Un agente AI è un software che riceve un obiettivo, capisce quali passaggi servono, usa i tuoi strumenti per svolgerli, controlla i risultati e va avanti finché il lavoro non è finito o finché non serve una tua decisione. Un chatbot risponde alla tua domanda. Un agente cerca di portare a termine il lavoro.
Questa è la risposta breve. Il problema è che ormai l'etichetta “agente” compare su quasi tutti i prodotti di AI, quindi da sola dice molto poco. Allora, in pratica, cos'è un agente AI? Questa guida segue un vero compito di lavoro dall'inizio alla fine, così puoi vedere cosa fa un agente in ogni fase, dove ha bisogno di te e come distinguere un vero agente da un chatbot con un nome nuovo.
Cos'è un agente AI?
Un agente AI è un sistema di intelligenza artificiale a cui affidi un obiettivo invece di una singola domanda. Decide cosa fare dopo, lo fa nei tuoi strumenti, guarda cosa è successo e si corregge.
La parola “agente” non è nuova. Un classico manuale di intelligenza artificiale, Artificial Intelligence: A Modern Approach (pubblicato per la prima volta nel 1995), descrive un agente come qualsiasi cosa che percepisce l'ambiente circostante e agisce su di esso. Secondo questa definizione, anche un termostato è un agente.
La novità è il cervello. Gli agenti di oggi usano un modello linguistico di grandi dimensioni (il tipo di AI alla base di ChatGPT e Claude) per decidere il passo successivo. Un articolo scientifico del 2022 intitolato ReAct ha mostrato uno schema semplice che faceva funzionare meglio tutto questo: pensare, agire, guardare il risultato, pensare di nuovo. Oggi la maggior parte dei prodotti basati su agenti segue una qualche versione di questo ciclo.
Ogni azienda dà la propria definizione. AWS la mette in modo semplice: “Humans set goals, but an AI agent independently chooses the best actions it needs to perform to achieve those goals.” (Le persone fissano gli obiettivi, ma un agente AI sceglie in autonomia le azioni migliori da compiere per raggiungerli.) LangChain aggiunge un punto utile: l'autonomia è una scala, non un sì o un no. Alcuni agenti seguono un percorso tracciato da una persona. Altri pianificano, agiscono e cambiano rotta da soli. La maggior parte degli agenti utili per il business sta nel mezzo. Fanno il lavoro pesante e si fermano per lasciare la parola a una persona quando conta.
Se preferisci guardare invece di leggere, il breve video esplicativo di IBM copre bene le basi. È del 2024, quindi consideralo un'introduzione all'idea, non un ritratto dei prodotti di oggi.
YouTube · IBM Technology
What are AI Agents? (Cosa sono gli agenti AI?) · 15 luglio 2024
Una spiegazione di 12 minuti alla lavagna. Maya Murad mostra perché un modello da solo sbaglia una semplice domanda sui giorni di ferie e come dargli un piano, degli strumenti e una memoria risolva il problema. Verso la fine descrive “a sliding scale of AI autonomy” (una scala graduale di autonomia dell'AI).
Un test veloce per qualsiasi prodotto che si definisce agente: sceglie da solo il passo successivo? Può agire nei tuoi strumenti, e non solo scrivere testo? Controlla il proprio lavoro prima di restituirtelo? Più sono i sì, più è un agente.
Come funziona un agente AI: cinque elementi, un compito
Ecco il compito che seguiremo. È un esempio costruito nello spazio di lavoro demo di Okou con dati inventati, non la storia di un cliente.
Guidi il marketing di una piccola azienda di software. Vuoi avviare collaborazioni con alcuni creator che insegnano workflow pratici con l'AI ai team operativi. Scrivi:
Trova cinque creator che raggiungono i responsabili delle operations e che sono adatti al nostro prodotto. Aggiungili al nostro tracker dei partner con i link e i motivi per cui sono adatti. Scrivi una prima email per ciascuno e lascia le bozze da rivedere a me.
