Panoramica sui creatori di agenti IA: low‑code, no‑code e open source

Negli ultimi mesi abbiamo dedicato ore alla lettura della documentazione ufficiale, all'installazione di ambienti di test e alla sperimentazione pratica di più di venti soluzioni per la creazione di agenti intelligenti. Il risultato è una lista che comprende sia piattaforme proprietarie low‑code/no‑code, sia framework open source adatti a sviluppatori esperti. Le soluzioni low‑code/no‑code sono particolarmente indicate per l’automazione rapida di flussi di lavoro aziendali, grazie a strumenti pre‑costruiti e interfacce visuali che riducono al minimo la necessità di scrivere codice.

Le piattaforme proprietarie, come quelle offerte da Microsoft, Creatio o UiPath, offrono ambienti chiusi ma ricchi di connettori predefiniti, temi e componenti riutilizzabili. I framework open source, come LangGraph, LangChain e AutoGen, richiedono competenze di programmazione ma garantiscono massima flessibilità e possibilità di personalizzazione.

Creatio: l’ecosistema low‑code per le funzioni di vendita, marketing e servizio

Creatio permette alle squadre di business di creare agenti IA senza l’intervento di sviluppatori, concentrandosi su automazione di vendita, marketing e assistenza. Le funzionalità principali includono:

    • Gestione interazioni cliente: gli agenti qualificano i lead, rispondono alle richieste di supporto e gestiscono gli ordini.
    • Integrazione nativa con il CRM: l’agente accede all’anagrafica cliente, estrae dati di ordine, verifica lo stock e avvia flussi di lavoro direttamente dalla piattaforma.
    • Process Designer drag‑and‑drop: consente di costruire flussi di lavoro multistadio collegando agenti a trigger di business, ad esempio qualificazione automatica di un prospect e assegnazione al commerciale.
    • Supporto a framework open source: è possibile integrare LangChain per estendere le capacità dell’agente, sebbene l’autenticazione all’API Vertex risulti complessa.

Queste caratteristiche rendono Creatio una scelta solida per le aziende che desiderano una soluzione pronta all’uso, con una curva di apprendimento ridotta.

Microsoft 365 Copilot e Copilot Studio

Dal 2024, Microsoft 365 Copilot include un generatore di agenti senza codice. Gli agenti creati possono essere esportati in Copilot Studio per definire flussi di lavoro avanzati e integrazioni complesse. Una funzionalità distintiva è l’azione “richiesta di informazioni”, che mette in pausa un flusso, raccoglie feedback via Outlook e riprende l’esecuzione con le risposte ricevute.

Copilot è pensato per sviluppatori, aziende e utenti di business, offrendo:

    • Moduli predefiniti, layout e componenti no‑code per la costruzione di agenti.
    • Accesso a più di 1 400 connettori Power Platform, ideale per automazione in finanza, risorse umane, supply chain ed esperienza cliente.
    • Possibilità di prototipare rapidamente e di distribuire agenti sia nel cloud che on‑premise, garantendo conformità e sicurezza dei dati.

UiPath, Postman e altri strumenti low‑code per l’automazione operativa

UiPath Studio integra un tool di sviluppo di agenti low‑code che si collega a SharePoint, Salesforce e API interne. La piattaforma garantisce la privacy dei dati con certificazioni di livello enterprise e consente l’esecuzione sia in cloud sia on‑premise. È ideale per team operativi che vogliono gestire incidenti senza dipendere da risorse di sviluppo.

Postman, noto per il testing di API, offre anche Postman Flows, un ambiente visuale per testare prompt, risposte e input di LLM. Questo è particolarmente utile per il debugging di agenti complessi prima del loro rilascio in produzione.

Lindy, una soluzione specializzata nell’automazione di documenti medici, servizio clienti, risorse umane e vendite, permette di creare agenti personalizzati collegabili a Gmail, Slack e altri strumenti, attivabili tramite trigger configurabili.

Vonage IA Studio e agenti consapevoli

Vonage IA Studio fornisce un creatore di agenti visuale per chatbot e assistenti vocali su canali di messaggistica e voce, senza richiedere codice. Un’altra piattaforma emergente propone agenti “consapevoli di sé” che collaborano in team, ma al momento non è pronta per l’uso aziendale a causa di limitazioni di scalabilità e sicurezza.

Framework open source: LangGraph, LangChain, AutoGen e Semantic Kernel

I framework agentici sono la scelta preferita per progetti complessi che richiedono personalizzazione e programmazione avanzata. Di seguito le principali caratteristiche di ciascuno.

