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

Dopo aver esaminato la documentazione e dedicato 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 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 la 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 del builder di agenti IA: 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 del servizio 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 in più fasi. 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 AI Builder

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

Beam AI

Microsoft Copilot Studio

Una piattaforma low-code per agenti IA per ambienti SaaS, con accesso a 1.400+ connettori Power Platform. Può:

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

Microsoft 365 Copilot include un builder di agenti no-code dalla fine del 2024. Gli agenti creati lì possono essere copiati in Copilot Studio per flussi di lavoro e integrazioni avanzate. I flussi di agenti di Copilot Studio offrono anche un'azione di “richiesta di informazioni” che mette in pausa un flusso, raccoglie input dai revisori tramite Outlook e riprende con le loro risposte.¹

Lyzr Agent Studio

Può essere utilizzato da sviluppatori, aziende e utenti aziendali. È modulare e utile per la prototipazione. Ideale per automatizzare i flussi di lavoro in ambito finanziario, risorse umane, supply chain ed esperienza cliente.

Glide

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

Postman IA Agent Builder

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

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 tramite conformità di livello aziendale e gli agenti possono essere eseguiti sia in ambienti cloud sia 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'automazione di diverse operazioni commerciali, tra cui pratiche mediche, servizio 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 centri operativi di sicurezza (SOC). Può migliorare diverse attività SOC come il triage degli avvisi, la risposta agli incidenti e l'analisi delle threat intelligence. Consente ai SOC di creare flussi di lavoro multi-attività, simili ai playbook SOAR.

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 codice.

Trilex IA

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

Framework open source

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

LangGraph

LangGraph 1.0 è utilizzato da aziende come Uber, LinkedIn e Klarna per carichi di lavoro in produzione.² Funge da framework di orchestrazione di basso livello per creare flussi di lavoro di agenti durevoli e stateful, 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 supporto di prima classe per le API nei 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 controllo maggiore 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 su 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.³ 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 ora avviene nel nodo del modello tramite eventi wrap_model_call, conservando l'intera cronologia dei messaggi nello stato del grafo per un conteggio più accurato dei token.

Integrazione di LangChain: LangChain v1.1.0 ora sfrutta il runtime di LangGraph per abilitare flussi di lavoro di agenti ramificati, dotati di memoria e durevoli, con oltre 100 integrazioni plug-and-play tramite astrazioni standardizzate, supporto middleware e osservabilità OpenTelemetry.⁴

AutoGen / Microsoft Agent Framework

AutoGen è entrato in modalità di manutenzione nell'ottobre 2025 ed è stato incorporato 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.⁵ Gli sviluppatori dovrebbero migrare al Microsoft Agent Framework per le funzionalità future.

Funzionalità principali:

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

Distribuzione aziendale: Il framework supporta la sperimentazione locale con la distribuzione su Azure AI Foundry Agent Service, che offre orchestrazione di flussi di lavoro multi-agente, gestione degli errori, ripetizione dei tentativi e ripristino su larga scala. Organizzazioni come KPMG lo utilizzano per collegare agenti specializzati ai dati aziendali mantenendo la conformità normativa.⁶

CrewAI

Uno degli strumenti più facili con cui iniziare, che offre modelli di agenti pronti all'uso (ad esempio, agente per la preparazione delle 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.⁷

Il framework offre ora due approcci complementari: CrewAI Crews per agenti IA autonomi e collaborativi, e CrewAI Flows per un controllo granulare e basato sugli eventi dell'orchestrazione delle attività, supportando sia i Crews nativamente sia le singole chiamate LLM per un'esecuzione precisa.⁸

Il framework ha aggiunto utilità di esecuzione di attività Agent-to-Agent (A2A), che consentono agli agenti di delegare dinamicamente le attività in flussi di lavoro strutturati, capacità di gestione di file multimodali e ordinamento degli eventi tramite gerarchie genitore-figlio, garantendo un'esecuzione deterministica dei flussi di lavoro.⁹ Le funzionalità enterprise includono l'autenticazione Keycloak SSO e un file store avanzato 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. Flows offre maggiore flessibilità per pattern di orchestrazione complessi.

OpenAI Swarm

Swarm era un framework sperimentale ed educativo rilasciato da OpenAI nel 2024 per esplorare pattern multi-agente tramite agenti leggeri e funzioni di “handoff”. Nel marzo 2025, OpenAI lo ha sostituito con Agents SDK, un'evoluzione di Swarm pronta per la produzione e attivamente mantenuta, e consiglia di migrare ad esso per tutti gli utilizzi in produzione.¹⁰

Swarm rimane disponibile per l'apprendimento e la prototipazione, ma non riceve nuovi sviluppi. Funziona interamente sull'API Chat Completions ed è stateless tra le chiamate, quindi non conserva memoria delle interazioni precedenti. Agents SDK mantiene lo stesso modello di agenti e handoff e aggiunge guardrail, tracciamento, memoria di sessione e strumenti integrati.¹¹

Camel

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

ChatDev

Include agenti IA (come progettisti, 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 ciascun agente nel proprio ruolo e ambiente.

