Un agente AI è un software in cui un modello linguistico decide da solo il passo successivo e agisce tramite strumenti, per esempio leggendo una casella di posta, cercando un ordine o inviando un’email, finché l’obiettivo non è raggiunto o un limite lo ferma. Un workflow segue passaggi scritti in anticipo; un agente sceglie i passaggi strada facendo.
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- Un agente AI è un software in cui un modello linguistico sceglie da solo il passo successivo e agisce tramite strumenti finché l’obiettivo non è raggiunto o un limite lo ferma.
- Un workflow segue passaggi scritti in anticipo. Un agente decide i passaggi strada facendo, il che richiede più tempo e più costi per ogni attività.
- Gli agenti sono adatti ai lavori in cui ogni caso è un po’ diverso: risposte al supporto, follow-up dei lead, solleciti di fatture, report.
- Meglio un workflow fisso quando le regole non cambiano mai o quando un’azione sbagliata non si può annullare.
Che cos’è un agente AI?
Un agente AI è un modello linguistico a cui vengono dati un obiettivo, un insieme di strumenti e il permesso di usarli. Legge la situazione, decide cosa fare, lo fa, controlla cosa è successo e ripete finché il lavoro non è finito o un limite lo ferma.
Anthropic, che sviluppa i modelli Claude, traccia la distinzione così in Building effective agents:
"Workflows are systems where LLMs and tools are orchestrated through predefined code paths. Agents, on the other hand, are systems where LLMs dynamically direct their own processes and tool usage."
La differenza che conta per un’azienda: in un workflow hai scritto tu ogni passaggio. In un agente è il modello a scegliere i passaggi, entro i limiti che stabilisci.
Come funziona un agente AI
Ogni agente esegue lo stesso ciclo. La colonna degli esempi segue una singola email al supporto.
| Passaggio | Cosa succede | Esempio: un’email al supporto |
|---|---|---|
| 1. Obiettivo | Arriva un compito con le istruzioni | "Dov’è il mio ordine?" arriva nella casella di posta |
| 2. Lettura | L’agente raccoglie il contesto | Legge l’email e la policy di supporto |
| 3. Decisione | Il modello sceglie l’azione successiva | Cercare l’ordine nel sistema del negozio |
| 4. Azione | Chiama uno strumento | Interroga l’ordine e ottiene lo stato della spedizione |
| 5. Verifica | Legge il risultato prima di proseguire | Il pacco è in consegna oggi |
| 6. Stop o ripetizione | Conclude, ripete il ciclo o passa la mano | Invia la risposta, oppure la mette in coda per una persona |
Secondo Anthropic, a ogni passaggio gli agenti hanno bisogno di "ground truth" dall’ambiente, come il risultato di uno strumento, e di condizioni di arresto, come un numero massimo di passaggi. Possono anche fermarsi in attesa di una persona in determinati punti di controllo. Sono questi limiti a rendere un agente sicuro da usare su lavoro reale.
Gli elementi che stanno dietro il ciclo:
| Elemento | Che cos’è |
|---|---|
| Modello | Il modello linguistico che legge e decide |
| Istruzioni | L’obiettivo, le regole e ciò che non deve mai fare |
| Strumenti | Collegamenti che gli permettono di agire: email, CRM, calendario, database |
| Memoria | Ciò che conserva tra un passaggio e l’altro o tra un’attività e l’altra |
| Limiti | Tetto ai passaggi, tetto alla spesa e azioni che richiedono approvazione |
Agente AI, workflow e chatbot a confronto
| Domanda | Chatbot | Workflow | Agente AI |
|---|---|---|---|
| Chi decide il passo successivo | L’utente, un messaggio alla volta | Chi lo ha creato, in anticipo | Il modello, strada facendo |
| Agisce su altri sistemi | Di solito no | Sì, con passaggi fissi | Sì, sceglie quali strumenti usare |
| Stesso input, stesso output | No | Sì | No |
| Costo e tempo per attività | Basso | Il più basso | Il più alto |
| Ideale per | Rispondere alle domande | Regole stabili e ripetitive | Casi che cambiano ogni volta |
Anthropic descrive il compromesso senza giri di parole: "Agentic systems often trade latency and cost for better task performance." Conviene pagare questo prezzo solo dove la varietà dei casi lo richiede.