Un chatbot ti darebbe qualche nome a memoria e un modello di email. Un agente lo tratta come un incarico. Per svolgerlo bene gli servono cinque cose: un obiettivo, un contesto, degli strumenti, un modo per agire e verificare, e dei riscontri. Questi cinque elementi sono il nostro modo di scomporre il lavoro, non uno standard ufficiale, ma se riesci a vederli tutti e cinque in un compito, puoi vedere cosa ha fatto davvero l'agente.
1. Un obiettivo: che aspetto ha il lavoro “finito”
L'obiettivo è il risultato in parole semplici: cinque creator, un tracker compilato, una bozza di email per ciascuno. Un buon obiettivo ha anche dei limiti. “Lascia le bozze da rivedere a me” è un limite. Lo è anche “restituiscine meno di cinque se non trovi profili adatti”.
La maggior parte dei problemi nasce qui. Gli agenti riempiono i vuoti con delle ipotesi, quindi un obiettivo vago ti porta ipotesi. Di' cosa vuoi, dove deve finire e chi lo controlla.
2. Il contesto: cosa sa l'agente della tua situazione
Il contesto sono le informazioni di base di cui avrebbe bisogno un nuovo collega: la scheda del prodotto, le linee guida del brand, gli appunti delle collaborazioni passate e ciò che hai già detto nella conversazione.
Il contesto cambia le decisioni, non solo le parole. Nel nostro esempio, il brief della campagna chiede creator che insegnano workflow pratici con l'AI, quindi chi insegna solo programmazione viene escluso. Gli appunti sulle collaborazioni dicono che compensi e condizioni non sono ancora stati concordati, quindi le email invitano a parlarne invece di proporre un prezzo. Le linee guida del brand chiedono affermazioni concrete, quindi ogni email cita il lavoro reale del creator invece di lodare i suoi “contenuti fantastici”.
Okou legge cinque documenti da una cartella Drive a cui hai dato accesso, riassume cosa dice ciascuno e segnala una questione da chiarire prima di contattare qualcuno. App Okou reale, documenti inventati. Visualizza a grandezza originale
Anche il contesto ha dei confini. In Okou, una chat ricorda ciò che è stato detto in quella chat. Una nuova chat riparte da zero. Se la discussione della settimana scorsa è importante, puoi fare riferimento a quella chat precedente o allegare il brief. Così sai sempre su quale base ha lavorato l'agente.
3. Gli strumenti: cosa può usare e modificare l'agente
Gli strumenti sono il modo in cui un agente porta a termine le cose. Per questo compito: cercare creator sul web, aprire le loro pagine per controllare i lavori recenti, aggiungere righe a un Google Sheet condiviso e creare bozze in Gmail.
Questa è la differenza più grande rispetto a un chatbot. Un chatbot può descrivere un buon tracker. Un agente con accesso al tuo foglio può compilarlo. Ed è proprio lì che sta il rischio, quindi decidi con attenzione quali accessi concedere.
L'elenco delle app che puoi collegare a Okou, acquisito il 5 ottobre 2026, con i dati degli account sfocati. Il fatto che un'app sia nell'elenco non significa che un agente possa già usarla. Visualizza a grandezza originale
In Okou colleghi un account, permetti a un agente di usarlo e poi autorizzi azioni specifiche, come “creare una bozza in Gmail”. Puoi autorizzare un'azione per un'ora, un giorno, una settimana o in modo permanente (come funzionano le autorizzazioni). Per questo compito autorizzeresti la lettura della cartella Drive, la scrittura nel tracker e la creazione di bozze, ma non l'invio. Se l'agente ha bisogno di qualcosa che non hai autorizzato, Okou si ferma e te lo chiede.
