20+ Costruttori di Agenti AI: Microsoft, CrewAI, LangGraph e altro

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

Piattaforme low-code/no-code

Le piattaforme low-code/no-code con strumenti predefiniti sono ideali per l'automazione dei flussi di lavoro aziendali e per il rapido deployment.

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

Creatio

Creatio permette ai team aziendali di creare agenti AI senza risorse di sviluppo, concentrandosi sull'automazione delle vendite, del marketing e dei servizi.

Funzionalità del Costruttore di Agenti AI: Gli agenti AI 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 la qualificazione dei lead, le risposte al servizio clienti e l'elaborazione degli ordini, che puoi personalizzare tramite configurazione visiva anziché codice.

Il costruttore di agenti si integra direttamente con i dati CRM di Creatio. Un agente AI 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 del flusso di lavoro: Il designer di processi con trascinamento della selezione crea flussi di lavoro multistep. Connetti gli agenti AI ai processi aziendali: quando un lead raggiunge determinati criteri, l'agente lo qualifica automaticamente, lo assegna ai rappresentanti delle vendite e programma i follow-up.

Vertex AI Builder

Un costruttore di agenti no-code per casi d'uso aziendali che ti permette 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 AI

Microsoft Copilot Studio Agent Builder

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

• Automatizzare compiti come l'invio di notifiche.
• Creare chatbot interni.
• O, 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 le 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 capacità human-in-the-loop attraverso un'azione "richiesta di informazioni" che interrompe i flussi degli agenti per raccogliere dettagli da 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 aziendali. È modulare e utile per prototipazione. Ideale per automatizzare flussi di lavoro in finanza, risorse umane, catena di approvvigionamento e esperienza del cliente.

Glide

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

Postman AI Agent Builder

Ideale per la prototipazione e la creazione di agenti AI in un ambiente collaborativo. Offre strumenti come il client Postman, Collection Runner e Postman Flows per testare le risposte, i prompt e gli input degli LLM.

UiPath Agent Builder

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

String

Un costruttore di agenti AI che permette agli utenti di creare agenti specifici per i compiti senza codifica. Gli agenti sono costruiti utilizzando modelli preprogettati e un'interfaccia visiva con trascinamento della selezione. Si connette con strumenti come SharePoint, Salesforce e API interne per automatizzare i flussi di lavoro. La privacy dei dati è garantita attraverso la conformità di livello aziendale e gli agenti possono essere eseguiti sia in cloud che in ambienti on-prem.

Relevance AI

Ideale per i team operativi che cercano di creare agenti AI per la gestione degli incidenti senza fare affidamento su risorse di sviluppo. Non è richiesta alcuna competenza tecnica.

Lindy

Si specializza nell'automazione di diverse operazioni commerciali, tra cui la documentazione medica, il servizio clienti, le risorse umane e le vendite. Con Lindy, puoi creare un "agente personalizzato" per ogni compito, collegarlo a strumenti come Gmail o Slack e osservarne il funzionamento automatico tramite trigger.

Bricklayer AI

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

Vonage AI Studio

Un costruttore di agenti visivo in Vonage AI Studio ti permette di creare flussi di progettazione automatizzati per chatbot o assistenti vocali su canali di messaggistica e voce senza dover scrivere alcun codice.

Trilex AI

Un costruttore di agenti no-code che permette ad agenti consapevoli di sé di lavorare insieme come un team. È focalizzato sull'interfaccia e non è pronto per l'uso aziendale.

Framework open source

I framework agentici sono tipicamente ideali per progetti complessi guidati dall'AI in ambienti di sviluppo che richiedono personalizzazione e codifica. Alcuni (ad es. Crew AI, AutoGen) possono anche offrire capacità low-code.

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

LangGraph

LangGraph 1.0 è affidato da aziende tra cui Uber, LinkedIn e Klarna per carichi di lavoro di produzione.³ Funge da framework di orchestrazione di basso livello per costruire flussi di lavoro di agenti duraturi 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 fornisce supporto API di prima classe per i pattern human-in-the-loop, consentendo agli agenti di interrompere l'esecuzione per revisione, modifica o approvazione umana.

