Se fino a ieri abbiamo interagito con chatbot ed assistenti AI che rispondevano alle nostre domande, per quanto in modo articolato e complesso, oggi ci troviamo di fronte a una nuova categoria di intelligenza artificiale: gli agenti. Non si tratta più di semplici “oracoli” a cui porre domande, ma di veri e propri “esecutori” digitali, capaci di comprendere un obiettivo, pianificare una serie di azioni complesse, utilizzare strumenti e portare a termine un compito dall’inizio alla fine.
In questo scenario avanguardistico, DeepAgent di Abacus.AI si sta ritagliando un ruolo da protagonista, promettendo di trasformare un semplice prompt in un’applicazione web funzionante, un report di ricerca approfondito o un flusso di lavoro aziendale automatizzato. Ma è davvero la “next big thing” o solo un altro nome altisonante?
Cos’è DeepAgent di Abacus.AI
Abacus.AI non è un nome nuovo nel settore, è una piattaforma end-to-end progettata per creare ed implementare sistemi di intelligenza artificiale su scala enterprise. La loro filosofia è sempre stata quella di fornire un “AI che costruisce altra AI“, il tutto con un approccio che cerca di democratizzare l’accesso a tecnologie complesse.
DeepAgent è la naturale evoluzione di questa visione, un “agente generalista” integrato nell’ecosistema di Abacus.AI, progettato per essere un vero e proprio compagno di lavoro virtuale. A differenza dei chatbot che si limitano a rispondere a una domanda alla volta, DeepAgent è stato concepito per affrontare compiti complessi e multi-step che richiedono ragionamento, pianificazione ed interazione con l’esterno. Pensa a un project manager: non si limita a rispondere a domande, ma raccoglie dati, parla con diversi team, usa software specifici (come Jira o Asana), crea presentazioni e alla fine produce un risultato concreto. L’ambizione di DeepAgent è proprio questa: replicare questo tipo di flusso di lavoro in modo autonomo.
Funzionalità principali di DeepAgent
Analizzare le funzionalità di DeepAgent significa andare oltre una semplice lista. Significa comprendere come diverse capacità si combinino per permettergli di affrontare compiti che fino a poco tempo fa sembravano pura fantascienza.
Una delle funzioni più interessanti è senza dubbio la combinazione della Deep Research con la creazione di contenuti complessi. DeepAgent non si limita ad una rapida ricerca su Google, può navigare il web in tempo reale, analizzare molteplici fonti, sintetizzare le informazioni e produrre documenti strutturati come report in formato PDF o presentazioni in PowerPoint.
Inoltre ha la capacità di sviluppare e deployare applicazioni web full-stack. Questo è uno dei punti che lo distingue nettamente da altri concorrenti. Puoi fornirgli un’idea in una singola frase, come “crea un’applicazione interattiva” o “costruisci un sito“, e DeepAgent non si limiterà a scrivere il codice. Utilizzerà tecnologie come React, Typescript e Tailwind per rlaborare l’interfaccia, si occuperà della logica di backend ed infine, eseguirà il deploy dell’applicazione rendendola accessibile tramite un link. Può persino integrare sistemi di pagamento come Stripe per creare semplici prodotti SaaS monetizzati.
Un’altra caratteristica è quella dell’automazione dei flussi di lavoro e l’integrazione con sistemi esterni. DeepAgent può connettersi a strumenti aziendali di uso comune come Jira, Gmail, Slack e Google Maps. Questo significa che può, ad esempio, autenticarsi su Jira, recuperare i dati relativi ad un progetto, analizzarli, creare un dashboard di visualizzazione con strumenti come Plotly e infine condividere il report su Slack. Questa capacità di interagire con gli strumenti che i team già utilizzano è fondamentale per un’adozione reale ed efficace in un contesto aziendale.
Infine, una delle novità più recenti e potenti è la sua abilità di apprendere ad utilizzare nuovi strumenti in tempo reale, senza bisogno di API predefinite. Questo è un passo cruciale verso agenti veramente autonomi e adattabili. Invece di essere limitato ad un set fisso di integrazioni, DeepAgent può osservare ed imparare a interagire con nuove interfacce web o applicazioni, espandendo continuamente il proprio set di competenze.
Alcuni esempi pratici di utilizzo di DeepAgent
Immaginiamo due scenari realistici per capire meglio come DeepAgent potrebbe trasformare il modo in cui lavoriamo.
