10 strumenti per creare Agent AI: i migliori Agent Builder

Gli strumenti per creare AI Agent permettono di andare oltre la classica conversazione con un chatbot. Un agent builder di intelligenza artificiale può ricevere un obiettivo, scegliere gli strumenti necessari, suddividere il lavoro in più attività e controllare il risultato. Le piattaforme più avanzate consentono anche di creare un team di agenti AI formato, per esempio, da un ricercatore, un autore di contenuti, un revisore e un assistente operativo.

Non tutte le piattaforme AI Agent, però, funzionano allo stesso modo. Alcune sono servizi online adatti anche a chi non programma, mentre altre richiedono l’installazione di framework, Docker, Node.js o Python. In questa guida trovi dieci soluzioni per creare agenti AI, con informazioni su costi, sistemi operativi, disponibilità mobile e tre vantaggi e svantaggi per ciascuna.

In breve: per iniziare senza programmare puoi scegliere n8n, Zapier Agents, Flowise Cloud o Microsoft Copilot Studio, mentre CrewAI e OpenAI Agents SDK offrono maggiore libertà agli sviluppatori. Paperclip è la soluzione più vicina al concetto di azienda virtuale, perché coordina più agenti attraverso organigrammi, obiettivi, attività, budget e controlli.

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Scopri anche: Come creare un team di Agent AI

Indice

Che cos’è un AI Agent Builder

Un AI Agent Builder è uno strumento che permette di creare agenti di intelligenza artificiale capaci di comprendere un obiettivo, prendere decisioni e utilizzare applicazioni esterne. A differenza di un semplice chatbot, un agente può consultare documenti, interrogare database, analizzare informazioni, aggiornare un CRM, preparare contenuti o avviare automaticamente un flusso di lavoro.

Queste piattaforme mettono a disposizione un ambiente nel quale definire le istruzioni dell’agente, scegliere il modello linguistico, collegare gli strumenti necessari e stabilire le regole da rispettare. Le soluzioni più avanzate consentono inoltre di creare team di agenti AI, nei quali ogni componente svolge un compito specifico e condivide le informazioni con gli altri.

La differenza rispetto a una normale automazione riguarda soprattutto la capacità decisionale. Un workflow tradizionale esegue una sequenza di passaggi predefiniti, mentre un agente può valutare il contesto e scegliere quale azione intraprendere. Questa flessibilità è utile quando le informazioni in ingresso non sono sempre uguali, ma richiede controlli più rigorosi.

AI Agent Builder no-code, low-code e full-code

Gli strumenti per costruire AI Agent possono essere suddivisi in tre categorie principali: no-code, low-code e full-code. La scelta dipende dalle competenze disponibili, dal livello di personalizzazione richiesto e dall’ambiente nel quale dovrà essere utilizzato l’agente.

Piattaforme no-code

Le piattaforme no-code utilizzano interfacce visuali, moduli configurabili e istruzioni scritte in linguaggio naturale. Sono indicate per professionisti, creator e piccole aziende che desiderano automatizzare un processo senza sviluppare un’applicazione da zero. Microsoft Copilot Studio e Zapier Agents rientrano principalmente in questa categoria. Il vantaggio è la facilità di utilizzo, mentre il limite riguarda la minore libertà nella gestione della logica, dei dati e delle integrazioni più particolari.

Piattaforme low-code

Gli strumenti low-code combinano un editor visuale con la possibilità di aggiungere codice, API e funzioni personalizzate. Sono adatti a chi vuole iniziare rapidamente senza rinunciare alla possibilità di realizzare flussi articolati. n8n, Flowise e Pipedream possono essere considerati esempi di questo approccio. Richiedono maggiori competenze tecniche rispetto alle soluzioni no-code, ma offrono più controllo sui dati, sulle integrazioni e sulla distribuzione dell’agente.

Framework full-code

I framework full-code sono rivolti prevalentemente agli sviluppatori. Permettono di definire nel dettaglio strumenti, memoria, logica, autorizzazioni e comunicazione tra più agenti. CrewAI e i framework basati su SDK sono indicati per progetti personalizzati, ma richiedono programmazione, test, monitoraggio e una maggiore attività di manutenzione. Non tutte le piattaforme rientrano perfettamente in una sola categoria. OpenAI Agent Builder, per esempio, può semplificare la progettazione visuale, ma per integrare l’agente in un prodotto reale possono essere comunque necessarie API e competenze di sviluppo.

