- I flussi di lavoro dell'IA agenziale sono processi guidati da agenti di IA autonomi che prendono decisioni indipendenti con una supervisione umana minima.
- I flussi di lavoro dell'IA agenziale etica danno priorità alla trasparenza, all'equità e alla progettazione incentrata sull'uomo, soprattutto in settori ad alto rischio come la sanità o la finanza.
- Non tutti gli agenti dell'IA sono agonici, poiché alcuni si limitano a seguire istruzioni predefinite senza prendere decisioni autonome.
- La creazione di questi flussi di lavoro richiede l'accesso ai dati in tempo reale, modelli di intelligenza artificiale forti, obiettivi chiari e integrazioni tramite API o piattaforme low-code.
Immaginate un mondo in cui la vostra lista di cose da fare inizia a scorrere da sola, i vostri flussi di lavoro ronzano senza intoppi e gli agenti AI diventano i vostri nuovi colleghi preferiti.
Questi framework sono l'impalcatura che consente di costruire agenti di intelligenza artificiale in grado di navigare in flussi di lavoro complessi, risolvere problemi del mondo reale e scalare senza sforzo.
Sia che si tratti di semplificare l'assistenza clienti, personalizzare le esperienze degli utenti o automatizzare la vita quotidiana, i framework agenziali di IA consentono di sfruttare la potenza di modelli linguistici di grandi dimensioniLLMs) all'avanguardia per creare qualcosa di straordinario.
Cosa sono i framework di agenti di intelligenza artificiale?
Gli AI Agent Frameworks sono piattaforme, strumenti o librerie progettati per creare agenti autonomi che percepiscono gli input, li elaborano utilizzando algoritmi o LLMs e intraprendono azioni come la generazione aumentata del recupero, l'avvio di flussi di lavoro o conversazioni generali.
Tali framework semplificano i flussi di lavoro agenziali offrendo moduli precostituiti per le funzionalità comuni, facendo risparmiare tempo prezioso agli sviluppatori e garantendo che il flusso di lavoro rimanga trasparente e robusto.
I framework di agenti di intelligenza artificiale sono adattati a esigenze diverse: alcuni sono specializzati in conversazioni, assistenti virtuali o chatbot, mentre altri si concentrano sull'orchestrazione dei flussi di lavoro. Il loro valore chiave risiede nell'astrazione della complessità, nella suddivisione dei compiti in fasi gestibili e nella garanzia di scalabilità.
Componenti chiave di un framework di agenti di intelligenza artificiale
La maggior parte dei framework di agenti di intelligenza artificiale segue la stessa struttura, che consente di passare sistematicamente informazioni strutturate tra diversi strumenti e processi.
Ecco una breve guida che mostra il funzionamento di questi componenti durante la creazione di un agente:
Vantaggi dell'utilizzo di un framework di agenti di intelligenza artificiale
Distribuzione più rapida con meno lavoro ripetitivo
Secondo il rapporto 2024 AI di McKinsey, il 65% delle aziende utilizza regolarmente l'IA generativa, ma molte di esse incontrano ancora dei colli di bottiglia quando si tratta di realizzare effettivamente dei casi d'uso.
I team che cercano di costruire la loro infrastruttura intorno ai modelli di intelligenza artificiale - gestendo manualmente gli input, gli output, la logica di concatenazione e le chiamate API - hanno una probabilità 1,5 volte maggiore di impiegare cinque mesi o più per mettere in produzione questi sistemi.
I framework per agenti di intelligenza artificiale risolvono questo problema standardizzando il noioso ma necessario lavoro di configurazione. Invece di ricucire ogni integrazione o toolchain da zero, i team possono collegarsi a un framework condiviso che lo gestisce in modo pulito.
Logica riutilizzabile per facilitare la scalabilità tra gli agenti
Quando si utilizzano framework di agenti di intelligenza artificiale, molto di ciò che sembra "intelligente" si riduce a passaggi modulari e componibili che possono essere riutilizzati in diversi agenti o flussi.
