Per creare agenti AI, inizia con un lavoro, non con un framework. Definisci ciò che l'utente fornisce all'agente, quale lavoro deve svolgere e come si presenta un buon risultato. Quindi aggiungi gli strumenti, il contesto, i controlli e il ciclo necessari per completare il lavoro in modo affidabile.

Ciò evita un errore comune: costruire un sistema di agenti elaborato prima che il compito stesso sia chiaro.

Questa guida è rivolta a sviluppatori, operatori ed esperti di dominio che desiderano trasformare un flusso di lavoro ripetibile in un agente AI funzionante senza sovraccaricare la prima versione.

##TL;DR

  • Inizia con un compito ristretto e un risultato chiaro.
  • Scrivi il flusso di lavoro prima di scegliere gli strumenti o un framework.
  • Fornisci all'agente solo gli strumenti di cui ha bisogno.
  • Aggiungi memoria, guardrail e più agenti solo quando l'attività li richiede.
  • Effettua test con input reali e disordinati, non solo con l'esempio attorno al quale hai costruito.
  • Se la maggior parte del valore risiede nel flusso di lavoro stesso, un'abilità AI può essere un modo più semplice per confezionarlo e spedirlo.

Contenuto ​

Cosa rende realmente un agente AI? ​

Un agente AI è un modello che può decidere cosa fare dopo, utilizzare strumenti, osservare il risultato e continuare finché non raggiunge un obiettivo o necessita di input umano.

Questo è diverso da una normale risposta di un chatbot. Un chatbot può spiegare come controllare un sito web. Un agente può ispezionare il sito, utilizzare un browser o uno strumento di test, raccogliere prove e restituire un rapporto completo.

L'architettura esatta varia. L'OpenAI Agents SDK descrive gli agenti come modelli dotati di istruzioni e strumenti, con guardrail, trasferimenti, sessioni e tracciamento opzionali. Anthropic fa un'utile distinzione tra flussi di lavoro, in cui il codice controlla il percorso, e agenti, in cui il modello ha più libertà di decidere come completare l'attività.

La conclusione pratica è semplice: utilizzare la minima autonomia di cui il lavoro ha bisogno. Un flusso di lavoro fisso è spesso migliore per un lavoro prevedibile. Un agente diventa utile quando il percorso non può essere completamente codificato in anticipo.

Come costruire agenti IA: il processo in 8 fasi ​

1. Inizia con un lavoro ​

Evita obiettivi come:

Costruisci un agente di marketing.

Non esiste un traguardo ovvio. Potrebbe ricercare, scrivere annunci, analizzare analisi, pianificare campagne o fare tutto male.

Un punto di partenza migliore è:

Esamina una pagina di destinazione e restituisci i cinque problemi di conversione con la massima priorità con prove e soluzioni suggerite.

Ora il lavoro ha dei limiti.

Prima di scrivere code, rispondi a tre domande:

Cosa contiene? Un URL, un brief, un file, un repository, un foglio di calcolo o un messaggio.

Che lavoro avviene? I passaggi che l'agente dovrebbe eseguire.

Che cosa viene fuori? Un rapporto, un file modificato, una modifica del codice, una presentazione, un elenco o un altro risultato.

Se queste tre cose non sono chiare, probabilmente l’agente è ancora troppo ampio.

2. Scrivere il flusso di lavoro prima del prompt ​

Annota come un essere umano capace svolgerebbe il lavoro.

Per un agente di ricerca sulla concorrenza, potrebbe essere:

  1. Comprendere l'azienda e il mercato.
  2. Identificare i concorrenti rilevanti.
  3. Controllare le fonti pubbliche approvate.
  4. Confronta prodotto, prezzi, posizionamento e modifiche recenti.
  5. Verificare affermazioni importanti.
  6. Produrre un rapporto strutturato.

Questo indica dove il modello necessita di giudizio, dove il codice normale è migliore e dove l'agente dovrebbe fermarsi per ricevere input umani. Ti dà anche qualcosa di concreto da testare in seguito.