Pydantic IA

Un framework per agenti Python che 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 IA autonomi ospitato su GitHub. Può essere utilizzato per la generazione di app full-stack, la programmazione e 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 (specialmente per modelli come Llama 3.1) e controlli del flusso 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 a contesto e obiettivi.¹²
3. Altri usano il termine per descrivere implementazioni più prescrittive che seguono flussi di lavoro predefiniti.¹³

Invece di fornire una definizione rigorosa, 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 tramite percorsi di codice predefiniti.
2. Gli agenti sono sistemi in cui gli LLM autonomamente:
   • Gestiscono i propri processi e l'uso degli strumenti.
   • Decidono quando utilizzare gli strumenti forniti in modo iterativo per raggiungere l'obiettivo primario e determinare
   • Come completare le attività.

Perché usare i builder di agenti IA?

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

• Affidabilità: Collegare più passaggi di IA può amplificare le allucinazioni dell'IA, specialmente 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, richiedendo una sincronizzazione complessa.
• Gestione dello stato: È complesso garantire che gli agenti tengano traccia dello stato degli altri e che i cambiamenti nello stato di un agente non disturbino gli altri.

I builder di agenti semplificano questo compito consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla logica dell'applicazione, invece di affrontare allucinazioni dell'IA, integrazioni di strumenti, orchestrazione, ecc.

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

• Framework che definiscono una specializzazione (ad es. gestione del flusso 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, SQL e database 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.

Per saperne di più

Se stai esaminando l'infrastruttura che alimenta l'IA agentica capace 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 MCP per browser: i migliori server MCP per l'uso di strumenti e l'accesso al web.

Tutorial per creare un agente con 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 ed esegue un ampio sviluppo software basato su Python.

Installazione

Iniziamo installando le librerie necessarie:

Perché abbiamo bisogno delle 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 ai modelli OpenAI come GPT-4. CrewAI può funzionare anche con modelli open source, come Llama 3.

Definizione dell'agente

Creeremo un agente esperto di prodotti: 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 compiti. Per ogni agente, dobbiamo chiarire il suo ruolo, il suo obiettivo, la sua storia e gli strumenti che può utilizzare:

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

Definizione del compito

In questa parte, assegniamo all'agente il compito di consigliare tre laptop adatti al CTO, includendo il prezzo e un breve riepilogo 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 del Crew ed esecuzione del flusso di lavoro

Successivamente, creiamo il crew, un sistema in cui gli agenti vengono creati, assegnati a compiti 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 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 Product Expert:

Quindi l'agente fornisce il proprio output come segue:

Questo output mostra come un agente, quando definito correttamente, può 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 team e alle esigenze del progetto. Ecco cosa distingue davvero queste piattaforme.

Controllo contro convenienza

Piattaforme low-code (Microsoft Copilot Studio, Beam AI) consentono di trascinare e rilasciare componenti per creare agenti. Non è richiesto alcun codice. 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 del servizio clienti o l'automazione dell'inserimento dati.

Il limite: Non puoi personalizzare la logica di base. Hai bisogno di un nuovo pattern di coordinamento 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. Crea qualsiasi pattern di coordinamento, ottimizza per casi limite, implementa cicli di ragionamento personalizzati. La gestione esplicita dello stato di LangGraph funziona per processi complessi in più fasi. Atomic Agents consente di controllare la gestione degli input, l'integrazione degli strumenti e la memoria a livello granulare.

Il limite: Richiede una seria esperienza di sviluppo e tempo. 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 rigida struttura dei ruoli di CrewAI rende difficili i cambiamenti dinamici a metà flusso di lavoro. Ottieni uno sviluppo iniziale più semplice al costo dell'adattabilità.

Ulteriori letture

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

Cita questa ricerca

Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

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Registro delle modifiche

21 aggiornamenti

202620252024

1. 27 mar

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

2. 11 feb

   Aggiunto Creatio all'elenco dei Costruttori di Agenti AI.

Collegamenti di riferimento

1.

Choose between Agent Builder and Copilot Studio to build your agent | Microsoft Learn

2.

LangSmith Cloud changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

3.

Changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

4.

LangChain vs LangGraph: When to Use Each & Migration Tutorial

ClickIT DevOps & Software Development

5.

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

6.

Introducing Microsoft Agent Framework | Microsoft Azure Blog

Microsoft Azure Blog

7.

crewai · PyPI

8.

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

9.

Solving Scalability and Management Woes: Integrating CrewAI with an MCP Server · Dasroot

10.

GitHub - openai/swarm: Educational framework exploring ergonomic, lightweight multi-agent orchestration. Managed by OpenAI Solution team. · GitHub

11.

New tools for building agents | OpenAI

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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