Scenario 1: Report per PM
Giulia è una project manager in un’azienda di consulenza IT e ogni settimana deve preparare un report sullo stato di avanzamento per il senior management. È un’attività che le porta via quasi un’intera giornata: deve accedere a Jira per estrarre i dati sui ticket completati, in corso e bloccati; incrociare questi dati con le ore di lavoro registrate su un altro sistema; creare grafici per visualizzare i trend; scrivere un riassunto esecutivo in una presentazione PowerPoint; e infine inviare un’email riassuntiva a tutti gli stakeholder.
Con DeepAgent, il suo lunedì mattina potrebbe essere molto diverso. Giulia aprirebbe l’interfaccia di Abacus.AI e scriverebbe un prompt come: “Analizza il progetto ‘Pippo’ su Jira per l’ultima settimana. Crea un dashboard visualizzando il numero di ticket completati per ogni membro del team, identifica eventuali colli di bottiglia (ticket bloccati per più di 3 giorni) e calcola il burndown chart. Genera una presentazione PowerPoint di 5 slide con i KPI principali, un’analisi dei rischi e le prossime tappe. Infine, scrivi una bozza di email per il management riassumendo i punti salienti e allegando la presentazione.”
DeepAgent si metterebbe al lavoro. In background, si autenticherebbe su Jira, eseguirebbe le query necessarie, analizzerebbe i dati, utilizzerebbe una libreria di visualizzazione per creare i grafici, assemblerebbe la presentazione e scriverebbe l’email. Dopo circa 15-20 minuti, Giulia avrebbe una presentazione completa ed una bozza di email pronte per essere revisionate e inviate. Questo non solo le farebbe risparmiare un’enorme quantità di tempo, ma le permetterebbe di concentrarsi su attività a più alto valore, come parlare con il suo team per risolvere i colli di bottiglia identificati nel report.
Scenario 2: La Startup in un Click
Marco ha un’idea per una piccola attività: un servizio che fornisce itinerari di viaggio personalizzati per weekend in città d’arte italiane. Non è uno sviluppatore e non ha il budget per assumerne uno. Tradizionalmente, la sua idea si fermerebbe qui o richiederebbe mesi di apprendimento e sviluppo.
Usando DeepAgent, Marco potrebbe agire in modo diverso. Inizierebbe con un prompt di ricerca: “Conduci una ricerca di mercato approfondita sui servizi di pianificazione di viaggi personalizzati in Italia. Analizza i principali competitor, i modelli di prezzo e le nicchie di clientela meno servite. Produci un report in PDF.”
Dopo aver analizzato i risultati, potrebbe passare alla fase successiva: “Crea una landing page per ‘Weekend da Sogno’. Il sito deve avere un design elegante e moderno, una sezione che spiega il servizio, un form per raccogliere le email degli interessati e una sezione con tre esempi di itinerari (Roma, Firenze, Venezia). Rendilo responsive ed esegui il deploy del sito.”
In meno di un’ora, Marco avrebbe un sito web funzionante per validare la sua idea. Ma potrebbe spingersi oltre. Potrebbe chiedere a DeepAgent: “Sviluppa una semplice applicazione web dove l’utente può inserire una città italiana, il numero di giorni e i suoi interessi (arte, cibo, shopping), e l’applicazione genera un itinerario dettagliato. Integra Stripe per permettere agli utenti di pagare 10€ per un itinerario premium. Esegui il deploy dell’applicazione.”
DeepAgent si occuperebbe di tutto: dalla logica di generazione degli itinerari (magari attingendo ad informazioni in tempo reale su musei e ristoranti) alla creazione dell’interfaccia utente, fino all’integrazione con il sistema di pagamento e al deploy su un server. Marco, invece, sarebbe passato da un’idea ad un business potenziale e funzionante.
Questi esempi mostrano come DeepAgent non sia solo uno strumento di automazione, ma un vero e proprio partner strategico ed operativo, in grado di abbassare drasticamente le barriere all’ingresso per l’imprenditorialità e di amplificare la produttività dei professionisti.
I vantaggi competitivi di DeepAgent
In un mercato affollato di strumenti AI, dove nuovi modelli come DeepSeek e piattaforme come Manus AI emergono costantemente, cosa rende DeepAgent particolarmente interessante? I suoi vantaggi competitivi risiedono in una combinazione strategica di versatilità, potenza ed accessibilità.
