Da anni si sta lavorando intensamente sui cosiddetti agenti AI, e dopo test pratici con agenti popolari per lo sviluppo di codice, con tool per costruire agenti e con strumenti basati su benchmark per valutare capacità operative reali, abbiamo stilato una lista curata dei 50+ agenti AI open source più interessanti. Per saltare direttamente alle nostre scelte preferite, clicca sui titoli delle sezioni.
Che cos’è un agente AI?
Un agente AI non è soltanto un modello linguistico (LLM) alimentato da un prompt. Tecnicamente, si tratta di un sistema componibile che unisce pianificazione, memoria, utilizzo di strumenti e esecuzione iterativa. Esso forma un ciclo strutturato attorno a un LLM in grado di prendere decisioni, compiere azioni e adattarsi a nuove informazioni.
Non esiste una definizione unica
Non esiste un accordo condiviso su ciò che costituisce un “agente AI”. Molti di essi includono esplicitamente logiche di lavoro e autonomia in fondo a uno spettro. Siamo d’accordo con questi punti di vista, per questo non forniamo una definizione rigida. Al contrario, elenchiamo i fattori chiave che trasformano un sistema AI in qualcosa di più autonomo.
Per una spiegazione più estesa, abbiamo precedentemente elencato questi fattori e illustrato come definiscono un sistema AI più autonomo.
Non subito però
La maggior parte degli agenti open source migliora l’autonomia dei modelli linguistici, rendendoli in grado di utilizzare strumenti, prendere decisioni e risolvere problemi, ma spesso richiede input strutturati e la presenza di un essere umano coinvolto nel processo.
Esempi come Devon e PR-Agent seguono logiche o percorsi predefiniti basati su apprendimento automatico rinforzato piuttosto che dimostrare una vera autonomia. Altri agenti mancano ancora delle capacità di apprendimento autonomo e di generalizzazione.
Non sempre serve complessità
Non tutti gli applicativi basati su modello linguistico richiedono complessità autonomo. Molti casi d’uso sono meglio soddisfatti da sistemi leggeri, come ad esempio la generazione con arricchimento di informazioni (RAG).
I sistemi autonomi aggiungono sovraccarico architetonico: gestione della memoria, orchestrazione degli strumenti, gestione degli errori, e cicli di controllo che aumentano latenza e costi. Ad esempio, in benchmarking abbiamo osservato che i tassi di successo dei sistemi AI autonomi calano dopo 35 minuti di interazione umana.
Per mitigare tali rischi è fondamentale testare i sistemi autonomi in ambienti controllati e implementare robusti controlli prima del deployment.
Casi d’uso ideali
Gli agenti sono più utili quando i passaggi necessari non possono essere facilmente predetti o codificati in modo rigido. Sono particolarmente adatti in situazioni in cui:
- Le decisioni richiedono analisi complesse;
- I dati sono in continua evoluzione;
- Lo scenario presenta interazioni multiple.
D'altro lato, è preferibile utilizzare workflow o chiamate a LLM stateless quando:
- Il compito richiede una catena di operazioni semplice;
- Non è richiesta autonomia;
- La risposta deve essere ottimizzata per velocità.
Piattaforme comuni e benchmark
Ecco i nostri risultati più recenti sui benchmark di infrastrutture comunemente utilizzate in sistemi autonomi:
Certificare la reale autonomia di un agente non è sempre immediato. Alcuni strumenti descritti come “agenti AI” non hanno una autonomia completa; tali sistemi, ad esempio Devon PR-agent, si basano prevalentemente su percorsi hardcoded e non rientrano pienamente nella definizione di agente.
Librerie modulate
Biblioteche modulari e SDK per sviluppatori che desiderano costruire agenti con controllo completo su logica, memoria, strumenti, e orchestrazione.
Framework autonomi
Piattaforme concentrate sull’organizzazione e l’esecuzione di agenti, permettendo la personalizzazione delle interazioni, la costruzione di sistemi multiagente e applicazioni general-purpose.
Applicazioni specializzate
Frameworks concentrati su tipi specifici di comportamenti o integrazioni rilevanti per agenti AI.
Sistemi autonomi pronti all’uso
Sistemi preconfigurati che possono essere eseguiti immediatamente, supportano l’automazione di compiti basati su testo naturale.
Workflow automatizzati
Strumenti che automatizzano processi e integrano diversi piattaforme, spesso con la possibilità di interagire con agenti AI autonomi.
Orchestrazione di API
Piattaforme che interconnettono API, generano eventi e automatizzano compiti facilitando lo sviluppo di sistemi complessi.
Multi-agent orchestration
Framework progettati per coordinare sistemi a più agenti all’interno di workflow strutturati.
Agenti per web automation
Gli agenti autonomi esplorano e navigano i siti web, permettendo di effettuare azioni multistep tipo compilare moduli, estrarre dati o automatizzare la navigazione.
Ecco una struttura esaustiva dei principali strumenti e agenti di web automation:
- Automa per siti web: adatti per automatizzare task complessi;
- Agenti di scraping: per raccogliere dati da diversi fonti;
- Bot per interattività avanzata;
- Sistemi per test automatici.
Agenti per sviluppo di codice
Esempi di agenti progettati per supporto tecnico agli sviluppatori, tramite suggerimenti, debug e auto-sintesi.
Intelligenza artificiale per sicurezza
Agenti specializzati nella sicurezza informatica: penetration testing, discovery di vulnerabilità, threat detection e controllo autonomo.
Generazione di contenuti visivi
Agenti per la creazione, modifica e miglioramento di immagini e materiali multimediali, artwork, e video.
Analisi finanziaria e trading
Agenti per rafforzare l’apprendimentoperforzamento (reinforcement learning) ed eseguire analisi in tempo reale.
Diagnostics e salute
Agenti che analizzano dati pazienti, fornendo supporto nella diagnostica e monitoraggio delle malattie.
Aiuto nella ricerca
Strumenti automatizzati per raccogliere dati, effettuare revisioni di letteratura e supporto per test di ipotesi.
Analisi di dati
Piattaforme che esaminano grandi quantità di dati, producendo insight utili per decision-making.
Agenti per task management
AI per aumentare produttività, gestione del tempo e del piano di lavoro.
I limiti dell’open source
Molti agenti open source vengono controllati da singoli sv