20+ Builder di agenti IA: Microsoft, CrewAI, LangGraph e altri

Dopo aver esaminato la documentazione e aver trascorso diverse ore a testare questi builder di agenti IA, abbiamo compilato un elenco dei migliori framework open source e delle piattaforme low-code/no-code. Per dimostrare i casi d'uso dei builder di agenti IA, abbiamo fornito un tutorial sulla creazione di un agente esperto di prodotto con CrewAI.

Piattaforme low-code/no-code

Le piattaforme low-code/no-code con strumenti predefiniti sono ideali per le attività di automazione dei flussi di lavoro aziendali e per una distribuzione rapida.

Le piattaforme low-code/no-code sono software proprietari.

Creatio

Creatio consente ai team aziendali di creare agenti IA senza risorse di sviluppo, concentrandosi sull'automazione di vendite, marketing e assistenza.

Funzionalità di IA Agent Builder: Gli agenti IA di Creatio gestiscono le interazioni con i clienti, automatizzano i processi e analizzano i dati. La piattaforma utilizza modelli predefiniti per scenari comuni, ad esempio qualificazione dei lead, risposte dell'assistenza clienti ed elaborazione degli ordini, che puoi personalizzare tramite configurazione visiva anziché codice.

Il builder di agenti si integra direttamente con i dati CRM di Creatio. Un agente IA può accedere alla cronologia dei clienti, recuperare informazioni sugli ordini, verificare lo stato dell'inventario e attivare flussi di lavoro, tutto dalla stessa piattaforma in cui risiedono i dati aziendali.

Automazione dei flussi di lavoro: Il designer di processi drag-and-drop crea flussi di lavoro multi-step. Collega gli agenti IA ai processi aziendali: quando un lead raggiunge determinati criteri, l'agente lo qualifica automaticamente, lo assegna ai rappresentanti di vendita e pianifica i follow-up.

Vertex IA Builder

Un builder di agenti no-code per casi d'uso aziendali che consente di creare modelli di risposta. Supporta l'integrazione con framework open source come LangChain. Un limite è che la API di Vertex, dall'autenticazione agli endpoint, è complessa da utilizzare.

Beam IA

Microsoft Copilot Studio Agent Builder

Un builder di agenti IA low-code per un ambiente SaaS offre oltre 1.200 connettori dati. Ideale per:

• Automatizzare attività come l'invio di notifiche.
• Creare chatbot interni.
• Oppure operazioni aziendali come la gestione degli ordini

La piattaforma ha introdotto Agent Builder nel 2026, consentendo la creazione di agenti in linguaggio naturale in cui gli sviluppatori descrivono i requisiti e il sistema genera automaticamente prompt, seleziona strumenti, configura subagenti e definisce competenze.¹

I miglioramenti del 2026 includono la possibilità di copiare gli agenti creati in Microsoft 365 Copilot in Copilot Studio per sbloccare flussi di lavoro multistep e integrazioni personalizzate.² La piattaforma ha aggiunto funzionalità human-in-the-loop tramite un'azione di “richiesta di informazioni” che mette in pausa i flussi degli agenti per raccogliere dettagli dai revisori designati tramite Outlook, quindi riprende l'esecuzione utilizzando le loro risposte come parametri dinamici.

Lyzr Agent Studio

Può essere utilizzato da sviluppatori, aziende e utenti business. È modulare e utile per il prototyping. Ideale per automatizzare i flussi di lavoro in finanza, risorse umane, supply chain ed esperienza del cliente.

Glide

Offre no-code, temi predefiniti, layout e componenti per la creazione di agenti. Ideale per automatizzare i flussi di lavoro in vendite sul campo, ispezioni, ordini di lavoro, inventario, CRM, dashboard e portali.

Postman IA Agent Builder

Ideale per il prototyping e la creazione di agenti IA in un ambiente collaborativo. Offre strumenti come il client Postman, Collection Runner e Postman Flows per testare risposte LLM, prompt e input.

UiPath Agent Builder

Uno strumento di sviluppo di agenti low-code che fa parte di UiPath Studio.

String

Un builder di agenti IA che consente agli utenti di creare agenti specifici per attività senza scrivere codice. Gli agenti vengono creati utilizzando modelli predefiniti e un'interfaccia visiva drag-and-drop. Si collega a strumenti come SharePoint, Salesforce e API interne per automatizzare i flussi di lavoro. La privacy dei dati è garantita dalla conformità di livello enterprise e gli agenti possono essere eseguiti sia in ambienti cloud che on-premise.

