Guide allo sviluppo di agenti AI
Tutto ciò che pubblichiamo su come progettare, costruire e gestire agenti AI. Scritto internamente, rivisto con regolarità, gratuito da leggere.
25 guide
Una roadmap per agenti AI che arriva davvero in produzione
Quattro fasi con un test di uscita ciascuna: perimetro, prototipo, irrobustimento, lancio. I test sono il punto: impediscono a una demo promettente di andare alla deriva per due trimestri.
Casi d'uso degli agenti AI per settore: cosa funziona davvero
Fra i settori, gli agenti che restano condividono una forma: compito stretto, un sistema di registrazione da leggere e scrivere, e un cancello umano sul passo costoso.
Misurare il ROI di un agente AI senza ingannarsi
I tassi di deflessione lusingano. Misurate i compiti completati, i minuti davvero risparmiati e il costo degli errori, rispetto a una baseline scritta prima.
Assumere sviluppatori di agenti AI: cosa cercare e come valutare
La competenza che serve è ingegneria dei sistemi con un modello nel ciclo. Selezionate su design degli strumenti, valutazione e gestione dei guasti — non sui nomi dei framework.
Costo di sviluppo di un agente AI: numeri reali e cosa li muove
Un agente interno costa di solito 8.000–30.000 $; uno rivolto ai clienti 30.000–120.000 $. Gestirlo costa meno di quanto si teme e mantenerlo più di quanto si pianifica.
Scalare gli agenti AI: latenza, concorrenza e limiti di frequenza
Gli agenti scalano diversamente: il collo di bottiglia è un limite di frequenza e una chiamata di più secondi, non la vostra CPU. Accodate il lento, trasmettete il veloce, degradate di proposito.
Sicurezza degli agenti AI: guardrail, permessi e prompt injection
Un agente è un utente dei vostri sistemi che si può convincere. Privilegio minimo, ogni contenuto recuperato non affidabile, e una persona davanti all'irreversibile.
Monitorare gli agenti in produzione: cosa registrare e su cosa allertare
La disponibilità non dice nulla di un agente. Tracciate ogni esecuzione, seguite sei metriche di comportamento e allertate sulla deriva, non solo sugli errori.
Ridurre il costo di un agente senza peggiorarlo
La maggior parte della bolletta è contesto, non intelligenza. Misurate per esecuzione, spostate i passi economici su un livello inferiore, mettete in cache il prefisso stabile.
Testare gli agenti AI: un set di valutazione che vale il suo costo
Cinquanta casi reali battono qualsiasi benchmark. Valutate i risultati e non le trascrizioni, conservate i guasti già corretti e lanciate il set prima di ogni modifica.
Sistemi multi-agente: quando più agenti battono uno solo
Più agenti aiutano quando i sottocompiti sono davvero indipendenti e richiedono strumenti diversi. Altrimenti avete comprato latenza, costo e una superficie di guasto non tracciabile.
RAG per agenti: ancorare le risposte senza annegare nel contesto
Il recupero come strumento che l'agente sceglie di chiamare batte il recupero avvitato davanti a ogni richiesta. Spezzate per significato, citate la fonte e permettete il vuoto.
Memoria negli agenti AI: cosa tenere, comprimere e buttare
Gli agenti non hanno memoria; hanno ciò che rimettete nel contesto. Quattro livelli — obiettivo, recente, compresso, recuperato — risolvono quasi tutto.
Tool calling: progettare strumenti che l'agente usa bene
La maggior parte dei guasti degli agenti sono guasti di design degli strumenti. Ambito stretto, argomenti tipizzati, errori onesti e idempotenza risolvono più di qualsiasi riscrittura di prompt.
Architettura degli agenti AI: gli schemi che reggono in produzione
Sei schemi coprono quasi ogni agente in produzione: ciclo limitato, pianificatore-esecutore, passaggio critico, gateway degli strumenti, memoria a livelli e cancello umano.
Piattaforme no-code o sviluppo su misura: un confronto onesto
Il no-code porta a un risultato in giorni e insegna cosa serve davvero al compito. Il su misura si ripaga quando sono in gioco permessi, economia unitaria o proprietà del prodotto.
Il Model Context Protocol, spiegato a chi costruisce
MCP standardizza come un agente scopre e chiama gli strumenti, così un'integrazione scritta una volta serve più client. Utile — finché l'autorizzazione resta vostra.
Scegliere il modello per il vostro agente: capacità, latenza e costo
Non scegliete un modello per tutto l'agente. Scegliete per passo, misurate sui vostri casi e mandate i passi noiosi su qualcosa di economico.
Orchestrazione di agenti: quando serve e quando è zavorra
L'orchestrazione compra stato durevole, rami e ripresa. Se le vostre esecuzioni finiscono in venti secondi, state pagando un'assicurazione che non userete.
Scegliere un framework per agenti: cosa conta davvero
I confronti invecchiano male. Le domande che decidono se fra sei mesi sarete ancora contenti no. Eccole, con il prezzo nascosto di ogni risposta.
Quando non usare un agente AI (e cosa costruire invece)
Alcuni compiti peggiorano con un agente: più lenti, più costosi e meno affidabili dello script che sostituiscono. Ecco i sei casi che rifiutiamo.
Tipi di agenti AI: cinque forme che coprono quasi tutto
Dimenticate la tassonomia dei manuali. In produzione esistono circa cinque forme di agente, e scegliere presto quella giusta evita una riscrittura al terzo mese.
Come funzionano gli agenti AI: il ciclo, passo dopo passo
Seguite una richiesta dentro un agente vero — piano, chiamata, errore, ritentativo e arresto — e il mistero svanisce. Resta un ciclo di controllo comprensibile.
Agente AI o chatbot: di cosa ha davvero bisogno il vostro problema
Un chatbot risponde. Un agente cambia qualcosa nei vostri sistemi. Quella differenza decide budget, strategia di test e chi deve approvare il lancio.
Che cos'è un agente AI? Una definizione utile per chi costruisce
Un agente AI decide, chiama strumenti reali, legge il risultato e decide di nuovo. Il prodotto è il ciclo — ed è lì che vive l'ingegneria.