Quando questa logica vive all'interno di un framework pulito, sotto forma di unità, diventa altrettanto semplice da chiamare come aggiungi(2,3) in Python.
I framework per agenti di intelligenza artificiale offrono agli sviluppatori la libertà di pensare a partire da principi primi, per risolvere i problemi degli utenti con l'intuizione, senza dover ricostruire sempre gli stessi schemi di ragionamento.
Invece di cercare di standardizzare perfettamente tutta la logica in anticipo, i team possono lavorare più come designer di prodotti: testare, adattare, riutilizzare ciò che funziona e scalarlo tra i vari casi d'uso.
I framework condivisi rendono gestibile la collaborazione di gruppo
Quando gli agenti di intelligenza artificiale vengono eseguiti su un'infrastruttura condivisa (piattaforme cloud o server inferenziali), la struttura su cui sono costruiti determina direttamente il modo in cui i team possono collaborare.
I framework aiutano a rendere la collaborazione visibile e controllata. Pensate alla gestione di un foglio Google condiviso per il comportamento degli agenti:
- Logica di proprietà definita: tutti sanno chi possiede quale parte dell'agente.
- Aggiornamenti sicuri: ragionamenti, strumenti e memoria possono essere modificati senza conflitti.
- Modifiche verificabili: le modifiche ai flussi e alle configurazioni sono versionate e rintracciabili.
- Chiarezza cross-team: i non sviluppatori possono verificare il funzionamento dell'agente senza leggere il codice
Come scegliere un framework per agenti di intelligenza artificiale
La scelta del giusto framework per agenti di intelligenza artificiale può risultare travolgente, vista l'abbondanza di piattaforme e servizi open-source disponibili.
Per semplificare il processo, concentratevi sui requisiti del vostro flusso di lavoro. Ecco un pratico elenco di considerazioni chiave da discutere con il vostro team:
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Discutete queste domande con il vostro team per identificare le caratteristiche più importanti per la vostra organizzazione. Incoraggiando la collaborazione, questa discussione potrebbe dare vita a preziose intuizioni su ciò di cui i vostri flussi di lavoro hanno veramente bisogno.
Ora che avete ristretto i vostri requisiti, esploriamo i framework che possono rispondere a queste esigenze. Con una chiara comprensione dei vostri obiettivi, la scelta del giusto framework per agenti AI diventa molto più semplice.
I 7 migliori framework gratuiti per agenti AI
1. Botpress
Ideale per: Team che costruiscono agenti di intelligenza artificiale che si collegano a strumenti, con passaggi LLM per il ragionamento, il processo decisionale o la comprensione del linguaggio.
Botpress è una piattaforma di agenti AI costruita per i team che desiderano strutturare il comportamento degli agenti senza dover gestire logiche pesanti come il codice.
Si progetta il funzionamento dell'agente utilizzando i flussi, un editor visivo in cui ogni nodo gestisce un compito mirato, con la sua memoria, le sue condizioni e le connessioni agli strumenti.
Invece di scrivere prompt concatenati o alberi logici, si lavora con pezzi modulari e mirati che riflettono i flussi di lavoro reali.
Questa modularità è particolarmente utile quando si desidera un'automazione affidabile per l'assistenza, l'onboarding o i sistemi interni, con una logica chiara e autorizzazioni pulite.
Botpress è dotato di integrazioni integrate per strumenti come CRM, e-mail e database, in modo che il vostro agente possa intraprendere azioni reali fin da subito.
Caratteristiche principali:
- Costruite i flussi di lavoro in modo visivo con un'interfaccia drag-and-drop.
- Aggiungere strumenti e logiche personalizzate quando necessario.
- Distribuite gli agenti su siti web, WhatsApp, Slack e altro ancora.
- Utilizzare NLU, fonti di conoscenza e controlli della personalità integrati.
