I tuoi agenti AI prendono decisioni? Fagli usare un metodo.
I guardrail a regole statiche bloccano o lasciano passare, senza capire il contesto. DAMM è il guardrail decisionale per i tuoi agenti AI: valuta ogni singola decisione nel suo contesto — la stessa azione può essere sicura o catastrofica a seconda di chi la chiede, quando e perché.
Cosa fa DAMM che le regole non possono
Qualsiasi team può scrivere regole if-then. Ma le regole sono cieche al contesto — la stessa azione può essere sicura o catastrofica a seconda di chi, quando e perché.
Contesto, non soglie
Una regola statica dice "blocca sopra €1.000". DAMM valuta chi chiede, quando, con quale storico — e la stessa cifra può avere verdetti opposti.
Azioni alternative
Le regole bloccano e basta. DAMM propone la Mossa Minima: l'azione più piccola che produce un risultato utile senza il rischio.
Asimmetria dinamica
Non "quanto si perde" ma "quanto si perde vs quanto si guadagna, per questa decisione specifica". Ogni verdetto ha un rapporto rischio/beneficio calcolato.
Audit leggibile
Non un log tecnico ma un report che spiega perché. Conforme EU AI Act Art. 50 senza lavoro aggiuntivo.
Come funziona
Tre step per integrare il metodo DAMM nei tuoi agenti AI.
L'agente invia
Il tuo agente AI invia il contesto decisionale, le opzioni disponibili e i vincoli tramite una semplice chiamata API.
DAMM analizza
Il motore DAMM applica i 4 pilastri — Delimitazione, Asimmetria, Margine, Mossa Minima — e genera un verdetto strutturato.
Verdetto + Report
L'agente riceve il verdetto, il livello di rischio, il confidence score e un report completo per l'audit trail.
Perché le regole statiche non bastano
Due rimborsi da €400. Stessa cifra, stesso agente. Regole statiche: stesso risultato. DAMM: verdetti opposti.
Rimborso €400 — regola: "approva sotto €500"
- 1Cliente A chiede rimborso di €400 → sotto la soglia → approvato
- 2Cliente B chiede rimborso di €400 → sotto la soglia → approvato
- 3Cliente A era un cliente fedele da 3 anni, primo reso in assoluto
- 4Cliente B era un serial returner con 11 resi negli ultimi 4 mesi
- 5La regola non distingue: stessa cifra = stesso risultato, sempre
Stessi €400 — il contesto cambia tutto
- 1Cliente A (fedele, primo reso): Asimmetria favorevole — rimborsare consolida la relazione. Health Score 82 → APPROVA
- 2Cliente B (serial returner): Asimmetria sfavorevole — rimborsare alimenta il pattern. Health Score 31 → BLOCCA
- 3Mossa Minima per B: proponi sostituzione prodotto invece di rimborso cash
- 4Report completo per entrambi: chi, quando, perché, con quale alternativa
- 5Il manager vede due verdetti opposti per la stessa cifra — e capisce perché
Integrazione Semplice
Un singolo endpoint REST. Invii il contesto, ricevi un verdetto strutturato.
// Esempio di integrazione (Coming Soon)
const response = await fetch('https://api.dammframework.com/v1/analyze', {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_TOKEN',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
context: "Espansione nel mercato tedesco",
options: ["Apertura filiale", "Partnership locale", "Solo e-commerce"],
constraints: { budget: 500000, timeline: "6 mesi" },
urgency: "medium"
})
});
// Risposta strutturata DAMM
const { verdict, healthScore, riskLevel, report } = await response.json();// Risposta dall'API DAMM
{
"verdict": "PROCEDI CON CAUTELA",
"healthScore": 58,
"riskLevel": "medium",
"pillars": {
"delimitation": { "score": 7, "note": "Budget definito, timeline stretta" },
"asymmetry": { "score": 5, "note": "Perdita max 500K vs potenziale mercato 2M" },
"margin": { "score": 6, "note": "Riserve sufficienti per 8 mesi" },
"minimumMove": { "score": 5, "note": "Possibile testare con solo e-commerce" }
},
"recommendation": "Avviare con e-commerce per 3 mesi prima di investire in filiale",
"auditTrail": "damm-report-2026-07-13-a8f3.pdf"
}Perché un agente AI ha bisogno di DAMM
Valutazione Contestuale
Un rimborso da €400 è sicuro per un cliente fidelizzato e catastrofico per un serial returner. DAMM valuta il contesto, non solo l'importo — cosa che nessun set di regole statiche può fare.