4. L'azione: lavorare, verificare, ripetere
Ora l'agente si mette al lavoro. Non esegue uno script fisso. Fa un passo, guarda il risultato e decide cosa fare dopo.
Nel nostro esempio: cerca i creator e apre ogni profilo. Uno non pubblica da un anno, quindi lo scarta e cerca di nuovo. Un altro è molto adatto ma non ha un indirizzo email di lavoro pubblico, quindi lo annota come questione aperta invece di tirare a indovinare un indirizzo. Aggiunge al tracker ogni creator confermato con i relativi link, poi scrive una bozza di email che cita il suo lavoro reale.
È la fase di verifica a fare di tutto questo un agente. Uno strumento che si avvia una volta e spera per il meglio è più simile a un pulsante. Nel nostro compito, una verifica semplice è: “ogni creator nel tracker ha un link alla fonte?” Se no, l'agente torna indietro e ne trova uno, oppure esclude quel creator.
Dato che questo ciclo richiede tempo, Okou lo esegue nel cloud. Il lavoro continua anche dopo che hai chiuso il portatile e, quando torni, trovi il risultato.
Lo stesso compito in sei passaggi. In giallo la tua parte, in blu il ciclo di lavoro dell'agente, in verde ciò che ti restituisce. Visualizza a grandezza originale
5. I riscontri: dal lavoro e da te
I riscontri arrivano da due fonti. La prima è il lavoro stesso: una ricerca non trova nulla, una pagina non si carica, il pubblico di un creator è diverso da quello che dice la sua bio. Un buon agente si adatta da solo.
La seconda fonte sei tu. Il modo in cui un agente ti tiene aggiornato conta quanto la sua intelligenza. Di recente uno sviluppatore ha affidato lo stesso compito di ricerca a tre prodotti basati su agenti e ha raccontato com'è andata:
X · Kun Chen (@kunchenguid) · 5 ottobre 2026
"it kept giving me updates about its progress, which was useful" (Traduzione: “continuava a darmi aggiornamenti sui suoi progressi, il che è stato utile”)
Nel suo test, per come lo interpretiamo, l'agente più veloce ha ignorato un requisito che Kun Chen aveva indicato fin dall'inizio. Quelli che hanno fatto prima delle domande e condiviso i progressi gli hanno permesso di correggere la rotta presto. Lui stesso la definisce “a one-off experience” (un'esperienza isolata) da prendere “with a grain of salt” (con le pinze), ed è l'opinione di una sola persona, non un benchmark. Però ti dà tre buoni aspetti da tenere d'occhio: l'agente conferma l'obiettivo? Rispetta i tuoi limiti? Mostra il proprio lavoro quando c'è ancora tempo per correggerlo?
Anche il modo in cui l'agente consegna il lavoro conta. Persone diverse hanno bisogno di cose diverse. Nel nostro compito, il tuo team riceve il tracker, ogni creator riceve una bozza di email e tu ricevi un breve elenco di questioni aperte. L'idea alla base di Okou è scegliere il formato adatto a chi legge.
Poi rivedi tu. Potresti dire “apri l'email per Mara con il suo tutorial sulle interviste” oppure “togli il secondo creator, lavoriamo già con lui”. L'agente rivede tutto nella stessa chat. E niente esce dall'azienda finché non sei tu a inviarlo:
Okou lascia una bozza in Gmail e spiega perché la proposta è adatta. Sei tu a decidere se inviarla. App Okou reale, creator inventato. Visualizza a grandezza originale
Dopo il compito: rendere il metodo riutilizzabile
Ecco un aspetto che la maggior parte delle spiegazioni trascura. Le tue correzioni migliorano questo compito, ma non diventano automaticamente il modo di lavorare del team. Se il mese prossimo un collega chiede di contattare dei creator in una nuova chat, l'agente non saprà cosa avevi corretto.
