AI Agents autonomi e multi-step
Sviluppiamo agenti AI in grado di scomporre obiettivi complessi in passi, usare tool esterni (API, database, browser), ricordare il contesto e collaborare con altri agenti. Una nuova categoria di automazione che opera dove i workflow tradizionali non arrivano.
Agenti autonomi che ragionano, pianificano e agiscono per completare task complessi in più passaggi.
Casi d'uso
- Ricerca competitiva automatizzata
- Customer success proattivo (agente che monitora e agisce)
- Analisi finanziaria multi-fonte
- Procurement automatizzato
- Personal assistant interno per executive
Vantaggi misurabili
- Automazione di task che richiedono ragionamento
- Esecuzione anche fuori orario sui processi definiti
- Riduzione handoff tra sistemi e persone
- Apprendimento continuo dal feedback
Dettagli tecnici
Framework
- LangChain, LangGraph, LlamaIndex
- CrewAI per multi-agent
- Autogen per dialoghi tra agenti
- Custom orchestration su Python
Reasoning
- ReAct, Chain-of-Thought, Tree-of-Thought
- Planning con LLM-based planner
- Self-reflection e self-correction
- Guardrail e validation step
Memoria
- Short-term: conversation buffer
- Long-term: vector DB (Pinecone, Qdrant)
- Memoria episodica strutturata
- Knowledge graph dinamico
Tool integration
- API REST e GraphQL
- Database SQL/NoSQL
- Browser automation (Playwright)
- Code execution sandbox
Come progettiamo un agente che opera su più sistemi
- Decomposizione del processo — Scomponiamo il processo in passi osservabili: quali informazioni servono, in che ordine, quale esito rende un passo concluso.
- Definizione degli strumenti — Ogni azione dell'agente passa da uno strumento dichiarato, con input e output tipizzati: nessuna azione libera sui sistemi aziendali.
- Permessi — Assegniamo all'agente credenziali minime e distinte per ambiente, con sola lettura dove la scrittura non è necessaria.
- Gestione dello stato — L'agente mantiene lo stato del caso in modo persistente, così un'interruzione non produce doppioni né passaggi persi.
- Validazione degli output — Prima di ogni azione con effetto esterno, l'output viene validato su schema e su regole di business esplicite.
- Approvazione umana — Le azioni con impatto economico, contrattuale o reputazionale richiedono conferma di una persona identificabile.
- Logging e audit — Registriamo prompt, strumenti invocati, parametri ed esito: senza tracciabilità un agente non è verificabile né correggibile.
Consegniamo la definizione degli strumenti, la matrice dei permessi, le regole di approvazione e i log strutturati delle esecuzioni.
Come si lavora con noi
Chi analizza il processo è la stessa squadra che sviluppa e manutiene: product, engineering, integrazione con i sistemi in uso, governance delle decisioni automatiche e presidio dopo il rilascio.
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FAQ
Qual è la differenza tra un chatbot e un AI agent?
Un chatbot risponde. Un agente pianifica, esegue azioni nel mondo (API, DB, browser) e verifica il risultato. È proattivo, non reattivo.
Quanto sono affidabili gli agenti?
Con guardrail, validation e human-in-the-loop sui passi critici raggiungono livelli production-ready. Senza, restano sperimentali.
Si integrano con i miei sistemi?
Sì, via tool/function calling: ogni API o database della tua azienda diventa un 'tool' che l'agente può invocare.