Le 10 migliori piattaforme di agenti IA nel 2026

Recensioni delle piattaforme per agenti IA

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   DuploCloud

   Ideale per agenti DevOps dell'infrastruttura con controlli di sicurezza

   • Prova gratuita di 14 giorni + demo disponibile
   • A partire da $3,500/mese

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   DuploCloud è una piattaforma DevOps agentica che combina l'automazione dell'infrastruttura basata sull'intelligenza artificiale, la gestione di Kubernetes e del multi-cloud, l'orchestrazione CI/CD e flussi di lavoro integrati per la sicurezza e la conformità.

   A chi è più adatto DuploCloud?

   DuploCloud è particolarmente adatto ai team DevOps e di progettazione delle piattaforme che necessitano di un'automazione dell'infrastruttura basata sull'intelligenza artificiale negli ambienti Kubernetes e multi-cloud, con controlli di conformità integrati.

   Perché ho scelto DuploCloud

   Ho scelto DuploCloud come una delle soluzioni migliori perché i suoi controlli di sicurezza non sono stati aggiunti in un secondo momento: sono integrati in ogni livello del modo in cui agiscono gli agenti. Ogni modifica all'infrastruttura richiede l'approvazione umana prima dell'esecuzione, le chiamate agli strumenti MCP vengono autorizzate singolarmente senza possibilità di bypass con l'opzione 'consenti sempre' e i comandi shell vengono eseguiti in base a modelli di approvazione o rifiuto, così nulla sfugge ai controlli. Apprezzo soprattutto il fatto che l'agente DevOps integrato gestisca l'intero ciclo di vita di Kubernetes e del cloud, dal provisioning al rilevamento delle derive e alla correzione dei problemi di sicurezza, all'interno dello stesso framework regolamentato.

   Funzionalità principali di DuploCloud

   • Agente per l'infrastruttura multi-cloud: un agente DevOps integrato effettua il provisioning e gestisce le risorse su AWS, GCP e Azure, inclusi VPC, cluster Kubernetes, RDS e bilanciatori di carico.
   • Memoria e base di conoscenza con ambito workspace: ogni workspace mantiene un contesto persistente tra i ticket e supporta l'acquisizione di file PDF, Office, HTML e di testo fino a 2 GB, per consentire all'agente di effettuare ricerche durante le conversazioni.
   • Instradatore di modelli: instrada l'esecuzione degli agenti tra modelli Claude, OpenAI, Gemini e open source, con la selezione del modello configurabile a livello di progetto, workspace o piattaforma.
   • Controlli sulle quote di token e sulla spesa: gli amministratori possono impostare limiti di spesa denominati in USD a livello di workspace, progetto, ticket, utente o piattaforma, per contenere i costi degli LLM.

   Integrazioni di DuploCloud

   DuploCloud si integra con GitHub, GitLab, CircleCI, Terraform, Kubernetes, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Datadog e Prometheus. Supporta API REST, connessioni MCP e flussi di lavoro tramite Jira e Slack.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Il self-service riduce i tempi di attesa per l'infrastruttura
   • Le approvazioni umane autorizzano le modifiche all'infrastruttura
   • I controlli di conformità integrati favoriscono operazioni più sicure

   Cons:

   • Non è documentata alcuna delega autonoma tra agenti
   • Gli aggiornamenti delle funzionalità cloud-native possono subire ritardi
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   UiPath

   Ideale per l'automazione aziendale che combina RPA e agenti

   • Prova gratuita di 60 giorni + demo gratuita disponibile
   • A partire da $25/mese

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   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   UiPath è una piattaforma di automazione agentica che combina robot RPA, orchestrazione multi-agente, integrazione con modelli linguistici di grandi dimensioni e controlli con intervento umano per automatizzare flussi di lavoro aziendali complessi e articolati in più fasi.

   Per chi è più adatto UiPath?