3. Aggiungi solo gli strumenti necessari per il lavoro ​

Gli strumenti sono ciò che consente a un agente di passare dal parlare di lavoro al farlo.

Un agente di ricerca potrebbe aver bisogno di effettuare ricerche sul Web e creare file. Un agente di codifica potrebbe aver bisogno dell'accesso al repository, dei comandi della shell, dei test e della modifica dei file. Un agente documentale potrebbe aver bisogno dell'analisi dei file e di un modo per creare PDF, fogli di calcolo o diapositive.

Gli strumenti SDK di OpenAI Agents attualmente includono ricerca web ospitata, ricerca di file, esecuzione di codice, generazione di immagini, strumenti MCP, strumenti di runtime locale e funzioni Python personalizzate.

Più strumenti non sono automaticamente migliori. Ogni strumento aggiunge un'altra decisione e un altro punto di fallimento. Inizia con il set di strumenti più piccolo in grado di completare l'attività.

4. Decidere di quale contesto ha bisogno l'agente ​

Gli agenti a lungo termine raccolgono molte informazioni: messaggi, risultati degli strumenti, file, risultati della ricerca, piani e decisioni precedenti.

Non ti serve tutto ad ogni turno.

Fornisci all'agente il contesto che lo aiuta nella decisione successiva e mantieni il resto disponibile solo quando necessario. Anthropic chiama questo ingegneria del contesto: gestire l'intero set di informazioni disponibili per il modello, non solo scrivere un prompt migliore.

La memoria dovrebbe risolvere un problema reale. Se l'attività termina in una sessione, potrebbe non essere necessaria la memoria persistente. Se l'agente lavora su più giorni o progetti, le preferenze salvate o lo stato del progetto potrebbero avere importanza.

5. Definire l'output e le verifiche ​

"Dai all'utente una risposta utile" è un traguardo debole.

Una recensione del sito web potrebbe sempre restituire:

CampoEsempio
ProblemaCTA è difficile da trovare sui dispositivi mobili
ProveIl CTA appare sotto due schermate intere di contenuto
PrioritàAlto
Correzione suggeritaSposta l'azione primaria nella prima finestra

Un agente di ricerca potrebbe richiedere collegamenti a fonti per affermazioni importanti. Una coding agent potrebbe eseguire test dopo aver apportato modifiche. Un agente del questionario sulla sicurezza potrebbe contrassegnare le risposte non supportate dai documenti forniti.

È qui che appartengono i guardrail. L'attuale SDK di OpenAI supporta input, output e guardrail degli strumenti per la convalida delle esecuzioni degli agenti e delle chiamate agli strumenti.

Azioni come l'eliminazione di dati, l'invio di messaggi esterni, la pubblicazione di contenuti o la modifica dei sistemi di produzione dovrebbero solitamente avere un punto di controllo umano, a meno che l'ambiente non sia strettamente controllato.

6. Costruisci la versione funzionante più piccola ​

Non è necessaria un'architettura multi-agente per la prima versione.

Ecco un piccolo esempio Python che utilizza OpenAI Agents SDK e il suo strumento di ricerca web ospitato:

pitone
importa asincio
dagli agenti importano Agent, Runner, WebSearchTool

agente = Agente(
    name="Ricercatore concorrente",
    istruzioni="""
    Ricerca i concorrenti nominati dall'utente.
    Confronta prodotti, prezzi, posizionamento e recenti aggiornamenti pubblici.
    Citare la fonte per affermazioni fattuali.
    Restituisci un breve rapporto strutturato.
    """,
    strumenti=[WebSearchTool()],
)

asincrono def main():
    risultato = attendi Runner.run(
        agente,
        "Confronta Linear, Jira e Asana per un team di prodotto di 20 persone."
    )
    stampa(risultato.output_finale)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Installa l'SDK con:

"bash." pip installa openai-agents


Dovrai inoltre configurare una chiave API OpenAI. Da lì, aggiungi guardrail, sessioni o altri strumenti solo quando il flusso di lavoro li richiede.