Azioni Alternative
Le regole dicono "blocca" o "passa". DAMM suggerisce cosa fare invece: un ordine più piccolo, un test prima del rollout, una proposta parziale. Non ferma l'agente — lo rende più intelligente.
Audit Trail Strutturato
Non un log tecnico ("azione bloccata da regola #47") ma un report leggibile: perché questa decisione era rischiosa, su quali dimensioni, con quale alternativa proposta. Compliance EU AI Act nativa.
DAMM vs regole statiche
Qualsiasi team può scrivere regole if-then. Ecco cosa non possono fare.
Tre livelli di guardrail. Uno governa le decisioni.
I filtri di contenuto leggono le parole. DAMM pesa le conseguenze.
Guardrail di contenuto
Filtrano il testo: prompt injection, tossicità, dati sensibili, jailbreak. Guardano cosa viene scritto. Oggi sono una commodity: librerie mature, spesso open source.
Guardrail conversazionali
Tengono il dialogo in-topic e dentro un flusso previsto. Guardano come procede la conversazione.
Guardrail decisionali — DAMM
Pesano l'azione nel contesto: sicura per chi, e adesso? Non il testo, ma le conseguenze. È il livello a cui gli altri non arrivano.
Costruirlo, o adottarlo
Un LLM e un buon prompt bastano per un prototipo. La distanza tra un prototipo e un sistema di cui rispondere si misura nel tempo.
Un metodo, non un prompt
Un framework strutturato in quattro pilastri, non una stringa da riscrivere a ogni eccezione.
Coerenza
Un motore tuned e versionato applica lo stesso criterio ogni volta. Un prompt no.
Compliance inclusa
Audit trail e trasparenza EU AI Act (Art. 50) non si improvvisano. Qui sono di serie.
Manutenzione
Ogni nuovo modello rimette in discussione il tuo prompt. Da questa parte del confine, non è più un tuo problema.
DAMM nel mondo reale
Scenari reali dove DAMM previene errori ad alto costo degli agenti. Ogni esempio mostra l'analisi 4 pilastri e l'Health Score.
Finanza
Agente di trading algoritmico
Scenario
L'agente rileva un'opportunità di arbitraggio e vuole eseguire un ordine da €200.000. Il mercato è volatile, lo spread è anomalo.
Risposta DAMM
Delimitazione blocca ordini sopra €50K senza approvazione. Asimmetria rileva che il guadagno atteso (€3.200) è sproporzionato rispetto alla perdita potenziale (€200.000). Mossa Minima: ordine test da €10.000.
HR & Recruiting
Agente di screening CV
Scenario
L'agente deve filtrare 500 candidature per una posizione senior. Il filtro automatico sta per scartare un candidato con esperienza non convenzionale ma altamente rilevante.
Risposta DAMM
Asimmetria rivela: scartare un candidato eccellente (costo di opportunità: €150K/anno) è molto peggio di far passare un candidato mediocre (costo: 30 min di colloquio). Mossa Minima: creare un "maybe" pool invece di scartare.
Legal & Compliance
Agente di analisi contrattuale
Scenario
L'agente analizza una clausola di limitazione responsabilità in un contratto da €2M. La clausola sembra standard ma contiene una giurisdizione insolita.
Risposta DAMM
Delimitazione: l'agente non è autorizzato a validare clausole con giurisdizioni non presenti nel database approvato. Margine: deadline contrattuale tra 72 ore — c'è tempo per revisione umana. Mossa Minima: flagga la clausola, proponi alternativa standard.
Pricing API Token
Indipendente dal piano utente. Pensato per il consumo dei tuoi agenti AI.
Builder
Per agenti in produzione
- 500K token inclusi/mese
- ~15 decisioni
- Report DAMM completo
- Webhook notifiche
- Dashboard consumo
- €0.15 / 1K token extra
Scale
Per volumi enterprise
- Token illimitati
- SLA 99.9% garantito
- Modello DAMM personalizzato
- Deploy on-premise
- Supporto dedicato
- Volume discount
Come funziona il consumo token
~6.800
token per analisi
Ogni decisione consuma in media 6.800 token, inclusi contesto, analisi 4 pilastri e verdetto.
< 2s
tempo di risposta
Analisi completa in meno di 2 secondi. Il tuo agente non rallenta.
4
pilastri DAMM
Delimitazione, Asimmetria, Margine di Manovra, Mossa Minima — ogni decisione li attraversa tutti.
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