Nel panorama tecnologico attuale, gli agenti AI stanno emergendo come una delle innovazioni più affascinanti e potenzialmente disruptive. Questi “robot software”, capaci di percepire, ragionare, agire e persino apprendere, promettono di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia e automatizziamo processi complessi. Ma come si fa a dar vita a queste creature digitali?
La risposta, spesso, si trova nei framework: strutture predefinite che semplificano enormemente il processo di sviluppo. E la buona notizia è che molti di questi sono gratuiti o open source, rendendo l’innovazione accessibile a tutti, dai giganti tech agli sviluppatori indipendenti.
Cos’è un framework per agenti AI e come può rivoluzionare il tuo lavoro
Immagina di voler costruire una casa. Potresti iniziare da zero, mattoni su mattoni, ma sarebbe un’impresa titanica. Oppure, potresti usare una struttura prefabbricata, una base solida che ti permette di concentrarti sui dettagli, sulle finiture e sulla personalizzazione. Ecco, un framework per agenti AI è proprio questo: una struttura prefabbricata, un insieme di librerie, strumenti e convenzioni che semplificano la creazione di agenti intelligenti.
Questi framework non sono semplici collezioni di codice, ma veri e propri ecosistemi che offrono componenti per la gestione della memoria, la pianificazione delle azioni, l’interazione con modelli linguistici (LLM) e molto altro. In pratica, ti permettono di saltare la parte della creazione dell’infrastruttura di base, consentendoti di focalizzarti sulla logica specifica del tuo agente, sul suo “cervello” e sulla sua capacità di risolvere problemi reali.
La rivoluzione sta proprio qui: democratizzano lo sviluppo di intelligenze artificiali. Con un buon framework, anche uno sviluppatore con conoscenze intermedie può dare vita a soluzioni innovative. Che tu voglia creare un assistente virtuale che gestisce le tue email, un bot che automatizza l’analisi di dati o un sistema più complesso per l’automazione industriale, un framework ti offre gli strumenti per farlo in modo più rapido ed efficiente.
Certo, non è tutto oro quel che luccica, anche i framework più robusti hanno i loro limiti. A volte, la flessibilità può essere sacrificata in nome della rapidità di sviluppo, o potresti ritrovarti vincolato a determinate scelte architettoniche che non si adattano perfettamente alle tue esigenze più particolari. La “magia” del framework può nascondere complessità sottostanti che, in caso di problemi, possono rendere la diagnostica un vero grattacapo. Inoltre, affidarsi troppo a un framework può talvolta rallentare l’apprendimento delle basi fondamentali, creando una dipendenza che potrebbe limitare la tua capacità di innovare in contesti non coperti dal framework stesso. È importante essere consapevoli di questi compromessi e scegliere lo strumento più adatto al proprio caso d’uso, senza farsi illusioni di una soluzione universale e senza difetti.
Perché scegliere un framework open source o gratuito per i tuoi agenti AI?
La scelta di un framework, gratuito o open source, non è solo una questione di budget, ma una vera e propria filosofia di sviluppo. Ci sono diversi motivi per cui questa strada è spesso la più vantaggiosa.
Innanzitutto, l’accessibilità. Eliminare i costi di licenza significa abbattere una barriera significativa all’ingresso, permettendo a studenti, hobbisti, startup e piccole imprese di sperimentare e innovare senza gravare sul portafoglio. Questo promuove un ecosistema più inclusivo e dinamico, dove le idee migliori possono emergere indipendentemente dalle risorse economiche.
Poi c’è la trasparenza e la flessibilità. Il codice open source è, per definizione, aperto alla visione di tutti. Questo non solo ispira fiducia, ma permette anche agli sviluppatori di comprendere a fondo come funziona il framework, di personalizzarlo, estenderlo o persino correggerne i bug. Se hai un’esigenza specifica che il framework non copre out-of-the-box, puoi modificarlo per adattarlo. Non sei legato alle decisioni di un singolo fornitore, ne hai il controllo.
Un altro grande vantaggio è la comunità. I progetti open source di successo sono spesso supportati da una vasta comunità di sviluppatori che contribuiscono al codice, forniscono supporto, creano tutorial e condividono best practice. Questo significa che non sei mai solo di fronte a un problema: c’è una rete di persone pronte ad aiutarti e, spesso, soluzioni già disponibili per sfide comuni.
Infine, l’innovazione continua. Molti dei framework più all’avanguardia nascono e crescono nell’ambiente open source. La collaborazione aperta e la possibilità per chiunque di proporre miglioramenti o nuove funzionalità accelerano il ritmo dell’innovazione, garantendo che questi strumenti rimangano sempre all’avanguardia.
