Tutorial pratico sugli agenti AI per principianti

Che cos’è un agente AI (e in cosa si differenzia da un bot)?

Che cos’è davvero un agente AI? E perché non è semplicemente un chatbot?

Un agente AI percepisce l’ambiente in cui opera, prende decisioni e agisce in autonomia per raggiungere obiettivi precisi. Un semplice bot, invece, segue uno script rigido. L’agente porta con sé autonomia e capacità di adattamento, ed è proprio questo a renderlo profondamente diverso dai suoi predecessori più semplici.

In sostanza, un agente è composto da quattro parti fondamentali: * Modello: il "cervello" dell'agente, di solito un LLM che gli permette di comprendere, ragionare e pianificare compiti complessi. * Percezione: i sensori o gli input con cui l'agente raccoglie informazioni dall'ambiente, che si tratti del testo di una pagina web o di dati grezzi provenienti da un'API. * Memoria: il componente che permette all'agente di conservare il contesto delle azioni e delle osservazioni passate.

* Strumenti: le "mani" dell'agente. Sono le funzioni o le API esterne che l'agente usa per interagire concretamente con il suo mondo e portare a termine le attività.

Un ipotetico agente per il rilevamento delle frodi potrebbe analizzare gli schemi delle transazioni, segnalare le anomalie e inoltrare i casi dubbi a un revisore. L’esempio illustra il ciclo di funzionamento di un agente, senza presentare come esperienza di AIGROW l’implementazione presso una banca fittizia.

I diversi tipi di agenti AI

Gli agenti non sono tutti uguali.

Vengono classificati in una gerarchia chiara in base al loro livello di intelligenza, che diventa più sofisticato man mano che imparano a modellare il proprio mondo e a perseguire obiettivi. Capire questi tipi è fondamentale, perché ti evita di progettare in modo eccessivo un compito semplice o di sottodimensionare uno complesso.

Ecco le cinque categorie principali di agenti AI: 1. Agenti reattivi semplici: il tipo più elementare. Questi agenti funzionano con semplici regole "se-allora" attivate da ciò che vedono in quel momento, senza alcuna memoria del passato.

Il termostato di casa è l'esempio perfetto: se la temperatura scende sotto X, accende il riscaldamento. 2. Agenti reattivi basati su modello: questi agenti costruiscono e mantengono un modello interno del mondo.

Questa mappa interna permette loro di gestire ambienti osservabili solo in parte, ricordando come le cose cambiano nel tempo. Un robot aspirapolvere che memorizza la planimetria della tua stanza è un agente basato su modello. 3.

Agenti basati su obiettivi: un bel passo avanti. Questi agenti non si limitano a reagire: hanno obiettivi espliciti e pianificano sequenze di azioni per raggiungere uno stato futuro desiderato.

Pensa a un GPS che calcola il percorso migliore verso la tua destinazione. È un agente basato su obiettivi in azione. 4.

Agenti basati sull'utilità: quando più strade portano a un obiettivo, questi agenti scelgono quella con la maggiore "utilità", cioè il maggior vantaggio. Valutano pro e contro per compiere la scelta ottimale, il che li rende ideali per decisioni complesse. Un agente di trading azionario che esegue operazioni per massimizzare il profitto è un classico agente basato sull'utilità.

5. Agenti che apprendono: i più avanzati. Questi agenti migliorano davvero le proprie prestazioni nel tempo, analizzando il feedback delle azioni passate e modificando i propri componenti interni per decidere meglio in futuro.

Quasi tutti i moderni agenti di AI generativa incorporano una qualche capacità di apprendimento.

In questo tutorial ci concentriamo sulla costruzione di agenti che combinano elementi basati su modello, basati su obiettivi e di apprendimento per svolgere lavoro utile.

Passo 1: progetta la missione del tuo agente con il framework PEAS

Fermati. Prima di scrivere anche una sola riga di codice, ti serve un piano.