Prezzi:
- Piano gratuito: Include il core builder, 1 bot e 5 dollari di credito AI
- Plus: $89/mese - test di flusso, instradamento, handoff umano
- Team: $495/mese - SSO, collaborazione, monitoraggio dell'utilizzo condiviso
- Enterprise: Personalizzato: per configurazioni personalizzate, volumi elevati o controlli di conformità.
2. Catena di Langhe
Ideale per: Sviluppatori che costruiscono agenti AI personalizzati da zero, soprattutto per la ricerca, i sistemi RAG o qualsiasi altra cosa che necessiti di uno stretto controllo sul comportamento dell'agente.
LangChain è il framework più diffuso per la costruzione di agenti di intelligenza artificiale. Fornisce agli sviluppatori i componenti fondamentali per creare strumenti, prompt, memoria e ragionamento, con il pieno controllo sul funzionamento degli agenti.
È stata una delle prime piattaforme a portare sul mercato il design modulare degli agenti e ora funziona come un sistema operativo per i flussi di lavoro LLM .
È possibile concatenare i passi, cambiare i tipi di memoria e collegarsi alle API o ai database vettoriali con facilità, grazie al supporto e al codice in continua crescita del framework.
Questa profondità, tuttavia, comporta una certa complessità. Con così tante parti in movimento, può essere necessario del tempo per trovare l'astrazione giusta per il vostro caso d'uso, e attenersi a una sola può sembrare come costruire su fondamenta mutevoli.
Caratteristiche principali:
- Costruire agenti utilizzando catene modulari di strumenti, prompt e memoria.
- Integrazione con LLMs, API, archivi vettoriali e retrievers
- Pieno controllo dello sviluppatore sulla logica del flusso e sull'esecuzione
- Tracciamento e valutazione opzionale con LangSmith
Prezzi:
- Sviluppatore: Gratuito - 1 posto, 5.000 tracce/mese, gestione dei prompt, strumenti di tracciamento di base
- Plus: $39/mese per sede - funzioni di team, limiti di tracciamento più elevati, distribuzione LangGraph dev
- Impresa: Personalizzato - configurazione self-hosted o ibrida, SSO, supporto e scalabilità dell'utilizzo
3. CrewAI
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Ideale per: Team che prototipano rapidamente il comportamento di più agenti, soprattutto per compiti lineari che si suddividono in modo netto tra i vari ruoli.
CrewAI è un framework open-source per sistemi multi-agente, che consente agli agenti AI di collaborare su compiti attraverso ruoli definiti e obiettivi condivisi. È stato progettato per scenari che richiedono un lavoro di squadra intelligente tra gli agenti.
Ciò che rende interessante CrewAI è la facilità con cui si può iniziare. Si definisce un equipaggio, si assegna a ciascun agente un ruolo e si assegna loro un obiettivo condiviso.
Da lì, gli agenti si confrontano, eseguono compiti e completano obiettivi senza bisogno di una logica di orchestrazione ex novo. Per i semplici casi d'uso multi-agente, si ottiene una quantità sorprendente di cose da fare con pochissima configurazione.
Ma questa semplicità ha un doppio senso. Quando i flussi di lavoro diventano più complessi, se gli agenti devono adattarsi a metà dell'attività o coordinarsi tra fasi condizionali, le astrazioni integrate possono risultare limitanti.
Caratteristiche principali:
- Configurazione dell'agente basata sui ruoli con obiettivi e memoria assegnati
- Supporta l'esecuzione sequenziale e parallela degli agenti
- Memoria condivisa dell'equipaggio per il coordinamento del team
- Facile integrazione degli strumenti grazie a funzioni e prompt
Prezzi:
- Gratuito: $0/mese - 50 esecuzioni, 1 equipaggio in diretta, 1 posto a sedere
- Basic: $99/mese - 100 esecuzioni, 2 equipaggi in diretta, 5 posti a sedere
- Standard: $500/mese - 1.000 esecuzioni, 2 equipaggi live, posti illimitati, 2 ore di onboarding
- Pro: $1.000/mese - 2.000 esecuzioni, 5 equipaggi dal vivo, posti illimitati, 4 ore di onboarding
4. Kernel semantico Microsoft
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Ideale per: I team aziendali che incorporano una logica simile a quella degli agenti nelle applicazioni esistenti, in particolare quelli che già utilizzano l'ecosistema Microsoft.