Certo, la natura open source può portare anche a qualche “grattacapo”. La documentazione a volte può essere meno strutturata o aggiornata rispetto a prodotti commerciali, e il supporto tecnico formale potrebbe mancare, lasciandoti affidato alla buona volontà della comunità. La scelta di quale framework adottare può essere più complessa, data l’ampia varietà e la rapida evoluzione del panorama. Ma, bilanciando questi aspetti, i benefici superano di gran lunga le sfide, specialmente per chi cerca flessibilità, controllo e una comunità attiva.
I migliori 10 framework gratuiti o open source per la creazione di agenti AI
Ecco una selezione di framework che stanno plasmando il futuro degli agenti AI, tutti rigorosamente gratuiti o open source.
Langchain
Langchain è senza dubbio uno dei nomi più risonanti quando si parla di costruzione di applicazioni con Large Language Models (LLM). Non è un framework per agenti AI nel senso più stretto del termine, ma piuttosto un kit di strumenti che facilita enormemente la creazione di agenti basati su LLM. Langchain offre moduli per la concatenazione di LLM, la gestione della memoria, l’interazione con dati esterni e la definizione di “agenti” che possono decidere quali strumenti utilizzare e in quale ordine. La sua popolarità deriva dalla sua flessibilità e dalla capacità di astrarre molte delle complessità legate all’interazione con i modelli linguistici, rendendolo ideale per chi vuole costruire agenti conversazionali, sistemi di QA (Question Answering) o applicazioni complesse che richiedono un “ragionamento” basato su LLM.
OpenAI
Anche se OpenAI è principalmente una piattaforma di servizi AI e non un framework open source nel senso tradizionale, il suo Agents SDK (Software Development Kit) e le API rendono la sua potenza accessibile agli sviluppatori gratuitamente (entro certi limiti di utilizzo). Un GPT può essere il “cervello” di un agente AI, fornendo capacità di comprensione del linguaggio naturale, generazione di testo e persino elaborazione di immagini e video. Gli sviluppatori possono costruire agenti che utilizzano modelli GPT per compiti come riassunto, traduzione, chatbot avanzati e sistemi di visione computerizzata, integrando il modello nelle proprie applicazioni attraverso le sue interfacce. È un’opzione potente per chi cerca un modello all’avanguardia da integrare nei propri agenti.
Autogen
Microsoft AutoGen è un framework versatile che permette di costruire applicazioni LLM conversazionali multiple, dove diversi agenti AI possono interagire tra loro per risolvere compiti complessi. Questo framework si distingue per la sua capacità di orchestrate il dialogo tra agenti, ognuno con ruoli e capacità specifiche, che possono collaborare, chiedere chiarimenti e persino scrivere codice. AutoGen è particolarmente potente per scenari che richiedono una risoluzione distribuita dei problemi e offre un alto grado di personalizzazione per definire il comportamento di ciascun agente. È ideale per progetti che necessitano di una complessa interazione tra diversi componenti intelligenti.
CrewAI
CrewAI si posiziona come un framework intuitivo per orchestrare agenti AI che lavorano in modo collaborativo. L’obiettivo principale è facilitare la creazione di “equipaggi” di agenti che possano assumere ruoli specifici, condividere conoscenze e raggiungere obiettivi comuni. Questo framework è pensato per semplificare la progettazione di flussi di lavoro complessi dove diversi agenti devono interagire in modo strutturato. È particolarmente utile per l’automazione di processi aziendali, la generazione di contenuti o qualsiasi compito che benefici di un approccio multi-agente.
Haystack
Haystack è un framework open source per la creazione di sistemi di ricerca e Question Answering (QA) basati su LLM. Sebbene non sia un framework “generico” per agenti AI, è estremamente potente per costruire agenti che si specializzano nel recupero di informazioni e nella comprensione di testi. Con Haystack, puoi creare agenti che rispondono a domande complesse attingendo a vaste basi di conoscenza, che riassumono documenti o che analizzano testi per estrarre informazioni chiave. È una scelta eccellente per agenti che devono interagire con grandi quantità di dati testuali.
LlamaIndex
LlamaIndex, precedentemente noto come GPT Index, è un’interfaccia dati per LLM. Non è un framework per agenti AI in senso stretto, ma è fondamentale per costruire agenti che necessitano di interagire con dati esterni, strutturati o non strutturati. LlamaIndex facilita l’ingestione, l’indicizzazione e il recupero di dati da diverse fonti, permettendo agli LLM di accedere e ragionare su informazioni che vanno oltre il loro set di training originale. Questo è cruciale per la creazione di agenti basati su Retrieval Augmented Generation (RAG), dove l’agente deve recuperare informazioni pertinenti prima di generare una risposta.
smolagents (Hugging Face)
Hugging Face, noto per la sua vasta collezione di modelli e strumenti per il machine learning, ha introdotto il concetto di “Agents” all’interno del suo ecosistema. Questi agenti possono utilizzare i modelli di Hugging Face e altri strumenti per eseguire compiti complessi, combinando capacità di ragionamento con l’accesso a risorse esterne. Sebbene non sia un framework autonomo come Langchain, l’approccio di Hugging Face agli agenti sfrutta la ricchezza del loro hub di modelli, permettendo agli sviluppatori di costruire agenti sofisticati che attingono a una vasta gamma di intelligenze pre-addestrate.
