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È qui che Nanobot diventa un framework interessante, non come promessa di autonomia totale, ma come prova che in azienda servono micro-agenti piccoli, separati e soprattutto governabili, piuttosto […]",28847,"28 Aprile 2026",{"url":812,"width":813,"height":813,"alt":58},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/04/ChatGPT-Image-Apr-28-2026-09_20_20-AM.png",1254,[815,819,843,845],{"block_layout":816,"classes":817,"text":818},"simple_text","above-the-fold","\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Un agente AI che “fa tutto” sembra comodo, finché non devi capire dove ha sbagliato, chi ha cambiato un tool, o perché ha scritto nel database errato. È qui che \u003C/span>\u003Cb>Nanobot\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> diventa un framework interessante, non come promessa di autonomia totale, ma come prova che in azienda servono micro-agenti piccoli, separati e soprattutto governabili, piuttosto che agenti tuttofare enormi. \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">La vera domanda non è se l’AI può agire, questo ormai sappiamo che lo può fare, ma quanta complessità sei disposto a controllare.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Nanobot: i micro-agenti per l’intelligenza artificiale aziendale\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il punto forte di \u003C/span>\u003Cb>Nanobot AI\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> non sta nel presentarsi come un altro framework agentico, ma nel proporre un impianto open-source ultraleggero per costruire agenti MCP con reasoning, system prompt, orchestrazione e supporto MCP-UI. Questa leggerezza è il messaggio tecnico più rilevante del framework, perché suggerisce una scelta precisa di design: spostare il valore dall’agente generalista che prova a fare tutto verso unità più piccole e specializzate, che possono essere assemblate e coordinate.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Qui però conviene fermarsi un attimo, perché \u003C/span>\u003Cb>un’architettura a micro-agenti AI \u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">non vale per la sola scomposizione dei compiti, ma quando quella scomposizione rende più leggibile il sistema e più verificabile ogni passaggio. Framework come \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/creare-agente-ai-longchain/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cb>Langchain\u003C/b>\u003C/a> \u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">e\u003C/span>\u003Cb> LangGraph\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> insistono sul controllo esplicito dello stato e su una struttura a grafo, mentre SDK come quello di OpenAI mette al centro tracing e handoff tra agenti.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Cos’è Nanobot: superare la complessità dei framework monolitici\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Nanobot nasce dentro una critica implicita ai framework monolitici. Quando un singolo agente accumula prompt, strumenti, logica operativa ed integrazioni, tende a trasformarsi in un blocco difficile da mantenere. Nanobot AI si posiziona invece come \u003C/span>\u003Cb>framework open-source per agenti specializzati\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, con enfasi su MCP, orchestrazione e leggerezza, con l’idea di separare responsabilità e confini.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Questo approccio ha senso perché l’utilizzo degli strumenti da parte degli agenti (i cosiddetti tools) non è un permesso generico ad agire nel mondo, ma un meccanismo strutturato con strumenti definiti. Un nanobot efficace non è quello che improvvisa di più, ma quello che opera entro limiti chiari. La parte meno attraente è che la semplicità iniziale di un agent opensource non garantisce semplicità operativa nel tempo, \u003C/span>\u003Cb>più moduli aggiungi, più devi occuparti di coerenza, versionamento e controllo\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Architettura agnostica: massima flessibilità nella scelta degli LLM\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Un aspetto interessante del \u003C/span>\u003Cb>framework di Nanobot AI \u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">è la sua impostazione aperta verso orchestrazione e strumenti esterni, che si inserisce bene in un’architettura dove l’azienda vuole evitare dipendenze rigide da un solo fornitore. Questa flessibilità è coerente con il contesto attuale, in cui esistono framework ufficiali come\u003C/span> \u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/openai-agents-sdk/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cb>OpenAI Agents SDK\u003C/b>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> e \u003C/span>\u003Cb>Google ADK\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> per sviluppare agenti con strumenti ed orchestrazione.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La libertà di scelta, però, ha un costo tecnico, e se da un lato \u003C/span>\u003Cb>puoi cambiare modello o provider più facilmente\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, dall’altro, devi anche gestire test comparativi, standard di output e policy comuni.