Microsoft Semantic Kernel è un framework open-source di orchestrazione dell'intelligenza artificiale che aiuta gli sviluppatori a incorporare le funzionalità dell'intelligenza artificiale nelle applicazioni esistenti.
La sua attenzione alla modularità, alla memoria e alla pianificazione degli obiettivi lo rende adatto alla costruzione di agenti AI robusti che possono operare in ambienti aziendali.
Il cuore di Semantic Kernel è la pianificazione e l'esecuzione. Si definiscono le "abilità", che possono essere funzioni native o suggerimenti LLM, e si combinano in piani semantici che guidano il comportamento dell'agente.
Il framework gestisce la memoria, supporta l'uso di strumenti e si integra in modo pulito con i sistemi .NET e Python.
Detto questo, è ancora uno strumento orientato agli sviluppatori: c'è poco scaffolding visivo e gran parte dell'orchestrazione richiede una progettazione deliberata.
Caratteristiche principali:
- Architettura modulare basata sulle competenze (funzioni, suggerimenti, strumenti)
- Memoria integrata e supporto alla pianificazione degli obiettivi
- Integrazione nativa con gli ambienti C#, .NET e Python
- SDK open-source con opzioni di integrazione con Azure
5. AutoGen
Ideale per: Team tecnici che costruiscono flussi di lavoro collaborativi e multi-agente che necessitano di visibilità e tracciabilità complete.
AutoGen è un framework di sviluppo open-source per sistemi multi-agente basati sulla conversazione strutturata.
Si assegna a ciascun agente un ruolo (Pianificatore, Ricercatore, Esecutore o un ruolo personalizzato) e si lascia che si scambino messaggi per affrontare insieme compiti complessi.
Nel suo nucleo, AutoGen gestisce il passaggio di messaggi e la memoria condivisa. L'utente scrive il flusso della conversazione, inietta la logica dove è importante e decide quando un umano deve intervenire.
Richiede un'impostazione più complessa rispetto a uno strumento low-code, ma vi ricompensa con un sistema completamente trasparente che si adatta a esperimenti di ricerca, processi human-in-the-loop o a qualsiasi scenario in cui sia necessario tracciare il ragionamento dell'agente end-to-end.
Caratteristiche principali:
- Scambio di messaggi strutturato con assegnazione esplicita dei ruoli
- Iniezione di funzioni di chiamata in qualsiasi punto della conversazione
- Memoria condivisa e con scope per ogni agente e per tutto l'equipaggio
- Registri di audit integrati che registrano ogni messaggio e decisione
6. AutoGPT
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Ideale per: Sviluppatori solitari e piccoli team che prototipano flussi di lavoro autonomi senza una costante supervisione.
AutoGPT è un framework di agenti autonomi che trasforma i GPT in un assistente auto-pianificante e guidato dagli obiettivi.
In pratica, gli si passa un obiettivo, come "compilare un'analisi di mercato", e lui suddivide il lavoro in sottoattività, recupera dati, scrive file o chiama API da solo. È come affidare una ricerca a un analista junior che ha bisogno di poche indicazioni.
Noterete subito due cose. In primo luogo, l'autonomia di AutoGPT consente di automatizzare completamente i flussi di lavoro batch che si bloccherebbero se fossero legati a un agente umano.
In secondo luogo, la stessa indipendenza richiede un monitoraggio accurato per ogni corsa, per tenere sotto controllo i rischi potenziali.
Con il tempo, si impara a modificare la logica di riprova e il mix di plugin in modo che rimanga produttivo invece di vagare.