Puoi creare lo stesso modello con altri framework o scrivere tu stesso il ciclo. La struttura è meno importante del fatto che l'agente possa completare l'attività in modo affidabile.

### 7. Metti alla prova i casi brutti

La tua prima demo probabilmente funzionerà. Questo non ti dice molto.

Prova gli input che le persone effettivamente invieranno:

- Un mandato vago
- Un file mancante
- Istruzioni contrastanti
- Un documento molto grande
- Una fonte a cui l'agente non può accedere
- Uno strumento che restituisce un errore
- Una richiesta al di fuori dell'ambito previsto

Quindi controlla l'intera serie, non solo la risposta finale. L'agente ha scelto lo strumento giusto? Ha continuato a funzionare dopo aver ricevuto informazioni sufficienti? Ha compensato i dettagli mancanti? Si è fermato al momento giusto?

La guida di Anthropic del 2026 alla [valutazione degli agenti AI](https://www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents) consiglia di utilizzare le valutazioni per rendere visibili i guasti prima che raggiungano la produzione. L'SDK di OpenAI include anche il tracciamento delle svolte del modello, delle chiamate agli strumenti, dei guardrail e dei passaggi.

Conserva un piccolo insieme di attività reali ed eseguile nuovamente ogni volta che modifichi il prompt, gli strumenti o il modello.

### 8. Aggiungi più agenti solo quando uno non è sufficiente

I sistemi multi-agente hanno senso quando diverse parti del lavoro necessitano effettivamente di strumenti, contesti o istruzioni diversi.

Un sistema di ricerca potrebbe utilizzare un agente per raccogliereer fonti, un altro per verificare le prove e un terzo per scrivere il rapporto. Un sistema di supporto potrebbe indirizzare la fatturazione e le domande tecniche a diversi specialisti.

Ma la suddivisione di un semplice lavoro tra più agenti di solito aggiunge costi e più punti in cui il flusso di lavoro può fallire.

[Building Effective Agents](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) di Anthropic consiglia di iniziare con modelli semplici e componibili e di aggiungere complessità solo quando ciò migliora il risultato.

Se un agente può svolgere bene il lavoro, mantieni un agente.

## Quando basta un'abilità AI

Non tutti gli agenti utili necessitano della propria applicazione.

A volte la parte preziosa è il flusso di lavoro stesso: la lista di controllo, le istruzioni, gli script, i riferimenti, gli esempi e il formato di output che rendono un agente generale bravo in un lavoro.

È qui che un'**abilità AI** può essere utile.

Anthropic descrive [Agent Skills](https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills) come cartelle che contengono istruzioni, script e risorse in modo che un agente possa caricare conoscenze specializzate quando un'attività lo richiede. Una semplice abilità potrebbe assomigliare a questa:

"testo".
revisione del sito web/
├── SKILL.md
├── riferimenti/
│ └── review-checklist.md
├── script/
│ └── analyze-page.py
└── beni/
    └── modello-report.html

Il file "SKILL.md" spiega quando utilizzare la Skill e come dovrebbe essere svolto il lavoro. I file di supporto possono contenere riferimenti dettagliati, script deterministici, modelli o risorse che non devono necessariamente essere presenti nelle istruzioni principali.

Funziona bene quando si dispone già di un processo professionale ripetibile e si desidera renderlo riutilizzabile senza prima creare un'interfaccia utente e un backend separati.

Come rendere l'agente utilizzabile da altre persone ​

Un agente funzionante sul tuo laptop non è ancora un prodotto.

Se crei la tua app, devi comunque pensare all'interfaccia, all'autenticazione, all'hosting, alla fatturazione, all'isolamento degli utenti, ai log e al modo in cui le persone ricevono il risultato.

Un altro percorso consiste nel creare un pacchetto del flusso di lavoro come competenza e pubblicarlo tramite un mercato di agenti esistente.

