ByteBot: l’agente AI desktop che usa il computer come un umano

In che modo la relazione tra esseri umani e macchine sta cambiando direzione? Lo sviluppo di nuovi agenti AI nel 2025 ci pone di fronte a diversi interrogativi, in primis riguardo tematiche come la sicurezza e l’affidabilità. C’è poi il complesso problema della colpa in caso di danno. Proprio in questo senso, l’Unione Europa ha cercato di definire un quadro normativo tramite l’AI Act, che prevede una classificazione degli strumenti AI in base al rischio individuato. Nonostante ciò, giganti tech, startup e open-source competono per guidare questa rivoluzione. Sono tanti gli esempi nel settore, pensiamo a Manus AI della cinese Butterfly Effect oppure a Flowith, di cui abbiamo testato le funzionalità in una nostra guida dedicata.

Dopo anni di automazione spinta, però, un nuovo agente AI sembra voler segnare un cambio di paradigma: l’uso umano del computer. Stiamo parlando di ByteBot, un agente AI desktop che non sta nel browser ma dentro il sistema operativo. Un ambiente Linux virtuale, pronto a ricevere istruzioni in linguaggio naturale e ad agire come un vero assistente operativo. Vediamo più nel dettaglio come funziona ByteBot e in cosa si distingue.

ByteBot: cos’è e come funziona

ByteBot è un agente di intelligenza artificiale open-source progettato per operare su un desktop virtuale completo, basato su Ubuntu 22.04 con interfaccia XFCE. All’interno di questo ambiente può utilizzare applicazioni comuni come Firefox, VS Code o il terminale, proprio come farebbe un utente umano. Il suo scopo è eseguire compiti complessi descritti in linguaggio naturale, traducendo le richieste testuali in sequenze operative autonome.

A differenza degli strumenti di automazione tradizionali, ByteBot interpreta le interfacce, riconosce elementi visivi, gestisce finestre, tasti e pop-up imprevisti. È in grado di reagire a variazioni di layout e proseguire l’attività anche in presenza di errori, adattandosi al contesto oppure permettendo all’utente di intervenire. Questa capacità di adattamento a scenari imprevisti, se confermata, potrebbe portarlo in cima alla classifica dei migliori agenti AI nel mondo del lavoro.

Come ByteBot simula l’interazione umana con il computer

Il cuore del sistema è la simulazione realistica dell’interazione uomo-macchina. ByteBot “vede” lo schermo, muove il cursore, digita, apre programmi e legge le informazioni visive. Ogni azione è il risultato di un processo inferenziale che collega la comprensione linguistica al contesto operativo: comprendere un comando, individuare l’area corretta sullo schermo e tradurlo in un gesto preciso.

Questa architettura – composta da un agente AI, un desktop containerizzato e un motore di visione – consente a ByteBot di operare come un vero assistente digitale autonomo. L’utente può chiedergli di scaricare report, aprire file, aggiornare documenti o eseguire test software, senza scrivere codice o definire flussi preimpostati. In pratica, è un’estensione cognitiva del computer, capace di trasformare le istruzioni testuali in operazioni concrete e coerenti con l’obiettivo dell’utente.

Per fare ciò, Bytebot è equipaggiato con strumenti essenziali come un browser, un file system, un terminale, un editor di codice e un password manager. L’utente può sempre personalizzare e installare ulteriori applicazioni. L’agente interagisce con l’ambiente digitale (lo “schermo”) utilizzando un trackpad, una tastiera e uno schermo virtuali. Il ventaglio di azioni eseguibili è molto vasto: clic, scorrimenti (scroll) e digitazioni (keystrokes): tutto ciò che può servire a realizzare un compito in autonomia.

Come utilizzare ByteBot

L’esperienza d’uso di ByteBot è progettata per essere immediata anche per chi non possiede competenze di programmazione. Dopo l’installazione, l’utente accede a un desktop virtuale in cui l’agente è già operativo: basta formulare un’istruzione in linguaggio naturale, in inglese o in altra lingua supportata, per avviare l’esecuzione di un compito.

Le richieste vengono interpretate dal modello linguistico integrato, che pianifica e traduce le azioni necessarie. Ad esempio, un comando come “apri il browser e cerca le ultime fatture del mese” viene convertito in una sequenza di azioni coordinate: apertura del browser, autenticazione al portale, navigazione tra le pagine e scaricamento dei file. Tutto avviene all’interno del desktop virtuale, come se fosse un utente reale al lavoro.

L’agente opera su un compito fino al suo completamento. Se incontra un blocco o ha bisogno di assistenza, il sistema si ferma e l’utente può intervenire in qualsiasi momento, prendere il controllo del desktop, risolvere il problema e poi permettere all’agente di riprendere il compito autonomamente. Per facilitare ulteriormente il controllo, tutte le azioni eseguite da Bytebot vengono registrate e documentate. I log includono, infatti, anche gli screenshot acquisiti prima e dopo ogni azione.

ByteBot può essere eseguito in locale, all’interno di un container Docker, oppure distribuito in ambienti cloud compatibili come Railway o su AWS/GCP/Azure. Questa architettura ibrida lo rende adatto a molteplici scenari, dalla produttività personale all’automazione aziendale.

La logica di utilizzo è volutamente lineare: si descrive il risultato desiderato e l’agente costruisce la sequenza di azioni per raggiungerlo. Questo approccio consente di ridurre drasticamente la complessità tipica dei sistemi RPA, aprendo l’automazione anche a chi non dispone di competenze tecniche avanzate.

