Come creare agenti AI per principianti (2026)

La tecnologia degli agenti AI ha fatto passi da gigante negli ultimi anni – e oggi, costruire il tuo agente AI è alla portata di chiunque abbia un computer.

Gli agenti AI sono una delle principali tendenze dell’IA, e si prevede che continueranno la loro rapida adozione in tutti i settori.

Che tu stia automatizzando processi o creando un assistente AI, questa guida ti accompagnerà nei passaggi per costruire il tuo agente AI alimentato da LLM.

1. Definisci il tuo ambito

Il primo passo per creare un agente AI è semplice: cosa dovrà fare? Inizia definendo chiaramente lo scopo del tuo agente.

Ci sono moltissime applicazioni reali degli agenti AI. Identificare lo scopo del tuo agente determinerà quali capacità dovrà avere e quindi la piattaforma da utilizzare.

• Un agente AI per le vendite aiuta gli utenti rispondendo a domande sui prodotti, consigliando opzioni, confrontando modelli e fornendo dettagli sui prezzi.
• Un agente AI per il supporto clienti risolve problemi, condivide risorse come FAQ o video e risolve problemi tecnici.
• Un agente IA per la gestione della conoscenza recupera le policy aziendali, riassume documenti e aiuta i dipendenti a trovare rapidamente le informazioni rilevanti.
• Un agente di lead generation AI invia follow-up mirati via email o piattaforme come WhatsApp, raccoglie informazioni tramite conversazioni e sincronizza i dati con i CRM per un tracciamento semplificato.
• Un agente HR AI risponde alle domande dei dipendenti sulle policy aziendali, aiuta con l’onboarding e gestisce le richieste di ferie.
• Un agente AI per e-commerce traccia gli ordini, verifica la disponibilità dei prodotti e offre raccomandazioni personalizzate in base alle preferenze dell’utente.

Se lavori in un settore specifico, puoi anche creare un agente AI che gestisca più processi. Ad esempio, un agente AI per il settore immobiliare può suggerire immobili, tenere traccia della documentazione e gestire le relazioni con i clienti. Oppure un agente AI per hotel può gestire prenotazioni, ottimizzare le richieste di housekeeping e vendere servizi aggiuntivi.

Se utilizzi una piattaforma estendibile, hai infinite possibilità. Un agente AI ben progettato può automatizzare praticamente qualsiasi attività.

Una volta definito l’ambito, hai le informazioni necessarie per scegliere una piattaforma.

2. Scegli una piattaforma

Non manca la scelta tra framework per agenti AI. Se cerchi ispirazione, la nostra lista dei 9 migliori AI platform è un ottimo punto di partenza.

Non confronterò le piattaforme qui – perché, lo ammetto, sono di parte – ma posso condividere alcuni fattori chiave da considerare nella scelta della piattaforma giusta per il tuo progetto:

Assicurati di scegliere una piattaforma AI che:

1. Offre risorse educative. Ci sarà sempre una curva di apprendimento, quindi assicurati di essere ben preparato.
2. Risponde alle tue esigenze. Non scegliere una piattaforma specializzata nell’assistenza clienti se vuoi un bot per le vendite o un sistema multi-agente.
3. Include un piano gratuito, così puoi provarlo prima (o senza) un impegno economico.

Se hai bisogno di una soluzione open-source, ci sono molte opzioni di agenti AI open-source tra cui scegliere.

Dopo aver scelto il tuo costruttore di agenti AI di partenza, puoi iniziare a creare il tuo agente AI.

3. Crea istruzioni e variabili

Il tuo agente AI sarà completamente unico: dipende interamente dal tuo caso d’uso e dagli obiettivi. Parte del processo consiste nel familiarizzare con la piattaforma scelta e applicare le tue conoscenze al percorso che hai definito.

Inizia con un Nodo Autonomo

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Mettiamo in evidenza una verità scomoda: non tutte le ‘piattaforme di agenti AI’ ti permetteranno di creare veri agenti AI.

Molti offrono chatbot AI, ma manca una componente chiave degli agenti AI: la capacità per un agente di prendere decisioni autonome per soddisfare la richiesta del builder.

Nel Botpress Studio, i Nodi Autonomi permettono agli utenti di creare agenti AI che decidono quando usare un flusso strutturato e quando utilizzare un LLM. Gli sviluppatori devono solo fornire istruzioni al Nodo Autonomo in linguaggio naturale.

Con poche semplici righe di testo puoi dire al tuo Autonomous Node cosa vuoi che faccia il tuo agente AI e come dovrebbe comportarsi. Puoi definirne personalità, ambito e obiettivi in pochi minuti.