   UiPath è particolarmente indicato per i team aziendali IT e di ingegneria dell'automazione che gestiscono flussi di lavoro complessi e distribuiti su più sistemi, combinando infrastrutture legacy con moderni agenti di IA.

   Perché ho scelto UiPath

   UiPath è presente nella mia rosa ristretta perché nessun'altra piattaforma di questa categoria unisce robot RPA e agenti di IA nel modo in cui lo fa. Apprezzo molto il fatto che Maestro orchestra agenti, robot e approvazioni umane all'interno di un unico flusso di lavoro BPMN, consentendo al team di automatizzare sia tramite API moderne sia su sistemi legacy privi di API. Agent Builder consente di configurare visivamente o tramite codice la logica multi-agente, mentre il livello di affidabilità dell'IA governa ogni chiamata LLM effettuata tramite provider come Azure OpenAI, Anthropic e AWS Bedrock da un unico livello centralizzato di policy.

   Funzionalità principali di UiPath

   • Ancoraggio del contesto: Recupera informazioni da basi di conoscenza soggette a permessi e controlli degli accessi, utilizzando database vettoriali come FAISS e Pinecone per flussi di lavoro in stile RAG.
   • Controlli HITL di Action Center: Sospende l'esecuzione degli agenti in punti di controllo definiti, in modo che i revisori umani possano approvare, rifiutare o reindirizzare le decisioni prima che vengano eseguite azioni ad alto rischio.
   • Integrazione di strumenti nativa MCP: Collega gli agenti a sistemi esterni tramite quattro tipi di integrazione MCP in Orchestrator, che comprendono opzioni predefinite, basate su codice, basate su comandi e con server remoti.
   • Gestione dei casi Maestro: Modella flussi di lavoro complessi e adattivi con fasi, monitoraggio degli SLA, regole di escalation e gestione delle eccezioni tra agenti, robot e partecipanti umani.

   Integrazioni di UiPath

   UiPath offre integrazioni native con Azure OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, AWS Bedrock, Snowflake, Databricks, Salesforce e CyberArk. È disponibile un'API per le integrazioni personalizzate.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Orchestra insieme agenti, robot e persone
   • Funzionalità avanzate di audit e governance
   • Integra l'automazione agentica con i sistemi legacy

   Cons:

   • Richiede notevoli risorse hardware
   • Possibilità limitate di implementazione autonoma in contenitori
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   n8n

   Ideale per l'automazione multi-agente autogestita

   • Prova gratuita disponibile
   • A partire da €20/mese (con fatturazione annuale)

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   Customer Rating:4.7/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   n8n è una piattaforma open source per agenti di IA che combina un'area di lavoro visiva per i flussi di lavoro con il supporto integrato a JavaScript e Python, per creare, orchestrare e distribuire pipeline di automazione con agenti singoli e multipli.

   Per chi è più adatto n8n?

   n8n è particolarmente adatto ai team di ingegneria DevOps e IT che necessitano del pieno controllo sulla propria infrastruttura e desiderano eseguire flussi di lavoro con agenti di IA sui propri server.

   Perché ho scelto n8n

   Ho incluso n8n tra le mie scelte principali perché è l'unico strumento di questo elenco che consente di eseguire l'intero ambiente di esecuzione degli agenti sulla propria infrastruttura, inclusi gli ambienti isolati, senza che alcun dato lasci la rete. Apprezzo particolarmente l'architettura multi-agente supervisore/operatore, che consente di creare pipeline gerarchiche in cui un agente coordinatore delega le attività ad agenti secondari specializzati per la ricerca, il controllo qualità o l'esecuzione. Anche i punti di controllo per l'approvazione integrati con supervisione umana rappresentano un vero elemento distintivo, consentendo di inserire verifiche manuali prima dell'esecuzione di qualsiasi azione dell'agente ad alto rischio.

