I migliori costruttori di agenti IA nel 2025

Gli agenti AI stanno cambiando il modo in cui aziende e sviluppatori affrontano la risoluzione dei problemi. Con i giusti framework, puoi costruire agenti AI che vanno oltre l’automazione tradizionale—permettendo ai sistemi di apprendere, adattarsi e prendere decisioni in tempo reale.

Questi agenti automatizzano attività ripetitive, forniscono informazioni in tempo reale e consentono decisioni più intelligenti, liberando tempo ai team per concentrarsi su innovazione e strategia.

Con la loro crescente adozione, i framework e le piattaforme che alimentano questi agenti — i costruttori di agenti IA — si stanno evolvendo per soddisfare esigenze diverse, rendendo più facile che mai progettare, distribuire e scalare sistemi intelligenti.

Cosa sono i costruttori di agenti AI?

I costruttori di agenti AI sono strumenti progettati per aiutare sviluppatori e aziende a creare sistemi di AI agentica intelligenti in grado di comprendere input, elaborare informazioni e compiere azioni significative.

Un buon builder di agenti IA è dotato di moduli predefiniti, così gli sviluppatori possono concentrarsi sulla soluzione senza dover reinventare la rete neurale. Il loro valore principale sta nel semplificare la complessità, velocizzare lo sviluppo e permettere un’integrazione fluida sia in sistemi nuovi che legacy.

Casi d’uso per builder di agenti AI

I builder di agenti AI sono ideali per attività che richiedono automazione, gestione dati e interazione con i clienti. Grazie ai moderni LLM, molte attività ripetitive — come rispondere a domande dei clienti o riassumere documenti — possono ora essere completamente automatizzate.

Tuttavia, il vero potenziale di questi builder emerge quando gli agenti devono interagire con Internet o attingere a vaste conoscenze specifiche di settore.

Automazione del supporto clienti

Gli agenti AI possono gestire richieste di routine, ridurre i tempi di risposta e offrire supporto 24/7 su più canali, migliorando la soddisfazione dei clienti e riducendo i costi operativi.

Oltre alle semplici richieste, gli agenti AI possono monitorare il sentiment dei clienti e raccogliere feedback in tempo reale. Si integrano anche con i sistemi CRM per offrire un supporto altamente personalizzato. Questa capacità garantisce ai clienti un servizio coerente ed efficiente su più canali.

Esempi: Gestione FAQ, escalation ticket, risposte in live chat.

Automazione delle attività

Gli agenti AI ottimizzano i flussi di lavoro interni automatizzando attività ripetitive e integrandosi con strumenti come CRM o sistemi di project management per mantenere le operazioni efficienti e senza errori.

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

Esempi: Inserimento dati, smistamento email, pianificazione attività.

Vendite e marketing

Gli agenti AI aiutano ad aumentare i ricavi automatizzando la generazione di lead, coltivando i potenziali clienti e offrendo esperienze personalizzate ai clienti potenziando i processi di marketing.

Coinvolgendo proattivamente i potenziali clienti e monitorando le metriche di performance, gli agenti AI aumentano sia l’efficienza che l’efficacia nelle pipeline di vendita.

Esempi: qualificazione lead, ottimizzazione campagne, outreach personalizzato

Supporto IT

Gli agenti IA migliorano le operazioni IT automatizzando le richieste di supporto tecnico, monitorando lo stato dei sistemi e facilitando la collaborazione nei flussi di lavoro di ingegneria.

Per i team di ingegneria, possono automatizzare le revisioni del codice e i test di regressione, garantendo qualità e produttività costanti. Questo è ulteriormente potenziato dalla capacità di automatizzare le richieste di supporto, monitorare la salute dei sistemi e svolgere altre attività.

Esempi: reset password, monitoraggio errori, diagnostica di sistema.

Come scegliere un costruttore di agenti AI

Scegliere il giusto builder di agenti AI può sembrare complicato con così tante opzioni disponibili. Ecco una checklist rapida per aiutarti a restringere la scelta:

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Collabora con il tuo team per identificare quali funzionalità sono più importanti per la tua organizzazione. Con una visione chiara delle esigenze, scegliere il builder giusto sarà molto più semplice.