Alcune parti del tuo chatbot AI dovrebbero essere strutturate – come il saluto o la proposta commerciale mirata. Ma probabilmente ci saranno aspetti della conversazione che vorrai delegare a un LLM.

Crea variabili per raccogliere informazioni

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Il tuo agente AI farà alcune domande agli utenti. Ad esempio:

• Un agente AI per viaggi potrebbe chiedere per quale città l’utente desidera un itinerario
• Un agente AI per il benessere mentale potrebbe chiedere come si sente l’utente
• Un operatore del servizio clienti chiederà di cosa ha bisogno l’utente

A seconda del flusso di conversazione, ci saranno da 1 a x variabili da includere per raccogliere informazioni.

Ad esempio, un agente AI per viaggi potrebbe chiedere dove sta andando l’utente, se desidera prenotare un volo, con quante persone viaggia, il budget, le attività preferite, ecc.

Oppure un agente di vendita potrebbe chiedere cosa cerca l’utente, per poi avviare diversi flussi di conversazione in base alla risposta.

4. Integra il tuo agente AI

Un agente AI senza integrazioni è solo una tua versione di ChatGPT. Lo scopo di un agente AI è definito dalle sue integrazioni.

Ci sono molte entità che puoi integrare con un agente IA — opzioni quasi infinite se usi una piattaforma flessibile.

Queste integrazioni permettono a un agente AI di inserirsi senza soluzione di continuità nei flussi di lavoro esistenti, invece di essere un 'extra' senza connettori.

Basi di conoscenza

Se vuoi che il tuo agente 'conosca' informazioni specifiche — come la disponibilità di prodotti, normative locali o documentazione software — spesso condividerai queste informazioni tramite una Knowledge Base.

Utilizzare una Knowledge Base permette al tuo agente AI di comunicare informazioni accurate e aggiornate (a differenza di un chatbot generico come ChatGPT).

Una Knowledge Base può essere qualsiasi cosa: da una tabella o un documento fino a un database completo. Esempi di KB includono documentazione interna, database di prodotti, archivi di conformità o sistemi di ricerca aziendali.

I sistemi più avanzati utilizzeranno la generazione aumentata dal recupero (RAG) per analizzare i documenti e recuperare le informazioni rilevanti. (Nessun problema, RAG sarà incluso in una piattaforma di agenti AI.)

Canali

I canali sono i mezzi attraverso cui gli utenti possono comunicare con il tuo agente AI. Sono piuttosto intuitivi: un chatbot WhatsApp comunica tramite WhatsApp. Un bot Discord comunica su Discord.

Un canale comune per agenti AI rivolti ai clienti è il widget sul sito web. A volte chiamato webchat, questo tipo di canale permette ai visitatori del sito di interagire con il tuo agente.

Un agente AI è limitato a un solo canale? Assolutamente no. Puoi integrare il tuo agente per ricevere informazioni da Facebook Messenger e poi avvisarti su Slack. Oppure creare un agente AI che invia messaggi a tutti i tuoi contatti su Telegram, SMS ed email.

Webhooks

Se vuoi che il tuo agente AI agisca in base a trigger, ti serviranno i webhook. Questi tipi di notifiche automatiche permettono agli agenti AI di comunicare in tempo reale con diversi sistemi.

Quando si verifica un evento in un sistema, il webhook invia una richiesta a un altro sistema. Questo può attivare un’azione senza bisogno di intervento umano. Esempi di utilizzo dei webhook includono:

• Un nuovo lead in Salesforce attiva l’agente AI per valutarlo e assegnarlo.
• I ticket di assistenza clienti attivano agenti AI che li classificano e li inoltrano secondo necessità.
• Gli agenti AI inviano aggiornamenti sulle spedizioni quando lo stato di un ordine cambia.
• I nuovi dipendenti ricevono materiali di formazione e inviti alle riunioni dall’agente AI.
• Gli avvisi di sicurezza spingono l’agente AI ad analizzare e notificare i team IT.

Piattaforme

L’integrazione più difficile, entusiasmante e utile degli agenti AI: le piattaforme.

Non lasciare che la difficoltà ti scoraggi — la maggior parte delle piattaforme offre una serie di integrazioni predefinite per agenti AI.

Esempi di piattaforme che puoi integrare con un agente IA includono:

• Piattaforme CRM come Hubspot e Salesforce, per tracciare e coltivare i lead
• Piattaforme helpdesk come Zendesk e Intercom, per il supporto clienti e la gestione dei ticket
• Strumenti di automazione marketing, come Mailchimp (o ancora Hubspot) per l’invio di email esterne
• Sistemi ERP, come Oracle o SAP, per ottimizzare la gestione dell'inventario
• Piattaforme di analisi come Google Analytics, per misurare i risultati degli agenti

Ad esempio, un agente AI per le risorse umane utilizzerà i principali documenti di policy aziendali come base di conoscenza. Quando un dipendente chiede come gestire una situazione specifica, il chatbot può usare questi documenti per fornire una risposta informata.