   Caratteristiche principali di n8n

   • Instradamento LLM indipendente dal modello: Collega più fornitori di LLM—OpenAI, Anthropic, Gemini e modelli autogestiti—all'interno di un singolo flusso di lavoro e instrada le attività verso modelli diversi in base alla logica definita.
   • Struttura per la valutazione dell'IA: Esegui test di regressione pre-distribuzione sui flussi di lavoro degli agenti utilizzando dati reali per monitorare correttezza, utilizzo dei token e qualità delle risposte prima di applicare le modifiche in produzione.
   • Controllo delle versioni basato su Git: Gestisci le definizioni dei flussi di lavoro come codice, con cronologia completa delle versioni, separazione degli ambienti di pre-produzione e produzione e confronti affiancati dei flussi di lavoro per una gestione verificabile delle modifiche.
   • Integrazione con database vettoriali: Collegati nativamente a Pinecone, Qdrant, Weaviate e altri archivi vettoriali per creare pipeline RAG che consentono agli agenti di interrogare basi di conoscenza interne, documenti e wiki.

   Integrazioni di n8n

   n8n offre oltre 500 nodi di integrazione nativi, tra cui OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Salesforce, HubSpot, Slack e GitHub. È disponibile un'API per le integrazioni personalizzate.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Completamente autogestito in ambienti isolati
   • Esegue il salvataggio diretto delle versioni dei flussi di lavoro
   • Gestisce le interrogazioni dei database vettoriali

   Cons:

   • L'area di lavoro visiva diventa affollata nei flussi di lavoro di grandi dimensioni
   • L'editor dei flussi di lavoro non dispone della funzione di salvataggio automatico
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   Kore.ai

   Ideale per l'automazione IT multi-agente aziendale

   • Demo gratuita disponibile
   • Prezzo su richiesta

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   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Kore.ai è una piattaforma di agenti IA aziendale che consente di creare, orchestrare e governare sistemi multi-agente utilizzando uno studio visivo, un linguaggio dichiarativo per agenti compilato e un architetto di agenti generato dall'IA.

   Per chi è più adatto Kore.ai?

   Kore.ai è particolarmente indicato per le grandi aziende di settori regolamentati—banche, sanità, assicurazioni ed enti pubblici—che devono implementare l'automazione IT multi-agente con rigorosi requisiti di conformità e governance.

   Perché ho scelto Kore.ai

   Ho scelto Kore.ai come una delle migliori soluzioni perché è stato progettato specificamente per il tipo di automazione IT multi-agente di cui le grandi aziende hanno realmente bisogno: ad esempio, coordinare la risoluzione dei ticket ServiceNow, gli avvisi BMC Helix e gli aggiornamenti Jira all'interno di un unico flusso di lavoro, senza passaggi manuali. Mi colpiscono in particolare i suoi sei modelli di orchestrazione compilati nativamente, che consentono di eseguire logiche di supervisione, distribuzione parallela e delega come costrutti fondamentali, anziché come soluzioni alternative. I meccanismi di sicurezza applicati dal motore e l'autorizzazione FedRAMP Moderate lo rendono la scelta giusta per gli ambienti regolamentati in cui la governance non è facoltativa.

   Funzionalità principali di Kore.ai

   • Linguaggio per la progettazione degli agenti (ABL): Un DSL dichiarativo compilato che consente di definire obiettivi, strumenti, memoria e logica dei meccanismi di sicurezza degli agenti come artefatti YAML nativi Git, con supporto completo per le pipeline CI/CD.
   • Hub dei modelli: Un livello di instradamento indipendente dal modello che supporta OpenAI, Anthropic, Cohere, NVIDIA, Meta LLaMA 2, modelli a codice aperto di Hugging Face e configurazioni con modelli propri.
   • Ciclo automatico™: Un motore di ottimizzazione continua che monitora i risultati degli agenti in produzione e ottimizza automaticamente prompt, strumenti e flussi di lavoro senza cicli manuali di riprogettazione.
   • Valutazioni degli agenti: Un framework di test automatizzato che esegue valutazioni della qualità e della sicurezza in scenari multipli, con monitoraggio delle regressioni integrato direttamente nelle pipeline di distribuzione.