LangGraph offre un maggiore controllo ed è ben adatto a flussi di lavoro agentici complessi, in particolare quando si utilizza la Generazione Aumentata dal Recupero (RAG) o si orchestrano attività AI attraverso API o database esterni.

LangGraph ha introdotto integrazioni sandbox pluggabili, 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 le funzionalità e le capacità supportate tramite un attributo .profile, consentendo un migliore processo decisionale consapevole del contesto. Il riassunto della cronologia delle conversazioni ora avviene nel nodo del modello tramite eventi wrap_model_call, mantenendo l'intera cronologia dei messaggi nello stato del grafico per un conteggio più accurato dei token.

Integrazione LangChain: LangChain v1.1.0 sfrutta ora il runtime di LangGraph per abilitare flussi di lavoro di agenti ramificati, abilitati alla memoria e duraturi, 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 di manutenzione nell'ottobre 2025 ed è stato unito a Semantic Kernel come parte del nuovo Microsoft Agent Framework. AutoGen rimane disponibile e riceverà correzioni di bug critici e patch di sicurezza, ma nessuna nuova funzionalità.⁶ Gli sviluppatori dovrebbero migrare a Microsoft Agent Framework per le funzionalità future.

Funzionalità chiave:

• Flussi di lavoro multi-agente con stato duraturo e condivisione persistente del contesto attraverso attività di lunga durata
• Supporto standard aperti, incluso Model Context Protocol (MCP), messaggistica Agent-to-Agent (A2A) e integrazione OpenAPI per la portabilità cross-runtime
• Controlli di sicurezza AI responsabili integrati: Aderenza ai compiti (mantiene gli agenti allineati ai compiti), Rilevamento PII (avvisa quando gli agenti accedono a dati sensibili) e Prompt Shields (protegge dall'iniezione di prompt)
• Supporto cross-linguaggio per Python e .NET con architettura asincrona e guidata da eventi

Deployment Aziendale: Il framework supporta la sperimentazione locale con il deployment su Azure AI Foundry's Foundry Agent Service, che fornisce orchestrazione di flussi di lavoro multi-agente, gestione degli errori, ritentativi e recupero su scala. Organizzazioni come KPMG lo stanno utilizzando per collegare agenti specializzati ai dati aziendali mantenendo la conformità normativa.⁷

CrewAI

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

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

Il framework ora offre due approcci complementari: CrewAI Crews per agenti AI autonomi e collaborativi, e CrewAI Flows per un controllo granulare guidato da eventi sull'orchestrazione dei compiti, supportando nativamente sia Crews che chiamate singole LLM per un'esecuzione precisa.⁹

Ultimo Rilascio: CrewAI ha introdotto output strutturati con supporto response_format attraverso provider LLM, consentendo risposte JSON coerenti.¹⁰ Il framework ha aggiunto utility di esecuzione di compiti Agent-to-Agent (A2A), permettendo agli agenti di delegare dinamicamente compiti in flussi di lavoro strutturati, capacità di gestione di file multimodali e ordinamento degli eventi attraverso gerarchie genitore-figlio, garantendo un'esecuzione deterministica del flusso di lavoro.¹¹ Le funzionalità aziendali includono l'autenticazione Keycloak SSO e un archivio file migliorato con cache di memoria di fallback.

Il compromesso è che può essere più difficile regolare dinamicamente i ruoli o delegare compiti ad altri agenti a metà flusso di lavoro perché l'approccio Crews di CrewAI utilizza ruoli e compiti predefiniti, che sono rigidi. Flows offre 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 educativo e un ricettario per esplorare pattern multi-agente piuttosto che un prodotto ufficiale, e non sarà mantenuto per l'uso in produzione.¹²

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 permette agli sviluppatori di costruire e personalizzare aspetti come l'orchestrazione del flusso di lavoro e le interazioni degli agenti attraverso leggere funzioni "handoff". È adatto per la prototipazione e il test di idee, ed è meglio adatto a casi d'uso semplici o a coloro che cercano di integrare processi agentici in un esistente LLM pipeline.