I progetti di agenti richiedono un piano preciso prima dell’implementazione. Il framework PEAS, che riguarda misure di prestazione, ambiente, attuatori e sensori, è un modo per definire il compito e i vincoli operativi prima di scegliere gli strumenti.

PEAS scompone la missione in quattro componenti chiare: * P - Misura di prestazione (Performance Measure): come definisci una vittoria? Deve essere un numero. "Migliorare la soddisfazione dei clienti" è una metrica inutile.

"Ridurre del 30% il tempo medio di risposta ai ticket" è una buona metrica, perché è specifica, misurabile e legata a un obiettivo di business. * E - Ambiente (Environment): dove vive l'agente? Comprende il software e l'hardware su cui gira, i dati a cui può accedere e le regole che deve rispettare.

Per un agente di assistenza potrebbero essere una piattaforma di helpdesk, una knowledge base e le API interne dell'azienda. * A - Attuatori (Actuators): come agisce l'agente? Sono gli strumenti che usa per influire sull'ambiente.

Le azioni possono essere inviare un'email, aggiornare un record in un database o chiamare un'API esterna. * S - Sensori (Sensors): come vede l'agente? I sensori sono gli input dell'agente.

Può trattarsi di un'email in arrivo, del messaggio in chat di un utente o di dati freschi provenienti da uno strumento di monitoraggio.

Facciamo un esempio concreto con un agente che prenota le sale riunioni. * Prestazione: prenotare una sala che soddisfi tutti i criteri (orario, capienza, dotazione audio-video) in meno di 60 secondi, riducendo al minimo i conflitti di prenotazione. * Ambiente: il Calendar di Google dell'azienda, un'API per la prenotazione delle sale e un'interfaccia Slack per gli utenti.

* Attuatori: l'API di Calendar (per creare gli eventi) e l'API di Slack (per inviare le conferme). * Sensori: i messaggi degli utenti su Slack e l'API di Calendar (per verificare gli slot liberi).

Il framework PEAS ti dà un ambito chiaro e un obiettivo misurabile. Non è facoltativo: è il primo passo, e quello decisivo, di qualsiasi progetto serio.

Passo 2: costruisci il nucleo del tuo agente con Python e un framework

Con il progetto definito, è ora di costruire.

Questo non è un esercizio teorico: ora scriviamo il codice del tuo primo agente. Useremo Python, il re indiscusso dello sviluppo AI, e un framework per agenti che preferiamo per la maggior parte dei progetti di automazione dei flussi di lavoro: CrewAI.

Perché CrewAI?

È un'ottima scelta per i principianti perché la sua struttura è estremamente intuitiva. L'intero framework ruota attorno al concetto di "crew", un gruppo di agenti in cui ciascuno ha un ruolo specifico e tutti collaborano per raggiungere un obiettivo, il che mantiene il progetto ordinato fin dall'inizio. La nostra missione è costruire un semplice agente di ricerca.

L'utente gli indica un argomento e la nostra crew lo approfondisce e scrive un breve report. E non sottovalutare questo approccio: dati recenti mostrano che gli agenti di programmazione sono già usati dall'85% degli sviluppatori e scrivono il 46% del codice dei loro utenti. Il potenziale è lì, a portata di mano.

Configurare il progetto 1. Installa le librerie: ti serviranno crewai, crewai-tools e una libreria per l'LLM che hai scelto. Useremo OpenAI.

pip install crewai crewai-tools 'crewai[openai]'

1. Imposta la chiave API: crea un file chiamato .env nella cartella del progetto e aggiungi la tua chiave API di OpenAI.

OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

Scrivere il codice Ora crea un file Python (ad esempio main.py). L'intero agente può essere costruito in meno di 40 righe di codice.

import os
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import SerperDevTool


# Load environment variables
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()


# Set the model you want to use
os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = "gpt-6.1-terra"


# 1. Define Tools
# We'll use a search tool for our researcher
search_tool = SerperDevTool()


# 2. Create Agents
# First, a researcher agent
researcher = Agent(
 role='Senior Research Analyst',
 goal='Uncover groundbreaking technologies and trends',
 backstory='You are a master of sniffing out emerging tech and analyzing its impact.',
 verbose=True,
 tools=[search_tool]
)


