Strumenti per la creazione di agenti IA low/no-code: n8n, make, Zapier

Le piattaforme di creazione di agenti AI low-code e no-code consentono agli utenti di creare flussi di lavoro automatizzati basati sull'IA senza dover scrivere codice complesso, rendendo lo sviluppo degli agenti più rapido e accessibile anche ai team non tecnici.

Abbiamo trascorso tre giorni a configurare i flussi di lavoro degli agenti AI, impostando manualmente le azioni LLM, i parser di documenti, gli strumenti di ricerca e creando pipeline con trigger, passaggi condizionali, chiamate a strumenti e webhook per confrontare il modo in cui ciascun sistema gestisce l'automazione degli agenti in più fasi.

Abbiamo utilizzato i piani gratuiti dei più diffusi strumenti per la creazione di agenti AI low/no-code, tra cui n8n (self-hosted), make e Zapier, e abbiamo valutato AgentKit di OpenAI sulla base della sua documentazione ufficiale. ¹

Costruttori di agenti di intelligenza artificiale

Ecco una breve panoramica di ciascuna piattaforma:

1. Creatio Studio : una piattaforma low-code basata sul cloud. Utilizza un designer visivo e istruzioni in linguaggio naturale, consentendo anche agli utenti non tecnici di automatizzare flussi di lavoro e attività.
2. n8n: Open source, orientato agli sviluppatori, basato sul codice. Inoltre, fortemente orientato al SaaS. Supporta funzionalità avanzate di orchestrazione degli agenti , come la memoria o il ragionamento sugli strumenti. Fornisce un nodo agente dedicato.
3. OpenAI AgentKit : Generatore di agenti open-source per team e utenti profondamente integrati nell'ecosistema di OpenAI; non è uno strumento efficace per la creazione di agenti altamente personalizzati. Include strumenti di valutazione degli agenti come funzionalità integrate, quali la valutazione automatica, l'ottimizzazione dei prompt e il monitoraggio delle prestazioni.
4. make: Strumento SaaS basato su cloud. Supporta flussi di lavoro con agenti a più fasi, ramificazioni condizionali e integrazioni API. Offre meno flessibilità e logica per gli agenti rispetto a n8n, ma supporta comunque configurazioni personalizzate tramite richieste HTTP, moduli JSON/router e webhook.
5. Zapier: strumento SaaS basato sul cloud. L'opzione più intuitiva per i principianti, grazie al generatore di agenti AI basato su prompt di codice. Tuttavia, la sua architettura è lineare e per logiche più complesse (come ramificazioni o cicli di feedback) sono necessarie funzionalità a pagamento come Paths o Code by Zapier.
6. Google Workspace Studio: Integrato nelle app di Workspace come Gmail, Drive, Calendar, Sheets e Chat. Utilizza l'intelligenza artificiale Gemini per trasformare le istruzioni in linguaggio naturale in flussi di lavoro automatizzati.

→ Per chi sta valutando l'utilizzo di framework al posto degli strumenti no-code, consigliamo di leggere la nostra esperienza pratica nella creazione di agenti di intelligenza artificiale con LangGraph, CrewAI, Swarm e LangChain.

Per saperne di più

Se siete interessati all'infrastruttura che alimenta l'IA agentiva web-competente, ecco i nostri benchmark più recenti:

• Browser remoti : come l'infrastruttura del browser consente agli agenti di interagire con il web in modo sicuro .
• Benchmark del browser MCP : i migliori server MCP per l'utilizzo degli strumenti e l'accesso web.

Studio Creatio

Creatio si concentra maggiormente sull'automazione dei processi aziendali piuttosto che sulla logica sperimentale degli agenti. Utilizza un designer visivo e istruzioni in linguaggio naturale, in modo che anche gli utenti non tecnici possano automatizzare flussi di lavoro e attività.

