I migliori costruttori di agenti AI nel 2025

Automazione dell'assistenza clienti

Gli agenti AI possono gestire le richieste di routine dei clienti, ridurre i tempi di risposta e fornire assistenza 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 su più canali, migliorando la soddisfazione dei clienti e riducendo i costi operativi.

Al di là delle semplici richieste, gli agenti AI sono in grado di monitorare il sentiment dei clienti e di raccogliere feedback in tempo reale. Inoltre, si integrano con i sistemi CRM per fornire un'assistenza altamente personalizzata. Questa capacità garantisce che i clienti ricevano un servizio coerente ed efficiente su più canali.

Esempi: Gestione delle FAQ, escalation dei ticket, risposte alla live chat.

Automazione dei compiti

Gli agenti di intelligenza artificiale semplificano i flussi di lavoro interni automatizzando le attività ripetitive e integrandosi con strumenti come i sistemi CRM o di gestione dei progetti per mantenere le operazioni efficienti e prive di errori.

Questi agenti possono anche essere programmati per gestire i flussi di lavoro interdipartimentali, garantendo approvazioni tempestive e il monitoraggio delle scadenze. Automatizzando i flussi di lavoro ripetitivi, le aziende risparmiano tempo prezioso e possono concentrarsi sulle iniziative strategiche.

Esempi: Inserimento di dati, smistamento di e-mail, programmazione di attività.

Vendite e marketing

Gli agenti di intelligenza artificiale contribuiscono a incrementare le entrate automatizzando la generazione di lead, il nurturing dei potenziali clienti e fornendo esperienze personalizzate ai clienti, potenziando le pipeline di marketing.

Impegnandosi proattivamente con i potenziali clienti e monitorando le metriche di performance, gli agenti AI migliorano sia l'efficienza che l'efficacia delle pipeline di vendita.

Esempi: Qualificazione dei lead, ottimizzazione delle campagne, invio di informazioni personalizzate.

Assistenza IT

Gli agenti di intelligenza artificiale migliorano le operazioni IT automatizzando le richieste di assistenza tecnica, monitorando lo stato di salute del sistema e consentendo una collaborazione perfetta tra i team nei flussi di lavoro di progettazione.

Per i team di ingegneri, possono automatizzare le revisioni del codice ed eseguire test di regressione, garantendo qualità e produttività costanti. Questo aspetto è ulteriormente migliorato dalla capacità di automatizzare le richieste di assistenza, monitorare lo stato di salute del sistema ed eseguire altre attività.

Esempi: Ripristino della password, monitoraggio degli errori, diagnostica del sistema.

1. Botpress

Ideale per: Team che costruiscono agenti AI resilienti che si integrano tra i sistemi aziendali, mantengono lo stato e si adattano in tempo reale senza pesanti riscritture ingegneristiche.

Prezzi:

• Piano gratuito: Core builder, 1 bot, 5 dollari di credito AI
• Plus$89/mese - test di flusso, instradamento, human handoff
• Team: $495/mese - SSO, collaborazione, monitoraggio dell'utilizzo condiviso

Botpress è una piattaforma per la creazione di agenti di intelligenza artificiale. Consente di creare agenti che ricordano il contesto, si fermano quando sono bloccati e riprendono quando i dati necessari sono disponibili.

È dotato di oltre cinquanta integrazioni native. Gli agenti possono interagire istantaneamente con calendari, CRM, helpdesk o ERP, riducendo i tempi di configurazione e la dipendenza dal cablaggio manuale delle API.

Il controllo del modello è integrato. Gli sviluppatori possono cambiare il cervello che alimenta l'agente tra GPT, Claude, Gemini o modelli open-source a seconda del carico di lavoro, dei costi o della conformità.

Gli agenti sono progettati visivamente. I costruttori possono abbozzare i flussi in un editor drag-and-drop, mentre gli sviluppatori estendono la logica tramite codice diretto o chiamate API avanzate.