Relevance IA

Ideale per i team operativi che desiderano creare agenti IA per la gestione degli incidenti senza dipendere dalle risorse di sviluppo. Non è richiesta alcuna competenza tecnica.

Lindy

È specializzato nell'automatizzare diverse operazioni commerciali, tra cui pratiche mediche, assistenza clienti, risorse umane e vendite. Con Lindy, puoi creare un “agente personalizzato” per ogni attività, collegarlo a strumenti come Gmail o Slack e vederlo funzionare automaticamente tramite trigger.

Bricklayer IA

Un sistema IA autonomo per creare agenti che automatizzano i Security Operations Center (SOC). Può migliorare varie attività SOC come il triage degli avvisi, la risposta agli incidenti e l'analisi dell'intelligence delle minacce. Consente ai SOC di creare flussi di lavoro multi-task, simili ai SOAR playbook.

Vonage IA Studio

Un builder visivo di agenti in Vonage IA Studio consente di creare flussi di progettazione automatizzati per chatbot o assistenti vocali su canali di messaggistica e voce senza dover scrivere alcun codice.

Trilex IA

Un builder di agenti no-code che consente ad agenti consapevoli di lavorare insieme come una squadra. È focalizzato sull'interfaccia e non è pronto per l'enterprise.

Framework open source

I framework agentici sono in genere ideali per progetti complessi basati sull'IA in ambienti di sviluppo che richiedono personalizzazione e codice. Alcuni (ad es. Crew IA, AutoGen) possono offrire anche funzionalità low-code.

LangGraph è un software proprietario, ma fornisce una libreria open source per lo sviluppo di agenti.

LangGraph

LangGraph 1.0 è utilizzato da aziende come Uber, LinkedIn e Klarna per carichi di lavoro in produzione.³ Funge da framework di orchestrazione di basso livello per creare flussi di lavoro agentici durevoli e con stato, con persistenza automatica dello stato: se un server si riavvia a metà conversazione, i flussi di lavoro riprendono esattamente da dove si erano interrotti. Il framework offre un supporto di prima classe per le API per i pattern human-in-the-loop, consentendo agli agenti di mettere in pausa l'esecuzione per la revisione, la modifica o l'approvazione umana.

LangGraph offre un maggiore controllo ed è adatto a flussi di lavoro agentici complessi, in particolare quando si utilizza la Retrieval-Augmented Generation (RAG) o si orchestrano attività di IA tra API esterne o database.

LangGraph ha introdotto integrazioni sandbox pluggable, tra cui langchain-modal, langchain-daytona e langchain-runloop, per ambienti di esecuzione del codice sicuri.⁴ Il framework ha aggiunto profili di modello che espongono funzionalità e capacità supportate tramite un attributo .profile, consentendo un processo decisionale più consapevole del contesto. La sintesi della cronologia delle conversazioni avviene ora nel nodo del modello tramite eventi wrap_model_call, conservando l'intera cronologia dei messaggi nello stato del grafico per un conteggio dei token più accurato.

Integrazione con LangChain: LangChain v1.1.0 ora sfrutta il runtime di LangGraph per abilitare flussi di lavoro agentici ramificati, durevoli e con memoria, con oltre 100 integrazioni plug-and-play tramite astrazioni standardizzate, supporto middleware e osservabilità OpenTelemetry.⁵

AutoGen / Microsoft Agent Framework

AutoGen è entrato in modalità manutenzione nell'ottobre 2025 ed è stato integrato in Semantic Kernel come parte del nuovo Microsoft Agent Framework. AutoGen rimane disponibile e riceverà correzioni critiche di bug e patch di sicurezza, ma nessuna nuova funzionalità.⁶ Gli sviluppatori dovrebbero migrare a Microsoft Agent Framework per le funzionalità future.