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":820,"gutter_top":821,"gutter_bottom":821,"list":822,"h_align":842,"v_align":842},"cta_list","xl",[823],{"link":824,"config":826,"modal":830},{"title":825,"url":148,"target":58},"ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER",{"variant":160,"theme":827,"size":828,"class":829},"theme-primary","size-default","iscritto-nl qs-link",{"api_url":831,"title":832,"text":833,"name_label":834,"name_placeholder":835,"surname_label":836,"surname_placeholder":837,"email_label":838,"email_placeholder":839,"privacy_text":840,"submit_text":841},"/wp-json/dm/v1/modal-form/26876","Iscriviti alla Newletter","\u003Cp>Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n","Nome","Inserisci il tuo nome","Cognome","Inserisci il tuo cognome","E-mail","Inserisci la tua e-mail","Dichiaro di aver letto l’informativa \u003Ca href=\"https://datamasters.it/privacy-policy/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">privacy\u003C/a> e di prestare espresso consenso al \u003Ca href=\"https://datamasters.it/trattamento-dati/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">trattamento dei dati\u003C/a> personali","ISCRIVITI ORA","center",{"block_layout":816,"text":844},"\u003Ch2>\u003Cstrong>Vantaggi competitivi dell’approccio modulare in azienda\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La modularità in azienda diventa un vantaggio quando riduce il costo del cambiamento, ed è questa la vera promessa dei \u003C/span>\u003Cb>micro-agenti\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Se un task, un tool o una regola cambiano, poter intervenire su un componente isolato è molto diverso dal dover ritoccare un agente onniscente che contiene tutto. \u003C/span>\u003Cb>LangGraph\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> mostra bene questo principio con workflow controllati e stato esplicito, mentre gli \u003C/span>\u003Cb>SDK\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> formalizzano pattern pratici come tracing e handoff per scomporre i compiti.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Detto in modo meno complesso, la modularità aiuta quando impedisce al sistema di diventare un groviglio. Se invece ogni micro-agente introduce eccezioni, configurazioni e dipendenze non osservate, il vantaggio svanisce. L’Automazione non migliora perché hai più agenti, ma migliora perché hai confini più chiari tra responsabilità e strumenti.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Riduzione dei tempi di sviluppo: dalla configurazione YAML alla produzione\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Nanobot viene presentato come \u003C/span>\u003Cb>framework ultraleggero\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> e questa caratteristica rende credibile un setup rapido, soprattutto quando i componenti sono separati e orientati a funzioni specifiche. In termini di sviluppo, il vantaggio è evidente: \u003C/span>\u003Cb>partire con agenti piccoli accelera l’iterazione e riduce il peso del primo design\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il problema è che il primo deploy non coincide con un sistema pronto per l’uso aziendale. \u003C/span>\u003Cb>OpenAI Agents SDK\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> include tracing proprio perché i sistemi agentici richiedono osservabilità reale, non solo una buona configurazione iniziale. Anche \u003C/span>\u003Cb>Anthropic\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, con il tool use, mostra che l’invocazione degli strumenti va pensata come infrastruttura controllata. \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Se ti interessa il confronto con flussi operativi più tool-oriented, vale la pena leggere anche i nostri articoli su \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/gemini-cli/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Gemini CLI\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> e \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/claude-code/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Clade Code\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Manutenibilità e scalabilità: gestire centinaia di agenti specializzati\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Un agente piccolo è più facile da aggiornare, sostituire ed isolare rispetto a un sistema monolitico, framework come \u003C/span>\u003Cb>LangGraph\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> insistono sullo stato esplicito proprio per tenere sotto controllo flussi che, crescendo, diventano altrimenti opachi, mentre gli \u003C/span>\u003Cb>SDK\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> aggiungono tracing e handoff, che in pratica servono a capire chi ha fatto cosa e quando un compito è stato passato a un altro agente.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Qui emerge il \u003C/span>\u003Cb>limite strutturale di nanobot AI framework\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Se la leggerezza riduce l’attrito iniziale ma non è accompagnata da osservabilità, la scalabilità produce solo più punti di fallimento, e questo in azienda pesa più della velocità di sviluppo. \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Per orientarti nel confronto tra i \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/framework-gratuiti-agenti-ai/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">migliori framework per agenti AI\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, vale la pena allargare un po’ di più la prospettiva.