Caratteristiche principali:

• È possibile trascinare e rilasciare elementi dell'interfaccia utente, definire modelli di dati e impostare regole aziendali per creare app e flussi di lavoro che si integrino con i propri agenti.
• La piattaforma include agenti di intelligenza artificiale preconfigurati per attività come la promozione delle vendite, l'automazione dei servizi o i flussi di lavoro di marketing.
• Le app e i blocchi di processo possono essere riutilizzati da diversi team, il che contribuisce alla coerenza su larga scala.

n8n

n8n permette agli utenti di creare flussi di lavoro complessi con agenti di intelligenza artificiale. È facile da usare e flessibile per gli sviluppatori. È possibile scrivere codice vero e proprio all'interno dei flussi di lavoro ed estenderlo a piacimento. Ciò che distingue n8n è che l'intero codice sorgente è disponibile su GitHub. ²

Caratteristiche principali:

• Supporto per il codice con JavaScript e Python
• Ricca libreria di nodi con centinaia di integrazioni
• Un nodo dedicato all'agente AI per la logica dell'agente a più fasi.
• Creazione dei nodi agente tramite prompt di sistema
• Supporto contestuale e di memoria
• Trigger multipli, ramificazioni, cicli e gestione degli errori
• Pacchetti npm esterni quando si utilizza l'hosting autonomo ³

• Controllo di versione basato su Git sui livelli superiori

AgentKit di OpenAI

Nell'ottobre 2025, OpenAI ha annunciato AgentKit, un toolkit per la creazione e la distribuzione di agenti di intelligenza artificiale. ⁴ È progettato per i team che utilizzano modelli e strumenti OpenAI. Si concentra su come gli agenti pensano, ragionano e utilizzano gli strumenti, non sull'automazione generale.

Caratteristiche principali:

• Tela visiva per la creazione di flussi di agenti

• Supporto nativo per la gestione della memoria, l'utilizzo degli strumenti e la delega degli agenti.
• Blocchi logici integrati (If, While, Imposta stato)
• Stretta integrazione con i modelli OpenAI e gli strumenti MCP
• Valutazione integrata con
  • Valutazione automatizzata

• • Ottimizzatore di prompt

• • Valutazione della traccia dell'agente

• Widget ChatKit per integrare agenti di intelligenza artificiale in siti web e app

Fare

Make è una piattaforma di automazione basata sul cloud in cui è possibile connettere le applicazioni utilizzando moduli visivi. Può eseguire flussi di lavoro di intelligenza artificiale a più fasi che simulano il comportamento di un agente, ma non fornisce un vero e proprio framework per agenti .

Caratteristiche principali:

• Flussi di lavoro a più fasi chiamati “scenari”
• Router e filtri per la diramazione
• Cicli e sottoscenari
• Supporto API tramite moduli HTTP

• Estensione Chrome DevTools per il debug dettagliato
• Registri chiari passo passo

Zapier

Zapier è lo strumento di automazione più semplice e intuitivo per i principianti. Utilizza un'interfaccia in linguaggio naturale per creare agenti di intelligenza artificiale, ma si basa su flussi di lavoro lineari.

Caratteristiche principali:

• Agenti di intelligenza artificiale (beta) creati tramite istruzioni in linguaggio naturale
• Codice fornito da Zapier per piccoli snippet JS/Python
• Modelli per le attività comuni degli agenti
• Percorsi per ramificazioni condizionali (funzionalità a pagamento)
• Trasparenza limitata a livello di passaggio

Google Studio di lavoro

Google Workspace Studio è il generatore di agenti AI senza codice di Google.
È stato introdotto come parte di Google Workspace (originariamente chiamato Workspace Flows). Utilizza l'intelligenza artificiale Gemini per funzionare con Gmail, Drive, Calendar, Chat, Forms e altro ancora.

Caratteristiche principali:

• Gli agenti possono operare all'interno di Gmail, Drive, Documenti, Fogli, Chat e Calendario. Ricavano informazioni contestuali da file, email ed eventi per prendere decisioni più intelligenti.
• Gli utenti possono avviare flussi di lavoro a partire da eventi quali email in arrivo, eventi del calendario, nuove risposte ai moduli, orari programmati o menzioni in chat.
• Una volta creati, gli agenti possono essere condivisi tra team come Google Documenti, aiutando gli altri a riutilizzarli o adattarli.

Confronto dei prezzi dei costruttori di agenti di intelligenza artificiale

Modellazione dei costi per piani individuali e di gruppo

Modellazione dei costi per i piani aziendali

Punti salienti:

• n8n: Addebiti per esecuzione del flusso di lavoro: un'esecuzione conta come una singola esecuzione, indipendentemente dal numero di nodi inclusi.
  
• Agentkit: Il costo è legato all'utilizzo dell'API/modello, dove si pagano i token e gli strumenti utilizzati secondo le tariffe di OpenAI; non è previsto alcun costo separato per AgentKit in sé.
  
