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In Breve (TL;DR)
- I framework per agenti AI open source permettono di creare assistenti virtuali autonomi capaci di pianificare, eseguire e monitorare compiti complessi, anche senza competenze di programmazione, utilizzando linguaggio naturale e interfacce intuitive come il drag and drop.
- Nella scelta del framework più adatto contano fattori come facilità d’uso, flessibilità, sicurezza e integrazione con altri strumenti. Tra i tool più promettenti del 2025 ci sono LangChain, CrewAI, AutoGPT, Superagent e BabyAGI, ognuno con caratteristiche diverse e adatto a diversi livelli di esperienza.
- Queste piattaforme open source offrono vantaggi come aggiornamenti costanti, scalabilità e trasparenza, risultando ideali per utenti individuali e aziende che vogliono sviluppare agenti AI personalizzati ed evoluti senza vincoli commerciali.
Quando si tratta di scegliere i migliori tool per agenti AI ci sono diversi elementi da tenere in considerazione, che variano in base alle competenze pregresse, la disponibilità economica e gli obiettivi del singolo utente.
Dunque, piuttosto che lanciarsi in sfide tipo LangChain vs AutoGPT o CrewAI vs Superagent, è bene innanzitutto individuare gli elementi che contraddistinguono i diversi software per lo sviluppo di agenti AI più o meno autonomi.
Un risultato impossibile da raggiungere se prima non si è compreso cosa sono i framework, cosa sono gli agenti potenziati dall’intelligenza artificiale generativa e a cosa serve il loro sviluppo.
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1. Cosa sono e a cosa servono i framework AI
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Al giorno d’oggi anche gli utenti privi di competenze informatiche avanzate potrebbero aver sentito parlare di tool o strumenti per agenti AI: software AI autonomi che accompagnano l’utente nella creazione di un assistente virtuale incredibilmente performante.
Il termine più corretto da usare in gergo tecnico è però framework AI: una dicitura con cui indicare proprio le piattaforme per agenti AI (o, volendo dirla all’italiana, agenti IA) che, a loro volta, sono generalmente composte da strumenti o librerie ad hoc.
I diversi framework si distinguono in base a caratteristiche specifiche: ad esempio ci sono quelli specializzati nelle conversazioni con un chatbot, così come ci sono quelli pensati per orchestrare al meglio flussi di lavoro complessi. Allo stesso modo è possibile distinguere tra piattaforme per agenti AI a pagamento e piattaforme per agenti AI open source.
Detto ciò, il senso di queste piattaforme è generalmente lo stesso: permettere all’utente di ottenere output e processi complessi, a partire da indicazioni trasmesse senza programmazione.
L’utente dunque utilizza questi tool per gli agenti AI ricorrendo esclusivamente al linguaggio naturale o a modalità di lavoro semplificate e intuitive, come ad esempio il drag and drop. In questo modo può intervenire sugli aspetti più disparati: dall’interfaccia dell’ambiente alla gestione dei compiti, dai protocolli di comunicazione ai sistemi di memoria, dalle modalità di accesso ai diversi strumenti al monitoraggio e, ove necessario, il debug.
Una volta sviluppato, l’agente AI è in grado non solo di eseguire compiti e realizzare output, ma anche di svolgere e, in certi casi, addirittura pianificare tutte quelle attività che sono necessarie per la realizzazione di un obiettivo.
Per capire la differenza tra un output semplice e la messa in atto di più azioni orientate all’obiettivo, è possibile pensare, da una parte, a un tool che scrive una email per conto dell’utente. Dall’altra a un tool che accede alla casella di posta elettronica, legge le email, capisce quali sono quelle più rilevanti e risponde automaticamente sulla base di indicazioni, conoscenze e priorità condivise.
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2. Come scegliere le migliori piattaforme per agenti AI open source
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Prima di entrare nel merito dei migliori tool AI del 2025 per lo sviluppo di agenti, è sicuramente utile spiegare perché, una volta individuato il giusto framework AI, è conveniente mantenerlo e utilizzarlo sia per la realizzazione di più agenti, che per la gestione di operazioni su infrastrutture condivise.
