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

Diciamocelo: fino a pochi anni fa, se qualcuno mi avesse detto che avrei passato le giornate a insegnare ad “agenti” AI come recuperare dati, rispondere a domande e automatizzare attività concrete, probabilmente avrei pensato che guardasse troppi film di fantascienza. E invece eccoci qui, nel 2025: gli agenti AI non solo sono realtà, ma stanno cambiando in silenzio il nostro modo di lavorare. Li ho visti adottare da team commerciali, agenzie immobiliari e persino a casa mia (mia madre ora ha un agente AI che le ricorda di annaffiare le piante). La parte migliore? Non serve essere programmatori o avere un dottorato per crearne uno.

Se ti stuzzica l’idea di costruire un agente AI—che tu voglia automatizzare la raccolta dati, creare un chatbot o semplicemente fare colpo sul capo alla prossima riunione—sei nel posto giusto. In questa guida ti spiego i concetti fondamentali, chiarisco i termini tecnici e ti mostro (con esempi pratici) come iniziare usando piattaforme come , OpenAI Agents, AgentGPT e ovviamente , l’Estrattore Web AI che abbiamo creato per rendere l’estrazione di dati dal web facile come ordinare una pizza.

Cos’è un Agente AI? (E Perché Ti Conviene Saperlo)

Facciamo chiarezza: un agente AI è un software che può svolgere compiti in modo autonomo. Non si limita a seguire istruzioni fisse: osserva, prende decisioni e agisce per raggiungere un obiettivo, senza che tu debba controllare ogni passaggio (). Immaginalo come un collega digitale che non chiede mai la pausa caffè.

Per essere pratici: è un agente Estrattore Web AI. Mettiamo che ti serva una lista di annunci immobiliari nella tua città. Invece di passare il weekend a copiare e incollare indirizzi e prezzi in un foglio Excel (ci sono passato anch’io), basta dare a Thunderbit il sito, cliccare su “AI Suggerisci Campi” e lui capisce cosa estrarre—indirizzo, prezzo, numero di stanze e altro. Sa anche come entrare nei dettagli di ogni annuncio per recuperare informazioni aggiuntive. Questo è un agente AI in azione: decide quali dati sono utili, si adatta ai cambiamenti e porta a termine il lavoro senza stress ().

Rispetto agli strumenti di automazione classici, che sono come robot da catena di montaggio—fanno solo quello che dici, ma se il sito cambia o vuoi modificare qualcosa, devi ricominciare da zero—gli agenti AI sono flessibili: gestiscono nuovi layout, prendono decisioni semplici e possono anche arricchire o formattare i dati in tempo reale (). Ecco perché chi lavora in azienda (e chiunque tenga al proprio tempo) dovrebbe interessarsene.

Perché Imparare a Creare un Agente AI È una Marcia in Più in Azienda

Gli agenti AI non sono solo una moda tech: portano vantaggi concreti e misurabili. Solo nell’ultimo anno, l’uso di agenti AI nelle aziende è più che raddoppiato (dal 10% al 21% delle organizzazioni) e l’82% delle imprese prevede di integrarli nei prossimi 1–3 anni (). Perché? Perché portano risparmi, efficienza e team più soddisfatti.

Ecco perché imparare a usare gli agenti AI sta diventando fondamentale per chi si occupa di business e operations:

• Automatizza le attività ripetitive: Gli agenti AI possono occuparsi di compiti ripetitivi e ad alto volume—come la ricerca di potenziali clienti, il follow-up o la programmazione dei post social. I team di vendita che usano agenti AI per la generazione di lead hanno visto un aumento del 40% nel tasso di appuntamenti fissati e una qualificazione dei lead tre volte più rapida.
• Lead generation e ricerca: Invece di compilare elenchi a mano, gli agenti AI possono scandagliare il web, LinkedIn o database pubblici per trovare contatti e inviare messaggi in automatico.
• Assistenza clienti: I chatbot AI rispondono alle domande frequenti 24/7, lasciando agli operatori umani solo i casi più complessi.
• Estrazione e analisi dati: I team di operations e finanza usano agenti AI per raccogliere e processare dati da decine di fonti, trasformando informazioni grezze in insight utili in poche ore.
• Integrazione dei flussi di lavoro: Gli agenti AI fanno da “collante” tra i sistemi—aggiornano il CRM, inviano notifiche e assicurano che nulla venga dimenticato.

