di toolchain che arriva.
L'autonomia ha un ambito legato all'ambiente e la piattaforma resta neutrale: le stesse regole girano sopra le pipeline e gli assistenti che ogni team già usa.
Un loop, sei fasi, gli stessi guardrail in ognuna.
Gli agenti lavorano dentro il loop che definisce il tuo team platform. Fra una fase e l'altra passa un artefatto versionato, e quell'artefatto è l'audit trail.
Plan
Una voce di backlog diventa una spec versionata, prodotta in sola lettura e approvata da una persona prima che si scriva qualcosa.
Design
La spec approvata diventa un piano che porta con sé le decisioni di architettura e gli standard da rispettare.
Build
Gli agenti di coding prendono in carico il lavoro con configurazione e accesso MCP gestiti dal team platform, non da ogni ingegnere.
Test
Controlli automatici ed eval gate girano prima di qualsiasi review umana, così una persona vede una modifica che ha già superato la soglia.
Deploy
L'autonomia ha un ambito legato all'ambiente, e l'agente che ha scritto la modifica non può essere quello che la approva.
Maintain
Un incidente attiva un agente di remediation con credenziali a vita breve e ambito limitato, e la sua fix rientra nel loop come nuovo piano.
Cosa controlla il team platform.
Quattro controlli, amministrati in un posto solo e applicati ovunque gli agenti si trovino a girare.
Artefatti versionati fra le fasi
Spec, piano, modifica e fix esistono come artefatti con una versione, non come cronologia di chat. La traccia dal ticket al deploy è il sottoprodotto del loop, quindi un audit non ha bisogno di ricostruzioni.
Configurazione e accesso MCP centrali
Quali agenti esistono, quale guidance portano e quali server MCP possono raggiungere si amministra in un posto solo. Cambia un guardrail lì e ogni agente lo prende, in qualunque toolchain giri.
Autonomia per ambiente e separazione dei compiti
Aperta in sviluppo, intermedia in staging, con gate in produzione. Ai gate di merge e deploy l'identità che scrive non può essere quella che approva, quindi un agente non può promuovere da solo il proprio lavoro.
Automazione dell'SDLC
Correzioni automatiche delle vulnerabilità e incidenti auto-risolti girano dentro il loop, e i loro esiti rientrano come piani da approvare invece che come modifiche che compaiono in produzione senza preavviso.
Perché le risposte abituali si fermano prima.
L'AI-native SDLC, con qualsiasi agente e qualsiasi toolchain, fatto rispettare dalla piattaforma che possiedi tu.
Ogni riga è lo stesso compito: la risposta a cui si ricorre di solito, e cosa cambia qui.
Il loop agentico che arriva col vendor della tua pipeline, governato dentro la sua toolchain.
Neutrale per disegno
Un solo playbook, eseguito allo stesso modo su ogni agente di coding e ogni toolchain che i tuoi team usano.
Un portale che cataloga quello che esiste e ne misura la salute.
Applicato, non catalogato
Le regole raggiungono l'agente mentre gira, invece di descriverlo in una pagina che qualcuno deve leggere.
Una fondazione che si ferma al confine della delivery software.
Una sola fondazione
La piattaforma che fa girare il tuo SDLC fa girare anche gli agenti di business che metti in produzione.
Un gruppo statunitense del credito al consumo, attivo in 25 stati, ha costruito il proprio Internal Developer Platform su Mia-Platform Console, gestito come un prodotto con un team dedicato e golden path propri, sull'infrastruttura self-hosted che già possedeva.
Dichiarato dal cliente
4 mesi
per integrare la piattaforma con l'infrastruttura esistente
Cosa potrai misurare.
Gli indicatori dell'AI-native SDLC sul lato delivery, sulla tua baseline.
Leading
Cosa si muove per primo, nel giro di settimane.
- Tasso di successo CI al primo colpo
- Tempo dall'anomalia al triage
- Quota di finding mergiati
Lagging
Cosa conferma che il cambiamento ha tenuto.
- Tempo di ciclo delle PR
- Incidenti ripetuti
Adozione
Quanta parte del parco agenti è davvero governata.
- Quota di agenti sotto configurazione centrale
Pubblichiamo gli indicatori, non un miglioramento medio: la baseline è la tua, e lo è anche il delta. Misurarli prima che cambi qualcosa fa parte del lavoro.
Cosa lo fa funzionare.
Tre parti della piattaforma reggono questo use case. Il resto è lì quando serve.
Console
Fa girare i golden path, gli ambienti e i gate di deploy attraverso cui passa il loop.
AI Foundry
Custodisce gli agenti, i loro Playbook e il loro accesso MCP, amministrati centralmente invece che per ingegnere.
Context Catalog
Dà a ogni fase la stessa fotografia verificata del parco applicativo, e gli standard che ogni modifica deve rispettare.
Le obiezioni che solleva, con risposta.
No. Non sostituisce CI/CD, assistenti di coding o sistemi di record. Le pipeline che fai girare continuano a girare; cambia che gli agenti che lavorano attorno a loro seguono gli stessi guardrail, in ogni ambiente e in ogni toolchain.
Dove porta tutto questo.
Scale Agentic Engineering
Trasforma standard e conoscenza in regole che ogni agente AI segue, e dimostra che l'investimento ripaga.
EsploraDa Pilot a Produzione
Porta in produzione governata l'iniziativa AI in cui il business crede già.
EsploraAI Governance
Controlla spesa, rischio e compliance AI nel punto in cui l'AI gira.
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