Funzionalità principali:

• Flussi di lavoro multi-agente con stato durevole e condivisione persistente del contesto in attività di lunga durata
• Supporto agli standard aperti, inclusi Model Context Protocol (MCP), messaggistica Agent-to-Agent (A2A) e integrazione OpenAPI per la portabilità cross-runtime
• Salvaguardie integrate per un'IA responsabile: Task Adherence (mantiene gli agenti allineati alle attività), PII Detection (avvisa quando gli agenti accedono a dati sensibili) e Prompt Shields (protegge dalla prompt injection)
• Supporto cross-linguaggio per Python e .NET con architettura asincrona ed event-driven

Distribuzione enterprise: Il framework supporta la sperimentazione locale con la distribuzione a Foundry Agent Service di Azure IA Foundry, che fornisce orchestrazione di flussi di lavoro multi-agente, gestione degli errori, tentativi e ripristino su larga scala. Organizzazioni come KPMG lo utilizzano per collegare agenti specializzati ai dati aziendali mantenendo la conformità normativa.⁷

CrewAI

Uno degli strumenti più semplici con cui iniziare, che offre modelli di agenti pronti all'uso (ad es. agente per la preparazione di riunioni) e una curva di apprendimento minima con opzioni no-code.

CrewAI si distingue come un framework multi-agente snello, autonomo e ad alte prestazioni, completamente indipendente da LangChain, che offre un'esecuzione più rapida e requisiti di risorse inferiori.⁸

Il framework offre ora due approcci complementari: i CrewAI Crews per agenti IA autonomi e collaborativi, e i CrewAI Flows per un controllo granulare basato sugli eventi dell'orchestrazione delle attività, supportando sia i Crews in modo nativo sia le singole chiamate LLM per un'esecuzione precisa.⁹

Il framework ha aggiunto utilità per l'esecuzione di attività Agent-to-Agent (A2A), consentendo agli agenti di delegare dinamicamente le attività in flussi di lavoro strutturati, funzionalità di gestione di file multimodali e l'ordinamento degli eventi tramite gerarchie genitore-figlio, garantendo un'esecuzione deterministica dei flussi di lavoro.¹⁰ Le funzionalità enterprise includono l'autenticazione SSO Keycloak e un file store potenziato con cache di memoria di fallback.

Il compromesso è che può essere più difficile regolare dinamicamente i ruoli o delegare attività ad altri agenti a metà flusso di lavoro, perché l'approccio Crews di CrewAI utilizza ruoli e attività predefiniti, che sono rigidi. I Flows offrono maggiore flessibilità per pattern di orchestrazione complessi.

OpenAI Swarm

Una soluzione leggera, è ancora in fase sperimentale e non ancora “pronta per la produzione”. OpenAI descrive esplicitamente Swarm come un framework e un libro di cucina didattico per esplorare pattern multi-agente piuttosto che un prodotto ufficiale, e non sarà mantenuto per uso in produzione.¹¹

Stato 2026: OpenAI Swarm rimane in fase sperimentale a febbraio 2026, senza una tempistica annunciata per il rilascio in produzione. Non fornisce soluzioni pronte all'uso per ogni caso d'uso, ma consente agli sviluppatori di costruire e personalizzare aspetti come l'orchestrazione dei flussi di lavoro e le interazioni tra agenti tramite funzioni leggere di “handoff”. È adatto al prototyping e al test delle idee ed è più adatto a casi d'uso semplici o a chi desidera integrare processi agentici in una LLM pipeline esistente.

Limitazione principale: Swarm è un sistema completamente stateless system che tratta ogni nuova attività come una tabula rasa senza memoria delle interazioni precedenti. Se da un lato offre prevedibilità e un debug più semplice, dall'altro comporta una minore adattabilità a lungo termine.

Camel

Un framework multi-agente low-code di tipo role-playing che consente agli agenti IA di comunicare. Ideale per l'automazione dei flussi di lavoro e la generazione di dati sintetici. Offre oltre 20 integrazioni con piattaforme di modelli.

ChatDev

Include agenti IA (come designer, sviluppatori, tester e documentatori) che interagiscono e collaborano per portare a termine attività complesse. ChatDev fornisce un visualizzatore basato su browser per studiare le interazioni di ogni agente nel proprio ruolo e ambiente.

Pydantic IA

Un framework di agenti Python non richiede l'apprendimento di un nuovo linguaggio di dominio. Utile per la gestione di dati strutturati e il prototyping. Si integra con strumenti di logging come LogFire per la visualizzazione dei dati in tempo reale.

Agent Zero

Un framework di agenti IA autonomo ospitato su GitHub. Può essere utilizzato per la generazione di app full-stack, la codifica e il RAG. Interagisce con vari strumenti e API tramite comandi in linguaggio naturale.