Quindi l'ultimo passo è decidere cosa conservare. In Okou salvi il metodo come workflow: i passaggi, i documenti di riferimento, il formato dell'output e la regola “solo bozze, invia una persona”. A quel punto un collega può applicare lo stesso metodo con il proprio Gmail e le proprie autorizzazioni. Condividere un workflow significa condividere il metodo, non la tua casella di posta né le tue chat. Se vuoi che venga eseguito ogni lunedì, aggiungi un'automazione (Automations). Il workflow è il metodo. L'automazione è la pianificazione.
È questa la differenza tra un agente che ti ha aiutato una volta e uno che ha reso il team più bravo in qualcosa.
Quando un agente AI è lo strumento giusto?
Non tutti i compiti richiedono un agente. Se i passaggi sono sempre gli stessi, una semplice automazione costa meno ed è più prevedibile. Gli agenti valgono il loro costo quando il compito richiede capacità di giudizio.
Barry Zhang di Anthropic ha proposto una checklist chiara in un intervento del 2025. Il suo primo punto: “don't build agents for everything” (non costruite agenti per tutto) (0:52).
YouTube · AI Engineer
How We Build Effective Agents: Barry Zhang, Anthropic (Come costruiamo agenti efficaci) · 4 aprile 2025
Un intervento di 15 minuti di un ingegnere di Anthropic. I primi cinque minuti sono una checklist per capire se un compito ha davvero bisogno di un agente, e vale ben oltre l'ingegneria.
In termini di business, poniti quattro domande:
- Il compito richiede capacità di giudizio? Se puoi scrivere ogni passaggio in anticipo, usa un processo fisso.
- Il risultato vale lo sforzo? Un brief settimanale su un cliente sì. Smistare i ticket di assistenza in cartelle probabilmente no.
- L'agente sa fare bene la parte difficile? Verificalo prima di tutto. Se non trova le fonti giuste, riduci il compito.
- Quanto costa un errore? Se è costoso o difficile da individuare, lascia che l'agente si limiti a leggere e a preparare bozze, e affida l'ultimo passo a una persona.
Il nostro compito sui creator supera il test. Nessuno conosce in anticipo i creator giusti, una buona collaborazione ha valore, ricerca e stesura di bozze sono cose che gli agenti fanno bene, e l'invio resta a una persona.
In cosa un agente AI è diverso da un chatbot o da un'automazione?
| Chatbot | Automazione basata su regole | Agente AI | |
|---|---|---|---|
| Cosa gli dai | Una domanda | Un trigger e passaggi fissi | Un obiettivo, un contesto e l'accesso agli strumenti |
| Chi decide i passaggi | Tu, un messaggio alla volta | Chi ha creato l'automazione | L'agente, entro i tuoi limiti |
| Quando succede un imprevisto | Risponde al tuo messaggio successivo | Si blocca o salta il passaggio | Si adatta o ti chiede |
| Cosa ricevi | Testo da copiare | Lo stesso output ogni volta | Lavoro finito, più ciò che non è riuscito a confermare |
Nella realtà questi confini si sfumano. Nel luglio 2025, per esempio, OpenAI ha aggiunto una modalità agente a ChatGPT. Quindi giudica un prodotto da ciò che fa con il tuo obiettivo, non dal suo nome.
Falsi miti sugli agenti AI
“Più autonomia è sempre meglio.” No. Quanto fidarsi di un agente dipende da quanto costerebbe un errore, e questo può cambiare da un'azione all'altra all'interno dello stesso compito.
“L'agente ricorda tutto quello di cui abbiamo parlato.” Gli agenti lavorano con ciò che ricevono: la chat in corso, le app a cui possono accedere e le loro istruzioni. In Okou ogni chat ha la propria cronologia e puoi richiamare un'altra chat facendo riferimento a essa. Se un agente sembra dimenticare qualcosa, controlla cosa gli è stato effettivamente fornito.