I 7 migliori builder di agenti AI nel 2025

Gli agenti IA sono passati da progetti secondari a infrastrutture operative. Quelli che erano semplici catene di prompt in notebook ora sono sistemi distribuiti con monitoraggio, tentativi automatici e orchestrazione in tempo reale.

Un “AI agent builder” è qualsiasi framework o piattaforma che aiuta i team a creare agenti in grado di osservare, decidere e agire tra diversi strumenti. Il panorama si divide tra framework orientati al codice che danno il controllo totale e piattaforme che astraggono la parte tecnica così puoi concentrarti sui casi d’uso.

I builder che seguono non sono solo popolari — si sono dimostrati validi nell’uso quotidiano. Ognuno si distingue per la capacità di risolvere una specifica classe di problemi meglio degli altri.

1. Botpress

Ideale per: Team che sviluppano agenti AI resilienti, integrati nei sistemi aziendali, capaci di mantenere lo stato e adattarsi in tempo reale senza dover riscrivere codice complesso.

Prezzi:

• Piano gratuito: Builder base, 1 bot, $5 di credito AI
• Plus: $89/mese — test dei flussi, instradamento, passaggio a operatore umano
• Team: $495/mese — SSO, collaborazione, monitoraggio condiviso dell’utilizzo

Botpress è una piattaforma per la creazione di agenti AI. Permette di creare agenti che ricordano il contesto, si mettono in pausa quando bloccati e riprendono quando i dati necessari diventano disponibili.

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

Il controllo del modello è integrato. Gli sviluppatori possono cambiare il motore dell’agente tra GPT-4o, Claude, Gemini o modelli open-source in base al carico di lavoro, ai costi o alla conformità.

Gli agenti vengono progettati visivamente. I builder possono disegnare i flussi con un editor drag-and-drop, mentre gli sviluppatori possono estendere la logica tramite codice diretto o chiamate API avanzate.

Botpress si distingue per la prontezza alla produzione. Bilancia la semplicità per chi non è tecnico con l’estendibilità per gli sviluppatori, offrendo agenti affidabili anche quando vengono scalati a livello enterprise.

Funzionalità principali:

• Flussi di lavoro che si mettono in pausa e riprendono automaticamente
• Oltre 50 integrazioni predefinite con app aziendali
• Cambio modello con un clic tra GPT-4o, Claude, Gemini o open-source
• Editor visuale più personalizzazione a livello di codice

2. LangChain

Ideale per: Sviluppatori che vogliono il pieno controllo sul ragionamento dell’agente, la logica di runtime e le integrazioni, scrivendo direttamente in Python o JavaScript.

Prezzi:

• Sviluppatore: Gratuito — 1 utente, 5.000 eventi/mese
• Plus: $39/mese per postazione — limiti di tracciamento più alti, deployment LangGraph
• Enterprise: Personalizzato — self-hosted, SSO, scalabilità dell’uso

LangChain è un framework per la creazione di agenti AI. Fornisce agli ingegneri la struttura per definire esattamente come un agente pianifica, riprova e richiama strumenti esterni.

La sua estensione LangGraph introduce workflow con stato e di lunga durata. Invece di prompt a turno singolo, gli agenti possono gestire processi che si adattano continuamente fino al raggiungimento di un obiettivo.

Nella pratica, però, LangChain è diventato caotico. La libreria è un insieme di moduli poco supportati, con aziende che prima la sostenevano e ora la abbandonano per versioni interne.

Gli sviluppatori possono comunque collegare database, API e archivi vettoriali direttamente. Tuttavia, l’ecosistema appare fragile, con integrazioni che spesso si rompono tra un aggiornamento e l’altro e poca responsabilità.

Funzionalità principali:

• Framework code-first per costruire cicli di ragionamento
• LangGraph per agenti persistenti e di lunga durata
• Integrazioni avanzate con LLM, API e archivi vettoriali
• Controllo su pianificazione, tentativi e struttura dell’output

3. LlamaIndex

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Ideale per: Team che costruiscono agenti basati su dati e che necessitano di accesso costante a documenti, tabelle e API senza affidarsi solo alla memoria degli LLM.