Agenti automatici

Un framework leggero per creare pipeline e app di IA agentica. A differenza di framework come AutoGen e Crew IA, che utilizzano astrazioni di alto livello, Atomic Agents adotta un approccio modulare di basso livello. Questo offre agli sviluppatori un controllo diretto su componenti come la gestione degli input, l'integrazione degli strumenti e la gestione della memoria, rendendo ogni agente più controllabile.

Bee Agent Framework

Un toolkit open source no-code sviluppato da IBM Research. Implementato in TypeScript e Python. Offre esecuzione di codice in sandbox per la sicurezza, gestione flessibile della memoria per ottimizzare l'uso dei token (soprattutto per modelli come Llama 3.1) e controlli dei flussi di lavoro, consentendo ramificazioni complesse, pausa/ripresa dello stato e gestione degli errori senza interruzioni.

Cosa sono gli agenti?

“Agente” può essere definito in diversi modi:

1. L'IA tradizionale definisce gli agenti come sistemi in grado di percepire il proprio ambiente e agire su di esso.
2. Alcune società di analisi definiscono gli agenti come sistemi completamente autonomi che operano in modo indipendente per lunghi periodi, utilizzando strumenti come funzioni o API per interagire con il proprio ambiente e prendere decisioni in base al contesto e agli obiettivi.¹²
3. Altri usano il termine per descrivere implementazioni più prescrittive che seguono flussi di lavoro predefiniti.¹³

Invece di fornire una definizione rigida, classifichiamo queste varianti come sistemi agentici, ma facciamo una distinzione architetturale fondamentale tra flussi di lavoro e agenti:

1. I flussi di lavoro sono sistemi in cui LLM e strumenti sono organizzati attraverso percorsi di codice predefiniti.
2. Gli agenti sono sistemi in cui i LLM, in modo indipendente:
   • Gestiscono i propri processi e l'uso degli strumenti.
   • Decidono quando utilizzare gli strumenti forniti in modo iterativo per raggiungere l'obiettivo principale e determinare
   • Come completare le attività.

Perché usare i builder di agenti IA?

Costruire agenti da zero è un compito complesso a causa dei seguenti problemi:

• Affidabilità: La concatenazione di più passaggi di IA può amplificare le allucinazioni dell'IA, soprattutto per attività che richiedono output esatti.
• Capacità di integrazione: Diversi casi d'uso richiedono che gli agenti accedano ad archivi di dati o applicazioni esterne.
• Orchestrazione: Gli agenti devono operare al momento giusto e nell'ordine corretto per raggiungere un obiettivo comune, il che richiede una sincronizzazione complessa.
• Gestione dello stato: È complesso garantire che gli agenti tengano traccia dello stato reciproco e che i cambiamenti nello stato di un agente non disturbino gli altri.

I builder di agenti semplificano questo aspetto consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica applicativa, invece di occuparsi di allucinazioni dell'IA, integrazioni di strumenti, orchestrazione, ecc.

I builder forniscono i componenti necessari per creare agenti IA più affidabili e capaci, tra cui:

• Framework che definiscono una specializzazione (ad es. gestione dei flussi di lavoro) del modello di IA agentica.
• Modelli di dati che aiutano ad aumentare la probabilità che un modello di IA generi output esatti, riducendo le allucinazioni.
• Archivi di dati che consentono l'accesso a dati esterni, database SQL e NoSQL per l'archiviazione e l'interrogazione dei dati.
• Strumenti di orchestrazione integrati (ad es. protocolli di comunicazione, ecc.) che coordinano più agenti.
• Componenti di gestione dello stato per consentire agli agenti di ricordare le interazioni passate e adattare il proprio comportamento in ambienti dinamici.

Ulteriori informazioni

Se stai valutando l'infrastruttura che alimenta l'IA agentica in grado di operare sul web, ecco i nostri benchmark più recenti:

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

Tutorial sulla creazione di un agente CrewAI

In questo tutorial pratico, creeremo un agente IA con CrewAI per consigliare laptop su misura per le esigenze specifiche di un CTO.

Scenario: Consiglia i migliori 3 laptop per un Chief Technology Officer (CTO) che lavora principalmente con la posta elettronica e svolge un'intensa attività di sviluppo software in Python.