Come utilizzare costruire agenti AI efficaci con framework gratuiti
Costruire agenti AI efficaci con framework gratuiti o open source non è un’impresa da poco, ma con l’approccio giusto, è assolutamente fattibile. Non basta scegliere un framework e aspettarsi che faccia tutto il lavoro da solo, è necessario un processo metodico e una buona dose di sperimentazione.
Il primo passo è sempre la definizione chiara dell’obiettivo. Prima di scrivere una riga di codice, devi sapere esattamente cosa vuoi che il tuo agente faccia. Qual è il problema che deve risolvere? Quali sono i suoi input e i suoi output attesi? Un obiettivo ben definito ti guiderà nella scelta del framework più adatto e nella progettazione della logica dell’agente.
Successivamente, viene la scelta del framework. Come abbiamo visto, ce ne sono molti, ognuno con i suoi punti di forza. Langchain eccelle nella flessibilità per agenti basati su LLM, AutoGen nella collaborazione multi-agente, Haystack nel recupero di informazioni. Valuta attentamente le tue esigenze e le caratteristiche di ciascun framework prima di prendere una decisione. Non aver paura di sperimentare con più di uno, se necessario, per trovare quello che si adatta meglio al tuo progetto.
Una volta scelto il framework, è il momento di progettare l’architettura dell’agente. Questo include la definizione delle sue “competenze” (cioè le azioni che può eseguire), la sua “memoria” (come ricorda le conversazioni o le informazioni passate) e la sua “logica di ragionamento” (come prende decisioni). In molti framework, questo si traduce nella creazione di catene (chains), agenti con strumenti specifici o planner che orchestrano l’esecuzione di funzioni.
L’integrazione con i modelli linguistici è un aspetto cruciale. Che tu usi OpenAI, Google Gemini o altri LLM, il framework ti aiuterà a connetterti a questi modelli e a sfruttarne le capacità di generazione del linguaggio naturale e di comprensione. È qui che entra in gioco il “cervello” del tuo agente.
Non sottovalutare l’importanza dell’iterazione e del testing. Gli agenti AI, specialmente quelli basati su LLM, possono essere imprevedibili. Dovrai testare il tuo agente in una varietà di scenari, analizzare i suoi errori e aggiustare la sua logica, i suoi prompt o le sue competenze. Questo è un processo continuo di raffinamento.
Infine, considera la gestione degli errori e la robustezza. Cosa succede se l’LLM restituisce una risposta inattesa? O se un’API esterna fallisce? Progetta il tuo agente per gestire queste eccezioni in modo elegante, evitando che si blocchi o fornisca risposte non valide.
Costruire agenti AI efficaci richiede pazienza, sperimentazione e una comprensione approfondita sia del problema che si vuole risolvere sia degli strumenti a disposizione. Ma con i framework gratuiti e open source, la potenza di queste tecnologie è a portata di mano per chiunque sia disposto a metterci del proprio.
Opportunità di formazione e carriera nell’ambito degli agenti AI
Il campo degli agenti AI è in piena espansione e, con esso, le opportunità di carriera e formazione. Non si tratta solo di una nicchia per pochi esperti, ma di un settore che sta permeando diverse industrie, creando una domanda crescente di professionisti qualificati.
Dal punto di vista della formazione, l’apprendimento delle basi del machine learning, della programmazione (specialmente Python) e della comprensione dei Large Language Models è fondamentale. Ci sono molte risorse online gratuite e a pagamento, corsi universitari e bootcamp intensivi che possono fornire le competenze necessarie.
Per chi vuole approfondire lo sviluppo di agenti specifici, Percorsi di Carriera come l’AI Developer di Data Masters possono essere estremamente utili, offrendo una formazione pratica e mirata.
Settori come la finanza, la sanità, la logistica, il customer service e persino l’intrattenimento stanno investendo massicciamente negli agenti AI per automatizzare processi, migliorare l’efficienza e offrire esperienze personalizzate. Questo significa che le competenze nello sviluppo di agenti AI sono trasversali e ricercate in un’ampia gamma di contesti aziendali. Inoltre, la natura open source di molti framework significa che la contribuzione alla comunità può essere un’ottima vetrina per le proprie competenze. Contribuire a un progetto open source popolare può aprirti le porte a nuove opportunità professionali e farti conoscere all’interno della community.
Il futuro del lavoro è sempre più intessuto di intelligenza artificiale, e gli agenti AI ne sono una componente fondamentale. Investire nella formazione in questo campo non è solo una scelta professionale saggia, ma un modo per rimanere al passo con le innovazioni e cogliere le sfide del domani. E non dimentichiamo che la conoscenza è potere, specialmente quando si tratta di imparare a dare istruzioni a queste macchine 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.