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Quali sono i migliori strumenti per creare AI Agent

La selezione comprende servizi no-code, framework open source e piattaforme aziendali. Prima di scegliere valuta il processo da automatizzare, le applicazioni da collegare, il livello di controllo necessario e il costo delle API: anche quando un software è gratuito, il modello linguistico utilizzato dall’agente può prevedere consumi a pagamento.

1. Paperclip

Paperclip è una piattaforma open source pensata per gestire più agenti AI come se facessero parte di un’azienda. Puoi definire un organigramma, assegnare obiettivi e attività, impostare budget, approvare strategie e controllare da una dashboard chi sta lavorando e quanto sta spendendo. Paperclip non sostituisce il motore che esegue il lavoro, ma coordina agenti esterni compatibili. Puoi quindi considerarlo il livello organizzativo del team virtuale, mentre strumenti come Claude Code rappresentano i collaboratori ai quali vengono affidate le attività.

Prezzo: gratuito e open source con licenza MIT. Rimangono a carico dell’utente i costi del server, delle API e degli agenti collegati.

Disponibilità: si installa in locale o su un server e si utilizza attraverso il browser. Può essere eseguito su Windows, macOS e Linux con un ambiente compatibile; non dispone di un’app mobile ufficiale.

2. Claude Code

Claude Code è l’agente di programmazione sviluppato da Anthropic e appartenente all’ecosistema Claude. Può leggere un progetto, modificare file, eseguire comandi, correggere errori e creare sub-agenti specializzati. È particolarmente indicato per costruire un team virtuale dedicato allo sviluppo software, con ruoli come programmatore, tester e revisore.

Prezzo: a pagamento tramite Claude Pro, Max, Team o Enterprise; in alternativa può essere utilizzato con fatturazione API a consumo.

Disponibilità: funziona online, nel terminale, negli ambienti di sviluppo e nell’app desktop per Windows e macOS. L’app desktop è disponibile anche per Linux in versione beta; tramite Remote Control puoi seguire alcune sessioni dal browser o dal dispositivo mobile, ma non esiste un’app separata dedicata esclusivamente a Claude Code.

3. CrewAI

CrewAI è un framework progettato specificamente per i sistemi multi-agente. Ogni agente può ricevere un ruolo, un obiettivo, strumenti, memoria e attività. Le cosiddette Crews collaborano, mentre i Flows definiscono la sequenza degli eventi e mantengono il controllo sul processo.

Prezzo: il framework principale è gratuito e open source. CrewAI offre anche un piano cloud gratuito con limiti di esecuzione e soluzioni Enterprise con prezzo personalizzato; i modelli AI collegati possono generare costi aggiuntivi.

Disponibilità: il framework si installa con Python su Windows, macOS e Linux. CrewAI mette inoltre a disposizione un’interfaccia online; non è presente un’app mobile ufficiale per costruire i flussi.

4. n8n

n8n è una piattaforma visuale per l’automazione che integra nodi dedicati agli AI Agent. Puoi collegare un modello linguistico, aggiungere memoria e consentire all’agente di utilizzare email, database, fogli di calcolo, CMS, CRM e API. Un agente principale può anche richiamare altri agenti come strumenti.

Prezzo: la Community Edition self-hosted è gratuita; n8n Cloud e le funzioni aziendali prevedono piani a pagamento. A questi possono aggiungersi i costi delle API AI utilizzate.

Disponibilità: n8n Cloud funziona completamente online. La versione self-hosted può essere installata con Docker o npm su Windows, macOS e Linux; non esiste un’app mobile ufficiale e l’editor si utilizza dal browser.

5. ChatGPT Workspace Agents

ChatGPT Workspace Agents permette di creare agenti AI condivisi direttamente in ChatGPT, descrivendo in linguaggio naturale il lavoro che devono svolgere. Gli agenti sono basati su Codex, operano nel cloud e possono gestire attività complesse composte da più passaggi, come preparare report, analizzare documenti, scrivere codice, aggiornare file e rispondere ai messaggi.