   Integrazioni di Kore.ai

   Kore.ai offre integrazioni native con ServiceNow, BMC Helix, Jira, Ivanti, Salesforce, SAP, Workday, ADP, Slack e Microsoft Teams. È disponibile un'API per le integrazioni personalizzate.

   Pros and Cons

   Pros:

   • I modelli di orchestrazione degli agenti sono compilati nativamente
   • Ricompila automaticamente i percorsi di esecuzione
   • Gestione delle versioni degli agenti nativa per CI/CD con registri di audit completi

   Cons:

   • Requisiti elevati di ingegneria della piattaforma per l'uso avanzato
   • L'aggiornamento della base di conoscenza non è completamente automatico
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   Dataiku

   Ideale per governare gli agenti in tutta l'azienda

   • Prova gratuita di 14 giorni + demo gratuita disponibile
   • Prezzo su richiesta

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   Customer Rating:4.6/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Dataiku è una piattaforma aziendale per agenti di IA che combina la creazione di agenti visiva e basata sul codice, l'orchestrazione multi-agente, l'instradamento degli LLM indipendente dal modello e strumenti di governance integrati, tra cui controlli di sicurezza, flussi di lavoro di approvazione e tracce di audit.

   Per chi è più adatto Dataiku?

   Dataiku è particolarmente adatto alle grandi aziende che devono creare, distribuire e governare agenti di IA tra più team, piattaforme e requisiti di conformità da un'unica piattaforma.

   Perché ho scelto Dataiku

   Dataiku si è guadagnato un posto nella mia selezione perché nessun'altra piattaforma è paragonabile alla sua profondità di governance integrata lungo l'intero ciclo di vita degli agenti. Apprezzo in particolare il livello LLM Guard Services, che combina Cost Guard, Safe Guard e Quality Guard per applicare limiti di budget, rilevare informazioni personali identificabili e bloccare le iniezioni di prompt prima ancora che gli agenti raggiungano la produzione. Se si aggiungono i flussi di lavoro di approvazione e le tracce di audit di Dataiku Govern, si ottiene una supervisione dall'inizio alla fine che la maggior parte delle strutture per agenti non è in grado di replicare nativamente.

   Funzionalità principali di Dataiku

   • Instradamento LLM Mesh: Un punto di accesso indipendente dal modello che si connette a oltre 10 fornitori di LLM, tra cui OpenAI, Anthropic e Mistral, con instradamento dinamico, memorizzazione nella cache delle risposte e monitoraggio dei costi integrati.
   • Creazione di agenti visiva e basata sul codice: La creazione di agenti attraverso due percorsi consente agli utenti non tecnici di creare agenti con un generatore visivo di flussi senza codice, mentre gli ingegneri possono scrivere agenti completamente basati sul codice utilizzando l'SDK.
   • Esecuzione del ciclo ReAct: Gli agenti visivi semplici applicano nativamente un ciclo Ragiona-e-Agisci, selezionando autonomamente gli strumenti, eseguendo azioni, osservando i risultati e iterando fino al completamento dell'attività.
   • Ispettore dell'esecuzione degli agenti: Un'interfaccia di diagnostica passo per passo che mostra avvisi ed errori in ogni fase dell'esecuzione di un agente per diagnosticare comportamenti imprevisti.

