In una nostra recente analisi abbiamo identificato gli agenti AI come uno dei fenomeni tecnologici più rilevanti del 2025. Mentre molti strumenti di intelligenza artificiale eccellono in compiti specifici, la sfida operativa risiede nell’orchestrare queste capacità per risolvere problemi complessi e multi-step.
Proseguendo su questa linea, in questo articolo esaminiamo una piattaforma che abbiamo trovato particolarmente interessante per il suo approccio: Flowith. L’idea di fondo non è quella di creare un ennesimo modello specializzato, ma di agire come un orchestratore. Flowith si propone infatti come un sistema che non solo conosce ogni strumento a sua disposizione, ma sa anche come utilizzarlo in sequenza per completare il compito richiesto. Andremo ad analizzare le sue funzionalità di flusso, il meccanismo operativo e, attraverso un test pratico, valuteremo le sue capacità attuali.
Cos’è Flowith, l’agente AI completo?
Un agente AI come Flowith è un sistema intelligente che integra una serie di capacità cognitive ed operative, permettendogli di operare in modo autonomo per raggiungere obiettivi complessi. Tradizionalmente, gli strumenti AI sono specialistici: un Large Language Model (LLM) per generare testo, un modello di visione per riconoscere immagini, un sistema di raccomandazione per suggerire prodotti. Ognuno di questi è una “mente” isolata, che necessita di un’orchestratore umano per combinare i loro output e trasformarli in azioni significative. Flowith, invece, nasce con l’obiettivo di essere l’orchestratore stesso, una “mente” unificata capace di coordinare le sue diverse componenti e di interagire con il mondo esterno in modo autonomo. È un po’ come passare da una serie di esperti isolati ad un team multidisciplinare che lavora in perfetta sintonia.
La sua “completezza” deriva dalla capacità di inglobare e far interagire tra loro diversi modelli, combinando la potenza generativa e di comprensione del linguaggio di LLM avanzati con capacità di ragionamento logico, pianificazione strategica, interazione con tool esterni (API, database, software specifici) ed un meccanismo di apprendimento continuo. Non si limita a generare risposte, ma a eseguire azioni basate su quelle risposte, a monitorare i risultati delle sue azioni e ad adattare il suo comportamento di conseguenza. Questo lo rende non solo reattivo agli input, ma proattivo nel perseguire gli obiettivi assegnati.
Mentre abbiamo già visto esempi di agenti AI specializzati, come Vy di Vercept per Mac o Manus AI per la gestione dei contenuti, Flowith si propone di elevare il concetto, offrendo una soluzione più ampia e versatile, capace di adattarsi ad una gamma molto più vasta di domini e problemi.
Caratteristiche principali di Flowith
La prima e più cruciale caratteristica è la sua capacità di percezione multimodale e contestuale avanzata. Flowith non si limita ad elaborare testo o immagini in modo isolato. È progettato per acquisire informazioni da una vasta gamma di fonti: testo (documenti, email, chat), dati strutturati (database, fogli di calcolo), input visivi (immagini, video), e persino dati in tempo reale provenienti da sensori o API esterne.
Un’altra caratteristica distintiva è il suo motore di ragionamento e pianificazione dinamico. Flowith non segue script predefiniti. Di fronte ad un obiettivo, è in grado di analizzare la situazione, formulare ipotesi, valutare diverse strategie e creare un piano d’azione multi-step per raggiungere l’obiettivo. E la cosa più sorprendente è che questo piano non è statico: se le condizioni cambiano o emergono nuove informazioni, Flowith è capace di ri-pianificare in tempo reale, adattando le sue strategie per massimizzare le probabilità di successo.
Poi c’è la sua capacità di azione ed interazione con l’ambiente esterno, questo include la capacità di interagire con altri software (tramite API), di inviare email, di aggiornare database, di controllare dispositivi IoT, di generare documenti, di creare presentazioni, o persino di interagire con altri agenti AI.
Infine, ma non meno importante, Flowith incorpora un meccanismo di apprendimento continuo e auto-miglioramento. Ogni interazione, ogni azione, ogni feedback (positivo o negativo) viene utilizzato per raffinare le sue capacità. Il modello impara dai suoi errori, ottimizza le sue strategie e migliora le sue prestazioni nel tempo. Per chi volesse approfondire queste dinamiche, il nostro corso per imparare a creare applicazioni agentiche offre una panoramica essenziale su come si costruiscono questi sistemi auto-apprendenti.