Prezzo: Workspace Agents è disponibile all’interno di workspace ChatGPT aziendali compatibili e utilizza un sistema di consumo basato sui crediti. Il costo effettivo può dipendere dal piano sottoscritto, dal modello scelto, dalla quantità di token utilizzati e dalla complessità delle esecuzioni.

Disponibilità: Workspace Agents funziona online nel cloud ed è disponibile nei workspace ChatGPT Business, Enterprise ed Edu compatibili, con disponibilità e permessi gestibili dall’amministratore. Gli agenti possono essere creati e utilizzati da ChatGPT, condivisi all’interno dell’organizzazione e collegati a Slack. Non sono progettati per essere installati ed eseguiti completamente offline su Windows, macOS o Linux e non sono attualmente disponibili per gli account ChatGPT personali.

Importante: Workspace Agents rappresenta una delle alternative ufficiali a OpenAI Agent Builder, la cui dismissione è programmata per il 30 novembre 2026. I workflow esistenti possono essere esportati come codice e ricreati come Workspace Agent, ma alcuni comportamenti, collegamenti e permessi potrebbero richiedere una configurazione manuale.

6. Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studio è un servizio low-code per creare agenti e flussi di Copilot destinati soprattutto alle aziende. Si integra con Microsoft 365, Teams, SharePoint, Dataverse e Power Automate e permette di aggiungere fonti di conoscenza, connettori, trigger e passaggi di approvazione umana.

Prezzo: è disponibile una prova gratuita che consente di creare e testare un agente, ma non di pubblicarlo. Per l’utilizzo completo occorre una licenza o una modalità di fatturazione a consumo.

Disponibilità: l’editor è una web app utilizzabile da Windows, macOS e Linux tramite browser. Non serve installare un programma desktop; gli agenti pubblicati possono essere distribuiti anche in Teams, siti e applicazioni mobili, ma la creazione non avviene da un’app mobile dedicata.

7. Zapier Agents

Zapier Agents consente di creare collaboratori AI senza scrivere codice. L’agente può consultare fonti informative, navigare sul Web e compiere azioni nelle applicazioni collegate a Zapier. È adatto per attività come gestione dei contatti, aggiornamento del CRM, preparazione di report e organizzazione delle email.

Prezzo: è disponibile un piano gratuito permanente con un numero mensile limitato di attività. I piani a pagamento aumentano i limiti e aggiungono funzioni destinate a un utilizzo più intenso.

Disponibilità: funziona online attraverso il browser e può interagire con l’estensione per Chrome. Non richiede l’installazione di un software per Windows, macOS o Linux e non dispone di un’app mobile specifica per costruire agenti.

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8. Flowise

Flowise è una piattaforma open source dotata di un editor visuale per creare applicazioni basate sui modelli linguistici. Agentflow permette di progettare assistenti, agenti singoli e sistemi multi-agente, collegando memoria, strumenti, database vettoriali e documenti utilizzati in architetture RAG.

Prezzo: la versione self-hosted è gratuita. Flowise Cloud propone un piano gratuito con limiti di utilizzo e piani a pagamento per più flussi, spazio e previsioni; i modelli collegati possono avere costi separati.

Disponibilità: la versione cloud funziona online. Quella open source può essere installata con Node.js o Docker su Windows, macOS e Linux; non è disponibile un’app mobile ufficiale per progettare i flussi.

9. Google Gemini Enterprise Agent Platform

Google Gemini Enterprise Agent Platform, evoluzione della piattaforma Vertex AI per agenti, è pensata per costruire, distribuire e governare sistemi agentici aziendali. Offre strumenti per modelli, memoria, ricerca, valutazione, monitoraggio, identità e distribuzione su infrastruttura Google Cloud.

Prezzo: è principalmente un servizio a pagamento basato sul consumo di modelli, elaborazione, archiviazione e risorse cloud. Google propone crediti iniziali e alcune quote gratuite per i nuovi clienti, ma un progetto in produzione genera costi.

Disponibilità: funziona online tramite Google Cloud Console e può essere utilizzata con API, SDK e strumenti di sviluppo su Windows, macOS e Linux. Non è disponibile un’app mobile dedicata alla costruzione degli agenti.