Installazione

Iniziamo installando le librerie necessarie:

Perché abbiamo bisogno dell'OpenAI API?

CrewAI utilizza un LLM, come i modelli GPT di OpenAI, per alimentare il ragionamento e le risposte degli agenti. L'agente interpreta le attività e genera output, richiedendo una chiave OpenAI API.

Nota: La chiave API è necessaria per accedere a modelli OpenAI come GPT-4. CrewAI può funzionare anche con modelli open source, come Llama 3.

Definizione dell'agente

Creeremo un agente esperto di prodotto: un assistente IA esperto di prodotti tecnologici. Poiché il nostro scenario prevede il supporto a un utente tecnico (un CTO), abbiamo bisogno di un agente con una solida conoscenza dei prodotti e capacità analitiche.

CrewAI definisce un agente in base alla sua relazione con i task. Per ogni agente, dobbiamo chiarirne il ruolo, l'obiettivo, il backstory e gli strumenti che può utilizzare:

• role: L'area di competenza che l'agente rappresenta; in questo caso, un esperto di prodotti tecnologici.
• goal: Un obiettivo chiaro e specifico per l'agente.
• backstory: Conferisce all'agente carattere, profondità e conoscenza del dominio.

Definizione del task

In questa parte, assegniamo all'agente il compito di consigliare tre laptop adatti al CTO, includendo il prezzo e un breve riassunto di una frase per ciascuno.

CrewAI gestisce il ragionamento e la formattazione in base ai tuoi vincoli, come specificato dai parametri description, expected_output e agent.

• description: Spiega cosa dovrebbe fare l'agente.
• expected_output: Definisce la struttura dell'output; questo garantisce chiarezza e qualità.
• agent: Assegna il task all'agente che abbiamo creato.

Creazione del Crew ed esecuzione del flusso di lavoro

Successivamente, creiamo il crew, un sistema in cui gli agenti vengono creati, ricevono task e interagiscono per completare i propri obiettivi.

CrewAI in azione: output dell'esecuzione dell'agente

Una volta chiamato il metodo crew.kickoff(), CrewAI esegue il task utilizzando l'agente definito. Di seguito è riportato un esempio di output dal terminale, che mostra come il task viene assegnato, eseguito e come la risposta finale viene restituita dall'agente Product Expert:

Quindi l'agente fornisce il proprio output come segue:

Questo output dimostra come un agente, se definito correttamente, possa fornire risposte strutturate, pertinenti e di alta qualità da integrare in strumenti o flussi di lavoro reali.

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Cosa distingue i builder di agenti IA

Scegliere tra i builder di agenti IA non significa trovare lo strumento “migliore”, ma far corrispondere i compromessi architetturali alle competenze del tuo team e alle esigenze del progetto. Ecco cosa distingue realmente queste piattaforme.

Controllo vs convenienza

Le piattaforme low-code (Microsoft Copilot Studio, Beam IA) consentono di trascinare e rilasciare i componenti per creare agenti. Non è richiesta alcuna codifica. La piattaforma gestisce automaticamente orchestrazione, gestione dello stato e gestione degli errori.

Il vantaggio: I team non tecnici possono creare agenti funzionanti in poche ore. Perfetto per flussi di lavoro aziendali standard come l'elaborazione degli ordini, l'instradamento dell'assistenza clienti o l'automazione dell'inserimento dei dati.

Il limite: Non puoi personalizzare la logica di base. Hai bisogno di un pattern di coordinamento nuovo o di un'ottimizzazione specifica? Sei vincolato a ciò che offre la piattaforma. Questi strumenti funzionano benissimo finché il tuo caso d'uso non si discosta dai loro modelli.

I framework open source (LangGraph, Atomic Agents) offrono un controllo completo. Scrivi codice che definisce esattamente come gli agenti pensano, si coordinano ed eseguono.

Il vantaggio: Personalizzazione illimitata. Puoi creare qualsiasi pattern di coordinamento, ottimizzare per i casi limite e implementare cicli di ragionamento personalizzati. La gestione esplicita dello stato di LangGraph funziona per processi multi-step complessi. Atomic Agents consente di controllare la gestione degli input, l'integrazione degli strumenti e la memoria a livello granulare.

Il limite: Richiede competenze di sviluppo e tempo considerevoli. Ciò che richiede ore in una piattaforma low-code richiede settimane in un framework.

