Guida pratica agli agenti AI per principianti

Cos’è un agente AI (e in cosa si distingue 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 autonomamente per raggiungere obiettivi precisi. Un bot semplice, invece, segue uno script rigido. L’autonomia e la capacità di adattarsi distinguono l’agente dai sistemi meno complessi che lo hanno preceduto.

Un agente ha quattro componenti fondamentali: * Modello: Il «cervello» dell’agente, di solito un LLM che gli permette di comprendere, ragionare e pianificare attività complesse. * Percezione: I sensori o gli input con cui l’agente raccoglie informazioni dall’ambiente, per esempio il testo di una pagina web o i dati grezzi di un’API. * Memoria: Il componente che consente all’agente di conservare il contesto delle azioni e delle osservazioni precedenti.

* Strumenti: Le «mani» dell’agente. Sono le funzioni o le API esterne che usa per interagire con l’ambiente e svolgere le attività.

Un ipotetico agente per il rilevamento delle frodi potrebbe analizzare gli schemi delle transazioni, segnalare anomalie e inoltrare i casi incerti a una persona incaricata della revisione. L’esempio illustra il ciclo operativo di un agente, senza presentare un’implementazione bancaria immaginaria come esperienza di AIGROW.

I diversi tipi di agenti AI

Gli agenti non sono tutti uguali.

Si possono classificare in una gerarchia basata sulle loro capacità: diventano più sofisticati man mano che imparano a rappresentare il mondo in cui operano e a perseguire obiettivi. Conoscere queste categorie ti aiuta a non complicare inutilmente un’attività semplice e a non scegliere un agente troppo limitato per un compito complesso.

Ecco le cinque categorie principali di agenti AI: 1. Agenti reattivi semplici: La forma più elementare. Seguono regole del tipo «se succede questo, fai quello» basate su ciò che rilevano nel momento presente, senza ricordare il passato.

Un termostato ne è un esempio: se la temperatura scende sotto X, accende il riscaldamento. 2. Agenti reattivi basati su un modello: Costruiscono e aggiornano un modello interno del mondo.

Questa rappresentazione permette loro di operare in ambienti osservabili solo in parte, ricordando come cambiano nel tempo. Un robot aspirapolvere che memorizza la disposizione delle stanze è un agente di questo tipo. 3.

Agenti basati su obiettivi: Un passo avanti importante. 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 per arrivare a destinazione. È un agente basato su obiettivi all’opera. 4.

Agenti basati sull’utilità: Quando più percorsi portano allo stesso obiettivo, scelgono quello con l’«utilità» o il rendimento più alto. Valutano vantaggi e svantaggi per prendere la decisione migliore, una capacità utile nei processi decisionali complessi. Un agente che esegue operazioni di borsa per massimizzare i profitti è un esempio classico.

5. Agenti che apprendono: I più avanzati. Migliorano le proprie prestazioni nel tempo analizzando i riscontri sulle azioni precedenti e modificando i propri componenti interni per prendere decisioni migliori.

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

In questa guida ci concentreremo sulla creazione di agenti che combinano elementi basati su un modello, su obiettivi e sull’apprendimento per svolgere attività utili.

Passaggio 1: definisci la missione dell’agente con il framework PEAS

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

Un progetto basato su agenti richiede un piano preciso prima dell’implementazione. Il framework PEAS, che comprende misure delle prestazioni, ambiente, attuatori e sensori, è un modo per definire l’attività e i vincoli operativi prima di scegliere gli strumenti.

PEAS suddivide la missione in quattro componenti: * P - Misure delle prestazioni: Come stabilisci se l’agente ha raggiunto l’obiettivo? Ti serve un numero. «Migliorare la soddisfazione dei clienti» è una metrica inutile.

«Ridurre del 30% il tempo medio di risposta ai ticket» è una metrica valida perché è specifica, misurabile e legata a un obiettivo aziendale. * E - Ambiente: Dove opera l’agente? Comprende il software e l’hardware su cui viene eseguito, i dati a cui può accedere e le regole che deve rispettare.

Per un agente di supporto, l’ambiente potrebbe includere una piattaforma di assistenza, una knowledge base e le API interne dell’azienda. * A - Attuatori: Come agisce l’agente? Sono gli strumenti con cui interviene sull’ambiente.