Il primo, e forse più evidente, vantaggio è il suo approccio “tutto in uno”. Molte soluzioni AI sono specializzate: una è ottima per la generazione di codice, un’altra per l’analisi dei dati, un’altra ancora per la scrittura di testi. DeepAgent, invece, è stato progettato come un generalista potente, capace di gestire l’intero ciclo di vita di un progetto, dalla ricerca iniziale alla creazione di contenuti, fino allo sviluppo e al deploy di un’applicazione. Questa capacità di orchestrare compiti così diversi all’interno di un’unica piattaforma elimina la necessità di utilizzare ed integrare molteplici strumenti, semplificando drasticamente i flussi di lavoro.
Il secondo vantaggio è il suo modello di prezzo ed accessibilità. Sebbene esista un piano Enterprise per le grandi aziende, l’accesso a DeepAgent parte da un abbonamento mensile di 10-20 dollari. Questo posizionamento di prezzo è incredibilmente aggressivo se si considerano le capacità offerte. Mette strumenti di livello professionale nelle mani di singoli professionisti, freelance, ricercatori e piccole startup che altrimenti non potrebbero permettersi soluzioni di questo calibro.
Questa democratizzazione dell’accesso a un’AI agentica avanzata ha il potenziale di sbloccare un’enorme ondata di innovazione dal basso, consentendo a chiunque abbia una buona idea di provare a realizzarla con costi di avvio minimi. Chiedersi se abacus.ai conviene diventa quindi una questione di valutazione del ritorno sull’investimento: per il costo di un paio di pranzi al mese, si ottiene un assistente virtuale capace di programmare, fare ricerca e automatizzare processi.
Come iniziare ad utilizzare DeepAgent
Il punto di partenza è la piattaforma ChatLLM di Abacus.AI. Il piano base, come accennato prima, ha un costo di 10 dollari al mese per utente. Con questo piano, si ottiene l’accesso alla suite di strumenti di Abacus.AI e, cosa più importante, si ricevono 3 task di DeepAgent al mese. Questo è un ottimo modo per testare le capacità dell’agente su problemi reali senza un grande impegno finanziario.
Per chi si rendesse conto che 3 task al mese non sono sufficienti e volesse sfruttare appieno la potenza dell’agente, esiste il Pro Tier. Per 20 dollari al mese, si avrà accesso illimitato a DeepAgent. “Illimitato” in questo contesto significa che si possono eseguire tutti i task che si desiderano, a patto di avere crediti sufficienti nel proprio account. Il piano Pro, infatti, non solo sblocca l’uso, ma fornisce anche 5000 crediti extra e dà accesso ad una versione di DeepAgent “molto più potente”, che presumibilmente utilizza modelli più avanzati o processi di ragionamento più complessi per produrre risultati di qualità superiore.
È importante capire il sistema dei crediti. Ogni azione complessa eseguita da DeepAgent consuma una certa quantità di risorse computazionali, che vengono quantificate in crediti. Un task tipico può costare tra i 500 e i 1000 crediti, a seconda della sua complessità. Questo modello a consumo permette di allineare il costo all’utilizzo effettivo. Se un mese hai bisogno di sviluppare tre applicazioni, consumerai più crediti; se il mese successivo lo usi solo per qualche report, il consumo sarà inferiore, c’è anche la possibilità di acquistare pacchetti di crediti aggiuntivi se necessario.
Luci e ombre: i dubbi e gli svantaggi da considerare
Dopo aver tessuto le lodi di DeepAgent, è il momento di indossare il cappello da scettico/polemico. L’entusiasmo per le capacità di DeepAgent è giustificato, ma ignorarne i potenziali svantaggi e le zone d’ombra sarebbe un grave errore .
Innanzitutto, parliamo di affidabilità. La natura stessa degli agenti AI basati su LLM è non deterministica. Questo significa che lo stesso, identico prompt potrebbe produrre un’applicazione perfetta un giorno e un disastro incomprensibile il giorno dopo. Se un task richiede fino a 25 minuti di elaborazione, è perché sta eseguendo un processo di ragionamento complesso e fragile, con innumerevoli possibili punti di fallimento. Questo ci porta ad una cruda realtà: non potete fidarvi ciecamente dell’output. Che si tratti di un’applicazione web o di un’analisi di mercato, è indispensabile una rigorosa validazione umana. L’agente può portarvi al 95% del risultato, ma quel 5% finale di debugging, rifinitura e controllo di qualità richiederà sempre la vostra competenza.
In secondo luogo, c’è la questione del costo reale. Il modello di prezzo con un abbonamento base e un sistema a crediti è seducente, ma può trasformarsi in un tassametro imprevedibile. Un compito che sulla carta sembra semplice potrebbe rivelarsi più complesso del previsto, facendo lievitare il consumo di crediti ben oltre i 500-1000 stimati per un task tipico. Questa mancanza di prevedibilità dei costi può essere un ostacolo per chi opera con budget ristretti e ha bisogno di certezze sulla spesa.