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Integrazione tecnica e casi d’uso nei processi di business\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Nanobot dichiara supporto ad orchestrazione, \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/mcp-aziende/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cb>MCP\u003C/b>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> e UI, quindi il suo terreno naturale non è l’agente dimostrativo che conversa bene, ma il sistema che si collega a strumenti esterni e segue workflow ripetibili. È qui che il tema nanobot vs \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/openclaw-cose-come-installare-e-utilizzare-lassistente-personale-agentico/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">OpenClaw\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> diventa meno ideologico e più pratico. La domanda utile non è quale sia più brillante sulla carta, ma quale si adatti meglio a un processo che va governato, tracciato e corretto nel tempo.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">La letteratura tecnica disponibile su tool use, handoff e workflow a stato esplicito porta tutta nella stessa direzione: formalizzazione del passaggio di compiti tra agenti ed organizzazione dei flussi in nodi e stato. \u003C/span>\u003Cb>Nanobot\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> può avere senso quando viene usato come strato leggero per comporre questi comportamenti in casi d’uso circoscritti, non come scorciatoia per delegare tutto a un solo agente.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Automazione del customer support e analisi documentale avanzata\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Due casi d’uso risultano credibili con un approccio a micro-agenti AI. Il primo è il \u003C/span>\u003Cb>customer support\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, dove un agente può classificare la richiesta, un altro recuperare informazioni da strumenti esterni ed un altro ancora gestire l’instradamento o il passaggio di consegne. Il secondo è \u003C/span>\u003Cb>l’analisi documentale\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, dove workflow controllati e stato esplicito, come in LangGraph, aiutano a segmentare recupero, interpretazione e validazione.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">In entrambi i casi il valore di Nanobot non sta nel rispondere da solo, ma nel mantenere controllo sui passaggi. Se stai valutando applicazioni agentiche in contesti aziendali, la \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/corsi/rag-large-language-models-langchain/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">AI Agentic Applications Masterclass\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> offre un quadro utile, mentre per progetti concreti più specifici possiamo capire \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/aziende/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">come aiutare le aziende\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Sicurezza e governance nell’implementazione di Nanobots\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">La parte decisiva è questa. Senza governance, i micro-agenti moltiplicano rischio, costi e superficie operativa. Da qui discende una regola semplice: l’autonomia è utile solo entro accessi, credenziali, log e audit ben definiti.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Un nanobot ben progettato deve poter fare meno di quanto potrebbe teoricamente fare sembra controintuitivo, ma è il prezzo della governabilità. Un \u003C/span>\u003Cb>framework di agenti leggero\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> non sostituisce la disciplina architetturale, la rende semplicemente più visibile.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Controllo degli accessi e gestione delle credenziali nelle chiamate API\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Ogni agente dovrebbe avere solo i privilegi necessari al proprio compito, questo dovrebbe essere il principio minimo di sicurezza in qualsiasi sistema integrato con\u003C/span>\u003Cb> API e strumenti esterni\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Questo implica una cosa molto concreta, ossia che un framework come \u003C/span>\u003Cb>nanobot\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> non sostituisce gestione dei segreti, segregazione dei ruoli o policy di accesso. Se un micro-agente AI può chiamare un’API critica, quel potere va limitato in modo esplicito, altrimenti la modularità diventa solo una distribuzione del rischio su più nodi.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Monitoraggio delle performance e auditing delle risposte degli agenti\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Tracing, log e auditing sono requisiti di base per un sistema agentico serio, a prescindere dal framework o strumento utilizzato. \u003C/span>\u003Cb>OpenAI Agents SDK\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> li tratta come elementi centrali e non accessori, mentre \u003C/span>\u003Cb>Nanobot\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, dal canto suo, mette sul tavolo orchestrazione e struttura leggera.