# Second, a writer agent
writer = Agent(
 role='Tech Content Strategist',
 goal='Craft compelling content on tech advancements',
 backstory='You turn complex technical concepts into engaging, easy-to-understand narratives.',
 verbose=True
)


# 3. Define Tasks
# A research task for the researcher agent
research_task = Task(
 description='Identify the top 3 most exciting AI trends in 2026.',
 expected_output='A bullet-point list of the top 3 trends with a brief explanation for each.',
 agent=researcher
)


# A writing task for the writer agent
write_task = Task(
 description='Compose an insightful blog post about the top 3 AI trends identified.',
 expected_output='A well-structured blog post of about 4 paragraphs.',
 agent=writer
)


# 4. Assemble the Crew
# Create the crew with the agents and tasks
tech_crew = Crew(
 agents=[researcher, writer],
 tasks=[research_task, write_task],
 verbose=2 # Verbose output shows the agent's thought process
)


# 5. Kick off the work!
result = tech_crew.kickoff()


print("\n\n########################")
print("## Here is the result:")
print("########################\n")
print(result)

Questo semplice script crea un team di due agenti che lavorano insieme. Il researcher trova le informazioni e il writer le usa per creare un report finale. Eseguirlo offre un chiaro esempio dei fondamenti della creazione di agenti e ti prepara a progetti più complessi.

Passo 3: valuta, metti in sicurezza e distribuisci il tuo agente AI (AgentOps)

Un agente sul tuo laptop è un prototipo. Niente di più.

Per portarlo in produzione, dove genera valore concreto, serve un processo rigoroso. Noi lo chiamiamo AgentOps. Questo ciclo di vita comprende tre fasi imprescindibili: valutazione, sicurezza e deployment.

Chi inizia quasi sempre salta questi passaggi, ed è per questo che i suoi progetti non hanno mai un impatto reale.

1. Valutazione Come dimostri che il tuo agente funziona? Devi misurarne le prestazioni in modo sistematico.

• Definisci le metriche di successo: per prima cosa, stabilisci Key Performance Indicator (KPI) chiari, collegati al tuo framework PEAS. L'obiettivo è ridurre i tempi di risoluzione dei ticket, aumentare le conversioni di vendita o completare un flusso di lavoro specifico? Se non puoi misurarlo, non puoi migliorarlo.
• Crea un set di test: costruisci un "golden set" di input vari e difficili. Deve includere i casi più comuni, strani casi limite e anche esempi avversari pensati per mandare in crisi il tuo agente.
• Automatizza la valutazione: esegui il tuo agente su questo set di test in automatico dopo ogni singola modifica. Confrontando i risultati con una baseline di riferimento affidabile, individui subito le regressioni ed eviti che il tuo agente diventi lentamente sempre meno brillante.

2. Protezioni di sicurezza essenziali Un agente autonomo con accesso agli strumenti è un'arma carica.

Un agente compromesso potrebbe cancellare database, svuotare conti bancari o far trapelare dati sensibili. Devi metterlo in sicurezza.

• Principio del privilegio minimo: concedi all'agente solo i permessi strettamente necessari per svolgere il suo lavoro. Non uno di più. Se deve solo leggere da un database, non dargli mai accesso in scrittura.
• Human-in-the-loop: per qualsiasi azione ad alto rischio (come elaborare un rimborso superiore a $100 o eliminare un utente), richiedi l'approvazione di una persona. L'agente può svolgere tutto il lavoro preparatorio e poi mettere in coda l'azione finale, in attesa che una persona clicchi su "conferma".
• Sanificazione di input e output: tratta ogni input come ostile. Devi sanificare i dati in ingresso per difenderti dalla prompt injection, in cui un malintenzionato induce il tuo agente a seguire le sue istruzioni malevole al posto delle tue.

3. Deployment in produzione Fare il deployment di un agente non significa semplicemente eseguire python main.py su un server.