Limite chiave: Swarm è un sistema completamente stateless che tratta ogni nuovo compito come una lavagna pulita senza memoria delle interazioni precedenti. Sebbene ciò offra prevedibilità e debug più semplice, comporta un costo in termini di adattabilità a lungo termine.

Camel

Un framework di agenti di ruolo multi-agente low-code che permette agli agenti AI 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

Includere agenti AI (come progettisti, sviluppatori, tester e documentatori) che interagiscono e lavorano insieme per realizzare compiti complessi. ChatDev fornisce un visualizzatore basato sul browser per studiare le interazioni di ogni agente all'interno del suo ruolo e ambiente.

Pydantic AI

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

Agent Zero

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

Automatic Agents

Un framework leggero per costruire pipeline e app Agentic AI. A differenza di framework come AutoGen e Crew AI, che utilizzano astrazioni di alto livello, Atomic Agents adotta un approccio di basso livello e modulare. Questo dà agli sviluppatori il 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 no-code open-source sviluppato da IBM Research. Implementato in TypeScript e Python. Offre esecuzione del codice in sandbox per la sicurezza, gestione flessibile della memoria per ottimizzare l'uso dei token (specialmente per modelli come Llama 3.1) e controlli del flusso di lavoro, consentendo ramificazioni complesse, sospensione/ripristino dello stato e gestione degli errori senza soluzione di continuità.

Cosa sono gli agenti?

"Agente" può essere definito in diversi modi:

1. AI tradizionale definisce gli agenti come sistemi che possono percepire il loro ambiente e agire su tale ambiente.
2. Alcune società di analisi definiscono gli agenti come sistemi completamente autonomi che operano indipendentemente per lunghi periodi, utilizzando strumenti come funzioni o API per interagire con il loro ambiente e prendere decisioni basate su contesto e obiettivi.¹³
3. Altri usano il termine per descrivere implementazioni più prescrittive che seguono flussi di lavoro predefiniti.¹⁴

Invece di fornire una definizione rigorosa, classifichiamo queste varianti come sistemi agentici, ma facciamo una distinzione architettonica chiave tra flussi di lavoro e agenti:

1. Flussi di lavoro sono sistemi in cui LLM e strumenti sono organizzati attraverso percorsi di codice predefiniti.
2. Agenti sono sistemi in cui LLM indipendentemente:
   • Gestiscono i loro processi e l'uso degli strumenti.
   • Decidono quando utilizzare iterativamente gli strumenti forniti per raggiungere l'obiettivo principale e determinare
   • Come completare i compiti.

Perché usare i costruttori di agenti AI?

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

• Affidabilità: La concatenazione di più passaggi AI può amplificare le allucinazioni AI, specialmente per compiti che richiedono output esatti.
• Capacità di integrazione: Alcuni casi d'uso richiedono agli agenti di accedere a archivi di dati o applicazioni esterne.
• Orchestrazione: Gli agenti devono operare al momento giusto e nell'ordine corretto per raggiungere un obiettivo comune, richiedendo una complessa sincronizzazione.
• Gestione dello stato: È complesso garantire che gli agenti tengano traccia dello stato degli altri e che le modifiche nello stato di un agente non interrompano gli altri.

I costruttori di agenti rendono tutto ciò più semplice permettendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica dell'applicazione, piuttosto che affrontare allucinazioni AI, integrazioni di strumenti, orchestrazione, ecc.

I costruttori apportano i componenti necessari per creare agenti AI più affidabili e capaci, tra cui:

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

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Se stai cercando l'infrastruttura che alimenta l'agentic AI abilitato al web, ecco i nostri ultimi benchmark:

• Browser remoti: Come l'infrastruttura browser permette agli agenti di interagire con il web in modo sicuro.
• Benchmark Browser MCP: I migliori server MCP per l'uso degli strumenti e l'accesso al web.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

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Tutorial sulla creazione di un agente CrewAI

In questo tutorial pratico, costruiremo un agente AI con CrewAI per raccomandare laptop adattati alle esigenze specifiche di un CTO.