10. Pipedream

Pipedream è una piattaforma per creare workflow, collegare API e fornire strumenti operativi agli agenti AI. Grazie a Pipedream Connect e ai server MCP, un agente può accedere a migliaia di applicazioni senza dover sviluppare da zero ogni integrazione e ogni procedura di autenticazione.

Prezzo: è disponibile un piano gratuito con limiti giornalieri e un numero ridotto di workflow e account collegati. I piani a pagamento aumentano crediti, esecuzioni e funzionalità destinate alla produzione.

Disponibilità: il builder funziona online nel browser. La CLI e gli SDK possono essere utilizzati su Windows, macOS e Linux; non esiste un’app mobile ufficiale dedicata alla creazione dei workflow.

Come scegliere la piattaforma per creare agenti AI

Se vuoi iniziare senza installare software, Zapier Agents è una delle soluzioni più immediate, mentre n8n Cloud e Flowise Cloud offrono editor visuali più flessibili. Microsoft Copilot Studio è indicato quando documenti, comunicazioni e processi si trovano già nell’ecosistema Microsoft 365.

Per costruire un vero sistema multi-agente programmabile puoi valutare CrewAI oppure OpenAI Agents SDK. Claude Code è più adatto a squadre virtuali impegnate nello sviluppo software, mentre Paperclip aggiunge una struttura aziendale con ruoli, budget e responsabilità. Google Gemini Enterprise Agent Platform è destinato soprattutto a progetti cloud complessi; Pipedream è utile quando l’agente deve interagire con molte API.

Qualunque sia la piattaforma scelta, parti da un solo processo misurabile. Concedi all’agente esclusivamente i permessi necessari, registra le operazioni eseguite e richiedi l’approvazione umana prima di inviare comunicazioni, pubblicare contenuti, effettuare pagamenti o modificare dati importanti.

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Confronto tra le migliori piattaforme per creare AI Agent

La tabella seguente confronta prezzi, modalità di utilizzo e compatibilità dei principali strumenti per creare agenti AI. I costi dei modelli linguistici, delle API e dell’infrastruttura possono essere separati da quelli della piattaforma.

Quali tipi di agenti AI si possono creare

Prima di scegliere una piattaforma è utile capire quale agente vuoi costruire. Non tutti gli AI Agent devono essere completamente autonomi: in molti casi è preferibile creare un assistente specializzato che prepari il lavoro e richieda una conferma prima di eseguire l’operazione finale.

Agenti di ricerca

Un agente di ricerca raccoglie informazioni da siti, documenti o database, confronta le fonti e produce un riepilogo strutturato. Può essere utilizzato per monitorare i concorrenti, trovare argomenti per un blog, analizzare recensioni o preparare un report periodico.

Agenti per contenuti e marketing

Questi agenti possono trasformare una ricerca in una bozza di articolo, un calendario editoriale, una newsletter o una serie di post social. Il loro compito non dovrebbe limitarsi alla scrittura: possono anche controllare le parole chiave, adattare il tono di voce e organizzare i contenuti per i diversi canali.

Agenti operativi

Gli agenti operativi gestiscono attività ripetitive come classificare email, aggiornare schede, creare task, preparare documenti e organizzare appuntamenti. Sono particolarmente utili quando vengono collegati a posta elettronica, calendario, CRM e strumenti di project management.

Agenti per assistenza clienti e vendite

Nel servizio clienti, un agente può consultare la documentazione aziendale, rispondere alle domande frequenti, classificare le richieste e inoltrare i casi complessi a un operatore. Nel settore commerciale può invece raccogliere informazioni sui potenziali clienti, aggiornare il CRM e preparare una bozza di email personalizzata.

Agenti per sviluppatori

Gli agenti di coding possono analizzare un progetto software, modificare file, eseguire test, individuare errori e preparare documentazione tecnica. In questo ambito è importante limitare i permessi dell’agente e controllare ogni modifica prima della distribuzione in produzione.

Come creare un AI Agent passo dopo passo

La costruzione di un agente non dovrebbe iniziare dalla scelta del modello linguistico, ma dall’individuazione di un problema concreto. Un processo semplice e misurabile consente di verificare più facilmente se l’automazione produce un vantaggio reale.

