I 10 migliori progetti di agenti AI da costruire nel 2026 (con guide e demo)

Gli agenti AI sono sistemi avanzati orientati agli obiettivi che percepiscono il contesto ed eseguono workflow multi‑step con supervisione minima, a differenza dei chatbot di base. Possono chiamare API, usare software, interrogare dati e sfruttare memoria e cicli di feedback.

Questi agenti sono diventati una parte centrale dell’ecosistema AI, e imparare a usarli ti aiuterà a lanciare la tua carriera nell’AI o a migliorare le competenze attuali. Il modo migliore per capire qualsiasi nuovo concetto è costruire applicazioni pratiche.

In questo articolo, vedremo 10 progetti di agenti AI utili per ogni livello di abilità:

• Principianti: crea rapidamente con strumenti low‑code come Langflow, Flowise e Make AI.
• Intermedio: usa framework come LangGraph, Mistral Agents e Qwen‑Agent per creare agenti personalizzati.
• Avanzato: progetta sistemi multi‑agente con Haystack, ADK e CrewAI.

Progetti di agenti AI per principianti

I progetti semplici usano strumenti agent con interfaccia grafica o low‑code. Puoi trascinare, rilasciare e collegare visivamente i componenti, aggiungere la tua chiave API LLM ed eseguire la pipeline. Questi builder ti permettono di prototipare agenti stateful, integrare fonti dati e API, e concatenare prompt e chiamate a strumenti senza boilerplate.

1. Tutor di lingua con Langflow

Language Tutor with Langflow è un piccolo sistema agentico che genera brevi brani di lettura su misura per il vocabolario attuale dell’apprendente. Funziona su Langflow con un database Postgres (via Docker) e usa psycopg2 per leggere/scrivere parole. 

Carichi il tuo vocabolario da un CSV, aggiungi nuove parole tramite uno strumento in chat, e uno strumento per le storie preleva le parole salvate per chiedere a un LLM di scrivere una storia nella lingua scelta. L’agente principale instrada la tua richiesta, “aggiungi parola” o “crea una storia”, e restituisce il risultato.

Guida: Langflow: guida con progetto demo

2. Agente AI per analisi dati con Flowise

Data Analyst AI Agent with Flowise è un workflow che ti permette di fare domande su un database e ottenere risposte con l’SQL esatto utilizzato. 

Colleghi Flowise a un database SingleStore, aggiungi un blocco di codice personalizzato per leggere lo schema delle tabelle e lo inserisci in un prompt che chiede a un LLM (tramite una LLM Chain con OpenAI) di generare una query SQL. 

La query viene salvata, ripulita, eseguita tramite un altro blocco di codice personalizzato, e i risultati insieme alla query vengono formattati da un prompt finale e una LLM Chain.

Guida: Flowise: guida con progetto demo

3. Automazione del customer service con Make AI

Customer Service AI Agent with Make risponde automaticamente alle richieste di affitto inviate tramite un modulo Tally.

Quando qualcuno compila un modulo Tally, Make AI recupera i dettagli dell’affitto da un Google Doc. Poi, un modulo OpenAI scrive una risposta usando quei dettagli e la domanda della persona. Infine, il modulo email invia la risposta direttamente all’indirizzo indicato nel modulo.

Guida: Make AI: guida con esempi pratici

Progetti di agenti AI intermedi

I progetti intermedi si concentrano sulla costruzione di workflow completi usando framework agentici moderni e API. A questo punto non ti limiti a collegare API: progetti anche semplici interfacce in modo che gli utenti possano interagire direttamente con gli agenti.

4. Coach nutrizionale con Mistral Agents

Nutrition Coach with Mistral Agents è un progetto di agente AI che registra i pasti, stima le calorie e suggerisce il pasto sano successivo, con un’immagine.

L’app include la Agents API di Mistral, che offre un agente di ricerca web per ottenere stime caloriche. Dispone anche di uno stimatore di fallback, di un logger per registrare pasti, calorie e timestamp, oltre a un agente di generazione immagini per visualizzare il piatto suggerito.

Gli utenti possono inserire il pasto e le preferenze; l’app cercherà o stimerà il contenuto calorico, registrerà la voce, suggerirà un pasto successivo e mostrerà un’immagine generata automaticamente del piatto, insieme a un chiaro riepilogo degli strumenti utilizzati.

Guida: Mistral Agents API: guida con progetto demo

5. Assistente di ricerca approfondita con Jan‑v1

Il progetto Deep Research Assistant with Jan‑v1 è un’app che trasforma un argomento in un report di ricerca rifinito usando inferenza locale Jan‑v1, ricerca web asincrona e formattazione rigorosa del report. Genera query intelligenti, raccoglie fonti e sintetizza un testo pulito e professionale.

Usa Streamlit per la UI, llama‑cpp per eseguire localmente un modello Jan‑v1 GGUF, Serper per la ricerca web e una serie di funzioni di supporto per sezionamento e pulizia.

Gli utenti inseriscono un argomento, scelgono profondità, focus, periodo e formato; l’app genera query, esegue ricerche asincrone, compila note e fa produrre a Jan‑v1 un report strutturato, quindi mostra le fonti e ti permette di esportare TXT/JSON. Barre di avanzamento tracciano i passaggi e lo stato di sessione evita di ricaricare il modello tra un’esecuzione e l’altra.

