Introduzione: La risposta rapida
Puoi costruire agenti AI in grado di coordinare attività , accedere a tool esterni e apprendere dai contesti aziendali esistenti. Questa guida mostra come, sfruttando i nuovi framework open-source e le tecniche di prompt engineering più recenti.
I pilastri di un AI agent efficace per le aziende
Un agente produttivo si basa su tre componenti fondamentali:
1. Prompt engineering: il cuore della comunicazione
Un prompt ben strutturato definisce scopo, contesto, passaggi e vincoli. Utilizza un linguaggio chiaro e includi riferimenti espliciti agli output desiderati.
2. Accesso alle risorse: tool e API
Gli agenti devono poter chiamare servizi esterni (CRM, database, servizi web) in modo sicuro. La gestione delle chiavi API, i controlli di tasso e i wrapper degli strumenti sono essenziali.
3. Memoria e apprendimento continuo
La memoria a breve e lungo termine permette all'agente di mantenere lo stato delle sessioni, ricordare decisioni precedenti e adattarsi ai nuovi dati senza perdere contesto.
Strumenti e framework del 2026
Il panorama degli agenti si sta evolvendo rapidamente. Ecco tre progetti aperti che stanno ridefinendo il settore.
Harness2: il nuovo framework open-source di Google
Google Research ha rilasciato Harness2, un framework Apache-2.0 che riscrive l'harnass degli agenti al momento del test. Una singola raffinazione ha migliorato le prestazioni di GLM-5 del 11,5%, rendendolo ideale per prototipazione rapida e iterazione.
Kyutai REKI: un VLA da 2.4B per la manipolazione robotica
Kyutai, in collaborazione con Inria ed École des Ponts, ha introdotto REKI, un modello Vision-Language-Action da 2.4B che eccelle nella manipolazione robotica grazie a una memoria efficiente. Può essere integrato nei workflow aziendali per controllare dispositivi IoT o processi di produzione.
TinyFish: ricerca gratuita per gli agenti
TinyFish elimina i costi di recupero per gli agenti che leggono il web. Utilizza un motore di recupero ottimizzato che riduce sia le chiamate API che l'elaborazione a valle, rendendo l'acquisizione di conoscenze conveniente su larga scala.
Esempio pratico: costruire un agente di approvazione spese
Questo agente controlla una scheda spesa, verifica le politiche, chiede l'approvazione e registra le decisioni finali. Di seguito è riportato un esempio conciso che utilizza Harness2 e un prompt strutturato.
# pseudo-codice per un agente di approvazione spese
import harness2 as hb
# Definisci il prompt dell'agente
prompt = """
Sei un assistente di finanza aziendale. Analizza la spesa {amount} per la categoria {category}.
Regole:
- Cibo > 50€ richiede l'approvazione del manager.
- Viaggi > 200€ richiedono l'approvazione del CFO.
- Altre spese > 500€ richiedono l'approvazione del CEO.
Restituisci: 'APPROVATO', 'RIFIUTATO' o 'IN ATTESA DI APPROVAZIONE' con una breve motivazione.
"""
# Inizializza l'agente con accesso al sistema di contabilità
agent = hb.Agent(
model='glm-5',
tools=[expense_api, policy_db],
memory=hb.Memory(short_term=10, long_term=True)
)
# Esegui il controllo
def check_expense(amount, category):
response = agent.run(prompt.format(amount=amount, category=category))
return response
"""Best practice e consigli per il deployment
- Scrivi prompt chiari e specifici.Utilizza sezioni denominate (Scopo, Contesto, Passaggi, Formato di output) per ridurre le ambiguità .
- Versiona i tuoi agenti.Tieni traccia delle modifiche al prompt e dei modelli per riprodurre i risultati e gestire i rollback.
- Testa in sandbox.Utilizza Harness2 per simulare scenari limite prima del rilascio in produzione.
- Monitora e registra.Traccia le chiamate agli strumenti, i tempi di latenza e le deviazioni dai risultati previsti.
- Imposta limiti e controlli.Applica quote di utilizzo, controlli delle autorizzazioni e audit trail per proteggere i dati aziendali.
Conclusione: Trasforma i tuoi workflow con gli agenti AI
Gli AI agent non sono più un concetto futuristico: sono strumenti pratici che, con i giusti prompt e i framework moderni come Harness2, REKI e TinyFish, possono automatizzare compiti complessi, ridurre gli errori e liberare i team per attività a più alto valore. Inizia con un singolo caso d'uso, applica le best practice sopra indicate e osserva la trasformazione della tua organizzazione nel 2026 e oltre.
Prossimi passi:Scegli un progetto pilota (ad esempio, approvazione spese), integra un agente Harness2 e inizia a iterare con prompt sempre più precisi.