Come funziona Flowith
Comprendere il funzionamento di Flowith è come sbirciare nel motore di un’auto futuristica: ci sono componenti familiari, ma orchestrate in un modo completamente nuovo e sorprendentemente efficace. Al suo cuore, Flowith opera attraverso un flusso continuo di percezione, ragionamento, pianificazione e azione, un loop che gli consente di adattarsi e rispondere dinamicamente alle sfide.
Il processo inizia con la percezione. Flowith è costantemente in ascolto o in monitoraggio del suo ambiente operativo. Questo può significare leggere email in arrivo, monitorare feed di dati in tempo reale, analizzare database, interpretare input vocali o testuali da un utente, o persino elaborare segnali da sensori. Grazie alla sua architettura multimodale, può integrare queste diverse fonti di informazione per costruire una comprensione olistica della situazione. Non si limita a raccogliere dati, ma li filtra, li prioritizza e ne estrae il significato, spesso utilizzando LLM avanzati per interpretare il linguaggio naturale e modelli di visione per analizzare gli input visivi. È qui che il contesto viene assimilato: chi ha inviato il messaggio, a che ora, quali sono le preferenze dell’utente, quali sono gli obiettivi a lungo termine.
Una volta che le informazioni sono state percepite ed interpretate, Flowith entra nella fase di ragionamento e pianificazione. Qui, entra in gioco il suo motore intelligente, che utilizza tecniche di inferenza logica, analisi causale e, in molti casi, modelli di reinforcement learning per elaborare le informazioni. Il modello valuta lo stato attuale dell’ambiente, lo confronta con gli obiettivi prefissati e identifica le discrepanze. A questo punto, inizia la fase di pianificazione: Flowith genera una sequenza di azioni o sotto-obiettivi che, se eseguiti, dovrebbero portare al raggiungimento dell’obiettivo principale. Questa pianificazione non è rigida; è dinamica e probabilistica, tenendo conto delle incertezze e delle possibili reazioni dell’ambiente. È come un giocatore di scacchi che non solo pensa alla prossima mossa, ma a una serie di mosse future, anticipando le risposte dell’avversario e adattando la sua strategia.
La fase successiva è l’azione. Una volta formulato un piano, Flowith lo esegue. Questo può comportare una vasta gamma di operazioni: inviare una email, aggiornare un CRM, effettuare una ricerca online, interagire con un’altra applicazione tramite API, generare un report, o persino controllare un dispositivo fisico. La sua capacità di interagire con un ampio set di tool esterni è ciò che lo rende così versatile. Ogni azione viene eseguita con un feedback loop, monitorando il suo successo e le sue conseguenze.
Infine, il ciclo si chiude con l’apprendimento e l’adattamento. Flowith non si limita ad eseguire ma impara dai suoi successi e dai suoi fallimenti. Il feedback derivante dalle sue azioni viene utilizzato per aggiornare i suoi modelli interni, raffinare le sue strategie di ragionamento e migliorare la sua capacità di pianificazione futura. Questo apprendimento continuo, spesso guidato da tecniche di reinforcement learning, gli permette di diventare sempre più efficiente, preciso e competente nel tempo. È un processo di auto-ottimizzazione che rende Flowith un’entità in costante evoluzione, che non solo risolve problemi, ma impara a risolverli sempre meglio. Questa capacità di auto-miglioramento è ciò che distingue gli agenti AI completi dai sistemi AI più statici e pre-programmati.
Il nostro esperimento con Flowith
La teoria è affascinante, ma come si comporta un agente AI completo di fronte a un compito pratico? Per scoprirlo, abbiamo deciso di mettere alla prova Flowith con una serie di richieste a complessità crescente.
Il nostro punto di partenza è stato un compito classico di data analysis: abbiamo fornito a Flowith un dataset contenente la lista dei migliori 250 film, chiedendogli di analizzarlo e di generare un report con diverse visualizzazioni grafiche. Flowith ha iniziato ad orchestrare i suoi processi interni. Il primo passo è stato analizzare la struttura del file CSV fornito, comprendendone le colonne e la tipologia di dati. Subito dopo, ha proceduto alla creazione di una pagina web contenente il report richiesto, completo di grafici. Fino a qui, un lavoro ben eseguito, che dimostra la capacità di gestire un flusso di lavoro standard: ingestione dati, analisi e visualizzazione.