Alcuni esempi

ByteBot è progettato per gestire interazioni digitali complesse che richiedono il controllo completo del computer e l’uso coordinato di più strumenti. Eccelle in attività dove precisione, sicurezza e continuità operativa sono essenziali.

Può quindi eseguire login protetti con autenticazione a due fattori (2FA), aprendo il browser, richiamando Bitwarden per l’inserimento delle credenziali e gestendo automaticamente il codice di verifica. Può automatizzare flussi di sviluppo software completi: in questo caso, aprirà il terminale, creerà un progetto e quindi procederà con tutte le operazioni richieste (installare le dipendenze, avviare il server e intervenire sul codice attraverso l’editor integrato). È efficace anche nelle attività di ricerca e analisi: naviga tra fonti tecniche, scarica documenti in formato PDF, ne estrae i dati rilevanti e produce sintesi strutturate e pronte all’uso.

Ciascun processo multistep, anche quando coinvolge applicazioni diverse e livelli di sicurezza, viene eseguito come un’unica sequenza autonoma e coerente.

Vantaggi di avere un agente AI sul desktop

Gli agenti AI desktop come ByteBot rappresentano una nuova fase dell’automazione: essendo capaci di comprendere il contesto e di interagire con l’interfaccia come un operatore umano, ampliano il raggio d’azione dell’intelligenza artificiale, portandola a gestire ambienti complessi in modo adattivo e coerente.

Il primo vantaggio è la flessibilità. ByteBot può lavorare con qualunque applicazione installabile sul suo desktop Linux, dal browser ai gestionali, fino agli editor di codice. Non è vincolato a un ambiente web o a un set di API predefinite, e questa indipendenza gli consente di replicare processi reali di lavoro, combinando più applicazioni in un unico flusso operativo.

La sicurezza dei dati è un ulteriore elemento distintivo. ByteBot può essere eseguito in ambienti isolati o in reti aziendali interne, mantenendo le informazioni localmente e garantendo un controllo pieno sulle credenziali e sui documenti trattati. Un vantaggio non da poco, considerando le esigenze di privacy di imprese e professionisti che devono automatizzare attività sensibili.

Infine, la scalabilità: la possibilità di gestire più istanze dell’agente in parallelo, ognuna con il proprio contesto, permette di distribuire i carichi di lavoro o di dedicare un agente a un compito specifico. L’automazione diventa così modulare e organizzabile, avvicinandosi al modo in cui operano i team umani.

Punti critici di ByteBot da prendere in considerazione

Pur offrendo un controllo del desktop simile a quello umano, l’affidabilità dipende fortemente dalla stabilità delle interfacce: cambi di layout, popup inattesi, elementi dinamici o aggiornamenti delle applicazioni possono portarlo a selezionare componenti sbagliati, bloccarsi o richiedere interventi frequenti dell’utente, riducendo l’effettivo beneficio dell’automazione. Non tutti i flussi risultano quindi automatizzabili in modo robusto: la presenza di captcha avanzati, meccanismi anti-bot o interfacce grafiche non standard limita la copertura funzionale dell’agente e rende spesso necessario progettare processi ibridi, che combinano passaggi automatici e verifiche manuali, oppure valutare soluzioni alternative basate su API tradizionali.​

Oltretutto, l’uso di password manager, login protetti e autenticazione a due fattori implica che credenziali e informazioni riservate transitino all’interno del desktop virtuale, mentre log e screenshot generati dall’agente possono includere dati personali o documenti confidenziali. Questo richiede policy rigorose su accesso, conservazione, cifratura e audit dei log, perché un uso disattento di questi materiali può introdurre vulnerabilità significative anche in ambienti apparentemente isolati. A ciò si aggiunge la dipendenza da una configurazione tecnica corretta: la promessa di utilizzo “senza codice” non elimina la complessità di impostare container, ambienti cloud e modelli linguistici, con possibili costi operativi, requisiti hardware elevati, latenze o rischi di sicurezza derivanti da configurazioni troppo permissive.​

Potenzialità future degli agenti AI desktop

Possiamo immaginare che, nel prossimo futuro, questi agenti diventeranno parte integrante dell’ambiente operativo quotidiano, adattandosi ai flussi di lavoro, imparando dalle interazioni e integrandosi a strumenti e servizi aziendali. È una prospettiva che richiede però una nuova cultura tecnologica, fondata sulla comprensione profonda dei modelli linguistici e delle architetture agentiche.

Data Masters lavora proprio in questa direzione: fornire a professionisti e aziende gli strumenti per comprendere e governare l’intelligenza artificiale applicata. Attraverso percorsi formativi avanzati come il Percorso Professionale Machine Learning Engineer e la AI Agentic Application Masterclass, è possibile acquisire competenze pratiche su come progettare, addestrare e integrare agenti AI capaci di lavorare in autonomia nel contesto operativo umano.

Abbiamo visto che la crescita degli agenti desktop rappresenta una nuova frontiera dell’intelligenza artificiale applicata: ByteBot è uno dei primi esempi concreti di questo approccio. Non bisogna però dimenticare che l’evoluzione degli agenti AI pone anche una questione di responsabilità. La crescita della loro capacità operativa impone a chi li progetta e li utilizza di valutare con attenzione l’impatto che producono. Etica, privacy e sicurezza non sono temi accessori, ma parte integrante della competenza professionale di uno sviluppatore. Se vuoi una panoramica completa sull’argomento, abbiamo elaborato una guida alle agentic applications completa di casi d’uso ed esempi pratici.