Guida per Principianti: Come Creare un Agente AI Passo dopo Passo

Diciamolo senza girarci intorno: qualche anno fa, se qualcuno mi avesse detto che avrei passato le mie giornate a insegnare agli “agenti” AI a recuperare dati, rispondere a domande e automatizzare il lavoro vero, avrei riso e gli avrei chiesto se non stesse guardando troppa fantascienza. Eppure eccoci qui, nel 2026: gli agenti AI non sono solo reali, sono ormai una voce standard nei budget di operations e marketing. Ho visto di tutto, dai team sales agli agenti immobiliari fino alla mia famiglia (mia madre ora ha un agente AI che le ricorda quando annaffiare le piante) salire su questo treno. E la parte migliore? Non serve un dottorato né un badge da sviluppatore per crearne uno.

Se sei curioso di capire come creare un agente AI — che tu voglia automatizzare la raccolta dati, configurare un chatbot o semplicemente fare colpo sul tuo capo alla prossima riunione — sei nel posto giusto. In questa guida ti accompagnerò dalle basi, chiarirò il gergo tecnico e ti mostrerò, con esempi concreti e pratici, come iniziare usando piattaforme come Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT e, naturalmente, Thunderbit — l’Estrattore Web AI che il mio team e io abbiamo costruito per rendere l’estrazione di dati dal web semplice come ordinare una cena d’asporto.

Che cos’è un agente AI? (E perché dovrebbe interessarti?)

Partiamo dalle basi: un agente AI è un programma software che può svolgere attività per te in modo autonomo. Non si limita a seguire uno script rigido: osserva, prende decisioni e agisce per raggiungere un obiettivo, senza che tu debba microgestire ogni passaggio (LinkedIn). Pensalo come un collega digitale che non ha bisogno della pausa caffè.

Rendiamolo concreto: Thunderbit è un agente Estrattore Web basato sull’AI. Supponiamo che tu debba avere un elenco di tutti gli annunci immobiliari della tua città. Invece di passare il weekend a copiare e incollare indirizzi e prezzi in un foglio di calcolo (ci sono passato anch’io, e sì, sono finito con il tunnel carpale), ti basta fornire il sito a Thunderbit, fare clic su “Suggerisci campi con AI” e lui capisce cosa estrarre — ad esempio indirizzo, prezzo, numero di camere da letto e altro ancora. Sa perfino entrare in ogni annuncio per recuperare dettagli aggiuntivi. Questo è un agente AI in azione: decide quali dati contano, si adatta ai cambiamenti e porta a termine il lavoro con il minimo sforzo (Thunderbit Docs).

Confrontalo con i vecchi strumenti di automazione. Quelli sono come robot di catena di montaggio: fanno esattamente ciò che dici, ma se il sito cambia o vuoi modificare il processo, devi ripartire da zero. Gli agenti AI, invece, sono flessibili: riescono a gestire nuovi layout, prendere decisioni semplici e perfino arricchire o formattare i dati al volo (Thunderbit Blog). È per questo che gli utenti business (e, onestamente, chiunque apprezzi il proprio tempo) dovrebbero interessarsene.

Perché imparare a creare un agente AI è importante per gli utenti business

Gli agenti AI non sono solo una tendenza tech: stanno generando valore reale e misurabile. Nell’ultimo anno, l’uso degli agenti AI nelle operations aziendali è più che raddoppiato (da circa il 10% al 21% delle organizzazioni), e l’82% delle aziende prevede di integrarli entro i prossimi 1–3 anni (Capgemini). Perché? Perché vedono miglioramenti nel ROI, risparmi sui costi e team più soddisfatti.

Ecco perché saper creare agenti AI sta diventando una competenza indispensabile per chi lavora nel business e nelle operations:

• Automatizzare il lavoro ripetitivo: gli agenti AI possono gestire attività di routine ad alto volume — pensa alla ricerca di prospect, ai follow-up sui lead o alla pianificazione dei social media. I team sales che usano agenti AI per la lead generation hanno registrato un +40% nel tasso di conversione delle riunioni e una qualificazione dei lead 3 volte più rapida.
• Generazione di lead e ricerca: invece di compilare liste manualmente, gli agenti AI possono scandagliare il web, LinkedIn o database pubblici alla ricerca di prospect, per poi contattarli in automatico.
• Assistenza clienti: i chatbot AI possono rispondere 24/7 alle domande più comuni, liberando gli operatori umani per i casi più complessi.
• Estrazione e analisi dei dati: i team operations e finance usano agenti AI per raccogliere ed elaborare dati da decine di fonti, trasformando informazioni grezze in insight utili già durante la notte.
• Integrazione dei flussi di lavoro: gli agenti AI possono fare da “collante” tra i sistemi — aggiornando il CRM, inviando avvisi e assicurandosi che nulla vada perso.