Il terzo punto, forse il più frustrante per un tecnico, è la sua natura di black-box. Quando DeepAgent fallisce o produce un risultato subottimale, la domanda “perché?” è destinata a rimanere senza risposta. Non è possibile eseguire un debug del suo processo di “pensiero”, analizzare i suoi passaggi logici o capire dove ha preso una decisione sbagliata. Si può solo modificare il prompt e sperare in un risultato migliore, un approccio che assomiglia più a una roulette russa che ad un processo ingegneristico.
Infine, la questione più critica per qualsiasi azienda: la sicurezza e la privacy dei dati. La più grande forza di DeepAgent, la sua capacità di integrarsi con Jira, Gmail e altri sistemi, è anche il suo più grande rischio. Concedere ad un servizio di terze parti l’accesso programmatico a dati aziendali, email e documenti sensibili è una decisione che nessuno dovrebbe prendere alla leggera. È fondamentale porsi domande scomode: dove vengono processati questi dati? Vengono memorizzati temporaneamente? Esiste il rischio che vengano utilizzati per addestrare modelli futuri?
Dare le chiavi di casa ad un assistente incredibilmente capace è fantastico, ma bisogna essere assolutamente certi delle sue intenzioni e delle serrature che proteggono le nostre informazioni. Questi non sono difetti che rendono DeepAgent inutile, ma realtà operative che richiedono cautela, supervisione ed una strategia di implementazione consapevole.
I consigli di Data Masters
L’arrivo di agenti AI potenti ed accessibili come DeepAgent segna un punto di svolta. Non siamo più nel campo della sperimentazione accademica, siamo di fronte a strumenti pratici che possono avere un impatto tangibile sul lavoro quotidiano. Come esperti del settore, il nostro consiglio non è di guardare a questa tecnologia con timore, ma con un sano pragmatismo ed una grande curiosità.
Innanzitutto, è fondamentale cambiare mentalità. La competenza chiave per sfruttare al meglio questi sistemi non è più solamente la capacità di scrivere codice, ma la capacità di definire un problema e articolare un obiettivo in modo chiaro e strutturato con una buona conoscenza del dominio. L’efficacia di un prompt dato a DeepAgent dipende dalla sua precisione. Pensare come un project manager, scomporre un obiettivo complesso in requisiti chiari e definire i vincoli diventa un’abilità cruciale. È qui che si sposta il valore del contributo umano: dalla pura esecuzione alla strategia e alla definizione.
In secondo luogo, non considerate questi strumenti come sostituti, ma come moltiplicatori di forza. Un singolo sviluppatore, armato di DeepAgent, può raggiungere la produttività di un piccolo team. Un analista può produrre una quantità e una qualità di insight che prima richiedevano giorni di lavoro, a patto di essere consapevole dei rischi. Automatizzare i processi è potente, ma farlo concedendo a un sistema di terze parti l’accesso a dati aziendali sensibili richiede una strategia di sicurezza ponderata ed un’attenta valutazione del rapporto rischio/beneficio.
Infine, l’ascesa di queste tecnologie rende ancora più importante una solida comprensione dei principi sottostanti. Sapere come funzionano le architetture agentiche, cosa significa Retrieval-Augmented Generation (RAG) e quali sono i limiti e i punti di forza dei diversi modelli LLM non è più un dettaglio tecnico per pochi, ma una conoscenza fondamentale per chiunque voglia operare con cognizione di causa in questo nuovo panorama. È per questo che approfondire questi argomenti, magari partendo da una guida alle agentic applications, diventa essenziale.
Per chi volesse passare dalla teoria alla pratica ed imparare a costruire, personalizzare e gestire sistemi simili, un percorso formativo strutturato è il modo più efficace per acquisire le competenze necessarie. Un corso di formazione su agenti AI può fornire le basi teoriche e le abilità pratiche per non essere semplici utilizzatori, ma veri e propri architetti di soluzioni intelligenti.
AUTORE:Vincenzo Maritati Apri profilo LinkedIn
Vincenzo è Co-founder di Data Masters, AI Academy per la formazione in Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Data Science. È un ricercatore informatico che lavora attivamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale, coordinando progetti di ricerca e sviluppo che spaziano in diversi ambiti, come la mobilità intelligente, sistemi di telemedicina, la manutenzione predittiva, il controllo della produzione industriale e la formazione.
