Framework per agenti AI: costruire sistemi più intelligenti con gli strumenti giusti

Cosa sono i framework per agenti AI?

Alla base, gli agenti AI sono programmi che possono percepire, pianificare e agire. Sono progettati per analizzare obiettivi, suddividerli in passaggi e intraprendere azioni intelligenti—da soli o insieme ad altri.

Che si tratti di rispondere a una domanda, effettuare una ricerca o collaborare con un altro agente, vengono usati in vari settori per numerose applicazioni e sono pensati per operare con un sorprendente livello di autonomia.

Esistono diversi modi per costruire un agente AI da zero. Gli agenti possono essere sviluppati in Python o usando React e altri stack tecnologici. Tuttavia, crearli dalle fondamenta è tutta un’altra storia. Devi collegare la memoria, pianificare i compiti, integrare gli strumenti, gestire il coordinamento, gestire gli errori… e molto altro. Sono tanti ingranaggi del meccanismo che devi mettere insieme. 

Framework per agenti AI = Cervello + Cassetta degli attrezzi

Questi framework rendono molto più semplice l’intero processo di creazione e scalabilità degli agenti AI. 

Componenti del framework per agenti AI. Fonte immagine: Napkin AI

Questi framework forniscono:

• Architettura: uno schema per l’interazione tra agenti.
• Memoria: richiamo sia a breve che a lungo termine.
• Modelli: i grandi modelli linguistici (LLM) sono il cuore degli agenti AI: permettono di comprendere il linguaggio, ragionare sui problemi e agire.
• Toolkit: API, motori di ricerca, interpreti—strumenti per portare a termine il lavoro.
• Strato di orchestrazione: coordina compiti e collaborazione (soprattutto negli assetti multi-agente).
• Integrazioni: si collegano a LangChain, OpenAI, Azure, Slack e altro.

In breve: ti fanno risparmiare tempo di sviluppo, mal di testa e una montagna di complessità.

Come funzionano gli agenti AI nella pratica

Per capire il funzionamento di un agente AI, partiamo dal semplice ciclo decisionale.

Si comincia con la pianificazione dei compiti. Quando riceve un incarico—tipo “Riassumi questo articolo” o “Trova un volo sotto i 1.000 $”—l’agente inizia a suddividerlo in passaggi più piccoli. Si crea una checklist che aiuta l’agente a capire cosa fare, in quale ordine e se può farlo in autonomia o ha bisogno del supporto di altri agenti.

Flusso di lavoro di un agente AI. Fonte immagine: Napkin AI

Poi arriva la chiamata di funzioni. È il momento in cui l’agente decide quali strumenti o API deve utilizzare. Che debba navigare sul web, controllare il meteo o cercare in un database, l’agente sceglie la funzione giusta—un po’ come passare da un’app all’altra per spuntare la tua lista di cose da fare.

Poi c’è la fase di esecuzione, in cui l’agente svolge effettivamente il lavoro. Può eseguire codice, recuperare dati, inviare un’email o comporre una risposta. In questa fase interagisce con strumenti e sistemi per concludere il compito nel modo più efficace possibile.

E infine, c’è il ciclo di feedback. Una volta che il compito è completato (o non lo è), l’agente fa il punto. In base all’esito—successo, successo parziale o fallimento—impara e si adatta. Questo può significare aggiornare la memoria, ricalibrare i passaggi successivi o persino chiedere più input all’utente. Questo feedback lo rende più preciso nel tempo.

A seconda della complessità, un agente può attraversare questo ciclo una volta sola o iterare finché il lavoro non è fatto per bene.

Sistemi a singolo agente e multi-agente

Gli agenti AI possono essere classificati in vari modi a seconda di ruoli, capacità e ambienti operativi. Una distinzione chiave riguarda il numero di agenti coinvolti.

I sistemi a singolo agente operano in modo indipendente per raggiungere un obiettivo specifico. Questi agenti si affidano a strumenti e risorse esterne per svolgere i compiti, permettendo loro di funzionare efficacemente in diversi ambienti. Sono ideali per obiettivi ben definiti che non richiedono coordinamento con altri agenti. In genere, una configurazione a singolo agente utilizza un solo modello di base per l’elaborazione.

I sistemi multi-agente, invece, coinvolgono più agenti AI che collaborano o competono per raggiungere obiettivi condivisi o individuali. Questi sistemi sfruttano le competenze e i ruoli diversi di ciascun agente, risultando adatti ad affrontare problemi complessi. Possono anche simulare comportamenti umani, come la comunicazione interpersonale, in contesti interattivi. Negli assetti multi-agente, ogni agente può essere alimentato da un diverso modello di base, su misura per la sua funzione.