   Integrazioni di Dataiku

   Dataiku offre integrazioni native con OpenAI, Anthropic, Mistral, AWS Bedrock, Azure OpenAI, Databricks, Snowflake Cortex, Salesforce, ServiceNow e Jira, oltre a Slack e Microsoft Teams per la distribuzione degli agenti. Supporta inoltre i server del Model Context Protocol (MCP) e OpenAPI per connessioni personalizzate a strumenti e API.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Agenti visivi e basati sul codice in un'unica piattaforma
   • Controlli di sicurezza LLM e flussi di lavoro di approvazione integrati
   • Osservabilità centralizzata per agenti multipiattaforma

   Cons:

   • Il modulo di gestione degli agenti non è ancora disponibile
   • L'interfaccia utente può risultare macchinosa per i flussi di lavoro complessi
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   • Read my in-depth review of Dataiku
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   LangChain LangGraph

   Ideale per l'orchestrazione multi-agente basata su grafi

   • Piano gratuito + prova gratuita + demo gratuita disponibili
   • A partire da $39/utente/mese

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   Customer Rating:4.4/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   LangChain LangGraph è una struttura per agenti IA basata su grafi che supporta flussi di lavoro per agenti con stato e in più fasi, orchestrazione multi-agente, controlli con supervisione umana e gestione della memoria a lungo termine negli ambienti Python e JavaScript/TypeScript.

   Per chi è più adatto LangChain LangGraph?

   LangChain LangGraph è particolarmente adatto ai team di ingegneria che sviluppano agenti IA complessi e dotati di stato, i quali richiedono un controllo granulare sui flussi di lavoro in più fasi e sul coordinamento multi-agente.

   Perché ho scelto LangChain LangGraph

   LangChain LangGraph è entrato nella mia lista ristretta perché il suo modello StateGraph offre un controllo esplicito, nodo per nodo, su come gli agenti ragionano, diramano il flusso, riprovano e ripetono le operazioni, qualcosa che le strutture lineari basate su catene semplicemente non possono replicare. Apprezzo in particolare la sua architettura supervisore/worker per l'orchestrazione multi-agente, in cui un agente di livello superiore scompone le attività e le delega a sottoagenti specializzati eseguiti in parallelo. Il salvataggio dei checkpoint integrato a ogni nodo del grafo consente agli agenti a esecuzione prolungata di mettersi in pausa per ottenere l'approvazione umana, riprendere dopo un errore o tornare a qualsiasi stato precedente per la risoluzione dei problemi.

   Funzionalità principali di LangChain LangGraph

   • Tracciamento LangSmith: Acquisisce tracce distribuite di ogni passaggio dell'agente, chiamata LLM e invocazione di strumenti, così puoi esaminare esattamente cosa è successo all'interno di un agente in esecuzione.
   • Punto di interruzione con supervisione umana: Mette in pausa l'esecuzione dell'agente nei nodi del grafo definiti per richiedere l'approvazione o l'input umano prima di procedere al passaggio successivo.
   • Archivio della memoria a lungo termine: Mantiene lo stato dell'agente e il contesto della conversazione tra le sessioni utilizzando un archivio di memoria integrato con supporto per la ricerca semantica.
   • LangGraph Studio: Un IDE visivo per esaminare, risolvere i problemi e perfezionare i grafi di esecuzione degli agenti in tempo reale durante lo sviluppo.

   Integrazioni di LangChain LangGraph

   LangChain LangGraph offre integrazioni native con OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral, Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector, PostgreSQL e Redis. È disponibile un'API per le integrazioni personalizzate.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Controllo granulare sui flussi di lavoro degli agenti
   • Archivia le interazioni semantiche storiche
   • Punto di interruzione con supervisione umana di primo livello

   Cons:

   • È necessaria una progettazione predefinita dello stato statico del grafo
   • Un'elevata scalabilità può causare problemi di memoria
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   Relevance AI

   Ideale per creare forze lavoro multi-agente senza codice

   • Demo gratuita disponibile
   • Prezzi su richiesta

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   Customer Rating:4.3/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   Relevance AI è una piattaforma per agenti IA basata su un canvas visivo multi-agente, che consente di progettare, distribuire e governare forze lavoro di agenti autonomi con orchestrazione LLM integrata, una libreria di oltre 2.700 integrazioni, memoria RAG ibrida e un sistema nativo di valutazione e osservabilità.

   Per chi è più adatta Relevance AI?