• make: Costi per operazione: ogni modulo in uno scenario (termine usato da Make per indicare un flusso di lavoro) conta come un'operazione.
  
• Zapier: Addebiti per attività: ogni azione successiva all'attivazione conta come un'attività.

Ad esempio, se un flusso di lavoro ha 10 nodi:

• make e Zapier lo conterebbe come 10 operazioni o attività ogni volta che viene eseguito.
  
• n8n lo considererebbe come un'unica esecuzione, indipendentemente dal numero di nodi coinvolti.

Tuttavia, la struttura dei prezzi di n8n può risultare un po' confusionaria: anche se le operazioni non vengono conteggiate singolarmente, ogni piano prevede comunque un limite al numero totale di esecuzioni (ad esempio, 2.500 al mese per il piano gratuito).

n8n

n8n offre opzioni sia self-hosted che cloud-hosted. Entrambe possono essere eseguite sulla propria infrastruttura utilizzando Docker o Docker Compose.

L'edizione Community è priva di alcune funzionalità di livello enterprise, tra cui SSO, controlli di accesso e variabili globali. Alcune di queste funzionalità mancanti possono essere sostituite da nodi creati dalla community; ad esempio, il pacchetto n8n-nodes-globals offre un'alternativa alle variabili globali personalizzate.

A partire da agosto 2025, n8n ha rimosso i limiti al numero di flussi di lavoro attivi in tutti i suoi piani cloud, il che significa che è possibile avere flussi di lavoro, passaggi e utenti illimitati in ciascun piano. ⁵

Kit di agenti

Il costo è legato all'utilizzo dell'API/modello: si pagano i token e gli strumenti utilizzati secondo le tariffe di OpenAI; non è previsto alcun costo aggiuntivo per AgentKit.

Fare

make utilizza un modello di prezzi basato sulle operazioni:

Ciò significa che anche un flusso di lavoro moderato può consumare rapidamente la quota gratuita. Supponiamo di creare un agente AI giornaliero che viene eseguito 3 volte al giorno e utilizza 5 moduli (ad esempio, recuperare notizie, filtrare, chiamare il numero OpenAI, formattare il risultato, inviare un'e-mail). Si tratta di 5 operazioni × 3 esecuzioni = 15 operazioni al giorno. In 30 giorni, sono circa 450 operazioni.

• Piano gratuito : include 1.000 operazioni al mese e consente fino a 2 scenari attivi.
• Piani a pagamento : a partire da 9 dollari al mese per 10.000 operazioni .

Poiché la fatturazione avviene per singola operazione, i flussi di lavoro con più nodi o esecuzioni più frequenti diventano costosi.

Zapier

Zapier addebita i costi in base al numero di attività svolte dai suoi Zap. Un'attività corrisponde a ciascun elemento di dati elaborato da una fase del flusso di lavoro. Ad esempio, se uno Zap aggiunge una riga a un foglio di calcolo denominato Google, ciò viene conteggiato come un'attività.

• Piano gratuito : 100 attività al mese e 5 Zap (flussi di lavoro).
  
• Piani a pagamento : a partire da 19,99 $ al mese per 750 attività al mese.

Tieni presente che, una volta superato il limite di attività, Zapier passa alla fatturazione a consumo con una tariffa maggiorata per garantire la continuità dei tuoi Zap.

Zapier offre anche agenti AI come parte del suo pacchetto di orchestrazione AI. Questi piani consentono di creare chatbot e agenti basati sull'intelligenza artificiale. Il piano gratuito include 400 attività al mese.

Ulteriori letture

• Agenti di IA locali
• Confronto tra gli strumenti CLI di Agentic

Collegamenti di riferimento

1.

Introducing AgentKit | OpenAI

2.

GitHub - n8n-io/n8n at pixeljets.com · GitHub

3.

n8n/packages/nodes-base/nodes/Code at bf2ee51e36214c44bb7bb57d27d33dd29a8ccf72 · n8n-io/n8n · GitHub

4.

Introducing AgentKit | OpenAI

5.

New plan, no active workflow limits — n8n's new pricing explained. – n8n Blog

n8n Blog

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

Visualizza il profilo completo

Sii il primo a commentare

Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori.

Nome

Indirizzo e-mail

Commento

0/450

Pubblica un commento