5. Testa e migliora

Dopo aver costruito il tuo agente AI, il passo successivo è perfezionarlo. Test e iterazione sono fondamentali per il successo, ma spesso vengono trascurati da chi è impaziente di lanciare.

La tua piattaforma per agenti IA dovrebbe offrire un simulatore all’interno dello studio, così puoi esercitarti nelle interazioni con il tuo agente IA. Questo è il primo passo per i test e una parte fondamentale della messa a punto durante lo sviluppo.

Una volta completata la prima versione, puoi condividere una versione di prova del tuo agente con amici o colleghi tramite un URL. Testarlo in questo modo aiuta a garantire che tutto funzioni prima del deployment.

Durante i test, potrai migliorare il tuo agente AI. E preparati: questo processo continuerà anche dopo il rilascio dell’agente. È normale.

6. Distribuisci il tuo agente IA

Quando il tuo agente AI è pronto, è il momento di distribuirlo e iniziare a vedere i risultati. Ci sono diverse opzioni di distribuzione tra cui scegliere:

• Distribuiscilo come widget sul tuo sito web.
• Condividilo con gli utenti tramite un URL.
• Integralo con canali di messaggistica come WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger o Slack.
• Integralo con piattaforme o servizi su misura, come la bacheca interna della tua azienda o software proprietari.

Non dimenticare di informare gli utenti che l'agente AI è attivo – se non sanno che è disponibile, non potrà essere davvero utile. Una comunicazione chiara è fondamentale per rendere il tuo agente AI una risorsa preziosa.

Nota: Se stai costruendo un sistema multi-agente — più agenti IA in un ambiente condiviso — dovrai anche pianificare il routing degli agenti IA, ovvero il processo di indirizzamento dei trigger verso agenti specifici.

Per valutare quanto bene il tuo sistema multi-agente collabora per raggiungere il suo obiettivo, avrai bisogno di un sistema di valutazione multi-agente. Questo ti aiuterà a gestire la complessità aggiuntiva derivante dalla collaborazione tra più agenti.

7. Monitora e migliora

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Il progetto del tuo agente AI non termina con la distribuzione — in realtà, la distribuzione è solo l’inizio. Una volta attivo, il tuo agente AI inizia a lavorare per te.

Una piattaforma di agenti AI di qualità offre analisi continue, fornendo informazioni su quando le persone utilizzano il tuo agente, gli argomenti richiesti e le piattaforme preferite per interagire.

Se vuoi capire meglio come ottimizzare l'uso dell'analisi dati per un agente AI, puoi consultare il nostro articolo su analisi dei chatbot AI.

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Domande frequenti

1. Qual è la differenza tra un agente IA e un chatbot?

La differenza tra un agente AI e un chatbot è che un chatbot segue tipicamente script o alberi decisionali predefiniti, mentre un agente AI utilizza un large language model (LLM) per ragionare e prendere decisioni contestuali in modo autonomo. Gli agenti AI sono progettati per essere adattivi e orientati ai compiti, non solo conversazionali.

2. Posso usare diversi LLM (come OpenAI, Claude, Mistral) all’interno dello stesso agente?

Sì, puoi utilizzare diversi LLM come OpenAI, Claude o Mistral all’interno dello stesso agente AI, purché la tua piattaforma supporti l’orchestrazione multi-modello. Questo ti permette di assegnare i compiti al modello più adatto in base a costi e velocità.

3. Come posso addestrare il mio agente AI oltre una Knowledge Base – è possibile il fine-tuning?

La personalizzazione fine dell’agente AI direttamente all’interno della maggior parte delle piattaforme non è sempre supportata, ma puoi modellare il comportamento dell’agente usando tecniche avanzate di prompt engineering e retrieval-augmented generation (RAG). Per una vera personalizzazione fine, occorre addestrare il modello separatamente e integrarlo tramite API.

4. Posso dare al mio agente AI una personalità o un tono di voce unico?

Sì, puoi dare al tuo agente AI una personalità o un tono di voce unico configurando le istruzioni del prompt per definirne tono e stile. Questa personalizzazione ti permette di allineare l’agente alla voce del tuo brand.

5. Esiste un modo per limitare l’ambito delle risposte di un agente AI?

Puoi limitare ciò a cui un agente IA può rispondere restringendo l’accesso a determinati strumenti o fonti di conoscenza e utilizzando regole nei flussi di lavoro per filtrare o bloccare gli input fuori ambito.