   Relevance AI è particolarmente adatta ai team operativi e di automazione che devono distribuire flussi di lavoro multi-agente senza scrivere da zero il codice dell'infrastruttura.

   Perché ho scelto Relevance AI

   Ho scelto Relevance AI come una delle migliori piattaforme perché il canvas visivo Flussi di lavoro consente di assemblare intere pipeline multi-agente senza scrivere una sola riga di codice dell'infrastruttura. È possibile collegare agenti specializzati con passaggi di consegne definiti, flussi di esecuzione paralleli e checkpoint di approvazione integrati, tutto tramite un'interfaccia con trascinamento. Apprezzo inoltre il fatto che ogni agente includa una suite di valutazione generata automaticamente, che assegna punteggi alle esecuzioni in produzione in tempo reale e impedisce la distribuzione delle versioni che non superano i controlli.

   Caratteristiche principali di Relevance AI

   • Memoria RAG ibrida: collega gli agenti alle basi di conoscenza interne con la ricerca semantica, sincronizzandoli automaticamente con Google Drive, SharePoint, Notion e Confluence.
   • Esecuzione del codice in ambiente isolato: esegue nativamente Python e JavaScript all'interno dei passaggi degli strumenti degli agenti, in un ambiente isolato.
   • Instradamento degli LLM: instrada le attività tra più fornitori, tra cui Anthropic, OpenAI e Google, con modelli di riserva e selezione dei modelli ottimizzata per i costi per ogni attività.
   • Checkpoint di approvazione con supervisione umana: sospende l'esecuzione degli agenti in punti di controllo configurabili per ottenere l'approvazione umana prima di procedere con azioni ad alto impatto.

   Integrazioni di Relevance AI

   Relevance AI offre integrazioni native con Salesforce, HubSpot, Slack, Google Drive, SharePoint, Notion, Confluence, GitHub, Snowflake e DataDog. È disponibile un'API per le integrazioni personalizzate.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Canvas visivo della forza lavoro per flussi di lavoro multi-agente
   • Checkpoint di valutazione integrati e controllo delle versioni degli agenti
   • Integra ambienti sicuri per l'esecuzione di script

   Cons:

   • I modelli per l'ingresso sul mercato e le vendite dominano i casi d'uso
   • Nessuna opzione di distribuzione ospitata autonomamente o on-premise
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   CrewAI

   Ideale per la collaborazione multi-agente nativa di Python

   • Piano gratuito + prova gratuita disponibili
   • Prezzi su richiesta

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   Customer Rating:4.2/5This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   

   CrewAI è una piattaforma per agenti IA nativa di Python che consente di creare, orchestrare e distribuire sistemi multi-agente utilizzando un SDK con approccio code-first, un editor visivo Studio e una suite di strumenti per la gestione della memoria, il routing degli LLM e l'automazione dei flussi di lavoro.

   Per chi è più adatto CrewAI?

   CrewAI è particolarmente adatto ai team di ingegneria che devono creare e governare sistemi IA multi-agente in Python, soprattutto nelle organizzazioni con requisiti di conformità o sicurezza.

   Perché ho scelto CrewAI

   Ho scelto CrewAI come una delle soluzioni migliori perché è sviluppato con Python come linguaggio principale: ciò significa che le definizioni degli agenti, i collegamenti agli strumenti e la logica di orchestrazione risiedono tutti nel codice che il team già sottopone a controllo delle versioni e revisione. Apprezzo soprattutto il modo in cui separa i gruppi (agenti autonomi basati sui ruoli che delegano le attività tra loro) dai flussi (pipeline deterministiche guidate dagli eventi, con diramazioni condizionali e stato tipizzato), consentendo di combinare entrambi i modelli in un unico ambiente di esecuzione, a seconda del livello di autonomia richiesto da un determinato flusso di lavoro.