Ecco una tabella veloce con casi d’uso pratici e le piattaforme che brillano in ciascun ambito:

Caso d’uso aziendale	Esempio di piattaforma agente AI	Vantaggio
Chatbot per l’assistenza clienti	OpenAI GPT-4 Agents	Gestisce istantaneamente circa il 70% delle FAQ e delle richieste di supporto, migliora i tempi di risposta e aumenta la soddisfazione
Outreach sales e nurturing dei lead	Agente AI per le vendite (es. Salesforce)	Qualificazione dei lead 3 volte più rapida, +40% di riunioni prenotate
Estrazione di dati dal web per la ricerca	Thunderbit Estrattore Web AI	Risparmia ore di copia-incolla, l’AI estrae automaticamente i dati da qualsiasi sito in pochi minuti
Assistente interno per i dati	Agenti Google Vertex AI	Insight on demand dai database interni, riduce di migliaia di ore la reportistica manuale

(Capgemini, Thunderbit Docs, Google Cloud)

In sintesi: se riesci a costruire o configurare un agente AI — anche uno semplice — non stai solo mettendo al sicuro il tuo futuro professionale. Stai diventando la persona di riferimento per fare le cose più velocemente, in modo più intelligente e con meno lavoro manuale.

Esplorare le piattaforme di agenti AI più popolari: Google Vertex AI, OpenAI Agents e AgentGPT

Parliamo di strumenti. Il panorama degli agenti AI sta esplodendo, ma tre piattaforme spiccano per principianti e utenti business: Google Vertex AI, OpenAI Agents e AgentGPT. E, naturalmente, Thunderbit se il tuo mondo sono i dati dal web.

Google Vertex AI Agent Builder (ora parte della Gemini Enterprise Agent Platform)

• Cos’è: la piattaforma enterprise di Google per creare agenti AI e sistemi multi-agente. Al Google Cloud Next 2026, Google ha ribattezzato Vertex AI come Gemini Enterprise Agent Platform e vi ha integrato Agent Builder: i clienti esistenti non devono migrare; gli URL e i servizi continuano a funzionare con il nuovo nome. Il framework centrale per gli agenti è ora il Agent Development Kit (ADK) open source, disponibile in Python, Go, Java e TypeScript.
• Punti di forza: integrazione stretta con BigQuery, Google Workspace e altri servizi Google Cloud; orchestrazione multi-agente tramite ADK; deployment in qualsiasi ambiente container o Kubernetes.
• Facilità d’uso: intermedia — ADK è pensato per il codice, anche se Google continua a offrire interfacce no-code nella console.
• Ideale per: assistenti virtuali enterprise, automazione tra reparti, ricerca interna basata sull’AI.

OpenAI Agents SDK

• Cos’è: un SDK Python open source (disponibile anche per Node.js) per orchestrare uno o più agenti sopra i modelli OpenAI. Si integra con la Responses API, che è l’attuale primitive di OpenAI per gli agenti che usano strumenti. La vecchia Assistants API è in fase di dismissione e verrà chiusa il 2026-08-26.
• Punti di forza: forte comprensione del linguaggio, strumenti integrati (ricerca web, ricerca file, computer use) e un ecosistema open source in rapida evoluzione.
• Facilità d’uso: da intermedia ad avanzata — dovrai scrivere in Python o TypeScript.
• Ideale per: chatbot personalizzati, agenti che devono chiamare API esterne, workflow di ragionamento multi-step.

AgentGPT

• Cos’è: una piattaforma no-code, basata su browser, per creare agenti AI autonomi a partire da obiettivi espressi in linguaggio naturale (Voiceflow).
• Punti di forza: estremamente intuitiva, nessuna configurazione, può gestire un’ampia gamma di attività dalla ricerca alla creazione di contenuti.
• Facilità d’uso: molto facile — basta inserire il tuo obiettivo e lasciarla lavorare.
• Ideale per: esperimenti rapidi, produttività personale, brainstorming, ricerca semplice.