Prezzi:

• Open-source: gratuito da usare e self-hosted
• Enterprise: Prezzi personalizzati per supporto, scalabilità e distribuzioni gestite

LlamaIndex è un framework per la creazione di agenti IA specializzato nel trasformare contenuti disordinati in indici strutturati realmente interrogabili dagli agenti. Invece di estrarre dati grezzi, fornisce livelli interrogabili per testo, tabelle e API.

Questo approccio lo rende ideale nei workflow ricchi di dati. Quando gli agenti hanno bisogno di recuperare informazioni affidabili da fatture, knowledge base o sistemi strutturati, LlamaIndex offre un ponte pulito tra le fonti dati e il ragionamento.

Il suo punto debole è la complessità. Ci sono diversi moduli sovrapposti per chunking, embedding e recupero, che possono confondere i team alle prime armi con l’indicizzazione. Serve un po’ di tuning per ottenere risultati stabili.

Funzionalità principali:

• Indicizzazione avanzata per dati strutturati e non strutturati
• Interfaccia di ricerca per fondare le risposte dell’agente
• Connettori estendibili per flussi di lavoro aziendali
• Progettato per essere abbinato a framework di orchestrazione come LangChain o CrewAI

4. CrewAI

Ideale per: Team che progettano sistemi multi-agente in cui ruoli distinti come ricercatore, revisore e pianificatore devono coordinarsi verso un obiettivo comune.

Prezzi:

• Open-source: gratuito per il self-hosting
• Enterprise: Supporto a pagamento e distribuzioni gestite disponibili

CrewAI è un framework per la creazione di agenti AI pensato per la collaborazione. Invece di un solo agente che gestisce ogni compito, ti permette di assegnare ruoli specializzati e farli lavorare insieme.

Questa divisione del lavoro spesso produce risultati più affidabili, soprattutto nei flussi che beneficiano di revisioni tra pari o passaggi di consegne. Si avvicina di più a come operano realmente i team umani.

La sfida principale è la complessità della gestione. Definire ruoli, schemi di comunicazione e regole di sicurezza può diventare rapidamente complicato, e gruppi con troppi agenti rischiano di ostacolarsi a vicenda.

Funzionalità principali:

• Specializzazione degli agenti in base al ruolo
• Orchestrazione basata su configurazione di flussi di lavoro sequenziali o paralleli
• Comunicazione trasparente e passaggi di compiti tra agenti
• Distribuzioni pronte per la produzione tramite Docker e Kubernetes

5. Semantic Kernel

Ideale per: aziende che costruiscono agenti AI da integrare direttamente con servizi Microsoft mantenendo conformità e controllo IT.

Prezzi:

• Open-source: gratuito con licenza MIT
• Enterprise: Supporto e scalabilità tramite contratti Azure

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

Il suo punto di forza è l’integrazione. Fin da subito, si collega con Microsoft 365, Azure e altri servizi principali, offrendo alle aziende un percorso semplice per implementare l’AI agentica.

Il compromesso riguarda l’ambito. Semantic Kernel è pensato per l’ecosistema Microsoft, il che significa che i team al di fuori di quell’ambiente spesso lo trovano più rigido rispetto a framework più generici.

Funzionalità principali:

• Supporto nativo per Teams, Outlook, SharePoint e Dynamics
• Astrazioni di skill e memoria per comportamenti agentici strutturati
• Conformità aziendale e tracciabilità integrate nella progettazione
• Opzioni di distribuzione flessibili negli ambienti Azure

6. AutoGPT

Ideale per: Chi testa l’esecuzione autonoma di task con agenti che si auto-dirigono verso gli obiettivi senza prompt continui.

Prezzi:

• Open-source: Progetto comunitario gratuito
• Fork di terze parti: Hosting a pagamento e servizi gestiti disponibili

AutoGPT ha reso popolare il concetto di agenti completamente autonomi. Dato un obiettivo, pianifica i sotto-compiti, esegue azioni e continua a lavorare finché le condizioni non sono soddisfatte o bloccate.

Ha ispirato molti esperimenti, ma nelle implementazioni reali spesso fatica. Senza vincoli forti, i compiti si complicano o si bloccano, limitando l’affidabilità nei flussi di lavoro in produzione.

