OpenAI Agents SDK

Un agente AI è un sistema basato su intelligenza artificiale progettato per ragionare, prendere decisioni e agire in modo autonomo per raggiungere degli obiettivi. A differenza di un semplice modello conversazionale che risponde a input testuali, un agente AI elabora le informazioni usando modelli di linguaggio o altre tecniche di AI, e interagisce con strumenti esterni, come database, API, documenti o software, per eseguire compiti complessi.
In pratica, un agente AI può pianificare una sequenza di azioni, adattarsi in base ai risultati ottenuti e migliorare nel tempo.

La differenza principale tra un chatbot e un Agente AI sta nel livello di intelligenza e autonomia.
Un chatbot tradizionale è progettato per rispondere a domande o seguire script predefiniti: si limita a interagire tramite messaggi, spesso all’interno di confini molto precisi (come fornire informazioni o gestire assistenza clienti).
Un agente AI, invece, va oltre la conversazione. È in grado di capire obiettivi complessi, ragionare in più passaggi, accedere a dati esterni e agire in modo autonomo. Può, ad esempio, analizzare documenti, eseguire calcoli, scrivere email, aggiornare sistemi o prendere decisioni in base al contesto.

L’utilizzo di agenti AI offre alle aziende vantaggi significativi in termini di efficienza.
Innanzitutto, permettono di automatizzare processi complessi che richiedono ragionamento o analisi, riducendo tempi e costi operativi. Possono gestire attività ripetitive con una precisione e una velocità superiori a quelle umane.
Inoltre, gli agenti AI sono scalabili: lavorano 24 ore al giorno, si adattano ai cambiamenti dei flussi di lavoro e apprendono dai risultati per migliorare nel tempo.
Ma il vantaggio più strategico è la trasformazione dei processi decisionali: grazie alla capacità di raccogliere, collegare e interpretare grandi quantità di informazioni, gli agenti AI possono aiutare le aziende e le persone che ne fanno parte a prendere decisioni più rapide, informate e data-driven, favorendo l’innovazione e la competitività sul mercato.

Il Model Context Protocol è uno standard aperto creato da OpenAI per connettere agenti AI a dati, API e strumenti esterni in modo sicuro e scalabile.
In pratica, consente a un agente di “capire” e utilizzare risorse del mondo reale, come Gmail, Google Calendar, database aziendali o sistemi interni, senza dover riscrivere integrazioni ogni volta.
Nel corso imparerai a configurare un server MCP e a usarlo per fornire a un agente informazioni e tool aziendali, creando così un ecosistema AI realmente operativo, capace di lavorare con dati aggiornati, rispettare permessi e gestire connessioni multiple in modo standardizzato.

Il Model Context Protocol è uno standard aperto creato da OpenAI per connettere agenti AI a dati, API e strumenti esterni in modo sicuro e scalabile.
In pratica, consente a un agente di “capire” e utilizzare risorse del mondo reale, come Gmail, Google Calendar, database aziendali o sistemi interni, senza dover riscrivere integrazioni ogni volta.
Nel corso imparerai a configurare un server MCP e a usarlo per fornire a un agente informazioni e tool aziendali, creando così un ecosistema AI realmente operativo, capace di lavorare con dati aggiornati, rispettare permessi e gestire connessioni multiple in modo standardizzato.

Sì. Tutto ciò che impari nel corso può essere adattato a progetti personali o aziendali. Potrai sviluppare agenti verticali per marketing, operations, customer care o analisi dati, collegandoli ai tool e ai flussi che già utilizzi.

No. È sufficiente avere familiarità con Python e con le API REST. Tutti i passaggi, dall’architettura degli agenti all’orchestrazione finale, vengono spiegati passo per passo con esempi pratici e codice commentato.