Funzionalità comuni nei framework per agenti AI

Ci sono alcune funzionalità comuni a molti framework per agenti AI: una sorta di minimo indispensabile di cui ogni agente ha bisogno per fare davvero le cose.

Funzionalità comuni nei framework per agenti AI. Fonte immagine: Autore

Prima di tutto c’è la memoria persistente, che consente agli agenti di archiviare contesto e ricordi. Invece di ripartire da zero ogni volta, possono basarsi su conversazioni precedenti, risultando più riflessivi, reattivi e quasi umani.

Poi c’è la Retrieval-Augmented Generation (RAG). In parole semplici, consente agli agenti di recuperare al volo le informazioni giuste da fonti esterne—documenti, database o persino il web. Invece di limitarsi a ciò su cui sono stati addestrati, possono attingere a conoscenze aggiornate e specifiche del dominio per fornire risposte più accurate o suggerimenti più intelligenti.

C’è poi l’uso degli strumenti, che dà davvero agli agenti il loro vantaggio. Non sono lì solo per rispondere—sono costruiti per agire. Questo può significare chiamare un’API, fare calcoli, fare scraping di un sito o avviare un task backend. È questa capacità che li fa passare da chatbot ad assistenti digitali veri e propri.

E infine, la collaborazione tra agenti. Qui gli agenti lavorano insieme—si dividono i compiti, si passano aggiornamenti o risolvono parti di un problema più grande. Proprio come in un’azienda con reparti diversi, un agente può occuparsi della ricerca mentre un altro scrive il report. Lavorando in squadra possono affrontare lavori più complessi di quelli gestibili da un singolo agente.

Framework per agenti AI più popolari

Il panorama degli agenti AI sta crescendo rapidamente, e scegliere il framework giusto può sembrare un po’ come scegliere la farcitura della pizza—ce n’è per tutti i gusti, ma troppe opzioni possono confondere. 

Quindi semplifichiamo e analizziamo i framework più chiacchierati, evidenziando come funzionano, cosa li distingue e dove danno il meglio.

Opzioni di framework AI popolari: Fonte immagine: Napkin AI

1. CrewAI

CrewAI è come costruire la tua squadra di supereroi—ogni agente ha un ruolo distinto, da “Ricercatore” a “Scrittore” ad “Analista”, e lavorano insieme come un team.

La configurazione basata sui ruoli fa sì che gli agenti ricevano compiti assegnati in base ai loro ruoli e titoli, e il sistema gestisce il coordinamento. 

CrewAI ha vari vantaggi:

• È facile da usare perché nasconde gran parte del lavoro ingegneristico pesante, così puoi concentrarti sui risultati invece che sulla meccanica.
• Inoltre è open-source, funziona con i principali LLM come OpenAI e Anthropic e include RAG integrato. 

È un punto di riferimento per le aziende che impostano bot di assistenza clienti o automatizzano flussi di lavoro ricchi di ricerca. 

Qual è il limite? A volte può risultare un po’ rigido se ti servono agenti flessibili nei ruoli e capaci di adattarsi al volo.

2. LangGraph

Se vuoi che il tuo agente pianifichi strategie o improvvisi i passaggi man mano, LangGraph è l’alleato giusto. È costruito sulla teoria dei grafi, il che significa che gli agenti possono iterare in loop, diramarsi e reindirizzarsi secondo necessità. È perfetto per workflow che non sono una semplice esecuzione lineare. 

Questo è rilevante in settori come l’hospitality, dove un assistente di viaggio potrebbe destreggiarsi tra opzioni o ricontrollare i sistemi prima di rispondere. Nel settore assicurativo, se stai costruendo un agente AI che esamina più opzioni assicurative personalizzate in base alla demografia o alle esigenze dell’utente, dovrà gestire molte variabili: qui LangGraph può essere una buona scelta.

LangGraph è integrato sopra LangChain, quindi hai accesso all’intero set di strumenti. Lo svantaggio è la curva di apprendimento ripida. Ma una volta che prendi confidenza con il suo playbook, LangGraph apre la strada a logiche e applicazioni sofisticate.

Puoi esplorare il nostro corso Designing Agentic Systems with LangChain e il nuovo Multi-Agent Systems with LangGraph per imparare a c ostruire sistemi multi-agente con pattern agentici.