Ecco una tabella con esempi pratici e le piattaforme più adatte:

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In breve: se impari a creare o configurare un agente AI—anche semplice—non solo ti prepari al futuro, ma diventi la persona di riferimento per velocizzare e semplificare il lavoro.

Le Piattaforme AI Agent Più Usate: Google Vertex AI, OpenAI Agents e AgentGPT

Parliamo di strumenti. Il mondo degli agenti AI è in pieno fermento, ma tre piattaforme spiccano per chi inizia o lavora in azienda: Google Vertex AI, OpenAI Agents e AgentGPT. E ovviamente se ti interessa l’estrazione dati dal web.

Google Vertex AI (Agent Builder)

• Cos’è: Una piattaforma enterprise per creare agenti AI e sistemi multi-agente, parte di Google Cloud.
• Punti di forza: Integrazione avanzata con dati aziendali (BigQuery, Google Workspace), scalabilità e sicurezza. Perfetta per aziende che vogliono agenti collegati a tanti sistemi interni ().
• Facilità d’uso: Intermedia—serve un po’ di codice o configurazione cloud, ma stanno aggiungendo sempre più funzioni no-code.
• Ideale per: Assistenti virtuali aziendali, automazione di processi tra reparti, ricerca AI.

OpenAI Agents (OpenAI Functions/SDK)

• Cos’è: Permette di costruire agenti basati su GPT-3.5/4 che possono usare strumenti, concatenare ragionamenti e gestire flussi di lavoro complessi.
• Punti di forza: Comprensione del linguaggio di altissimo livello, grande flessibilità e una vasta community open-source ().
• Facilità d’uso: Da intermedia ad avanzata—serve un po’ di codice o lavoro con API.
• Ideale per: Chatbot personalizzati, agenti che devono ragionare o usare API esterne, automazioni avanzate.

AgentGPT

• Cos’è: Una piattaforma no-code, accessibile da browser, per creare agenti AI autonomi con obiettivi scritti in linguaggio naturale ().
• Punti di forza: Facilissima da usare, nessuna configurazione, gestisce una vasta gamma di compiti dalla ricerca alla creazione di contenuti.
• Facilità d’uso: Molto facile—basta scrivere l’obiettivo e lasciarlo lavorare.
• Ideale per: Esperimenti rapidi, produttività personale, brainstorming, ricerche semplici.

Thunderbit

• Cos’è: Un’estensione Chrome Estrattore Web AI che permette 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 su Excel, Google Sheets, Airtable o Notion ().
• Facilità d’uso: Facilissimo—anche chi non è tecnico lo usa senza problemi.
• Ideale per: Sales, marketing, ecommerce, immobiliare—chiunque abbia bisogno di dati web in fretta.

Ecco un confronto diretto:

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Thunderbit in Pratica: Un Esempio di Agente AI

Passiamo ai fatti. Ecco come funziona Thunderbit come agente AI per l’estrazione dati dal web (e perché è molto più semplice del metodo classico):

1. Installa Thunderbit: Scarica l’ e registrati.
2. Apri il sito target: Vai sul sito da cui vuoi estrarre i dati (es. una pagina di annunci immobiliari).
3. Clicca su “AI Suggerisci Campi”: L’AI di Thunderbit legge la pagina e suggerisce le colonne da estrarre—come “Indirizzo”, “Prezzo”, “Camere”, ecc. Puoi modificarle o aggiungerne di nuove.
4. Clicca su “Estrai”: L’agente Thunderbit raccoglie tutti i dati, entrando anche nelle sottopagine se vuoi dettagli extra ().
5. Esporta i dati: Scarica in CSV, Excel o invia direttamente su Google Sheets, Airtable o Notion.

Cosa rende Thunderbit diverso? Non segue solo uno script: usa l’AI per “leggere” la pagina, adattarsi ai cambiamenti e persino formattare o arricchire i dati (ad esempio traducendo descrizioni o riassumendo testi). I vecchi scraper si bloccano se il sito cambia; Thunderbit continua a funzionare ().