Guida: Jan‑V1: guida con progetto demo

6. Estensione di sintesi web in tempo reale con Qwen‑Agent

Real‑Time Web Summarizer è un’estensione Chrome che cattura il testo visibile di qualsiasi pagina e trasmette in tempo reale una sintesi pulita e concisa, alimentata localmente da Qwen3 tramite Ollama e un backend FastAPI.

Gli utenti possono fare clic su “Summarize” nel pop‑up, come mostrato di seguito. L’estensione recupera il testo della pagina, lo invia a http://127.0.0.1:7864/summarize_stream_status e mostra la risposta in streaming. 

Per configurarla, devi scaricare il modello Qwen usando Ollama, avviare il server FastAPI, caricare l’estensione non impacchettata e poi potrai ottenere sintesi istantanee su qualsiasi pagina, presentate in un formato chiaro in stile editor.

Guida: Qwen‑Agent: guida con progetto demo

7. Analisi in tempo reale con LangGraph

Real‑time Analytics è un assistente basato su LangGraph che risponde a domande, cerca sul web ed esegue codice Python. Combina Mistral Medium 3 per il ragionamento, Tavily per la ricerca web e un REPL Python per eseguire codice in base ai prompt dell’utente.

Quando gli utenti fanno una domanda, l’agente decide se effettuare una ricerca, eseguire codice o usare entrambi i metodi. Fornisce poi la risposta finale insieme alle informazioni sugli strumenti utilizzati. La configurazione include l’aggiunta della chiave API Tavily, l’installazione dei pacchetti necessari, l’inizializzazione dell’LLM e degli strumenti, la creazione dell’agente LangGraph e la sua invocazione con i messaggi degli utenti.

Guida: Mistral Medium 3: tutorial per costruire applicazioni agentiche

Progetti di agenti AI avanzati

I progetti avanzati riuniscono più agenti che lavorano con più strumenti in un unico workflow. Questi progetti sfruttano potenti framework agentici come Haystack, ADK e CrewAI, permettendoti di progettare sistemi complessi e collaborativi in cui gli agenti possono coordinarsi, specializzarsi e affrontare compiti più sofisticati.

8. RAG e agenti web con Haystack AI

Haystack Agentic RAG and Web Access è un assistente che risponde alle domande usando una knowledge base privata e, quando serve, risultati dal web in tempo reale. Instrada le query prima al retrieval‑augmented generation e passa alla ricerca web per informazioni aggiornate.

Usa pipeline e agenti di Haystack, un document store in memoria con embedding OpenAI, uno strumento RAG personalizzato e uno strumento di ricerca web Tavily personalizzato incapsulato come ComponentTool. L’agente è alimentato da GPT 4.1 Mini con un prompt di sistema che guida la scelta degli strumenti.

Gli utenti possono porre domande e l’agente recupera informazioni dalla knowledge base o effettua una ricerca Tavily per argomenti attuali. Fornisce poi una risposta insieme agli strumenti utilizzati.

Guida: Haystack AI: tutorial per costruire workflow agentici

9. Travel Planner con ADK e A2A

Travel Planner con ADK e A2A è un’app multi‑agente completa progettata per pianificare viaggi dall’inizio alla fine. Gli utenti inseriscono semplicemente destinazione, date e budget. Agenti specializzati raccomandano voli, alloggi e attività. Un agente host coordinatore organizza tutti i componenti, mentre un’interfaccia utente Streamlit mostra l’itinerario completo.

Gli utenti compilano il modulo in Streamlit, l’agente host invia il payload a tutti e tre gli agenti, unisce le loro risposte JSON e restituisce un piano strutturato con voli, hotel e attività. 

Guida: Agent Development Kit (ADK): guida con progetto demo

10. Agentic RAG con CrewAI

Agentic RAG pipeline è un sistema di instradamento delle query che risponde con contesto verificabile da PDF locali o, quando necessario, dal web in tempo reale. 

Usa FAISS su chunk di PDF, Groq per risposte LLM rapide e un workflow web crewAI per contesto esterno. Un prompt router determina “Sì/No” se i dati locali bastano, e utility gestiscono retrieval, web scraping e sintesi.

Gli utenti pongono una domanda e il router verifica il contesto dei PDF. Se la risposta è "Sì", il sistema recupera le corrispondenze principali dal database vettoriale. Se la risposta è "No", cerca sul web, combina le informazioni raccolte e il modello linguistico formula la risposta finale. 

Guida: Agentic RAG: tutorial passo‑passo con progetto demo

Considerazioni finali

Creare i tuoi progetti AI da zero è uno dei modi migliori per far crescere la tua carriera. Ti aiuta ad andare oltre la teoria e acquisire competenze pratiche. Imparerai a definire un problema, collegare strumenti e agenti, validare i risultati, creare una semplice interfaccia utente e migliorare in base al feedback reale degli utenti. 

Ogni progetto che completi arricchisce il tuo portfolio, che puoi condividere su piattaforme come GitHub o Hugging Face, o come demo live. Questo mostra ai potenziali datori di lavoro che sai progettare e distribuire sistemi affidabili, non solo usare modelli esistenti. Dimostra la tua comprensione di sviluppo prodotto e ingegneria, rendendoti più interessante per i recruiter in ambiti come machine learning applicato e AI engineering.

Ti consiglio di iniziare con piccoli progetti e puntare a rilasci frequenti. Lascia che sia il tuo lavoro a parlare: ogni progetto racconta la storia della tua crescita e competenza nel campo dell’AI. Se sei alle prime armi con l’AI agentica, ti suggerisco anche di seguire il corso Introduction to AI Agents e dare un’occhiata al nostro cheat sheet sugli AI Agents.