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Il vantaggio dei \u003C/span>\u003Cb>micro-agenti AI\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> non è l’assenza di controllo, quanto la possibilità di controllare meglio ogni unità, ogni tool e ogni handoff. Se manca osservabilità, stai soltanto distribuendo opacità su più componenti.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>I consigli di Data Masters: perché i micro-agenti sono il futuro dell’IA plug-and-play\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">I micro-agenti sono il futuro soltanto per chi accetta governance, osservabilità e design modulare come costo d’ingresso. \u003C/span>\u003Cb>Nanobot\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> è interessante proprio perché porta all’estremo la promessa opposta rispetto ai framework più completi, meno peso, meno struttura imposta, più libertà di composizione. Questa leggerezza può essere un vantaggio reale quando il lavoro è già scomponibile in unità chiare e quando l’azienda sa progettare tool, accessi e punti di controllo.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Nanobot ha senso se cerchi \u003C/span>\u003Cb>un framework aperto e ultraleggero per agenti specializzati\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, con orchestrazione e supporto MCP. Ha meno senso se vuoi che la leggerezza risolva da sola la complessità di un sistema produttivo. Se il tuo caso d’uso beneficia davvero della scomposizione del lavoro, allora i micro-agenti AI possono diventare un vantaggio organizzativo concreto. Se vuoi capire \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/aziende/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">come possiamo aiutare le aziende\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, la discussione parte da lì, non dalla moda del momento.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n",{"block_layout":846,"classes":847,"bg_color":848,"api_url":849,"text":850,"form":851},"newsletter_form","gutter-mt-xl","color-primary-50","/wp-json/dm/v1/newsletter","\u003Ch6>NEWSLETTER\u003C/h6>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n",{"name_label":834,"name_placeholder":835,"surname_label":836,"surname_placeholder":837,"email_label":838,"email_placeholder":839,"privacy_text":840,"submit_text":841,"confirm_message":852,"ac_list":853,"ac_tags":854},"Grazie per esserti iscritto alla nostra newsletter!\u003Cbr />\r\nOra riceverai direttamente nella tua casella di posta gli ultimi aggiornamenti dal mondo AI e Data Science per essere sempre al passo con le novità del settore.","be0876d3da5a963d:54660e81b7645d660c6f68984a4ed855f6a4456b:bAiozIUOf+t6Lb28eW3OYQ==","b46a2ec188e10dad:5700402d802363395bc8c7dfc393b7ccda8ab2d7:T19+wSefoIgFmwWbM4j+0g==",{"first_name":856,"last_name":857,"avatar":858,"linkedin_url":873,"description":874},"Simone","Truglia",{"ID":859,"id":859,"title":860,"filename":861,"filesize":862,"url":863,"alt":770,"author":864,"description":58,"caption":58,"name":860,"status":865,"uploaded_to":866,"date":867,"modified":868,"menu_order":869,"mime_type":750,"type":870,"subtype":871,"width":872,"height":872},1330,"simone-truglia","simone-truglia-1.png",667231,"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2024/06/simone-truglia-1.png","7","inherit",1313,"2024-06-17 13:55:06","2024-06-17 13:56:20",0,"image","png",1080,"https://www.linkedin.com/in/simonetruglia/","\u003Cp>Simone è un \u003Cstrong>Ingegnere Informatico\u003C/strong> con specializzazione nei \u003Cb>sistemi automatici \u003C/b>e con una grande passione per la \u003Cb>matematica\u003C/b>, la \u003Cb>programmazione\u003C/b> e l’\u003Cb>intelligenza artificiale\u003C/b>. 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Tutto molto bello ma un chatbot che […]","https://datamasters.it/blog/creare-agente-ai-longchain/",{"category":910,"tag":911},[895],[897,912],"langchain",{"id":914,"image":915,"raw_date":919,"date":920,"date_day":921,"date_month":889,"title":922,"excerpt":923,"url":924,"taxonomies":925,"is_webinar":512},28719,{"url":916,"width":917,"height":918,"alt":58},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/04/Gemini_Generated_Image_25a9w325a9w325a9-Photoroom.png",1280,698,"2026-04-01T12:35:04+02:00","1 Aprile 2026","01","Cos'è l'orchestrazione dell'AI e come coordinare gli agenti","Oggi la collaborazione ed il coordinamento non sono più appannaggio esclusivamente umano ma, come ben sappiamo, adesso ci sono diversi tool AI che riescono ad orchestrare e far collaborare in […]","https://datamasters.it/blog/ai-agent-orchestration/",{"category":926,"tag":927},[895],[928,897],"agentic-applications",{"id":930,"image":931,"raw_date":935,"date":936,"date_day":937,"date_month":938,"title":939,"excerpt":940,"url":941,"taxonomies":942,"is_webinar":512},28712,{"url":932,"width":933,"height":934,"alt":58},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/03/image-18.png",1024,573,"2026-03-31T13:18:41+02:00","31 Marzo 2026","31","Mar","Make.com e Agenti AI: come portare l’automazione aziendale oltre i semplici trigger","Quando parliamo di automazione dei processi aziendali, spesso pensiamo a quelle sequenze lineari del tipo: “se succede X, allora fai Y“, e per anni questo è bastato, o quasi. 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Il tuo viaggio verso il successo inizia oggi!\u003C/p>\n",{"link":1080,"config":1082},{"title":118,"url":1081,"target":19},"https://datamasters.it/catalogo/?price=gratuito",{"variant":160,"theme":1083,"size":828},"theme-white",1777390625208]