Caratteristiche principali:
- Agenti autopianificatori che decompongono gli obiettivi in fasi eseguibili
- Sistema di plugin per la navigazione web, le operazioni sui file e le API personalizzate
- Memoria vettoriale che ricorda fatti e decisioni precedenti
- Ripetizione automatica e recupero quando le attività si trovano in un vicolo cieco
7. RASA
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Ideale per: Team che necessitano di una profonda personalizzazione dei flussi conversazionali e della piena proprietà di dati e modelli.
Rasa è un framework open-source che fonde la comprensione del linguaggio naturale con la gestione del dialogo per alimentare chatbot e assistenti vocali consapevoli del contesto.
Si assemblano pipeline NLU da componenti intercambiabili, quindi si definiscono politiche di dialogo che mantengono il contesto in più turni. Questo approccio consente di sostituire i classificatori di intenti o gli estrattori di entità con l'evoluzione del dominio, senza dover riscrivere altre parti del sistema.
Poiché Rasa viene eseguito sulla vostra infrastruttura, mantenete il controllo completo sulla privacy e sulla scalabilità dei dati.
Caratteristiche principali:
- Pipeline NLU avanzate che estraggono intenti ed entità
- Politiche di dialogo personalizzate per conversazioni complesse e multigiro
- Componenti della pipeline estensibili per adattarsi a qualsiasi dominio o linguaggio
- Codebase open-source con integrazioni per i canali di messaggistica
Prezzi:
- Open Source: Gratuito - include il framework completo, licenza Apache 2.0
- Edizione Pro: Gratuito - fino a 1.000 conversazioni/mese con Rasa Pro
- Crescita: A partire da $35.000/anno - include Rasa Studio, supporto e pubblicità a
Scoprite la semplicità dell'automazione AI
I framework per agenti di intelligenza artificiale stanno cambiando il modo in cui i team costruiscono il software. Permettono di concentrarsi sui risultati invece che sull'infrastruttura e Botpress offre tutto ciò che serve per iniziare.
Grazie ai flussi modulari, agli strumenti integrati e al design LLM, Botpress vi aiuta a distribuire agenti che funzionano in produzione. Potete controllare esattamente come si comporta il vostro agente, a cosa ha accesso e perché prende decisioni, con una tracciabilità completa.
Iniziare a costruire oggi è gratuito.
Domande frequenti
Qual è la differenza tra un agente AI e un chatbot?
Un chatbot segue regole predefinite per gestire conversazioni semplici. D'altra parte, un agente AI opera in modo autonomo. È in grado di ragionare e prendere decisioni in tutti i flussi di lavoro, al di là della semplice risposta in chat.
Qual è la curva di apprendimento per l'utilizzo di questi framework per gli utenti non tecnici?
Piattaforme come Botpress o LangGraph offrono modelli e costruttori visivi che riducono la curva di apprendimento per gli utenti non tecnici. Tuttavia, l'impostazione di integrazioni o l'implementazione di logiche personalizzate richiedono ancora una certa assistenza tecnica.
Qual è la differenza tra i framework open-source e quelli commerciali gratuiti?
I framework open-source forniscono pieno accesso al codice sorgente e possono essere auto-ospitati e personalizzati in modo estensivo. I framework commerciali gratuiti offrono interfacce e hosting di facile utilizzo, ma possono imporre limiti di funzionalità o richiedere piani a pagamento per un uso avanzato.
Come si valutano le prestazioni di un agente AI costruito con questi strumenti?
È possibile valutare le prestazioni di un agente AI utilizzando metriche chiave, tra cui il tasso di completamento delle attività, il tempo di risposta, il tasso di fallback o di fallimento e la soddisfazione dell'utente. Molti framework includono analisi integrate, oppure è possibile collegare strumenti esterni per un monitoraggio più approfondito delle prestazioni.
Quali sono i settori che beneficiano maggiormente dell'automazione agenziale?
Settori come il servizio clienti, l'assistenza sanitaria, la finanza e l'e-commerce traggono grandi vantaggi dall'automazione, soprattutto quando le attività ripetitive richiedono molto tempo.
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