Scenario: Raccomandare i top 3 laptop per un Chief Technology Officer (CTO) che lavora principalmente con email e svolge esteso sviluppo software basato su Python.

Installazione

Iniziamo installando le librerie richieste:

Perché abbiamo bisogno della OpenAI API?

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

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

Definizione dell'agente

Creeremo un agente esperto di prodotti: Un assistente AI esperto di prodotti tecnologici. Poiché il nostro scenario coinvolge il supporto di un utente tecnico (un CTO), abbiamo bisogno di un agente con solide conoscenze di prodotto e capacità analitiche.

CrewAI definisce un agente in base alla sua relazione con i compiti. Per ogni agente, dobbiamo chiarire il suo ruolo, obiettivo, storia e gli strumenti che può utilizzare:

• ruolo: L'area di competenza che l'agente rappresenta; in questo caso, un esperto di prodotti tecnologico.
• obiettivo: Un obiettivo chiaro e specifico per l'agente.
• storia: Dona all'agente carattere, profondità e conoscenza del dominio.

Definizione del compito

In questa parte, assegniamo all'agente il compito di raccomandare tre laptop adatti per il CTO, inclusi i loro prezzi 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 compito all'agente che abbiamo creato.

Creazione della Crew ed esecuzione del flusso di lavoro

Successivamente, creiamo la crew, un sistema in cui gli agenti sono creati, assegnati compiti e interagiscono per completare i loro obiettivi.

CrewAI in azione: Output di esecuzione dell'agente

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

Poi l'agente fornisce il suo output come segue:

Questo output mostra come un agente, quando definito correttamente, può fornire risposte strutturate, pertinenti e di alta qualità per l'integrazione in strumenti o flussi di lavoro reali.

Cosa rende diversi i costruttori di agenti AI

Scegliere tra i costruttori di agenti AI non riguarda la ricerca dello strumento "migliore" – riguarda l'adattare i compromessi architettonici alle competenze del tuo team e alle esigenze del progetto. Ecco cosa separa effettivamente queste piattaforme.

Controllo vs Comodità

Piattaforme low-code (Microsoft Copilot Studio, Beam AI) ti permettono di trascinare e rilasciare componenti per costruire agenti. Nessuna codifica richiesta. La piattaforma gestisce l'orchestrazione, la gestione dello stato e la gestione degli errori automaticamente.

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

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

Framework open-source (LangGraph, Atomic Agents) ti danno il controllo completo. Scrivi codice che definisce esattamente come gli agenti pensano, coordinano ed eseguono.

Il vantaggio: Personalizzazione illimitata. Costruisci qualsiasi pattern di coordinamento, ottimizza per casi limite, implementa loop di ragionamento personalizzati. La gestione esplicita dello stato di LangGraph funziona per processi complessi multi-step. Atomic Agents ti permette di controllare la gestione degli input, l'integrazione degli strumenti e la memoria a livello granulare.

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

Opzioni ibride come CrewAI cercano di dividere la differenza – modelli per avvio rapido, personalizzazione a livello di codice quando necessario. Ma la struttura rigida dei ruoli di CrewAI rende difficili le modifiche dinamiche a metà flusso di lavoro. Ottieni uno sviluppo iniziale più facile a scapito dell'adattabilità.

Ulteriori letture

• Confronta 20 Strumenti di Sicurezza LLM e Framework Open-Source
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Collegamenti di riferimento

1.

January 2026: LangChain Newsletter

LangChain Blog

2.

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

3.

LangChain - Changelog | LangGraph 1.0 is now generally available

4.

Changelog - 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.

Changelog - CrewAI

Mintlify

11.

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

12.

Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs

13.

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

Boston Consulting Group

14.

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

Medium

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.

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Ricercato da

Sena Sezer

Analista di settore

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Sena è un'analista di settore presso AIMultiple. Ha conseguito la laurea triennale presso l'Università di Bogazici.

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