Rimane comunque utile per la prototipazione. AutoGPT mostra cosa è possibile quando si dà autonomia agli agenti, e il suo ecosistema continua a generare fork ed estensioni con focus specializzati.

Funzionalità principali:

• Esecuzione autonoma guidata dagli obiettivi
• Pianificazione automatica delle attività e uso della memoria
• Esecuzione di strumenti senza prompt manuali
• Sperimentazione e fork guidati dalla community

7. AutoGen

‍Ideale per: Sviluppatori che sperimentano sistemi conversazionali multi-agente in cui gli agenti collaborano tramite dialoghi strutturati per pianificare, verificare e adattare i piani.

Prezzi:

• Open-source: gratuito da usare e modificare
• Enterprise: Licenze e supporto personalizzati disponibili tramite l’ecosistema Microsoft

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

Questo approccio funziona bene per il debug, la generazione di codice o scenari di pianificazione in cui un confronto iterativo produce risultati migliori rispetto a una singola decisione dell’agente.

Il suo punto debole è la praticità. Eseguire questi loop conversazionali in produzione può essere dispendioso in termini di risorse e, senza adeguate limitazioni, gli agenti rischiano di bloccarsi in discussioni infinite.

Funzionalità principali:

• Collaborazione conversazionale tra più agenti
• Pianificazione iterativa e cicli di auto-verifica
• Dialoghi facilmente analizzabili che mostrano i percorsi logici seguiti
• Integrazione con LLM ed esecuzione di strumenti esterni

Inizia a creare agenti IA oggi stesso

I costruttori di agenti AI stanno rivoluzionando la gestione dei flussi di lavoro, l’automazione delle attività e le interazioni con i clienti. Se vuoi portare i tuoi processi AI a un livello superiore, Botpress ha gli strumenti giusti per te.

Con un design modulare, integrazioni fluide e capacità AI avanzate, Botpress va oltre la semplice piattaforma: è un framework robusto per creare agenti autonomi su misura per le tue esigenze specifiche.

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Domande frequenti

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

Un agente IA si differenzia da un chatbot tradizionale o da uno strumento RPA perché non segue solo script fissi o regole rigide; comprende invece il contesto, interpreta l’intento dell’utente e decide dinamicamente quali azioni intraprendere. I chatbot tradizionali rispondono in base a flussi predefiniti, mentre i bot RPA eseguono compiti ripetitivi senza adattarsi alle situazioni. Gli agenti IA gestiscono input imprevedibili, si integrano con più sistemi e prendono decisioni in tempo reale, agendo come veri risolutori di problemi autonomi.

2. Posso usare costruttori di agenti AI senza conoscenze di programmazione?

Sì, puoi usare costruttori di agenti AI senza conoscenze di programmazione perché molte piattaforme offrono interfacce drag-and-drop e editor visuali dei flussi. Questi strumenti no-code ti permettono di progettare conversazioni e pubblicare agenti senza scrivere codice, anche se per logiche avanzate o integrazioni potrebbe comunque servire qualche competenza tecnica.

3. Cosa significa “autonomo” nel contesto degli agenti IA?

Nel contesto degli agenti AI, “autonomo” significa che l’agente può decidere quali azioni intraprendere senza che ogni passaggio venga indicato da una persona. Invece di seguire uno script fisso, utilizza ragionamento e strumenti disponibili per pianificare e adattare il proprio comportamento al raggiungimento di obiettivi specifici. Questo gli permette di gestire variazioni negli input degli utenti e 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 IA 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 portare a termine processi multi-step e prendere decisioni basate su contesto e dati. Siri e Alexa di solito forniscono informazioni o controllano dispositivi smart, mentre gli agenti IA possono gestire flussi di lavoro complessi, come aggiornare record CRM o gestire processi aziendali end-to-end.

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

La differenza tra un flusso di lavoro basato su regole e uno agentico è che un flusso di lavoro basato su regole segue istruzioni predefinite del tipo “se succede questo, allora fai quello” e si blocca di fronte a scenari imprevisti. Al contrario, un flusso di lavoro agentico si adatta alle nuove informazioni e decide in modo adattivo il miglior corso d'azione. Questo rende i sistemi agentici molto più adatti a gestire compiti complessi e variabili, dove regole rigide da sole non sono sufficienti.