“Se condivido un agente con il mio team, condivido i miei account.” Non in un prodotto fatto bene. I colleghi ottengono lo stesso ruolo e lo stesso metodo, ma ognuno usa i propri account.
“Se lo correggo una volta, impara per sempre.” Una correzione sistema il compito in corso. Diventa lo standard del team solo quando qualcuno la salva nelle istruzioni dell'agente o in un workflow.
Cosa resta alle persone
Un agente può fare gran parte del lavoro pratico. Non può essere responsabile del risultato. Queste cose restano al tuo team:
- Definire l'obiettivo e i limiti. Solo tu sai che un creator è da evitare o che il budget non è stato approvato.
- Decidere a cosa può accedere l'agente. Dagli ciò che serve per questo compito, non tutto.
- Approvare tutto ciò che esce dall'azienda o non si può annullare. Email ai clienti, modifiche al budget, pagamenti, cancellazioni.
- Rispondere del risultato. Se parte un'email con un'affermazione sbagliata, l'ha inviata la tua azienda.
Il modo pratico di gestire la fiducia è procedere un'azione alla volta. Lo stesso agente può essere considerato affidabile per leggere un brief e dover comunque aspettare prima di inviare un'email.
| Livello | Cosa può fare l'agente | Nel compito sui creator |
|---|---|---|
| 1. Leggere | Guardare, senza modificare nulla | Aprire il brief in Drive e i profili pubblici dei creator |
| 2. Preparare e registrare | Preparare lavoro che nessuno all'esterno vede ancora | Aggiungere righe al tracker, salvare bozze di email |
| 3. Agire dopo la tua approvazione | Farlo, ma solo dopo il sì di una persona | Inviare un'email, cambiare il responsabile nel CRM |
| 4. Agire da solo | Passaggi di routine, facili da annullare, che hai verificato | Aggiornare una colonna di stato |
Inizia dai livelli 1 e 2. Sposta un'azione al livello successivo solo dopo che è risultata corretta molte volte.
La guida alle autorizzazioni di Okou suggerisce la stessa cosa per il lavoro che richiede un controllo umano: autorizza la stesura, non autorizzare l'invio e scrivi la regola di revisione nelle istruzioni. Per sapere come Okou tiene password e chiavi lontane dall'AI stessa, leggi I broker custodiscono le tue chiavi. Non il tuo agente AI.
Esempi di agenti AI per i team aziendali
Gli stessi cinque elementi ricorrono nella maggior parte dei lavori che i team affidano agli agenti:
- Vendite: prima di una call con un cliente, raccogliere la cronologia del CRM, le email recenti e le notizie sull'azienda in un brief di una pagina, più una bozza di follow-up che il commerciale invierà.
- Customer success: riassumere il problema di un cliente a partire dalle conversazioni passate e dalla documentazione del prodotto, e preparare una bozza di risposta o di escalation per il responsabile dell'account.
- Marketing: trasformare i numeri delle campagne e i risultati del CRM in un breve report sulle performance con i prossimi passi suggeriti.
- Founder e chief of staff: preparare un brief settimanale su cosa è cambiato, cosa è bloccato e chi è responsabile di ogni passo successivo, con i link alle fonti.
Per venti esempi più dettagliati, leggi Casi d'uso degli agenti AI per il lavoro reale. Per confrontare i prodotti basati su agenti, leggi Gli agenti AI spiegati a chi non sviluppa.
Come iniziare con il tuo primo compito per un agente AI
- Scegli qualcosa che fai ogni settimana. Capirai subito se il risultato è buono.
- Scrivi in una o due frasi cosa significa “finito”. Cosa vuoi, dove va, chi lo controlla.
- Dagli ciò di cui avrebbe bisogno un nuovo collega. Un brief, un esempio passato, la cartella giusta. La mancanza di contesto è il motivo più comune dei risultati piatti.
- Parti con un accesso limitato a lettura e bozze. Lascia l'invio e la pubblicazione a una persona.