Per testare la sua capacità di interagire con fonti esterne e di gestire dati multimodali, abbiamo alzato l’asticella. Abbiamo chiesto a Flowith di modificare il report, inserendo le locandine dei primi cinque film della classifica. Questo compito richiedeva un’orchestrazione più complessa: non solo doveva identificare i film corretti, ma anche effettuare una ricerca sul web per trovare le immagini delle locandine, scaricarle/copiarle ed integrarle correttamente nel layout della pagina web. Il risultato è stato abbastanza buono, Flowith è riuscito a completare la richiesta per quasi tutti i film, lasciando senza locandina “Il Padrino – Parte II”.
A questo punto, abbiamo deciso di spingere l’agente ai suoi limiti con una richiesta un po’ più complessa ma che da documentazione di Flowith dovrebbe riuscire a completare: creare modelli 3D dei protagonisti dei primi cinque film. Qui, l’obiettivo era testare la sua capacità di astrazione (chi è il “protagonista” di un film?), di ricerca visiva avanzata e di interazione con strumenti di generazione 3D. Questa volta il risultato è stato deludente. Invece di generare modelli che assomigliassero a Vito Corleone o Batman, Flowith ha prodotto una serie di personaggi casuali, tra cui spiccavano Super Mario e la principessa Zelda.
Questa palese défaillance ci mostra che, sebbene Flowith eccella nell’orchestrare compiti ben definiti e basati su strumenti digitali standard (analisi dati, ricerche web, generazione di report), la sua capacità di “ragionamento” astratto è ancora fragile. La richiesta ha probabilmente superato le sue attuali competenze, portandolo ad un’interpretazione errata o ad un “ripiego” su modelli generici che non avevano alcuna attinenza con il contesto. In sintesi, il nostro test ha confermato che Flowith è uno strumento potente per l’automazione di flussi di lavoro complessi, ma non è ancora l’agente universale e infallibile che la fantascienza ci ha promesso.
Vantaggi di utilizzare Flowith come agente AI
L’introduzione di un agente AI completo come Flowith non è una mera aggiunta al nostro arsenale tecnologico, ma un vero e proprio salto qualitativo che promette di ridefinire il concetto stesso di efficienza e produttività. Non stiamo parlando di piccole ottimizzazioni marginali, ma di cambiamenti strutturali che possono liberare risorse umane, accelerare processi e sbloccare un potenziale innovativo prima inaccessibile. I vantaggi derivanti dall’adozione di Flowith sono così pervasivi da poter influenzare ogni aspetto di un’organizzazione o di un individuo che decida di avvalersene.
Il primo e più evidente vantaggio è l’automazione intelligente di compiti complessi. Flowith non si limita ad eseguire azioni ripetitive e predefinite ma è capace di prendere decisioni autonome, di adattarsi a situazioni impreviste e di orchestrate una serie di strumenti per raggiungere un obiettivo. Questo significa che compiti che prima richiedevano ore di lavoro umano, supervisione costante e competenze multidisciplinari, possono ora essere delegati ad un agente AI che opera con precisione e velocità. Immaginate la gestione di un progetto complesso, dove Flowith potrebbe coordinare le attività dei team, monitorare i progressi, identificare i colli di bottiglia e suggerire azioni correttive, il tutto in tempo reale. Questo libera i dipendenti da mansioni routinarie e a basso valore aggiunto, permettendo loro di concentrarsi su attività strategiche e creative che richiedono l’ingegno umano.
Un altro vantaggio cruciale è l’ottimizzazione continua delle prestazioni. Grazie ai suoi meccanismi di apprendimento per rinforzo e auto-miglioramento, Flowith non solo esegue i compiti, ma impara a eseguirli meglio nel tempo. Ogni interazione, ogni dato elaborato, ogni risultato ottenuto viene utilizzato per raffinare le sue strategie e le sue capacità di ragionamento. Questo significa che, a differenza di un software tradizionale che rimane statico, Flowith evolve e si adatta, diventando sempre più efficiente e preciso man mano che accumula esperienza. È come avere un dipendente che migliora costantemente le sue competenze, senza la necessità di corsi di formazione o supervisione costante.