1. Definisci l’obiettivo: specifica quale risultato deve ottenere l’agente e quali attività non deve eseguire.
2. Individua l’evento iniziale: può essere l’arrivo di un’email, la compilazione di un modulo, una richiesta dell’utente oppure un’esecuzione programmata.
3. Scrivi le istruzioni: indica ruolo, contesto, procedura, tono di voce e formato del risultato.
4. Collega gli strumenti: aggiungi soltanto le applicazioni necessarie, come calendario, database, motore di ricerca, CRM o sistema documentale.
5. Configura memoria e dati: stabilisci quali informazioni l’agente può conservare e quali fonti deve consultare.
6. Inserisci i controlli umani: prevedi un’approvazione per email esterne, pubblicazioni, pagamenti e modifiche importanti.
7. Testa e misura: prova l’agente con casi normali, richieste ambigue ed errori, controllando qualità, costi e tempo risparmiato.

Durante la fase iniziale è consigliabile utilizzare l’agente come copilota. Dopo aver verificato l’affidabilità del processo, potrai aumentare gradualmente il livello di autonomia o aggiungere altri agenti specializzati.

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Controllo umano, privacy e sicurezza

Un AI Agent può commettere errori, interpretare male una richiesta o utilizzare informazioni non aggiornate. Per questo motivo le operazioni con conseguenze esterne dovrebbero prevedere il principio dello human in the loop: l’agente prepara l’azione, ma una persona la controlla e la autorizza.

È inoltre opportuno applicare il principio del minimo privilegio, concedendo all’agente solo i permessi indispensabili. Se deve leggere un calendario, per esempio, non è detto che debba anche modificare o cancellare gli appuntamenti. Lo stesso principio vale per file, email, CRM e database aziendali.

• Utilizza account e credenziali dedicati quando possibile.
• Registra le azioni compiute dall’agente.
• Imposta limiti di spesa per API e modelli linguistici.
• Evita di inviare dati sensibili a servizi non autorizzati.
• Prevedi una procedura per interrompere rapidamente il workflow.
• Controlla periodicamente risultati, errori e autorizzazioni.

Un buon agente non è quello che può fare qualsiasi cosa, ma quello che completa correttamente un compito delimitato e rende sempre comprensibile ciò che ha fatto.

Altri strumenti per creare agenti AI da valutare

Oltre alle dieci piattaforme principali esistono altre soluzioni interessanti. Alcune sono pensate per l’automazione visuale, mentre altre si rivolgono alle aziende o agli sviluppatori che devono realizzare applicazioni agentiche personalizzate.

• Make AI Agents consente di creare agenti nell’editor visuale di Make e collegarli a numerose applicazioni. È un servizio online con piani gratuiti e a pagamento, indicato soprattutto per chi utilizza già Make per le automazioni.
• Relevance AI è una piattaforma online low-code/no-code per creare agenti specializzati e squadre di agenti. Offre una modalità di prova, mentre attività e integrazioni avanzate richiedono generalmente un piano a pagamento.
• OutSystems Agent Workbench permette alle aziende di creare e governare agenti collegati ad applicazioni, API e database. Gli strumenti avanzati e la complessità della piattaforma la rendono meno adatta a creator e piccoli progetti.
• Google AI Studio è un ambiente online per sperimentare con Gemini, configurare istruzioni e ottenere il codice per utilizzare le API. L’accesso iniziale può essere gratuito entro determinati limiti, mentre API e infrastruttura possono comportare costi.
• Bubble AI Agent Builder consente di integrare agenti con memoria, logica e strumenti nelle applicazioni realizzate senza codice. È possibile iniziare gratuitamente, ma pubblicazione e funzionalità avanzate dipendono dal piano scelto.
• LangGraph è un framework per sviluppatori dedicato alla creazione di workflow agentici con stato, memoria e passaggi controllabili. Offre molta libertà di progettazione, ma richiede competenze di programmazione e non dispone di un’esperienza completamente no-code.

Nota su Relay.app: questa piattaforma è comparsa in diverse classifiche dedicate agli agenti AI e alle automazioni. Tuttavia, il sito ufficiale ha annunciato la chiusura del servizio nel 2026; per un nuovo progetto è quindi preferibile scegliere un’alternativa ancora supportata.