Passo 1: Definisci Obiettivo e Ambito del Tuo Agente AI

Prima di partire, chiarisci cosa vuoi che faccia il tuo agente. Ecco come faccio io:

• Quale problema vuoi risolvere? (es. “Voglio automatizzare la raccolta dei prezzi dei concorrenti ogni settimana.”)
• Quali compiti specifici svolgerà l’agente? (es. “Visita questi 5 siti, estrai nomi e prezzi dei prodotti, invia un report via email.”)
• Chi sono gli utenti finali? (es. “Il team marketing ha bisogno di questi dati.”)
• Come misurerai il successo? (es. “Ridurre la raccolta manuale dati da 5 ore a 30 minuti.”)
• Quali sono i limiti? (es. “La prima versione estrae solo dati pubblici, senza login.”)

Scrivi una breve “missione dell’agente”. Fidati, ti risparmierà grattacapi in futuro ().

Passo 2: Scegli la Piattaforma Giusta — Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT o Thunderbit?

Ora scegli lo strumento. Ecco una guida rapida:

• Vuoi estrarre dati dal web e non sai programmare? Usa .
• Vuoi un chatbot conversazionale senza codice? Prova AgentGPT o un bot builder no-code.
• Hai dimestichezza con il codice e vuoi flessibilità? Usa l’SDK di OpenAI o Google Vertex AI.
• Hai esigenze enterprise e molte integrazioni? Scegli .

Valuta le tue competenze tecniche, le integrazioni che ti servono e il budget. Parti semplice—dimostra il valore con uno strumento no-code, poi scala se serve ().

Passo 3: Raccogli e Prepara i Tuoi Dati

I dati sono il carburante del tuo agente AI. Ecco come prepararli al meglio:

• 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 base conoscitiva di un chatbot.
• Pulisci e formatta: Elimina errori, uniforma i formati (date, valute) e struttura i dati (le tabelle sono più facili da gestire del testo libero).
• Testa con un piccolo campione: Fai una prova di scraping o chatbot per verificare che i dati siano corretti ().

Consiglio: non sottovalutare questa fase. Dati disordinati = risultati scadenti.

Passo 4: Crea e Configura il Tuo Agente AI (Esempio Pratico)

Vediamo come costruire un agente Estrattore Web con Thunderbit:

Esempio: Creare un Agente Estrattore Web con Thunderbit

1. Installa l’Estensione: e registrati.
2. Apri il sito target: Vai sulla pagina da cui vuoi estrarre i dati (es. una lista prodotti).
3. Attiva Thunderbit: Clicca sull’icona Thunderbit per aprire il pannello laterale.
4. Clicca su “AI Suggerisci Campi”: L’AI di Thunderbit legge la pagina e suggerisce le colonne (es. “Nome Prodotto”, “Prezzo”, “URL Immagine”). Puoi rinominare, eliminare o aggiungere colonne.
5. Configura paginazione o sottopagine: Se i dati sono su più pagine o vuoi dettagli dalle sottopagine, abilita queste opzioni nell’interfaccia ().
6. Clicca su “Estrai”: L’agente Thunderbit raccoglie tutti i dati, navigando anche tra le sottopagine se serve.
7. Rivedi e affina: Controlla la tabella. Se vuoi pulire un campo (es. togliere simboli di valuta), aggiorna il nome della colonna o aggiungi un Prompt AI per il campo.
8. Esporta i dati: Scarica in CSV, Excel o invia su Google Sheets, Airtable o Notion ().

Consigli per risultati migliori:

• Usa i Prompt AI sui campi per formattare o riassumere i dati (es. “Descrizione (in spagnolo)” per tradurre automaticamente).
• Pianifica estrazioni automatiche.
• Thunderbit gestisce immagini, numeri di telefono ed email nativamente.

Hai appena creato un agente AI funzionante—senza codice e senza stress.

Passo 5: Testa, Monitora e Migliora il Tuo Agente AI

Non basta impostarlo e dimenticarsene. Ecco come assicurarti che il tuo agente sia davvero utile:

• Testa con casi reali: Prova sia situazioni tipiche che casi limite (dati strani, campi mancanti, ecc.).
• Raccogli feedback dagli utenti: Chiedi al team o agli stakeholder di provarlo e segnalare problemi.
• Monitora le performance: Controlla i log, misura metriche (accuratezza, velocità, soddisfazione utenti).
• Itera: Affina i prompt, aggiungi dati, modifica la logica se serve. Ogni ciclo rende l’agente migliore ().