Inoltre, Flowith offre una scalabilità senza precedenti. Le organizzazioni possono espandere le loro operazioni e gestire volumi di lavoro crescenti senza dover aumentare proporzionalmente il personale o le risorse. Un agente AI può gestire migliaia di interazioni, analizzare milioni di punti dati e coordinare un numero illimitato di processi, il tutto simultaneamente e con una consistenza ineguagliabile. Questo è un fattore critico per le aziende che operano in mercati dinamici e che necessitano di reagire rapidamente ai cambiamenti della domanda o alle nuove opportunità.
Infine, l’utilizzo di Flowith si traduce in una riduzione significativa degli errori e dei costi operativi. L’AI, per sua natura, è meno soggetta ad errori umani, stanchezza o distrazioni. Questo si traduce in processi più affidabili, decisioni più accurate e una diminuzione degli sprechi. I costi operativi vengono ridotti grazie all’automazione di mansioni che prima richiedevano manodopera, e all’ottimizzazione delle risorse attraverso un’analisi e una pianificazione più efficienti.
I consigli di Data Masters su come restare aggiornati
Il primo e più importante consiglio è di abbracciare la FOMO degli agenti AI senza farsi sopraffare dagli innumerevoli aggiornamenti di questo settore. Scavate a fondo, leggete i paper di ricerca (anche se all’inizio possano sembrare dei geroglifici), seguite i blog tecnici di aziende e ricercatori leader nel settore. Partecipate a webinar, conferenze e meetup. Il mondo dell’AI è un cantiere aperto, e ogni giorno vengono gettate nuove fondamenta. Capire il “perché” dietro ogni innovazione è più importante del semplice conoscere il “cosa”.
Un altro aspetto cruciale è la pratica hands-on. La teoria è importante, ma è solo mettendosi al lavoro con i modelli che si acquisisce la vera comprensione. Sperimentate con gli agenti AI disponibili, provate a costruire applicazioni, a testare i limiti delle loro capacità. La programmazione è il linguaggio dell’AI, e saperla padroneggiare è indispensabile. Sviluppate piccoli progetti personali, contribuite a progetti open-source o partecipate a hackathon. L’esperienza diretta è la migliore maestra.
Per chi vuole affrontare le sfide più complesse, come la creazione di sistemi che sfruttano appieno le capacità di agenti AI completi, è fondamentale acquisire competenze specifiche nello sviluppo di workflow agentici. Questi sistemi, di cui abbiamo parlato, permettono di orchestrare più modelli AI e strumenti esterni per compiere azioni complesse e raggiungere obiettivi a lungo termine. Il corso Agentic Applications di Data Masters è progettato proprio per fornirvi le conoscenze e gli strumenti necessari per padroneggiare queste architetture, trasformandovi da semplici utilizzatori di AI a veri e propri architetti di intelligenza artificiale.
Non sottovalutate l’importanza di costruire una rete professionale solida. Confrontatevi con altri sviluppatori, ricercatori, data scientist e professionisti del settore. Scambiate idee, chiedete consigli, collaborate a progetti. Le comunità online, i forum e i gruppi di discussione sono risorse preziose per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze, per risolvere problemi e per scoprire nuove opportunità. L’innovazione spesso nasce dalla contaminazione di idee e dalla collaborazione.
Infine, ricordatevi di non perdere di vista il contesto più ampio dell’etica e dell’impatto sociale dell’AI. Con l’aumentare della potenza di agenti come Flowith, cresce anche la responsabilità di utilizzarli in modo etico e consapevole. Comprendere le implicazioni sociali, le questioni di bias, privacy e sicurezza è tanto importante quanto padroneggiare gli aspetti tecnici. Un professionista dell’AI all’avanguardia non è solo un esperto di codice, ma anche un cittadino consapevole e responsabile. Potete anche trovare spunti interessanti su come gli agenti AI stanno rivoluzionando il mondo del lavoro leggendo articoli come “Gli AI agent e la rivoluzione culturale nel mondo del lavoro“.
AUTORE:Simone Truglia Apri profilo LinkedIn
Simone è un Ingegnere Informatico con specializzazione nei sistemi automatici e con una grande passione per la matematica, la programmazione e l’intelligenza artificiale. Ha lavorato con diverse aziende europee, aiutandole ad acquisire e ad estrarre il massimo valore dai principali dati a loro disposizione.