   Funzionalità principali di CrewAI

   • Routing degli LLM per agente: Assegna un LLM diverso a ogni agente di un gruppo, incluso un modello separato dedicato specificamente alle chiamate agli strumenti e alle funzioni.
   • Controlli con supervisione umana: Il decoratore @human_feedback mette in pausa l'esecuzione del flusso nei punti di controllo definiti, consentendo a una persona di esaminare, sovrascrivere o approvare l'operazione prima dell'esecuzione del passaggio successivo.
   • Archivio di connettori aziendali: I connettori preconfigurati per Salesforce, Jira, Snowflake, Microsoft 365, Google Workspace, Slack e Zendesk trasferiscono direttamente i dati dei sistemi reali nei flussi di lavoro degli agenti.
   • Redazione dei dati personali durante l'esecuzione: Un hook di governance rimuove automaticamente le informazioni di identificazione personale a ogni chiamata LLM e agli strumenti, prima che i dati lascino il tuo ambiente.

   Integrazioni di CrewAI

   CrewAI offre integrazioni native con Salesforce, HubSpot, Snowflake, Jira, Zendesk, Slack, Gmail, Microsoft 365, Teams e Google Workspace. È disponibile un'API per le integrazioni personalizzate.

   Pros and Cons

   Pros:

   • SDK Python nativo con generatore basato sul codice e visuale
   • Struttura di memoria gerarchica con punteggio composito
   • Assegnazione di un LLM per agente per un'orchestrazione avanzata

   Cons:

   • Consuma molta memoria locale
   • La configurazione di automazioni complesse richiede solide competenze in Python
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   Microsoft Foundry

   Ideale per distribuzioni multi-agente native Microsoft

   • Prova gratuita di 30 giorni + demo gratuita disponibile
   • Prezzi su richiesta

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   Microsoft Foundry è una piattaforma per agenti di IA basata su Azure che consente di creare, distribuire e orchestrare agenti utilizzando un catalogo di oltre 10.000 modelli, flussi di lavoro multi-agente e integrazioni native nell'ecosistema Microsoft.

   Per chi è più adatto Microsoft Foundry?

   Microsoft Foundry è la scelta giusta per i team aziendali di IT e ingegneria che utilizzano già Azure e devono creare e orchestrare flussi di lavoro di IA multi-agente nell'ecosistema Microsoft.

   Perché ho scelto Microsoft Foundry

   Microsoft Foundry si è guadagnato un posto nella mia rosa ristretta per il livello di integrazione nell'ecosistema Azure per le distribuzioni multi-agente. Apprezzo particolarmente la funzionalità Agenti connessi, che consente a un agente di chiamarne un altro come sotto-agente specializzato, permettendo di scomporre, ad esempio, un flusso di lavoro per la risposta agli incidenti IT in agenti distinti che gestiscono in parallelo il rilevamento, la diagnosi e la risoluzione. L'ambiente di esecuzione degli agenti aggiunge pianificazione e monitoraggio delle attività, mantenendo in carreggiata le esecuzioni autonome di lunga durata senza un intervento umano costante.

   Caratteristiche principali di Microsoft Foundry

   • Classifica dei test comparativi dei modelli: confronta oltre 10.000 modelli fianco a fianco in termini di qualità, latenza, velocità di elaborazione e costi prima di procedere alla distribuzione.
   • Simulazione avversaria con PyRIT: esegui simulazioni avversarie automatizzate sui tuoi agenti per individuare vulnerabilità di sicurezza e protezione prima del passaggio alla produzione.
   • Unità di velocità effettiva provisionate (PTU): riserva capacità di elaborazione dei modelli dedicata su base mensile o annuale per ottenere una latenza prevedibile nei carichi di lavoro ad alto volume.
   • Identità Entra per ogni agente: a ogni agente ospitato viene assegnata automaticamente una propria identità Microsoft Entra, che offre un controllo granulare degli accessi a livello di singolo agente.