Le azioni possono includere l’invio di un’email, l’aggiornamento di un record nel database o la chiamata a un’API esterna. * S - Sensori: Come percepisce l’ambiente l’agente? I sensori sono i suoi input, per esempio un’email in arrivo, un messaggio in chat di un utente o nuovi dati provenienti da uno strumento di monitoraggio.

Vediamo un esempio concreto: un agente che prenota sale riunioni. * Prestazioni: Prenotare in meno di 60 secondi una sala che soddisfi tutti i requisiti (orario, capienza, attrezzatura audiovisiva) e ridurre al minimo i conflitti tra prenotazioni. * Ambiente: Google Calendar aziendale, un’API per la prenotazione delle sale e un’interfaccia Slack per gli utenti.

* Attuatori: L’API di Calendar (per creare eventi) e l’API di Slack (per inviare conferme). * Sensori: I messaggi degli utenti su Slack e l’API di Calendar (per verificare le fasce orarie disponibili).

Il framework PEAS ti dà un ambito chiaro e un obiettivo misurabile. Non è un passaggio facoltativo: è il punto di partenza di ogni progetto serio.

Passaggio 2: sviluppa i componenti fondamentali dell’agente con Python e un framework

Una volta definito il progetto, è il momento di svilupparlo.

Non è un esercizio teorico: ora scriviamo il codice per creare il tuo primo agente. Useremo Python, il linguaggio di riferimento per lo sviluppo AI, e CrewAI, il framework per agenti che preferiamo per la maggior parte dei progetti di automazione dei flussi di lavoro.

Perché CrewAI?

È un’ottima scelta per chi inizia, perché ha una struttura molto intuitiva. Il framework si basa su un «team» di agenti: ciascuno ha un ruolo specifico e collabora con gli altri per raggiungere un obiettivo. Così il progetto resta organizzato fin dall’inizio.

Creeremo un semplice agente di ricerca: l’utente gli fornisce un argomento e il team lo approfondisce e scrive un breve report. Non sottovalutare questo approccio: secondo dati recenti, gli agenti di programmazione sono già usati dall’85% degli sviluppatori e scrivono il 46% del codice per i loro utenti. Le potenzialità sono già concrete.

Prepara il progetto 1. Installa le librerie: Ti serviranno `crewai`, `crewai-tools` e una libreria per l’LLM che hai scelto. Noi 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"

Scrivi il codice Ora crea un file Python, per esempio `main.py`. Puoi realizzare l’intero agente 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-4o-mini"


# 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 collaborano. `researcher` trova le informazioni e `writer` le usa per produrre il report finale. Eseguendolo, vedrai i principi fondamentali della creazione di agenti e avrai una base da cui partire per progetti più complessi.

Passaggio 3: valuta, proteggi e distribuisci il tuo agente AI (AgentOps)

Un agente che funziona sul tuo portatile è un prototipo. Niente di più.

Per portarlo in produzione e ottenere risultati concreti, serve un processo rigoroso. Lo chiamiamo AgentOps. Il suo ciclo di vita comprende tre fasi imprescindibili: valutazione, sicurezza e deployment.

Chi è alle prime armi le salta quasi sempre, ed è per questo che i suoi progetti non hanno un impatto reale.

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

• Definisci i criteri di successo: Per prima cosa, stabilisci indicatori chiave di prestazione (KPI) chiari e collegati al tuo framework PEAS. Vuoi ridurre i tempi di risoluzione dei ticket, aumentare le conversioni di vendita o completare un flusso di lavoro specifico? Se non puoi misurare un risultato, non puoi migliorarlo.
• Crea un set di test: Prepara un «golden set» di input vari e impegnativi. Deve includere casi comuni, casi limite insoliti e persino esempi avversari pensati per mettere in difficoltà l’agente.
• Automatizza la valutazione: Esegui automaticamente i test sull’agente dopo ogni singola modifica. Confrontando i risultati con un riferimento già validato, puoi individuare subito le regressioni ed evitare che le prestazioni dell’agente peggiorino gradualmente senza che tu te ne accorga.

2. Misure di sicurezza essenziali Un agente autonomo che ha accesso agli strumenti può causare danni seri.

Se compromesso, potrebbe cancellare database, svuotare conti bancari o divulgare dati sensibili. Devi proteggerlo.