- Controlla da vicino i primi risultati, poi salva il metodo. Quando il risultato è affidabile, trasforma il metodo in un workflow che il team può riutilizzare.
Man mano che più persone usano lo stesso agente, diventa importante tenere aggiornato il contesto condiviso. La nostra guida alla gestione del contesto degli agenti AI nei team spiega come fare.
Prova il compito sui creator con Okou
Okou lavora come collega AI per i team aziendali. Okou raccoglie il contesto che serve a un lavoro dalle app che colleghi, svolge il lavoro nel cloud e ti restituisce qualcosa da rivedere, come un tracker, un brief o una serie di bozze. Quando il metodo funziona, il tuo team lo conserva come workflow.
Apri il workflow di ricerca creator e proposta di collaborazione, oppure chiedi direttamente a Okou:
Usa la scheda del prodotto che trovi in Drive per individuare fino a cinque creator che raggiungono i responsabili delle operations. Per ciascuno, includi i link ai profili, due esempi recenti e pertinenti, perché potrebbe essere adatto e cosa non è ancora confermato. Restituiscine meno se le prove sono scarse. Aggiungili al tracker dei partner e scrivi una prima email per ciascuno, da rivedere a me. Non inviare nulla.
Per la guida completa, incluso come si aggiorna il tracker quando i creator rispondono, leggi come trovare influencer per il tuo brand e monitorare i contatti.
Domande frequenti
ChatGPT è un agente AI?
Una normale conversazione con ChatGPT è un chatbot: tu chiedi, lui risponde e tu decidi cosa fare. Nel luglio 2025 OpenAI ha aggiunto una modalità agente che può compiere passaggi in autonomia, come navigare sui siti web per completare un compito. Quindi dipende da come lo usi: sceglie e compie azioni verso il tuo obiettivo, o si limita a rispondere?
Cosa fa concretamente un agente AI?
Trasforma un obiettivo in passaggi completati. Legge il contesto che gli indichi, usa le app collegate per cercare, leggere, scrivere o preparare bozze, controlla ogni risultato e ti restituisce un lavoro finito, come un foglio di calcolo compilato, un brief di ricerca o delle bozze di email. Quando serve una tua decisione, un agente ben configurato si ferma e te lo chiede.
Quali sono i 5 tipi di agenti AI?
L'elenco classico dei manuali, usato anche da IBM, comprende agenti a riflesso semplice, agenti a riflesso basati su modello, agenti basati su obiettivi, agenti basati sull'utilità e agenti che apprendono. Descrive il modo in cui un agente prende le decisioni. Per i team aziendali, di solito è più utile raggruppare gli agenti in base al lavoro che svolgono e a quanto possono fare in autonomia.
L'AI agentica è la stessa cosa di un agente AI?
I due concetti si sovrappongono e spesso vengono usati come sinonimi. “Agente AI” indica di solito un sistema specifico che lavora verso un obiettivo usando degli strumenti. “AI agentica” è più ampio: un'AI che agisce con una certa autonomia, il che può includere più agenti o passaggi simili a quelli di un agente all'interno di un processo più grande.
Servono competenze tecniche per usare un agente AI?
Non con i prodotti pensati per i team aziendali. Descrivi ciò che vuoi in linguaggio semplice, colleghi le app che servono al lavoro e rivedi il risultato. Le competenze che contano sono quelle che useresti con un nuovo collega: spiegare cosa significa un buon risultato, condividere il contesto giusto e dare un feedback chiaro.
Come impedisco a un agente AI di fare qualcosa che non ho approvato?
Autorizza azioni specifiche, non intere app. Inizia con la lettura e le bozze, lascia invio, pagamenti e cancellazioni subordinati alla tua approvazione e scrivi la regola di revisione nelle istruzioni dell'agente o nel workflow. Poi controlla il registro attività del compito per vedere cosa ha letto e cosa ha modificato.