Thunderbit

• Cos’è: un’estensione Chrome Estrattore Web AI che ti consente di estrarre dati strutturati da qualsiasi sito in due clic.
• Punti di forza: lo strumento più semplice per estrarre dati dal web, senza codice, gestisce siti complessi (paginazione, sottopagine), esporta direttamente in Excel, Google Sheets, Airtable o Notion (Thunderbit Blog).
• Facilità d’uso: estremamente facile — persino i miei amici poco tecnologici sanno usarlo.
• Ideale per: operations sales, marketing, ecommerce, immobiliare — chiunque abbia bisogno di dati dal web in fretta.

Ecco un confronto affiancato:

Piattaforma	Facilità d’uso	Punti di forza principali	Casi d’uso tipici	Prezzo
Google Vertex AI	Intermedia	Integrazione enterprise, flussi multi-agente, scalabilità	Automazioni tra reparti, ricerca dati	A consumo, piano gratuito
OpenAI Agents	Intermedio/Avanzato	Comprensione del linguaggio, flessibilità, ecosistema open source	Chatbot personalizzati, agenti per attività avanzate	Prezzo a consumo API
AgentGPT	Molto facile	Nessuna configurazione, pianificazione autonoma delle attività, basato su browser	Assistenti personali, ricerca, prototipazione	Piano gratuito, Pro circa 40 $/mese
Thunderbit	Molto facile	Estrazione dati dal web in 2 clic, AI che rileva automaticamente i campi	Web scraping, lead gen, ricerche di mercato	Gratis per 6–10 pagine, piani a pagamento da 15 $/mese

(Google Cloud, Thunderbit Pricing, Voiceflow)

Thunderbit in azione: un semplice esempio di agente AI

Passiamo alla pratica. Ecco come funziona Thunderbit come agente AI per il web scraping (e perché è molto più semplice del metodo tradizionale):

1. Installa Thunderbit: scarica la Thunderbit Chrome Extension e registrati.
2. Apri il sito di destinazione: vai sul sito da estrarre (ad esempio una pagina di annunci immobiliari).
3. Fai clic su “Suggerisci campi con AI”: l’AI di Thunderbit legge la pagina e suggerisce le colonne da estrarre — come “Indirizzo”, “Prezzo”, “Camere da letto” e così via. Puoi modificarle o aggiungerne di tue.
4. Fai clic su “Estrai”: l’agente di Thunderbit raccoglie tutti i dati, entrando anche nelle sottopagine se vuoi dettagli extra (Thunderbit Docs).
5. Esporta i dati: scaricali in CSV, Excel oppure inviali direttamente a Google Sheets, Airtable o Notion.

Cosa rende Thunderbit diverso? Non si limita a seguire uno script: usa l’AI per “leggere” la pagina, adattarsi ai cambiamenti e persino formattare o arricchire i dati (per esempio traducendo le descrizioni o riassumendo il testo). Gli scraper tradizionali si rompono quando il sito cambia; Thunderbit continua semplicemente a funzionare (Thunderbit Blog).

Fase 1: definisci lo scopo e l’ambito del tuo agente AI

Prima di iniziare a costruire, chiarisci bene cosa vuoi che faccia il tuo agente. Ecco come lo approccio io:

• Quale problema stai cercando di risolvere? (per esempio: “Voglio automatizzare la raccolta settimanale dei prezzi dei concorrenti.”)
• Quali attività specifiche svolgerà l’agente? (per esempio: “Visita questi 5 siti, estrae nomi dei prodotti e prezzi, invia un report via email.”)
• Chi sono gli utenti finali? (per esempio: “Il team marketing ha bisogno di questi dati.”)
• Come misurerai il successo? (per esempio: “Ridurre la raccolta dati manuale da 5 ore a 30 minuti.”)
• Quali sono i confini? (per esempio: “La prima versione estrae solo dati pubblici, senza login.”)

Scrivi una “missione dell’agente” in un paragrafo. Fidati: ti risparmierà un sacco di grattacapi più avanti (LinkedIn).

Fase 2: scegli gli strumenti giusti — Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT o Thunderbit?

Ora scegli la piattaforma. Ecco una rapida matrice decisionale:

• Devi estrarre dati dal web e hai poca esperienza di coding? Usa Thunderbit.
• Ti serve un chatbot conversazionale, senza codice? Prova AgentGPT o un builder no-code per bot.
• Sai programmare e vuoi flessibilità? Usa l’SDK di OpenAI o Google Vertex AI.
• Hai esigenze enterprise e molte integrazioni? Vai con Google Vertex AI.