• Usa un ambiente cloud: piattaforme come AWS, Google Cloud o Azure ti offrono l'infrastruttura scalabile di cui hai bisogno per crescere.
• Containerizza la tua applicazione: racchiudi il tuo agente e tutte le sue dipendenze in un container Docker. In questo modo è portabile e funziona allo stesso modo ovunque.
• Configura logging e monitoraggio: registra ogni decisione, ogni chiamata agli strumenti e ogni output. Senza strumenti di osservabilità per tenere sotto controllo prestazioni, costi e tassi di errore in tempo reale, voli alla cieca.

Un ciclo di vita AgentOps strutturato non è solo una buona pratica. È ciò che distingue un progetto da hobby da un sistema di livello produttivo di cui puoi fidarti.

Perché la maggior parte dei progetti di agenti per principianti fallisce (e come far riuscire il tuo)

Ecco la dura verità. La maggior parte dei progetti di agenti per principianti fallisce.

Molti progetti di agenti si bloccano perché non sono mai stati definiti il flusso di lavoro, i permessi, i casi di valutazione e il responsabile operativo. La scelta del modello non può rimediare a un ambito mancante o a un test di accettazione assente.

Un ambito di progetto utile indica il flusso di lavoro, la misura del successo, le azioni consentite, il percorso di escalation e il budget di errore. Un obiettivo come risolvere le richieste sullo stato degli ordini entro un livello di servizio definito è verificabile; un obiettivo come costruire un agente per il servizio clienti è troppo generico.

È un vincolo di progettazione fondamentale, non un ripensamento.

1. Nessun framework di valutazione: come fai a sapere se le tue modifiche aiutano o peggiorano le cose? Senza una suite di test standardizzata (un "golden set") vai a tentoni. Ogni volta che modifichi un prompt o uno strumento rischi di introdurre errori silenziosi che non noterai per settimane. Un processo di valutazione rigoroso e automatizzato è assolutamente imprescindibile per qualsiasi deployment serio.
2. Puntare troppo presto alla piena autonomia: molti principianti coltivano una pericolosa fantasia: un agente completamente autonomo che non richiede alcuna supervisione umana. È una ricetta per il disastro. Un rilascio più sicuro parte da un agente che prepara il lavoro per l'approvazione di una persona. Amplia l'autonomia solo quando test rappresentativi e monitoraggio in produzione sostengono il cambiamento. Questo approccio human-in-the-loop costruisce fiducia e, soprattutto, offre una rete di sicurezza fondamentale.

Il successo nella creazione di agenti non dipende dal trovare il prompt perfetto. Dipende da un'ingegneria rigorosa, da obiettivi chiari e da un approccio realistico all'automazione.

Come scegliere il framework giusto per agenti AI?

Il framework che scegli conta. E parecchio.

Determina la velocità di sviluppo, la potenza del tuo agente e quanto sarà faticoso mantenere il progetto. Con così tante opzioni, la scelta può sembrare paralizzante. Facciamo quindi chiarezza e confrontiamo i tre principali: LangChain, AutoGen e CrewAI.

La scelta del framework dipende dal flusso di lavoro e va verificata con un prototipo rappresentativo. Prima di impegnarti, confronta gestione dello stato, integrazione degli strumenti, osservabilità, modello di deployment, manutenzione e licenze usando gli stessi test di accettazione.

Quale dovrebbe scegliere un principiante? Per chi segue questo tutorial, il nostro consiglio è chiaro: inizia con CrewAI.

La sua astrazione basata sui ruoli è semplice da capire e ti permette di costruire un potente sistema multi-agente con sorprendentemente poco codice. Soprattutto, impone al progetto una struttura pulita che ti aiuta a evitare i più comuni errori di progettazione.

Quando avrai più esperienza, potrai passare a LangChain (in particolare LangGraph) per un controllo più granulare sui flussi di esecuzione complessi, oppure esplorare AutoGen per la ricerca avanzata. Ma per mettere in funzione un agente reale in modo rapido ed efficace, CrewAI è il vincitore ovvio.