• Principio del privilegio minimo: Concedi all’agente solo i permessi strettamente necessari per svolgere il suo compito. Niente di più. Se deve soltanto leggere un database, non dargli mai accesso in scrittura.
• Supervisione umana: Per qualsiasi azione delicata, come elaborare un rimborso superiore a $100 o eliminare un utente, richiedi l’approvazione di una persona. L’agente può preparare tutto e mettere in coda l’azione finale, lasciando a una persona il compito di fare clic su «conferma».
• Sanificazione di input e output: Considera potenzialmente ostile ogni input. Devi sanificare i dati in ingresso per difenderti dalla prompt injection, con cui un malintenzionato induce l’agente a seguire le proprie istruzioni invece delle tue.

3. Deployment in produzione Distribuire un agente non significa semplicemente eseguire `python main.py` su un server.

• Usa un ambiente cloud: Piattaforme come AWS, Google Cloud o Azure offrono l’infrastruttura scalabile necessaria per crescere.
• Containerizza l’applicazione: Inserisci l’agente e tutte le sue dipendenze in un container Docker. Così puoi spostarlo facilmente e farlo funzionare allo stesso modo in ogni ambiente.
• Configura log e monitoraggio: Registra ogni decisione, ogni chiamata agli strumenti e ogni risultato. Senza strumenti di osservabilità del servizio per monitorare in tempo reale prestazioni, costi e tassi di errore, procedi alla cieca.

Un ciclo di vita AgentOps strutturato non è soltanto una buona pratica. È ciò che distingue un progetto amatoriale da un sistema di produzione di cui puoi fidarti.

Perché la maggior parte dei primi progetti con agenti fallisce (e come far riuscire il tuo)

La realtà è questa: la maggior parte dei progetti con agenti avviati da principianti fallisce.

Molti si fermano 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 all’assenza di un ambito preciso o di un test di accettazione.

Un progetto ben delimitato specifica il flusso di lavoro, come misurare il successo, le azioni consentite, quando chiedere l’intervento di una persona e il livello di errore accettabile. Un obiettivo come risolvere le richieste sullo stato degli ordini entro un livello di servizio definito è verificabile; «creare un agente per il servizio clienti» è troppo generico.

È un vincolo di progettazione fondamentale, non un dettaglio da affrontare alla fine.

1. Nessun sistema di valutazione: Come fai a sapere se le modifiche migliorano o peggiorano le cose? Senza una suite di test standardizzata, un «golden set», stai tirando a indovinare. Ogni volta che ritocchi un prompt o uno strumento rischi di introdurre errori silenziosi che potresti non notare per settimane. Per qualsiasi deployment serio, un processo di valutazione rigoroso e automatizzato è imprescindibile.
2. Puntare troppo presto alla piena autonomia: Molti principianti immaginano un agente completamente autonomo, che non richiede alcuna supervisione umana. È una scelta rischiosa. È più sicuro iniziare con un agente che prepara il lavoro per l’approvazione di una persona. Aumenta la sua autonomia solo quando test rappresentativi e monitoraggio in produzione confermano che puoi farlo. Questo approccio human-in-the-loop crea fiducia e, soprattutto, offre una tutela essenziale.

Per creare agenti efficaci non basta trovare il prompt perfetto. Servono rigore nello sviluppo, obiettivi chiari e un approccio realistico all’automazione.

Come scegliere il framework giusto per un agente AI?

Il framework che scegli conta. Eccome.

Influisce sulla velocità di sviluppo, sulle capacità dell’agente e sulla difficoltà di mantenere il progetto. Con così tante opzioni, decidere può sembrare impossibile. Facciamo chiarezza confrontando i tre principali: LangChain, AutoGen e CrewAI.

La scelta dipende dal flusso di lavoro e va verificata con un prototipo rappresentativo. Prima di decidere, confronta la gestione dello stato, l’integrazione degli strumenti, l’osservabilità, il modello di deployment, la manutenzione e le licenze usando gli stessi test di accettazione.

Quale dovrebbe scegliere chi è alle prime armi? Se stai seguendo questo tutorial, il nostro consiglio è chiaro: inizia con CrewAI.

La sua struttura basata sui ruoli è facile da capire e ti permette di creare un sistema multiagente potente con sorprendentemente poco codice. Soprattutto, impone al progetto un’organizzazione chiara che ti aiuta a evitare gli errori di progettazione più comuni.

Quando avrai più esperienza, potrai passare a LangChain (in particolare LangGraph) per controllare più nel dettaglio i flussi di esecuzione complessi, oppure esplorare AutoGen per attività di ricerca avanzate. Ma se vuoi mettere rapidamente al lavoro un agente efficace, CrewAI è la scelta più naturale.