I cinque tipi di agenti AI
I tipi classici da manuale, riassunti da IBM, descrivono come un agente prende le decisioni. La maggior parte degli agenti aziendali basati su modelli linguistici ne combina diversi.
| Tipo | Come decide | Esempio aziendale |
|---|---|---|
| Reattivo semplice | Regola fissa su ciò che vede ora | Etichettare ogni email che contiene "fattura" |
| Reattivo basato su modello | Regole più una rappresentazione di ciò che non vede | Sospendere un riordino mentre una consegna è in transito |
| Basato su obiettivi | Pianifica i passaggi verso un obiettivo | Fissare una riunione compatibile con entrambi i calendari |
| Basato sull’utilità | Valuta le opzioni e sceglie il miglior compromesso | Scegliere il corriere più economico che rispetti comunque la data |
| Ad apprendimento | Migliora nel tempo grazie al feedback | Classificare meglio i lead man mano che le trattative si chiudono o falliscono |
Più agenti possono anche lavorare insieme come sistema multi-agente, per esempio uno che smista le email in arrivo e altri che gestiscono ciascun tipo.
Esempi di agenti AI per funzione aziendale
Per ogni funzione, ciò che conta è quale parte del lavoro prende in carico l’agente e cosa resta a una persona.
| Funzione | Cosa fa l’agente | Cosa resta a una persona |
|---|---|---|
| Casella di supporto | Risponde in base alle tue policy e prepara le bozze del resto | Rimborsi, reclami e tutto ciò che è nuovo |
| Follow-up dei lead | Risponde ai nuovi lead, li qualifica e fissa la chiamata | Proposte e prezzi |
| Prenotazioni e promemoria | Prenota, ricorda e riempie gli slot annullati | Eccezioni alle regole del tuo calendario |
| Fatture e incassi | Emette fatture, riconcilia i pagamenti e invia solleciti | Contestazioni e piani di pagamento |
| Reporting | Raccoglie i tuoi numeri in un unico report settimanale | Cosa cambiare |
| Contenuti | Prepara bozze di post, email e testi di prodotto | Ogni contenuto, prima della pubblicazione |
| Inserimento dati di back office | Sposta i dati tra email, moduli e CRM | I record che segnala come poco chiari |
Per altri casi concreti, consulta esempi di agenti AI e agenti AI per le piccole imprese.
Quando non usare un agente AI
Il consiglio di Anthropic è partire dal "finding the simplest solution possible, and only increasing complexity when needed." Lascia perdere l’agente quando:
| Situazione | Cosa usare invece |
|---|---|
| Le regole non cambiano mai | Un workflow fisso in uno strumento come n8n, Make o Zapier |
| Un’azione sbagliata non si può annullare, come un pagamento | Un agente che prepara la bozza, con una persona che approva |
| Serve lo stesso output ogni volta per un audit | Un workflow fisso con passaggi registrati |
| L’attività si presenta poche volte al mese | Una persona, o un prompt salvato |
| L’agente non riesce ad accedere ai dati o allo strumento che gli servono | Prima risolvi l’accesso |
Se il lavoro è una catena fissa di passaggi, confronta gli strumenti in n8n vs Zapier prima di creare un agente.
Come iniziare con un agente
- Scegli una funzione con molti casi simili, come la casella di supporto.
- Scrivi cosa può fare l’agente da solo, cosa richiede approvazione e cosa non deve mai fare.
- Dagli prima l’accesso in sola lettura. Aggiungi le azioni una alla volta.
- Imposta dei limiti: un numero massimo di passaggi per attività e una coda per tutto ciò che le tue regole non coprono.
- Ogni settimana rivedi un campione del suo lavoro e rendi più precise le regole.
Puoi costruirlo da solo seguendo la guida per creare agenti AI con n8n. Oppure AIGROW può gestirlo per te: i nostri agenti AI per le aziende prendono in carico una funzione alla volta nei tuoi strumenti, con una persona che controlla tutto ciò che le tue regole non coprono.
Fonti
- Anthropic, Building effective agents, 19 dicembre 2024
- IBM, Types of AI agents
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Un'unica chiave API per i modelli Claude, GPT, Gemini e Grok sull'SDK di OpenAI. I modelli Claude funzionano anche con l'SDK di Anthropic e con Claude Code.
La tariffa di ogni modello tramite il credito AIGROW è indicata accanto al prezzo di listino del suo produttore e non lo supera mai.
Domande frequenti