Le opzioni ibride come CrewAI cercano di trovare un compromesso: modelli per iniziare rapidamente e personalizzazione a livello di codice quando necessario. Ma la struttura rigida dei ruoli di CrewAI rende difficili i cambiamenti dinamici a metà flusso di lavoro. Si ottiene uno sviluppo iniziale più semplice al costo dell'adattabilità.

Ulteriori letture

• Confronta 20 strumenti di sicurezza LLM e framework open source
• Confronta oltre 50 strumenti per agenti IA

Cita questa ricerca

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Registro delle modifiche

21 aggiornamenti

1. 202627 Mar

   Rimosso Stack AI dall'elenco delle piattaforme low-code.

2. 11 Feb

   Aggiunto Creatio all'elenco dei Costruttori di Agenti AI.

3. 202528 Nov

   Rimossa la sezione 'Leggi di più' dalla sezione 'Piattaforme low-code/no-code'.

4. 25 Nov

   Espansa la sezione "Cosa rende diversi i costruttori di agenti AI" con nuovi contenuti.

5. 16 Lug

   Aggiunto String all'elenco delle piattaforme low-code/no-code.

6. 26 Mag

   Aggiunto Stack AI all'elenco delle piattaforme low-code/no-code.

7. 6 Mag

   Espanso il tutorial CrewAI con snippet di codice e output di esempio.

8. 2 Mag

   Aggiunto un tutorial sulla creazione di un agente esperto di prodotti con CrewAI.

9. 21 Apr

   Rimosso il video dalla sezione sui componenti del costruttore di agenti.

10. 26 Mar

    Rimossa la sezione 'Sviluppo di agenti: sfide chiave e come i costruttori di agenti le risolvono'.

11. 6 Mar

    Aggiornata la definizione delle piattaforme low-code/no-code nell'introduzione.

12. 28 Feb

    Sostituito il confronto tra AutoGen, CrewAI e OpenAI Swarm con un confronto tra LangGraph, AutoGen, CrewAI e OpenAI Swarm.

13. 27 Feb

    Rimossa la sezione 'Specializzazioni del costruttore di agenti AI'.

14. 25 Feb

    Ampliata la sezione 'Perché usare i costruttori di agenti AI?' con nuovi contenuti su capacità di integrazione, orchestrazione e gestione dello stato.

15. 21 Feb

    Aggiunta una sezione sullo sviluppo di agenti AI: sfide chiave e come i costruttori le risolvono.

16. 22 Gen

    Aggiunto ChatDev all'elenco dei costruttori di agenti AI.

17. 202418 Dic

    Aggiunti Autogen, LangChain e ChatDev alla sezione dei costruttori di agenti AI open-source.

18. 22 Nov

    Espansa la voce Beam AI con nuovi casi d'uso e un esempio.

19. 8 Nov

    Rimosso il formato elenco numerato dalla sezione di approfondimento del costruttore di agenti AI.

20. 20 Set

    Aggiornata la descrizione del prodotto Camel.

21. 23 Ago

    Aggiunti Microsoft Copilot Studio, Vertex AI e Vonage AI Studio all'elenco dei costruttori di agenti AI.

Collegamenti di riferimento

1.

January 2026: LangChain Newsletter

LangChain Blog

2.

What's new in Copilot Studio - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn

3.

LangSmith Cloud changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

4.

Changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

5.

LangChain vs LangGraph: When to Use Each & Migration Tutorial

ClickIT DevOps & Software Development

6.

AutoGen Update · microsoft/autogen · Discussion #7066 · GitHub

7.

Introducing Microsoft Agent Framework | Microsoft Azure Blog

Microsoft Azure Blog

8.

crewai · PyPI

9.

GitHub - crewAIInc/crewAI: Framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents. By fostering collaborative intelligence, CrewAI empowers agents to work together seamlessly, tackling complex tasks. · GitHub

10.

Solving Scalability and Management Woes: Integrating CrewAI with an MCP Server · Technical news about AI, coding and all

11.

Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs

12.

AI Agents: What They Are and Their Business Impact | BCG

Boston Consulting Group

13.

AI Agents — Introduction, Workflows and Application | by Sulbha Jain | Medium

Medium

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Sena Sezer

Analista di settore

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Sena è analista di settore in AIMultiple. Ha conseguito la laurea triennale presso la Bogazici University.

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