🤖 Vademecum: Iniziare con gli AI Agent

Per chi non ne ha mai sentito parlare (e per chi ne ha sentito parlare troppo)

1. Cos'è un AI Agent, in parole povere?

Un AI Agent è un sistema basato su intelligenza artificiale che non si limita a rispondere a una domanda, ma è in grado di pianificare ed eseguire una sequenza di azioni per raggiungere un obiettivo.

La differenza rispetto a un chatbot classico:

Esempio concreto: invece di chiederti "Come faccio a inviare un'email a tutti i clienti?", un agent può farlo direttamente, aprire la lista clienti, comporre l'email, inviarla.

2. I concetti chiave (il minimo indispensabile)

🧠 LLM (Large Language Model)

Il "cervello" dell'agent. Modelli come Claude, GPT-4, Gemini. Capisce il linguaggio naturale e decide cosa fare.

🛠️ Tool / Strumenti

Le "mani" dell'agent. Sono funzioni che l'agent può chiamare: cercare su Google, leggere un file Excel, eseguire codice Python, scrivere in un database...

📋 Prompt di sistema

Le istruzioni che definiscono il comportamento dell'agent: chi è, cosa può fare, come deve comportarsi.

🔄 Loop agentivo (Agent Loop)

Il ciclo che l'agent esegue in continuazione:

1. Riceve un obiettivo
2. Pensa al prossimo passo
3. Usa uno strumento
4. Osserva il risultato
5. Ripete finché il compito è completato

💾 Memoria

L'agent può avere memoria a breve termine (nella conversazione) o a lungo termine (in un database esterno).

3. A cosa servono concretamente?

Alcuni casi d'uso reali, per capire se fa al caso tuo:

• Automazione di report: l'agent legge dati da più fonti, li analizza e genera un documento
• Assistente ricerca: cerca informazioni su web, le sintetizza e risponde a domande complesse
• Supporto clienti: gestisce richieste, consulta FAQ e database, scala solo i casi complessi all'umano
• Coding assistant: scrive codice, lo testa, corregge gli errori in autonomia
• Gestione email e calendar: smista la posta, pianifica riunioni, invia follow-up
• Analisi documenti: legge contratti, fatture, PDF e ne estrae informazioni strutturate

4. Come si costruisce uno? (panoramica)

Non devi diventare un ingegnere, ma sapere cosa c'è sotto aiuta.

[Obiettivo utente]
       ↓
  [LLM - ragiona]
       ↓
  [Chiama Tool]  ←→  [Web / File / DB / API]
       ↓
  [Osserva risultato]
       ↓
  [Risponde o continua]

Gli strumenti più usati per costruire agent oggi:

• Claude (Anthropic) — ottimo per ragionamento e seguire istruzioni complesse
• LangChain / LangGraph — framework per orchestrare agent in Python
• CrewAI — per creare team di più agent che collaborano
• n8n / Make — per chi preferisce interfacce no-code/low-code
• OpenAI Assistants API — soluzione pronta all'uso con tool integrati

5. Le trappole da evitare all'inizio

⚠️ Non dare troppa autonomia subito. Inizia con task semplici e ben definiti. Un agent con troppa libertà può fare cose inaspettate.

⚠️ Il prompt conta tantissimo. Se le istruzioni sono vaghe, il comportamento sarà imprevedibile. Sii specifico su cosa può e non può fare.

⚠️ Monitora sempre. Specialmente le prime volte, guarda cosa fa l'agent passo per passo. Non lasciarlo girare in autonomia su sistemi critici senza supervisione.

⚠️ Non è magia. L'agent è bravo quanto gli strumenti che ha e quanto bene è stato istruito. Se i dati di input sono spazzatura, l'output sarà spazzatura.

⚠️ Attenzione ai costi. Ogni chiamata all'LLM ha un costo. Un agent che gira in loop può consumare molti token rapidamente.

6. Il primo esperimento pratico

Se vuoi toccare con mano senza scrivere codice, prova questo:

1. Vai su claude.ai o ChatGPT
2. Descrivi un compito in più passi (es. "Analizza questo testo, trovami i 5 punti chiave, poi suggerisci 3 titoli per un articolo")
3. Osserva come il modello pianifica e segue i passi
4. Prova ad aggiungere strumenti: attiva la ricerca web e chiedi qualcosa di attuale

Quando sei pronto per un passo in più, guarda Claude Projects o OpenAI Assistants: puoi caricare documenti, definire istruzioni personalizzate e avere un agent pronto all'uso senza una riga di codice.

7. Glossario rapido