Botpress si distingue per la prontezza di produzione. Bilancia la semplicità per i costruttori non tecnici con l'estensibilità per gli sviluppatori, offrendo agenti che rimangono affidabili una volta scalati nelle operazioni aziendali.

Caratteristiche principali:

• Flussi di lavoro che si interrompono e riprendono automaticamente
• 50+ integrazioni precostituite con app aziendali
• Commutazione del modello con un solo clic tra GPT, Claude, Gemini o open-source
• Editor visuale e personalizzazione a livello di codice

2. Catena di Langhe

Ideale per: Sviluppatori che hanno bisogno di un controllo completo sul ragionamento dell'agente, sulla logica di runtime e sulle integrazioni, scritte direttamente in Python o JavaScript.

Prezzi:

• Sviluppatore: Gratuito - 1 posto, 5k tracce/mese
• Plus$39/mese per sede - limiti di tracciamento più elevati, distribuzione di LangGraph
• Impresa: Personalizzato - self-hosted, SSO, scalabilità dell'utilizzo

LangChain è un framework per la costruzione di agenti di intelligenza artificiale. Offre agli ingegneri l'impalcatura per definire esattamente il modo in cui un agente pianifica, riprova e chiama strumenti esterni.

La sua estensione LangGraph introduce flussi di lavoro statici e di lunga durata. Invece di richieste singole, gli agenti possono gestire processi che si adattano continuamente fino al raggiungimento di un obiettivo.

In pratica, però, LangChain è diventata disordinata. La libreria è un mosaico di moduli supportati a metà, con aziende che un tempo si erano impegnate ad abbandonarla a favore di fork interni.

Gli sviluppatori possono ancora collegare direttamente database, API e archivi vettoriali. Ma l'ecosistema è fragile, con integrazioni che spesso si interrompono tra un aggiornamento e l'altro e poca responsabilità.

Caratteristiche principali:

• Struttura code-first per la costruzione di loop di ragionamento
• LangGraph per agenti statici e di lunga durata
• Ricche integrazioni con LLMs, API e negozi di vettori.
• Controllo della pianificazione, dei tentativi e della struttura dell'output

3. LlamaIndex

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Ideale per: Team che costruiscono agenti basati sui dati e che hanno bisogno di un accesso coerente a documenti, tabelle e API senza affidarsi solo alla memoria LLM .

Prezzi:

• Open-source: Libero di usare e auto-ospitare
• Impresa: Prezzi personalizzati per l'assistenza, il ridimensionamento e le implementazioni gestite

LlamaIndex è un framework per la creazione di agenti di intelligenza artificiale specializzato nella trasformazione di contenuti disordinati in indici strutturati che gli agenti possono effettivamente interrogare. Invece di raschiare documenti grezzi, fornisce livelli interrogabili per testo, tabelle e API.

Questo approccio lo rende un punto di riferimento per i flussi di lavoro che utilizzano molti dati. Quando gli agenti hanno bisogno di un recupero affidabile da fatture, basi di conoscenza o sistemi strutturati, LlamaIndex fornisce un ponte pulito tra le fonti di dati e il ragionamento.

Il suo lato negativo è la complessità. Ci sono più moduli sovrapposti per il chunking, l'embedding e il retrieval, il che può mettere in difficoltà i team alle prime armi con l'indicizzazione. Richiede una messa a punto per fornire risultati stabili.

Caratteristiche principali:

• Indicizzazione avanzata per dati non strutturati e strutturati
• Interfaccia di interrogazione per le risposte degli agenti di messa a terra
• Connettori estensibili per i flussi di lavoro aziendali
• Progettato per essere abbinato a framework di orchestrazione come LangChain o CrewAI.

4. CrewAI

Ideale per: Team che progettano sistemi multiagente in cui ruoli distinti come quelli di ricercatore, revisore e pianificatore devono coordinarsi verso un obiettivo condiviso.