Su Capafy, un'abilità può diventare un agente basato sull'abilità con la propria carta agente. Gli editori possono consentire agli utenti di eseguire la Skill online mantenendo privati ​​i prompt, gli script e il flusso di lavoro sottostanti oppure offrire la Skill completa come download.

Se disponi già di una Skill in Claude Code, Codex, OpenClaw o Hermes, installa la Skill Capafy Publisher:

"testo". installare https://capafy.ai/install-publisher-skill.md


<CapafyCTA
  tipo="editore"
  title="Trasforma il tuo flusso di lavoro in un agente AI"
  description="Impacchettalo come abilità e pubblicalo per gli utenti su Capafy."
  buttonText="Pubblica la tua abilità"
  href="https://capafy.ai/earn"
/>

Costruisci prima il flusso di lavoro utile. La distribuzione avviene dopo che l'agente può produrre un risultato che le persone effettivamente desideravanont.

## Domande frequenti

### Qual è il modo più semplice per costruire un agente AI?

Il modo più semplice per creare un agente AI è iniziare con un compito ristretto, scrivere il flusso di lavoro in un linguaggio semplice e fornire al modello solo gli strumenti necessari per completarlo. Crea prima una versione ad agente singolo. Aggiungi memoria, guardrail e altri agenti solo dopo che test reali dimostrano che sono necessari.

### È necessario conoscere Python per creare agenti AI?

No. Python è comune per gli agenti basati su codice perché molti SDK ed esempi di agenti lo supportano bene, ma il lavoro principale è definire il lavoro, il flusso di lavoro, gli strumenti e l'output. Puoi anche creare competenze di intelligenza artificiale riutilizzabili o utilizzare costruttori di agenti visivi quando si adattano all'attività e al tempo di esecuzione di cui hai bisogno.

### Qual è la differenza tra un agente AI e un'abilità AI?

Un agente AI è il sistema che svolge il lavoro: riceve un obiettivo, utilizza strumenti, prende decisioni e restituisce un risultato. Una competenza AI è un pacchetto riutilizzabile di istruzioni, script e risorse che fornisce a un agente un flusso di lavoro specializzato. Un agente può caricare competenze diverse per compiti diversi.

### Dovrei creare un agente AI o un sistema multi-agente?

Inizia con un agente. Un sistema multi-agente ha senso quando parti separate del lavoro necessitano di strumenti, contesto, autorizzazioni o istruzioni specialistiche diversi. Se un agente è in grado di completare il flusso di lavoro in modo affidabile, suddividerlo in più agenti in genere aggiunge costi e lavoro di debug senza migliorare il risultato.

## Costruisci prima il lavoro

La migliore risposta a **come costruire agenti IA** non è “scegliere un framework”.

Scegli un lavoro. Rendi chiari gli input e gli output. Scrivi il flusso di lavoro. Aggiungi gli strumenti effettivamente necessari per il lavoro, quindi testa l'agente rispetto a input reali finché non puoi fidarti del risultato.

Solo allora decidi se hai bisogno di memoria persistente, maggiore autonomia, più agenti o un'applicazione completa attorno ad esso.

Se il flusso di lavoro stesso è la parte preziosa, impacchettalo come abilità e spediscilo per primo.

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**Lettura correlata:** [Cos'è Capafy? Dalle competenze AI al prodotto a pagamento](https://capafy.ai/blog/what-is-capafy) · [Come guadagnare con l'intelligenza artificiale: vendere competenze AI su Capafy](https://capafy.ai/blog/how-to-make-money-with-ai)

**Fonti:** [SDK di OpenAI Agents](https://openai.github.io/openai-agents-python/) · [SDK di OpenAI Agents: strumenti](https://openai.github.io/openai-agents-python/tools/) · [Antropico: costruire agenti efficaci](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) · [Antropico: demistificare Valutazioni per agenti IA](https://www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents) · [Anthropic: abilità dell'agente](https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills) · [Capafy](https://capafy.ai/)