LangGraph 1.0

Utilizzato in produzione da giganti come Uber, LinkedIn e Klarna, LangGraph è un framework di orchestrazione di basso livello che consente di creare flussi di lavoro agentici persistenti e con stato. Le sue funzioni chiave includono:

    • Persistenza automatica dello stato: se il server si riavvia, il flusso riprende esattamente dal punto di interruzione.
    • Supporto human‑in‑the‑loop: gli agenti possono sospendere l’esecuzione per revisione, modifica o approvazione umana.
    • Integrazioni sandbox pluggable: supporta langchain‑modal, langchain‑daytona e langchain‑runloop per ambienti di esecuzione sicuri.
    • Profili di modello: mediante l’attributo .profile, il framework espone capacità e funzionalità dei modelli per decisioni contestuali.
    • Sintesi della cronologia delle conversazioni: avviene nel nodo modello tramite eventi wrapmodelcall, mantenendo l’intero storico dei messaggi nello stato del grafo per un conteggio preciso dei token.

LangGraph è particolarmente adatto a scenari di Retrieval‑Augmented Generation (RAG) e a orchestrazioni che coinvolgono API o database esterni.

LangChain v1.1.0

LangChain si basa ora sul runtime di LangGraph, offrendo flussi di lavoro agentici duraturi, a memoria e con branching. Tra le novità troviamo più di 100 integrazioni plug‑and‑play, middleware standardizzati e osservabilità tramite OpenTelemetry.

AutoGen e Microsoft Agent Framework

AutoGen è entrato in modalità manutenzione nell’ottobre 2025 e si è fuso con Semantic Kernel all’interno del nuovo Microsoft Agent Framework. Sebbene AutoGen continui a ricevere patch di sicurezza, non verranno aggiunte nuove funzionalità. Gli sviluppatori sono incoraggiati a migrare al Microsoft Agent Framework per accedere a capacità future, tra cui:

    • Esperimenti locali con deployment su Azure AI Foundry Foundry Agent.
    • Orchestrazione multi‑agente, gestione errori, retry e recupero su larga scala.
    • Integrazione con clienti enterprise come KPMG, che collegano agenti specializzati ai propri dati aziendali.

Tutorial pratico: creare un agente esperto di prodotto con CrewAI

Per illustrare le potenzialità dei creatori di agenti IA, presentiamo un esempio concreto di sviluppo di un agente esperto di prodotto utilizzando CrewAI, una piattaforma che combina capacità low‑code con l’estensibilità di framework open source.

    • Definizione del caso d’uso: l’agente deve rispondere a domande sui cataloghi, recuperare specifiche tecniche da un database interno e suggerire prodotti correlati.
    • Configurazione del modello: si sceglie un LLM pre‑addestrato (ad esempio GPT‑4) e si definiscono i prompt di base per l’intento “informazioni prodotto”.
    • Creazione del flusso di lavoro: tramite l’interfaccia drag‑and‑drop di CrewAI, si aggiunge un nodo “recupero dati” che interroga il database prodotti mediante API REST.
    • Integrazione con CRM: l’agente si collega al CRM aziendale per ottenere lo storico degli acquisti del cliente e personalizzare le raccomandazioni.
    • Human‑in‑the‑loop: si configura una pausa di revisione per gli specialisti di prodotto, che possono modificare le risposte prima della consegna al cliente.
    • Test e deployment: si utilizza il simulatore integrato per verificare il comportamento in scenari di alta concorrenza, quindi si pubblica l’agente su cloud Azure con supporto per scaling automatico.

Il risultato è un agente pronto a gestire richieste in tempo reale, con capacità di apprendimento continuo grazie al feedback dei revisori umani.

Considerazioni finali e consigli per la scelta

La decisione tra una piattaforma low‑code/no‑code e un framework open source dipende da diversi fattori:

    • Tempo di mercato: le soluzioni proprietarie consentono un go‑to‑market più veloce grazie a componenti pre‑costruiti.
    • Personalizzazione: i framework come LangGraph e LangChain offrono il massimo controllo su logica, stato e integrazioni.
    • Competenze interne: se il team non dispone di sviluppatori esperti, è consigliabile puntare su Creatio, Microsoft Copilot o UiPath.
    • Scalabilità e sicurezza: le piattaforme enterprise garantiscono conformità normativa, mentre i framework open source richiedono una gestione più attenta dell’infrastruttura.
    • Ecosistema di connettori: per integrazioni con sistemi legacy o SaaS, valutare la presenza di connettori predefiniti (es. Power Platform, Vonage, Postman).

In sintesi, il panorama dei creatori di agenti IA è ricco e variegato. Le aziende che desiderano automatizzare i propri processi devono valutare attentamente le proprie esigenze operative, le risorse disponibili e la strategia a lungo termine. Sia le soluzioni low‑code/no‑code che i framework open source offrono percorsi validi per costruire agenti intelligenti, migliorare l’efficienza operativa e offrire esperienze cliente più personalizzate.