Prezzi:

• Open-source: Gratuito per il self-hosting
• Impresa: Supporto a pagamento e implementazioni gestite disponibili

CrewAI è un framework per la costruzione di agenti AI costruito per la collaborazione. Invece di un agente che si occupa di ogni compito, consente di assegnare ruoli specializzati e di farli lavorare insieme.

Questa divisione del lavoro spesso produce risultati più affidabili, soprattutto nei flussi di lavoro che beneficiano della revisione tra pari o del passaggio di compiti. È più vicina al modo in cui operano i team umani.

Il problema è l'overhead dell'orchestrazione. L'impostazione di ruoli, schemi di comunicazione e guardrail può diventare rapidamente complessa e le squadre con troppi agenti rischiano di rallentarsi a vicenda.

Caratteristiche principali:

• Specializzazione degli agenti basata sui ruoli
• Orchestrazione guidata dalla configurazione di flussi di lavoro sequenziali o paralleli
• Comunicazione trasparente e passaggio di compiti tra gli agenti
• Implementazioni pronte per la produzione tramite Docker e Kubernetes

5. Kernel semantico

Ideale per: Le aziende che costruiscono agenti AI che devono integrarsi direttamente con i servizi Microsoft mantenendo la conformità e il controllo IT.

Prezzi:

• Open-source: Libero sotto licenza MIT
• Impresa: Supporto e scalabilità attraverso i contratti Azure

Semantic Kernel è il framework di Microsoft per la creazione di agenti. Fornisce astrazioni per le "abilità" e le "memorie" che rendono gli agenti AI più prevedibili all'interno dei flussi di lavoro aziendali.

Il suo punto di forza è l'integrazione. Si collega subito a Microsoft 365, Azure e ad altri servizi principali, offrendo alle aziende un percorso a basso attrito per l'implementazione dell'intelligenza artificiale agenziale.

Il compromesso è la portata. Semantic Kernel è stato creato su misura per l'ecosistema Microsoft, il che significa che i team al di fuori di questo stack spesso lo trovano rigido rispetto a framework più generali.

Caratteristiche principali:

• Supporto nativo per Teams, Outlook, SharePoint e Dynamics
• Abilità e astrazioni di memoria per un comportamento strutturato degli agenti
• Conformità aziendale e tracciabilità integrate nel progetto
• Opzioni di distribuzione flessibili negli ambienti Azure

6. AutoGPT

Ideale per: Costruttori che testano l'esecuzione di compiti autonomi con agenti che si autodirigono verso gli obiettivi senza costanti sollecitazioni.

Prezzi:

• Open-source: Progetto comunitario libero
• Biforcazioni di terze parti: Disponibilità di hosting a pagamento e servizi gestiti

AutoGPT ha reso popolare il concetto di agente completamente autonomo. Dato un obiettivo, l'agente pianifica sottoattività, esegue azioni e continua a lavorare finché le condizioni non sono soddisfatte o bloccate.

Ha ispirato molti esperimenti, ma nelle implementazioni reali è spesso in difficoltà. Senza forti vincoli, i task si muovono a spirale o si bloccano, il che limita l'affidabilità dei flussi di lavoro di produzione.

Tuttavia, rimane prezioso per la prototipazione. AutoGPT mostra ciò che è possibile fare quando si dà autonomia agli agenti e il suo ecosistema continua a generare fork ed estensioni con focus specializzati.

Caratteristiche principali:

• Esecuzione autonoma guidata dagli obiettivi
• Pianificazione automatica delle attività e utilizzo della memoria
• Esecuzione dell'utensile senza richiesta manuale
• Sperimentazione e fork guidati dalla comunità

7. AutoGen

‍Miglioreper: Sviluppatori che sperimentano sistemi multiagente conversazionali in cui gli agenti collaborano attraverso un dialogo strutturato per pianificare, verificare e adattarsi.

Prezzi:

• Open-source: Libero di usare ed estendere
• Impresa: Licenze e supporto personalizzati disponibili attraverso l'ecosistema Microsoft.

