Come creare un agente AI (guida pratica)

Gli agenti AI sono la frontiera dell'intelligenza artificiale applicata: sistemi che non solo rispondono, ma agiscono per raggiungere un obiettivo. In questa guida pratica ti accompagno nel creare un agente AI, passo per passo. Se vuoi prima capire il concetto, leggi cos'è un AI agent; qui ci concentriamo sul "come fare".

Cosa ti serve per iniziare

Per creare un agente AI servono alcuni elementi:

1. Un modello AI capace, accessibile via API (OpenAI o Claude).
2. Un obiettivo chiaro per l'agente.
3. Degli strumenti (tool) che l'agente può usare per agire.
4. Un po' di codice (di solito Python o JavaScript) o un framework che semplifica.

Non serve essere esperti: i concetti di base sono accessibili, e i framework moderni fanno molto del lavoro.

I passi per creare un agente AI

1. Definisci l'obiettivo e le istruzioni

Stabilisci cosa deve fare l'agente e dagli istruzioni chiare (il system prompt): chi è, cosa deve ottenere, quali regole seguire. È prompt engineering applicato: più le istruzioni sono chiare, meglio l'agente si comporta.

2. Definisci i tool

I tool sono le "mani" dell'agente: le azioni che può compiere. Esempi: cercare informazioni, leggere/scrivere file, chiamare un'API, interrogare un database. Definisci quali strumenti serve all'agente per il suo obiettivo.

3. Implementa il ciclo agentico

Il cuore dell'agente è un ciclo: ragiona (decide il prossimo passo), agisce (usa un tool), osserva (riceve il risultato), e ripete finché completa il compito. I framework di sviluppo agentico gestiscono questo ciclo per te.

4. Collega i tool (anche via MCP)

Per dare all'agente accesso a strumenti e dati in modo standardizzato, puoi usare il Model Context Protocol (MCP): un modo uniforme per collegare risorse all'agente. Vedi come creare un server MCP.

5. Aggiungi i controlli di sicurezza

Fondamentale: limita ciò che l'agente può fare, soprattutto le azioni irreversibili (cancellare, inviare, pagare). Prevedi condizioni di stop (per evitare loop infiniti e spreco di token) e, per le decisioni delicate, la supervisione umana.

6. Testa con attenzione

Prova l'agente in scenari controllati prima di dargli autonomia su cose importanti. Un agente che agisce sbagliando può fare danni reali.

I framework che semplificano

Esistono framework che gestiscono gran parte della complessità (il ciclo agentico, l'integrazione dei tool, la gestione del contesto). Per chi inizia, usarli è molto più semplice che costruire tutto da zero. Capire i concetti di base, però, ti rende più efficace anche con i framework.

La regola d'oro: autonomia controllata

Il principio più importante nella creazione di agenti: più dai autonomia, più devi controllare. Un agente potente è anche potenzialmente pericoloso se mal configurato. Inizia con poca autonomia e azioni limitate, verifica che si comporti bene, e amplia gradualmente. Per le azioni rischiose, fai sempre approvare a un umano.

Quando l'agente diventa un prodotto

Creare un agente per esperimenti personali è una cosa; costruire un agente AI affidabile come parte di un prodotto o di un'azienda è più impegnativo (sicurezza, costi, affidabilità, scalabilità). È il lavoro tipico di un AI engineer. Se hai un progetto che richiede agenti AI in produzione, è una delle cose di cui mi occupo nei miei servizi.

In sintesi

Per creare un agente AI servono un modello via API, un obiettivo chiaro, dei tool (le azioni che può compiere) e il ciclo agentico ragiona-agisci-osserva. I passi: definire obiettivo e istruzioni, creare i tool, implementare il ciclo, collegare gli strumenti (anche via MCP), aggiungere controlli di sicurezza e testare con attenzione. I framework semplificano molto il lavoro. La regola d'oro è "autonomia controllata": più potere dai all'agente, più controlli servono, partendo in piccolo e ampliando gradualmente.

Per il concetto, vedi cos'è un AI agent; per gli strumenti, come creare un server MCP. Per agenti in produzione, vedi i miei servizi.