Esegui l'AI-Native SDLC su un'infrastruttura solida di tua proprietà.
Agenti intelligenti operativi in ogni fase del ciclo di delivery, dalla pianificazione alla manutenzione, guidati da guardrail sotto il pieno controllo del tuo platform team; qualunque sia l'assistente di coding o la toolchain adottata da ciascun team.
Oggi il build è veloce. L'intero ciclo di delivery no.
Con Mia-Platform la fase di build accelera, e con essa tutto il resto del processo.
La scrittura del codice non è più il collo di bottiglia: gli agenti lavorano a velocità computazionale, mentre pianificazione, test, review, deploy e gestione degli incidenti rimangono vincolati alla velocità umana.
Ogni fase consegna alla successiva un artefatto versionato anziché un thread di conversazione: i passaggi attorno al build smettono di essere il punto in cui la velocità si disperde.
La configurazione degli agenti, l'accesso ai server MCP e le policy di permesso sono configurati singolarmente sviluppatore per sviluppatore: nessuno ha una visione chiara di cosa gli agenti aziendali siano autorizzati a fare in tempo reale.
Configurazione, guidance operativa e accesso MCP sono gestiti centralmente: la modifica di un guardrail ha effetto immediato su ogni agente, trasversalmente a tutte le toolchain.
Mancano criteri di autonomia coerenti tra sviluppo e produzione, e la velocità guadagnata nel coding si traduce in un vincolo di lock-in verso il primo vendor di toolchain adottato.
L'autonomia degli agenti è perimetrata per ambiente e la piattaforma garantisce totale neutralità: le stesse regole governano le pipeline e gli assistenti già scelti dai team.
Un solo loop, sei fasi, gli stessi guardrail a presidio di ognuna.
Gli agenti operano all'interno del flusso definito dal tuo team platform. Tra una fase e l'altra viene trasferito un artefatto tracciato e versionato, che costituisce nativamente l'audit trail del processo.
Plan
Una voce di backlog si traduce in una specifica versionata, generata in sola lettura e validata da una persona prima che venga scritta una singola riga di codice.
Design
La specifica approvata si trasforma in un piano di esecuzione che incorpora le decisioni architetturali aziendali e gli standard tecnici da rispettare.
Build
Gli agenti di coding prendono in carico il task applicando configurazioni e permessi MCP definiti centralmente dal team platform, non dai singoli ingegneri.
Test
Controlli automatizzati ed eval gate intervengono prima di qualsiasi review umana: la persona interviene solo su modifiche che hanno già superato la soglia minima di conformità.
Deploy
Il livello di autonomia è perimetrato sull'ambiente di destinazione, e la segregazione delle responsabilità impedisce all'agente autore della modifica di approvarne il rilascio.
Maintain
La notifica di un incidente attiva un agente di remediation dotato di credenziali temporanee e perimetro ristretto; la correzione proposta rientra nel loop come un nuovo piano soggetto ad approvazione.
Cosa governa il platform team.
Quattro meccanismi di controllo, amministrati in un unico punto e applicati ovunque gli agenti operino.
Artefatti versionati tra le fasi
Specifiche, piani di esecuzione, modifiche e fix esistono come artefatti versionati e immutabili, non come cronologia dispersa nelle chat. La tracciabilità dal ticket al deployment è il risultato naturale del flusso operativo, azzerando la necessità di ricostruzioni manuali in sede di audit.
Configurazione e accesso MCP centralizzati
Il censimento degli agenti attivi, le linee guida contestuali e l'autorizzazione all'uso dei server MCP sono governati in modo univoco. La modifica di una policy a livello centrale viene recepita istantaneamente da qualsiasi agente su qualunque toolchain.
Autonomia perimetrata per ambiente e segregazione delle responsabilità
Autonomia estesa in ambiente di development, controllata in staging, bloccata da gate formali in produzione. Presso i gate di merge e deployment, l'identità che sottopone il codice non può coincidere con quella che lo approva: nessun agente può promuovere autonomamente il proprio operato.
Automazione governata dell'SDLC
Patching automatico delle vulnerabilità e risoluzione autonoma dei disservizi avvengono all'interno del loop tracciato: gli esiti vengono sottoposti come proposte di intervento da convalidare, non come modifiche opache che impattano la produzione a insaputa del team.
Perché le risposte tradizionali mostrano la corda.
Un SDLC nativo per l'AI, compatibile con qualunque agente e toolchain, governato direttamente dall'infrastruttura di tua proprietà.
A parità di obiettivo: ecco cosa propone il mercato e cosa cambia con Mia-Platform.
Il loop agentico proprietario fornito dal vendor della pipeline CI/CD, confinato esclusivamente alla sua toolchain.
Agnostica e neutrale per architettura
Un unico framework operativo applicato con la stessa coerenza a qualsiasi coding assistant o pipeline in uso nei team.
Un portale di servizio che cataloga gli asset esistenti e monitora passivamente lo stato di salute dei servizi.
Applicato in esecuzione, non solo censito
Le regole raggiungono l'agente a runtime mentre opera, invece di limitarsi a una documentazione passiva che qualcuno deve consultare.
Un'infrastruttura frammentata che si arresta ai confini della delivery software.
Una base tecnologica unificata
La stessa piattaforma che governa il tuo SDLC ospita e fa scalare anche gli agenti applicativi di business rilasciati in produzione.
Primario gruppo statunitense del credito al consumo, attivo in 25 stati federali, ha realizzato la propria Internal Developer Platform basandosi su Mia-Platform Console, gestendola come un vero e proprio prodotto interno con team dedicato e golden path personalizzati, integrati nell'infrastruttura on-premises già in essere.
Risultato dichiarato dal cliente
4 mesi
per integrare la piattaforma con l'infrastruttura legacy preesistente
Cosa potrai misurare.
Gli indicatori dell'AI-Native SDLC focalizzati sulla delivery, calcolati sulla tua baseline.
Leading
Metriche predittive, visibili nelle prime settimane.
- Tasso di successo della CI al primo tentativo
- Lead time dal rilevamento dell'anomalia al triage
- Percentuale di vulnerabilità risolte e integrate con successo
Lagging
Metriche di risultato e tenuta a lungo termine.
- Tempo di ciclo delle pull request
- Tasso di incidenti ricorrenti in produzione
Adozione
Grado di copertura dei controlli aziendali.
- Quota di agenti operanti sotto configurazione centralizzata
Pubblichiamo parametri oggettivi, non stime teoriche: la baseline di partenza è la tua, così come il miglioramento ottenuto. Misurare lo stato di fatto prima dell'adozione è parte integrante dell'ingaggio.
Cosa lo fa funzionare.
Tre componenti della piattaforma abilitano questo caso d'uso.
Console
Governa i golden path, la gestione degli ambienti e i gate di approvazione attraverso cui transita l'intero loop di rilascio.
AI Foundry
Centralizza l'anagrafica degli agenti, i rispettivi Playbook e le autorizzazioni di accesso MCP, sostituendo la gestione frammentata a livello di singolo ingegnere.
Context Catalog
Fornisce a ogni fase una vista verificata e aggiornata dell'ecosistema applicativo e gli standard architetturali a cui ogni modifica deve conformarsi.
Le obiezioni che solleva, con risposta.
No. Mia-Platform non rimpiazza i motori di CI/CD, i coding assistant o i sistemi di tracciamento già adottati. Le pipeline esistenti continuano a operare; la differenza è che gli agenti che interagiscono con esse sono vincolati a guardrail comuni, condivisi tra tutti gli ambienti e le 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.
Esplora