AutoGen è un framework per la costruzione di conversazioni multi-agente. Struttura i compiti come dialoghi tra agenti che propongono passi, verificano i risultati e iterano fino al completamento.

Questo approccio funziona bene per il debugging, la generazione di codice o gli scenari di pianificazione in cui un iterativo avanti e indietro produce risultati migliori rispetto a una singola decisione dell'agente.

Il suo punto debole è la praticità. L'esecuzione di questi cicli di conversazione in produzione può richiedere un notevole dispendio di risorse e, senza un attento controllo, gli agenti rischiano di rimanere bloccati in discussioni senza fine.

Caratteristiche principali:

• Collaborazione conversazionale tra più agenti
• Pianificazione iterativa e cicli di autoverifica
• Dialoghi debuggabili che rivelano i percorsi di ragionamento
• Integrazione con LLMs ed esecuzione di strumenti esterni

1. Cosa distingue un agente AI da un chatbot tradizionale o da uno strumento RPA?

Un agente AI si differenzia da un chatbot tradizionale o da uno strumento RPA perché non si limita a seguire script fissi o regole rigide, ma comprende il contesto, ragiona sulle intenzioni dell'utente e decide dinamicamente quali azioni intraprendere. I chatbot tradizionali rispondono in base a flussi pre-scritti, mentre i bot RPA eseguono compiti ripetitivi senza adattarsi a situazioni mutevoli. Gli agenti di intelligenza artificiale possono gestire input imprevedibili, integrarsi con più sistemi e prendere decisioni in tempo reale, funzionando come risolutori autonomi di problemi piuttosto che come strumenti statici.

2. È possibile utilizzare i costruttori di agenti AI senza conoscenze di programmazione?

Sì, è possibile utilizzare i costruttori di agenti di intelligenza artificiale senza conoscenze di programmazione, perché molte piattaforme offrono interfacce drag-and-drop ed editor di flussi visivi. Questi strumenti no-code consentono di progettare conversazioni e distribuire agenti senza scrivere codice, anche se la costruzione di logiche o integrazioni più avanzate può richiedere competenze tecniche. 

3. Cosa significa "autonomo" nel contesto degli agenti di IA?

Nel contesto degli agenti di intelligenza artificiale, "autonomo" significa che l'agente è in grado di decidere quali azioni intraprendere senza essere esplicitamente informato di ogni passo da un umano. Invece di seguire un singolo copione, utilizza il ragionamento e gli strumenti disponibili per pianificare e regolare il proprio comportamento verso il raggiungimento di obiettivi specifici. Questo gli consente di gestire le variazioni degli input dell'utente e di operare in modo indipendente per ottenere risultati.

4. In che modo gli agenti AI si differenziano dagli assistenti digitali come Siri o Alexa?

Gli agenti di intelligenza artificiale si distinguono dagli assistenti digitali come Siri o Alexa perché sono progettati non solo per rispondere a domande o eseguire semplici comandi, ma anche per eseguire processi in più fasi e prendere decisioni basate sul contesto e sui dati. Siri e Alexa forniscono tipicamente informazioni o controllano dispositivi intelligenti, mentre gli agenti di intelligenza artificiale possono eseguire flussi di lavoro complessi, come l'aggiornamento dei record CRM o la gestione dei processi aziendali end-to-end. 

5. Qual è la differenza tra un flusso di lavoro basato su regole e uno agenziale?

La differenza tra un flusso di lavoro basato su regole e uno agenziale è che un flusso di lavoro basato su regole segue istruzioni predefinite "se-questo-quello" e si interrompe di fronte a scenari inaspettati. Al contrario, un flusso di lavoro agico si adatta alle nuove informazioni e decide la migliore linea d'azione in modo adattivo. Questo rende i sistemi agici molto più adatti a gestire compiti complessi e variabili, dove le regole rigide da sole non sono sufficienti.