3. AutoGen

AutoGen è la risposta di Microsoft all’orchestrazione degli agenti e porta molto sul tavolo. La sua struttura a livelli include le funzioni di Core, AgentChat per la messaggistica tra agenti ed Extensions per funzionalità avanzate. 

Un punto di forza è AutoGen Studio, un ambiente low-code in cui puoi disegnare gli agenti in modo visivo. È particolarmente utile per gli sviluppatori che lavorano con strumenti Microsoft come Azure o Teams. 

Supporta anche la messaggistica asincrona tra agenti, ottima per workflow più dinamici. L’unico neo è che può sembrare eccessivamente ingegnerizzato per progetti semplici.

4. Agno (di Phidata)

Agno è il framework minimalista del tipo “less is more”. Con una sintassi Python pulita e funzionalità integrate di deploy sul cloud, è perfetto per mettere in piedi prototipi velocemente. 

Vuoi un bot di sentiment su Twitter su AWS Lambda? È il punto di partenza ideale. Inoltre si integra facilmente con LLM e API come DuckDuckGo o Yahoo Finance, rendendolo ottimo per prototipare dashboard, agenti o strumenti interni.

Il limite è che, avendo una community più piccola, potresti non trovare tanti plugin o guide quando devi fare troubleshooting.

5. Atomic Agents

Atomic Agents è per chi vuole il pieno controllo con poca o nessuna guida. L’architettura è pulita e modulare: significa che spenderai più tempo all’inizio per impostare le cose, ma poi raccoglierai i benefici con totale flessibilità. 

Non c’è uno strato di orchestrazione che faccia magie dietro le quinte—quello che costruisci è quello che ottieni. È l’ideale per team che tengono alla manutenibilità e alle prestazioni nel lungo periodo, ad esempio per strumenti enterprise o progetti di R&S.

Tuttavia, se hai scadenze strette e devi prototipare in fretta, Atomic Agents potrebbe non essere la scelta migliore. 

6. OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK è un’evoluzione production-ready di Swarm. È un framework leggero per costruire workflow multi-agente. È agnostico rispetto al provider: supporta le API OpenAI Responses e Chat Completions, oltre a 100+ altri LLM.

L’idea chiave sono gli “handoff”, che in pratica significa che un agente può finire un lavoro e passarlo al successivo, come in una staffetta digitale. È adatto ad app o demo in cui vuoi privacy e velocità senza infrastrutture pesanti. 

7. LlamaIndex

In origine lanciato come GPT Index, LlamaIndex è stato progettato per aiutare gli LLM a dialogare con dati strutturati—ma ora è entrato anche nel mondo degli agenti AI. 

Eccelle nel ricavare insight da documenti, tabelle e database, e ora supporta transizioni tra query e workflow semplici. Altri casi d’uso includono applicazioni multimodali e agenti autonomi capaci di fare ricerca e intraprendere azioni. 

Forse non è forte nell’orchestrazione come CrewAI o LangGraph, ma è un’ottima scelta quando il focus è l’interazione profonda con i dati più che il comportamento complesso degli agenti.

8. Semantic Kernel

Ecco un altro prodotto Microsoft. Semantic Kernel è il framework per agenti enterprise di Microsoft: supporta più linguaggi—Python, C# e Java—ed è pensato per integrare gli LLM nei sistemi aziendali come ERP e CRM. Semantic Kernel aiuta ad automatizzare processi aziendali combinando prompt con API esistenti per eseguire azioni.

Gestisce memoria, pianificazione e skill (alias strumenti) e scala bene per il deploy in cloud. Se lavori in una grande organizzazione e ti servono agenti che si integrino strettamente con l’infrastruttura esistente, probabilmente è la scelta migliore. Ma se sei un builder solitario o un team piccolo, potrebbe risultare un po’ troppo pesante per partire in fretta.

9. Google ADK (Agent Development Kit)

Ultimo ma non meno importante: puoi costruire agenti AI con Google ADK. Google ADK, se non lo conosci, è un framework open-source per creare agenti modulari e intelligenti con enfasi su orchestrazione e uso degli strumenti. Supporta LLM (usando Gemini o altri modelli), agenti personalizzati e agenti di workflow.

ADK supporta il comportamento “agente-come-strumento” (in cui gli agenti possono chiamare altri agenti) e offre workflow con meccanismi di valutazione. È davvero un’ottima scelta per sviluppatori che vogliono costruire assistenti seri e a più passaggi.

Come scegliere il framework giusto

Prima di tuffarti nel mondo degli agenti AI, vale la pena riflettere sull’obiettivo finale, cioè su cosa ti serve davvero che facciano gli agenti. Il framework giusto dovrebbe adattarsi al tuo stack tecnologico, al tuo budget e allinearsi alle esigenze di breve e lungo periodo. 