Valuta le tue competenze tecniche, le esigenze di integrazione e il budget. Parti in piccolo — dimostra il valore con uno strumento no-code, poi scala se serve (Geeky Gadgets).

Fase 3: raccogli e prepara i tuoi dati

I dati sono il carburante del tuo agente AI. Ecco come fare bene:

• Identifica quali dati ti servono: pagine web, database interni, fogli di calcolo o input degli utenti.
• Raccogli i dati: usa Thunderbit per i dati web, esporta CSV dal CRM o raccogli documenti per la knowledge base di un chatbot.
• Pulisci e formatta: rimuovi errori, normalizza i formati (date, valute) e struttura i dati (le tabelle sono più gestibili del testo non strutturato).
• Fai un test con un piccolo campione: esegui un test rapido di scraping o di chatbot per assicurarti che i dati siano corretti (Thunderbit Docs).

Consiglio pratico: non lesinare su questo passaggio. Dati sporchi = risultati sporchi.

Fase 4: costruisci e configura il tuo agente AI (esempio passo per passo)

Vediamo come costruire un agente scraper web con Thunderbit:

Esempio: creare un agente Estrattore Web con Thunderbit

1. Installa l’estensione: scarica Thunderbit e registrati.
2. Apri il sito di destinazione: vai sul sito che vuoi estrarre (per esempio una pagina di prodotti).
3. Attiva Thunderbit: fai clic sull’icona di Thunderbit per aprire il pannello laterale.
4. Fai clic su “Suggerisci campi con AI”: l’AI di Thunderbit legge la pagina e suggerisce le colonne (per esempio “Nome prodotto”, “Prezzo”, “URL immagine”). Puoi rinominarle, eliminarle o aggiungerne altre secondo necessità.
5. Configura la paginazione o le sottopagine: se i dati sono distribuiti su più pagine o vuoi dettagli dalle sottopagine, abilita queste opzioni nell’interfaccia (Thunderbit Blog).
6. Fai clic su “Estrai”: l’agente di Thunderbit raccoglie tutti i dati, navigando anche nelle sottopagine se necessario.
7. Rivedi e perfeziona: controlla la tabella. Se vuoi ripulire un campo (per esempio rimuovere i simboli di valuta), aggiorna il nome della colonna o aggiungi un prompt AI del campo.
8. Esporta i dati: scaricali in CSV, Excel oppure inviali a Google Sheets, Airtable o Notion (Thunderbit Docs).

Consigli per rifinire i risultati:

• Usa i prompt AI dei campi per formattare o riassumere i dati (per esempio “Descrizione (in spagnolo)” per tradurre automaticamente).
• Pianifica gli scraping in modo che vengano eseguiti automaticamente.
• Thunderbit gestisce nativamente immagini, numeri di telefono ed email.

Hai appena costruito un agente AI funzionante — senza codice, senza stress.

Fase 5: testa, monitora e migliora il tuo agente AI

Non limitarti a impostarlo e dimenticartene. Ecco come assicurarti che il tuo agente stia davvero aiutando:

• Testalo con scenari reali: prova casi tipici e casi limite (dati insoliti, campi mancanti, ecc.).
• Raccogli feedback dagli utenti: chiedi al tuo team o agli stakeholder di provarlo e segnalare i problemi.
• Monitora le prestazioni: controlla i log, segui le metriche (accuratezza, velocità, soddisfazione degli utenti).
• Itera: affina i prompt, aggiungi dati, modifica la logica se necessario. Ogni ciclo rende il tuo agente migliore (Daffodil Insights).

Ricorda: anche i migliori agenti ogni tanto hanno bisogno di un po’ di cura.

Sfide comuni e come superarle

Stai costruendo il tuo primo agente AI? Probabilmente incontrerai qualche ostacolo. Ecco quelli che vedo più spesso (e come superarli):

• Obiettivi poco chiari: parti da una missione ben focalizzata. Non provare a costruire un agente che “fa tutto” già dal primo giorno.
• Dati sporchi: dedica tempo a pulire e strutturare i dati. La qualità in ingresso determina la qualità in uscita.
• Sovraccarico di strumenti: scegli lo strumento più semplice che soddisfa le tue esigenze. Potrai sempre passare a qualcosa di più avanzato in seguito.
• Errori dell’agente: analizza i log, affina i prompt e testa i casi limite. Non aver paura di iterare.
• Scarsa fiducia: aggiungi passaggi di verifica, mostra il lavoro svolto dall’agente e, all’inizio, mantieni una persona nel loop.
• Manutenzione: documenta la configurazione e programma revisioni periodiche.
• Ottenere il consenso: fai una demo del tuo agente, condividi i risultati rapidi e coinvolgi presto gli utenti finali (Capgemini).