Un framework comune con agenti eseguiti su piattaforme cloud o server inferenziali garantisce aggiornamenti costanti e sicuri relativi a tutti gli agenti, ma non solo. Promette chiarezza e trasparenza sia in relazione al funzionamento dell’agente, sia in merito all’eventuale applicazione di modifiche.
I criteri per scegliere tra i diversi framework AI possono variare di persona in persona, ma di solito si tiene conto di alcune macro-categorie comuni: la prima è la facilità d’uso e rischia di rappresentare una vera e propria soglia di sbarramento, soprattutto per gli utenti meno esperti.
Ma ci sono tanti altri aspetti di cui tenere conto: ad esempio il livello di personalizzazione garantito dal framework, che potrebbe essere basato su componenti modulari e potrebbe garantire pipelines più o meno flessibili. Ma anche la possibilità di integrarlo con infrastrutture come quelle di cui sopra e altri strumenti come database e CRM.
Infine, gli utenti con maggiore esperienza dovrebbero tenere conto anche del livello di sicurezza e scalabilità degli agenti AI in sviluppo. Da una parte le piattaforme per agenti AI più apprezzate proteggono i dati ricorrendo a soluzioni quali la crittografia. Dall’altra sono pensate per accompagnare un processo di crescita che potrebbe portare all’aumento di dati, traffico e carichi di lavoro.
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3. Quali sono i migliori tool per creare agenti AI
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Una lista dei migliori tool AI del 2025 non può non partire da LangChain: il framework AI più diffuso in assoluto in questo momento storico, se si parla di costruzione di agenti di intelligenza artificiale.
Caratterizzato da un sistema di catene modulari di strumenti, prompt e memoria, LangChain è pensato soprattutto per gli utenti più esperti, che possono collegarsi ad API, database e addirittura Large Language Model esterni.
Al contrario CrewAI è una delle piattaforme per agenti AI più facili e intuitive in assoluto. Ideale per lo sviluppo di sistemi multi-agente in cui i diversi agenti devono eseguire compiti lineari, il tool presenta qualche limitazione nel momento in cui i flussi di lavoro diventano più complessi.
Spazio anche a Superagent, un’infrastruttura di dati completamente open source, che non si limita a garantire lo sviluppo di agenti AI autonomi, aggiungendo funzioni avanzate come il sandboxing.
AutoGPT ripensa invece gli strumenti tipici dei tool di intelligenza artificiale generativa, intervenendo direttamente su GPT preesistenti per trasformarli in assistenti in grado di pianificare operazioni sulla base di obiettivi condivisi.
La soluzione perfetta per chi vuole commissionare attività complesse come, ad esempio, la compilazione di un’analisi di mercato, considerato che il sistema è in grado di recuperare dati, scrivere file e addirittura richiamare API in totale autonomia.
Come AutoGPT, anche BabyAGI è stato scritto in Python e basa le sue potenzialità su quelle di GPT-4, il modello linguistico avanzato sviluppato da OpenAI. Per questo motivo alcuni esperti di settore non considerano queste due soluzioni dei software AI autonomi al 100%, né tantomeno considerano le loro creazioni dei veri e propri agenti AI di sviluppo.
Per saperne di più: Agenti AI, la nuova frontiera dell'intelligenza artificiale che lavora (quasi) da sola
Domande frequenti (FAQ)
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Quali sono le principali caratteristiche dei diversi framework AI?I diversi framework AI si distinguono per specializzazioni come conversazioni con chatbot o gestione di flussi di lavoro complessi, oltre che per essere a pagamento o open source.
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Quali sono i criteri principali per scegliere un framework AI?I criteri principali includono la facilità d'uso, il livello di personalizzazione, l'integrazione con altre infrastrutture, la sicurezza e la scalabilità degli agenti AI in sviluppo.
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Perché è importante mantenere e utilizzare lo stesso framework AI per più agenti?Utilizzare lo stesso framework AI per più agenti garantisce aggiornamenti costanti, sicurezza e trasparenza nel funzionamento e nelle modifiche degli agenti.
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Cos'è un framework AI e a cosa serve?Un framework AI è una piattaforma per agenti AI composta da strumenti o librerie ad hoc, che permette di ottenere output complessi senza programmazione.