Criteri per selezionare il framework giusto. Fonte immagine: Napkin AI

Facilità d’uso

Se stai iniziando, Agno o CrewAI sono ottimi punti di partenza. Hanno istruzioni chiare e poche complicazioni. Per esempio, la sintassi pulita di Agno in Python ti permette di avviare un prototipo in un attimo, mentre il design basato sui ruoli di CrewAI risulta intuitivo anche se non sei uno sviluppatore. Entrambi gestiscono dietro le quinte le parti complicate, così puoi concentrarti sui risultati.

Complessità del workflow

Devi creare workflow con loop, condizioni o logiche ramificate? LangGraph e LangChain sono ottime scelte. LangGraph gestisce flussi complessi e stateful, perfetti per chatbot che ritentano passaggi falliti o escalano problemi irrisolti. 

E se stai organizzando una squadra di agenti con responsabilità diverse, il modello di delega dei ruoli di CrewAI funziona alla grande.

Personalizzabilità

Se vuoi il controllo totale su ogni dettaglio, Atomic Agents fa al caso tuo. Niente astrazioni, niente logica nascosta, solo pura flessibilità per gli sviluppatori del team. È pensato per casi d’uso in cui il plug-and-play non basta, come il coordinamento di droni per la risposta ai disastri. LangGraph è un’altra opzione che offre una via di mezzo flessibile: puoi inserire logiche personalizzate, contando comunque sui suoi strumenti integrati per i compiti di routine.

Esigenze di integrazione

Quando il tuo progetto dipende da API esistenti o strumenti enterprise, e se la tua organizzazione usa già prodotti Microsoft come Azure, Semantic Kernel è una soluzione solida. 

Anche CrewAI è forte su questo fronte, offrendo pratici connettori per API come X. Se il tuo agente deve attingere a un’ampia gamma di fonti, questi framework gestiscono facilmente le integrazioni così non devi farlo tu.

Ambiente di deploy

Per app che girano in locale in settori come sanità o banking, dove la privacy dei dati è prioritaria, l’Agent SDK di OpenAI mantiene tutto on-device, on-prem, senza necessità del cloud. Ma se punti prima di tutto al cloud, Agno arriva pronto con supporto integrato per AWS, GCP e workflow serverless. È praticamente un “deploy in un clic” per la produzione.

Prestazioni/scalabilità

Se gestisci traffico intenso o grandi dataset, LangGraph brilla per la capacità di orchestrare migliaia di workflow simultanei—ottimo per cose come il rilevamento frodi. AutoGen di Microsoft è eccellente perché pensato per la scala enterprise con pieno supporto ai sistemi distribuiti, ideale per grandi reti e supply chain.

Sicurezza e privacy

Se sei nel cloud, Semantic Kernel offre sicurezza di livello enterprise integrata. Con altri come CrewAI, la sicurezza dipende dal tuo deploy: dovrai aggiungere tu stesso cifratura e controlli di accesso.

Ecco un rapido riepilogo dei parametri comuni e delle probabili scelte migliori. 

Tabella comparativa: panoramica rapida

Tabella di confronto dei framework per agenti AI. Fonte immagine: Autore

Conclusione: quale dovresti scegliere?

Non esiste un vincitore universale—ed è proprio questo il punto. I framework per agenti AI sono come utensili potenti: quello giusto dipende dal lavoro da fare.

Inizia con un piccolo progetto, impara le sottigliezze e i componenti di ciascun framework e non aver paura di combinare gli strumenti (per esempio, LangChain + LangGraph). L’obiettivo non è essere totalmente perfetti. Il vero obiettivo è capire come risolvere i problemi.

Detto questo, ecco la mia opinione finale: se vuoi velocità senza complessità, CrewAI o Agno sono buone scommesse. Se al tuo team serve più controllo o più potenza, guarda a LangGraph per sistemi multi-agente o AutoGen. E per le aziende con requisiti stringenti, Semantic Kernel.

Tieni solo presente che l’intelligenza in tempo reale degli agenti è ancora in evoluzione e i costi possono crescere rapidamente mentre scali. I bug—specie negli assetti multi-agente—sono reali e non sempre facili da rintracciare. Inoltre, le questioni di sicurezza, considerazioni etiche ed explainability richiedono ancora grande attenzione. Non dimenticare di iscriverti alla nostra newsletter AI curata, The Median, così resti al passo con le novità sull’AI.