Conclusioni

Prima di realizzare un’intera azienda virtuale, concludiamo ripetendo quanto già spiegato, crea sempre un agente in modalità copilota e verifica la qualità dei risultati. Quando il processo è stabile puoi aggiungere memoria, strumenti e nuovi ruoli, mantenendo sempre limiti di costo, registri delle attività e passaggi di controllo umano.

Domande frequenti (FAQ)

Qual è il miglior strumento per creare un team di agenti AI?

Paperclip è particolarmente adatto a organizzare un team come un'azienda virtuale, mentre CrewAI offre maggiore controllo sulla collaborazione e sui flussi programmati. La scelta dipende dal livello di personalizzazione e dalle competenze disponibili.

È possibile creare AI Agent gratuitamente?

Sì. Paperclip, CrewAI, n8n Community Edition e Flowise possono essere installati gratuitamente. Devi però considerare eventuali costi per server, modelli linguistici, API e applicazioni collegate.

Quali piattaforme AI Agent non richiedono programmazione?

Zapier Agents, Microsoft Copilot Studio, n8n e Flowise Cloud offrono interfacce visuali. Anche ChatGPT Workspace Agents consente di progettare il workflow graficamente, sebbene la pubblicazione di un'applicazione completa possa richiedere codice.

Gli strumenti per creare AI Agent funzionano sullo smartphone?

La maggior parte non dispone di un'app mobile dedicata alla progettazione. Alcune interfacce sono accessibili dal browser e gli agenti pubblicati possono funzionare dentro app mobili; Claude Code permette inoltre di controllare alcune sessioni tramite Remote Control.

Posso installare una piattaforma AI Agent sul mio computer?

Sì. Paperclip, CrewAI, n8n e Flowise possono essere eseguiti localmente. Claude Code offre applicazioni e strumenti per Windows, macOS e Linux, mentre le piattaforme cloud come Copilot Studio, Zapier Agents e Google Gemini Enterprise Agent Platform si utilizzano principalmente online.

Qual è la differenza tra un workflow e un AI Agent?

Un workflow tradizionale esegue passaggi stabiliti in anticipo. Un AI Agent può analizzare il contesto e scegliere autonomamente quale azione o strumento utilizzare, anche se è consigliabile mantenere regole, limiti e controlli umani.

Quanto costa creare un AI Agent?

È possibile iniziare gratuitamente con strumenti open source o piani free, ma un agente può generare costi legati al modello linguistico, alle API, al server, alle integrazioni e al numero di operazioni eseguite. Prima di utilizzarlo in produzione è consigliabile impostare un limite di spesa e calcolare il costo medio per ogni attività completata.

Qual è il miglior strumento gratuito per creare agenti AI?

n8n Community Edition e Flowise sono due alternative interessanti per chi desidera installare la piattaforma sul proprio server. Google AI Studio è utile per sperimentare con Gemini, mentre i framework open source sono più indicati per chi conosce la programmazione. La soluzione migliore dipende comunque dal tipo di agente e dalle integrazioni necessarie.

Un AI Agent può sostituire un dipendente?

Un agente può automatizzare singole attività ripetitive, ma difficilmente sostituisce tutte le responsabilità di un ruolo professionale. È più corretto considerarlo un collaboratore digitale che raccoglie dati, prepara bozze ed esegue procedure definite, lasciando alle persone il controllo delle decisioni, delle eccezioni e delle relazioni.

Qual è la differenza tra un agente singolo e un sistema multi-agente?

Un agente singolo gestisce direttamente tutte le fasi di un’attività. In un sistema multi-agente, invece, il lavoro viene suddiviso tra più componenti specializzati, come un ricercatore, un autore e un supervisore. Questa architettura può migliorare l’organizzazione, ma aumenta anche complessità, costi e necessità di monitoraggio.

È necessario conoscere la programmazione?

No, piattaforme no-code come Zapier Agents, Microsoft Copilot Studio e Bubble consentono di partire senza scrivere codice. Le competenze tecniche diventano però utili quando occorre creare integrazioni personalizzate, installare la piattaforma su un server o controllare nel dettaglio memoria, autorizzazioni e comportamento dell’agente.