Ricorda: anche i migliori agenti hanno bisogno di manutenzione ogni tanto.

Problemi Comuni e Come Risolverli

Stai costruendo il tuo primo agente AI? Probabilmente incontrerai qualche ostacolo. Ecco i problemi più frequenti (e come risolverli):

• Obiettivi poco chiari: Parti da una missione precisa. Non cercare di creare un agente “tuttofare” subito.
• Dati disordinati: Dedica tempo a pulire e strutturare i dati. Qualità in ingresso = qualità in uscita.
• Troppi strumenti: Scegli lo strumento più semplice che risponde alle tue esigenze. Potrai sempre passare a soluzioni più avanzate.
• Errori dell’agente: Analizza i log, affina i prompt e testa i casi limite. Non temere di iterare.
• Mancanza di fiducia: Aggiungi passaggi di verifica, mostra i risultati dell’agente e mantieni un controllo umano inizialmente.
• Manutenzione: Documenta la configurazione e pianifica revisioni periodiche.
• Ottenere il consenso del team: Fai una demo, condividi i primi risultati e coinvolgi gli utenti finali fin dall’inizio ().

E se ti blocchi, ricorda: la community AI è enorme e disponibile. Qualcuno ha già affrontato il tuo stesso problema.

Conclusioni & Cosa Portare a Casa

Creare un agente AI non è più roba da sviluppatori o data scientist. Con piattaforme come , e OpenAI Agents, anche chi lavora in azienda può automatizzare attività reali, risparmiare ore e ottenere nuovi insight—spesso in pochi clic.

Ecco cosa vorrei che ti restasse in mente:

• Parti da un obiettivo chiaro e specifico.
• Scegli lo strumento adatto alle tue esigenze e competenze.
• Prepara e pulisci i dati.
• Costruisci in modo iterativo: testa, affina, migliora.
• Monitora le performance e continua a imparare.

Il futuro del lavoro sarà pieno di “colleghi” AI, e imparare a costruirli e guidarli sarà sempre più prezioso. Quindi sperimenta, divertiti e non aver paura di sbagliare (è così che si impara). La prima volta che il tuo agente farà il lavoro al posto tuo mentre ti godi un caffè… non la dimenticherai.

Se vuoi approfondire, dai un’occhiata al per altre guide, oppure prova a costruire il tuo primo agente con l’. E se ti serve una mano, sai dove trovarmi—probabilmente sto insegnando all’agente AI di mia madre a riconoscere quando il gatto si siede sulla tastiera.

Buona costruzione!

Vuoi altri consigli sull’automazione AI? Dai un’occhiata a queste risorse:

Domande Frequenti

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

Un agente AI è un software che può svolgere compiti in modo autonomo, osservando, prendendo decisioni e agendo per raggiungere obiettivi senza supervisione costante. A differenza dell’automazione tradizionale, che segue script rigidi, gli agenti AI sono adattabili e gestiscono cambiamenti nei dati o nell’ambiente.

2. Perché chi lavora in azienda dovrebbe imparare a creare agenti AI?

Creare agenti AI permette di automatizzare attività ripetitive, migliorare la raccolta dati, potenziare l’assistenza clienti e integrare i flussi di lavoro. Questo porta a risparmio di tempo, decisioni migliori e un vantaggio competitivo.

3. Quali sono le piattaforme migliori per iniziare a creare agenti AI?

Le piattaforme più adatte ai principianti sono Thunderbit (per estrazione dati web senza codice), AgentGPT (per agenti autonomi no-code), OpenAI Agents (per compiti linguistici flessibili con un po’ di codice) e Google Vertex AI (per sistemi multi-agente enterprise con più configurazione).

4. Quali sono i passaggi per creare un agente AI semplice?

I passaggi chiave sono: definire l’obiettivo dell’agente, scegliere gli strumenti giusti, raccogliere e preparare i dati, costruire e configurare l’agente, testarlo e affinarlo. Piattaforme come Thunderbit rendono il processo accessibile anche senza programmare.

5. Quali sono le sfide comuni nella creazione di agenti AI e come superarle?

Le difficoltà più frequenti sono obiettivi poco chiari, dati disordinati, strumenti complessi e manutenzione. Si superano partendo da una missione precisa, pulendo bene i dati, scegliendo strumenti semplici, iterando con i feedback e mantenendo la documentazione aggiornata.