Se hai usato un agente di codifica IA per configurare un servizio Fastly, probabilmente l'hai visto avere difficoltà. Forse ha allucinato un endpoint API che non esiste. Forse ha impiegato una dozzina di tentativi per individuare i flag giusti nella CLI. Forse ha scritto VCL che veniva compilato correttamente, ma ha interrotto silenziosamente il rilevamento della grace. I modelli di IA vengono addestrati su dati passati e su schemi specifici di Fastly, il tipo di dettagli che fanno la differenza tra codice che funziona e codice che funziona bene, spesso non sono presenti in quei dati di addestramento.
Abbiamo riflettuto su questo problema. All’inizio di quest’anno, abbiamo rilasciato il server MCP di Fastly per consentire agli agenti di IA di accedere a Fastly tramite la CLI. Questo ha risolto il problema di "come faccio a parlare con Fastly?". Ma c’è un secondo problema: anche con l’accesso agli strumenti, gli agenti non sanno sempre cosa fare.
Oggi rilasciamo il Fastly Agent Toolkit per risolvere il problema.
Competenze, non solo strumenti
Agent Toolkit è una raccolta open source di competenze per agenti di IA. Si tratta di file di conoscenza selezionati che insegnano al tuo agente di coding come lavorare con la piattaforma Fastly. Consideralo come dare al tuo agente l'esperienza di uno sviluppatore senior di Fastly.
Il toolkit include sei competenze:
fastly - Concetti della piattaforma: servizio, caching, VCL, web application firewall, Transport Layer Security, protezione DDoS, purging e uso delle API
Fastly CLI - Flussi di lavoro CLI: gestione dei servizi, distribuire app Compute, configurare il logging, lavorare con gli archivi KV
falco - Sviluppo VCL: linting, test, simulazione, formattazione e integrazione con Terraform
xvcl - Il transpiler XVCL: estensioni della sintassi, subroutine, manipolazione dell’intestazione, logica di caching
viceroy - Test locale di Compute con il runner basato su Wasm
fastlike - Test locale di Compute con il runner basato su Go
Ogni skill è un insieme di file markdown con un punto di ingresso SKILL.md e una directory references/ contenente file di argomento dettagliati. Le competenze vengono caricate on-demand. L'agente recupera solo ciò che è pertinente all'attività corrente, quindi non c'è contesto sprecato.
I numeri parlano da soli
Non ci siamo limitati a costruire competenze e a sperare che funzionassero. Nei nostri test interni su 7 modelli applicati a task reali di Fastly, abbiamo riscontrato costantemente miglioramenti misurabili.
I risultati:
1,6x di accelerazione media del tempo di esecuzione
30-70% chiamate agli strumenti in meno
Skills ha vinto 7 task su 8 nel confronto diretto con il benchmark
Ecco come si presenta nella pratica. Abbiamo chiesto a un agente di configurare un servizio Fastly per il cache content da un dominio specifico e distribuirlo. Senza competenze, l'agente ha impiegato 25 turni in oltre 11 minuti, leggendo file di configurazione JSON, provando combinazioni di flag errate e gestendo manualmente le versioni. Con skills, ha caricato la skill Fastly CLI al primo turno, ha trovato i comandi giusti, ha usato --autoclone al primo tentativo e ha completato il tutto in 9 turni e in meno di 3 minuti. 4,1 volte più veloce, 2,8 volte meno passaggi.
I miglioramenti più significativi emergono dove la conoscenza specifica di Fastly conta di più: pattern VCL come subfield() per il parsing dei cookie, obj.ttl == 0s per il rilevamento della grace, la corretta gestione dell’intestazione Vary e la giusta sequenza di distribuzione per i servizi Compute. Questi sono esattamente i modelli che i modelli non hanno nei loro dati di addestramento e che non riescono a individuare solo per tentativi ed errori.
Funziona con il tuo agente
Le skill seguono la specifica aperta Agent Skills e funzionano con qualsiasi agente che legge markdown. È un elenco lungo e in crescita: Claude Code, Gemini CLI, Codex, Cursor, Amp, Cline, Kimi Code, OpenCode, Replit Agent, Warp e altri.
Inizia in 60 secondi
Installa le competenze di cui hai bisogno con skills CLI:
# Install into your project
npx skills add github:fastly/fastly-agent-toolkit --skill fastly-cli --skill viceroy
# Or install globally
npx skills add -g github:fastly/fastly-agent-toolkit --skill fastly-cli --skill viceroySe usi Claude Code, puoi anche installarlo dal marketplace dei plug-in:
claude plugin install fastly-agent-toolkit@claude-plugins-officialOppure copia semplicemente le directory delle competenze manualmente. Sono semplici file markdown:
mkdir -p .agents/skills
cp -R skills/{fastly-cli,viceroy} .agents/skills/Seleziona le competenze pertinenti al tuo lavoro. Per VCL, prendi falco e xvcl. Per Compute, scarica Fastly CLI e viceroy oppure fastlike. La competenza fastly copre ampiamente la piattaforma e si abbina bene a qualsiasi cosa.
MCP + Skills: meglio insieme
Se stai già utilizzando Fastly MCP server, le skill sono il complemento perfetto. MCP offre al tuo agente la capacità di agire - creando servizi, svuotando le cache e distribuendo codice. Le competenze le danno la conoscenza per agire correttamente. Conoscere i modelli giusti, i flag giusti e il giusto ordine delle Operazioni. Insieme, rappresentano il nostro impegno a offrirti la migliore e più moderna esperienza per sviluppatori su qualsiasi piattaforma edge.
open source, aperto ai contributi
Il toolkit è open source su GitHub. Le competenze sono solo markdown. Puoi leggerli, modificarli e contribuire con i tuoi. Se hai trovato un modello che migliora il tuo agente su Fastly, vogliamo saperlo.
Ci farebbe piacere ricevere il tuo feedback. Prova le competenze, scopri come cambiano il modo in cui il tuo agente lavora con Fastly e faccelo sapere. Dicci cosa ha funzionato bene, cosa no e quali modelli o flusso di lavoro vorresti vedere aggiunti. Condividi i risultati nel Fastly Community Forum.
Ci impegniamo a migliorare continuamente queste competenze e l’esperienza degli sviluppatori che le circonda, in modo misurato, testato e guidato da come usi realmente Fastly. L'uso degli agenti di IA con Fastly è appena migliorato molto.