   Integrazioni di Microsoft Foundry

   Microsoft Foundry offre integrazioni native con Microsoft 365, Teams, SharePoint, Fabric, Entra, Cosmos DB, Key Vault, Azure Functions e GitHub. È disponibile un'API per le integrazioni personalizzate.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Orchestrazione multi-agente integrata con protocollo A2A
   • Classifica dei test comparativi dei modelli MSC/LLM integrata
   • L'identità Entra per ogni agente consente un accesso granulare

   Cons:

   • Nessun ripristino di emergenza integrato per lo stato degli agenti
   • Richiede un'infrastruttura cloud proprietaria
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    Agent Development Kit (ADK)

    Ideale per l'orchestrazione multi-agente su Google Cloud

    • Demo gratuita disponibile
    • Prezzi su richiesta

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    Google ADK è un framework a codice aperto per agenti IA basato sul codice, con SDK multilinguaggio (Python, TypeScript, Go, Java e Kotlin) per creare, valutare e distribuire agenti singoli, pipeline multi-agente e flussi di lavoro basati su grafi, con supporto integrato per MCP, il protocollo A2A e l'esecuzione del codice in ambienti isolati.

    Per chi è più adatto Agent Development Kit (ADK)?

    ADK è una scelta eccellente per i team di ingegneria che utilizzano già infrastrutture su Google Cloud e devono creare e orchestrare sistemi multi-agente di livello produttivo su larga scala.

    Perché ho scelto Agent Development Kit (ADK)

    ADK si è guadagnato un posto nella mia lista ristretta per la naturalezza con cui gestisce l'orchestrazione multi-agente sull'infrastruttura Google Cloud. Apprezzo particolarmente il fatto che ADK 2.0 abbia introdotto modelli di flussi di lavoro basati su grafi e collaborativi, in cui un agente coordinatore delega dinamicamente le attività a sotto-agenti specializzati, consentendo ai team di scomporre pipeline IT e DevOps complesse tra agenti progettati per scopi specifici. L'assegnazione dei modelli per agente garantisce che ogni sotto-agente utilizzi il modello più adatto alla propria attività, mentre il supporto nativo al protocollo A2A consente agli agenti di comunicare tra framework senza dover creare integrazioni personalizzate.

    Funzionalità principali di Agent Development Kit (ADK)

    • Supporto SDK multilinguaggio: Crea agenti in Python, TypeScript, Go, Java o Kotlin utilizzando API coerenti in tutti e cinque i linguaggi.
    • Framework ADK Eval: Esegui file di test, set di valutazione e valutazioni di conformità con assegnazione dei punteggi tramite LLM come giudice, rilevamento delle allucinazioni e simulazione automatizzata degli utenti per testare l'affidabilità degli agenti in produzione.
    • Controlli con supervisione umana: Metti in pausa e riprendi l'esecuzione degli agenti durante il flusso di lavoro utilizzando gli eventi RequestedInput e i flussi di conferma degli strumenti prima dell'esecuzione di azioni ad alto rischio.
    • Esecuzione del codice in ambienti isolati: Esegui il codice generato dagli agenti e i comandi shell in ambienti isolati lato server tramite Code Execution Tool, l'integrazione con Daytona o Bash Tool.

    Integrazioni di Agent Development Kit (ADK)

    Agent Development Kit offre integrazioni native con Gemini, Claude, BigQuery, Firestore, Datadog, Jira, Confluence, Cloud Run e GKE. È disponibile un'API per le integrazioni personalizzate.

    Pros and Cons

    Pros:

    • SDK multilinguaggio per Python, Go, Java, TypeScript e Kotlin
    • Interpreta in modo sicuro i comandi shell locali
    • Supporto nativo per i protocolli di comunicazione tra agenti aperti

    Cons:

    • La gestione dello stato negli agenti a più turni è complessa
    • La maggior parte delle distribuzioni in produzione rimane limitata a Google Cloud
    Learn more about Agent Development Kit (ADK):

    • Check out Agent Development Kit (ADK) on their website