Concetti chiave, in italiano, scritti per CEO che hanno smesso di prompt-engineerare ogni mattina.
Agent OS è il sistema operativo per gestire un team di agenti AI specializzati come si gestirebbe un team di persone. Ogni agente ha un ruolo, una memoria persistente, una storia. Tu li chiami, lavorano, lasciano traccia. Niente prompt da copiare ogni volta. Niente contesto perso. Niente "riparti da zero".
Un agente è un'identità AI specializzata. Ha un system prompt costruito per un mestiere preciso (CMO, COO, AI Architect, ecc.), una knowledge base, capabilities. Quando lo invochi, entra in chat in chiaro nel suo dominio. Quando esci dalla sessione, l'agente "ricorda" decisioni e learnings via memory_logs.
Ogni unità di lavoro persistente è un'iniziativa: un prodotto, un workshop, un deal, una campagna. Le iniziative hanno tipo (business, deliverable, experiment, ...), stage (idea → exploring → building → operating), e si linkano fra loro (X depends_on Y, X output_of Y). Le iniziative hanno una SOTA (State of the Art) viva — 6 sezioni canoniche che gli agenti aggiornano e tu leggi prima di una sessione.
Quando Set finisce una nota strategica e serve a Vince per declinarla in campagna, parte un handoff: un brief tracciato da agente ad agente. Vince lo trova all'avvio della prossima sessione, lo legge, lo consuma o lo posticipa. Niente passaggi a voce, niente conversazioni perse. Vedi tutti gli handoff via /sync_mirror nel filesystem locale.
La cattura dei fatti è una funzione del server, non una speranza: a ogni turno di conversazione (e al /wb) un digest legge il transcript ed estrae i fatti in 8 tipi (stage_change, move_done, decision, open_loop_new/closed, reference, metric, next_action). I fatti espliciti sull'iniziativa della sessione si applicano da soli alla SOTA; inferenze, ambiguità e fuori-scope finiscono in una review queue che smaltisci con un click. Ogni scrittura dichiara su quali iniziative ha scritto davvero — verificabile, mai un conteggio cieco.
Un agente entra su Google Meet come partecipante: avatar video, voce propria, wake word. Lo chiami per nome ("Set, dammi il contesto di X") e risponde a voce col contesto vivo del tuo workspace. A fine call il transcript diventa memoria (sempre via review queue: "discusso" non è "deciso") e, se lo chiedi in call, un piano operativo con le sole azioni decise — ancorate a citazioni del transcript, in bozza finché non confermi. In rollout progressivo, apertura ai workspace su richiesta.
Agent OS si attiva su Claude Cowork desktop via plugin djungle-agent-os. 18 skill operative — tra cui /invoke (avvia agente), /wb (writeback), /handoff, /sota, /probe, /initiative, /agent (CRUD propri), /marketplace, /review-queue, /briefing, /librarian, /tenant (switch workspace), /sota-board. Setup: 3 click + login con codice email (OTP).
Ogni tenant è isolato via RLS (Row Level Security) Postgres. La tua API key vede SOLO i tuoi dati: agenti, sessioni, iniziative, SOTA, memory, handoff. Il tenant è vincolato alla sessione alla nascita: due chat parallele su workspace diversi non si mescolano mai. Anche se invochi un agente pubblico di un altro tenant (marketplace), quell'agente esegue nel context del tuo tenant — il publisher non vede mai i tuoi dati.
Per la guida visuale completa (8 agenti card, KPI strip, flusso operativo dettagliato), visita la versione long-form del manuale.
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