E se ti blocchi, ricorda: la community AI è enorme e disponibile ad aiutare. Qualcuno, da qualche parte, ha probabilmente già affrontato lo stesso problema.

Conclusione e punti chiave

Creare un agente AI non è più solo roba da sviluppatori o data scientist. Con piattaforme come Thunderbit, Google Vertex AI e OpenAI Agents, gli utenti business possono automatizzare lavoro reale, risparmiare ore e sbloccare nuovi insight — spesso in pochi clic.

Ecco cosa spero porterai con te:

• Parti da un obiettivo chiaro e ben definito.
• Scegli lo strumento giusto per le tue esigenze e il tuo livello di competenza.
• Prepara e pulisci i dati.
• Costruisci in modo iterativo: testa, affina e migliora.
• Monitora le prestazioni e continua a imparare.

Il futuro del lavoro è pieno di compagni di squadra AI, e imparare a costruirli e guidarli è una competenza che diventerà solo più preziosa. Quindi vai pure: sperimenta, divertiti e non avere paura di rompere qualcosa (è così che si impara). La prima volta che il tuo agente farà il tuo lavoro mentre tu sorseggi un caffè? Quella è una sensazione che non dimenticherai.

Se vuoi approfondire, dai un’occhiata al Thunderbit Blog per altre guide, oppure prova a creare il tuo primo agente con la Thunderbit Chrome Extension. E se mai avrai bisogno di una mano, sai dove trovarmi: probabilmente sto insegnando all’agente AI di mia madre a capire quando il gatto si è seduto sulla tastiera.

Buon lavoro!

Vuoi altri consigli sull’automazione AI? Esplora queste risorse:

• Che cos’è il data scraping e come farlo nel 2025
• Che cos’è il list crawling e come farlo usando l’AI
• Come estrarre dati da un sito web in Excel usando l’AI
• Google Vertex AI Agent Builder
• OpenAI Agents Framework

FAQ

1. Che cos’è un agente AI e in cosa si differenzia dagli strumenti di automazione tradizionali?

Un agente AI è un programma software che può svolgere attività in modo autonomo osservando, prendendo decisioni e agendo per raggiungere obiettivi senza un controllo umano costante. A differenza dell’automazione tradizionale, che segue script rigidi, gli agenti AI sono adattabili e in grado di gestire cambiamenti negli input o nell’ambiente.

2. Perché gli utenti business dovrebbero imparare a creare agenti AI?

Creare agenti AI consente agli utenti business di automatizzare attività ripetitive, migliorare la raccolta dati, potenziare l’assistenza clienti e integrare i workflow. Questo può tradursi in un notevole risparmio di tempo, decisioni migliori e un vantaggio competitivo sul lavoro.

3. Quali piattaforme sono migliori per creare agenti AI da principianti?

Le piattaforme più adatte ai principianti includono Thunderbit (per il data scraping dal web senza codice), AgentGPT (per agenti autonomi no-code), OpenAI Agents (per attività flessibili basate sul linguaggio con un po’ di coding) e Google Vertex AI (per sistemi multi-agente di livello enterprise con una configurazione più articolata).

4. Quali passaggi servono per creare un agente AI semplice?

I passaggi chiave sono: definire lo scopo dell’agente, scegliere gli strumenti giusti, raccogliere e preparare i dati, costruire e configurare l’agente, quindi testarlo e perfezionarlo. Piattaforme come Thunderbit rendono questo processo accessibile senza richiedere codice.

5. Quali sono le sfide più comuni nella creazione di agenti AI e come si possono superare?

Le sfide includono obiettivi poco chiari, dati disordinati, complessità degli strumenti e manutenzione dell’agente. Si possono affrontare partendo da una missione chiara, pulendo a fondo i dati, scegliendo prima strumenti semplici, iterando in base ai feedback e mantenendo aggiornata la documentazione.