Se il 2024 è stato l'anno in cui tutti sono diventati ossessionati dai chatbot IA, questa è l'era degli agenti IA. Gli agenti IA stanno vivendo un momento importante, specialmente quelli che non si limitano a rispondere alle domande, ma che effettivamente ti alleggeriscono il carico di lavoro.
🦾 Il 51% degli intervistati nel sondaggio LangChain State of AI Agents (2025) afferma che la propria azienda dispone già di agenti IA in produzione.
C'è però un rovescio della medaglia. Molti sviluppatori creano agenti come se fossero semplici chatbot... con chiamate API aggiuntive. Ed è così che si ottiene qualcosa che sembra impressionante in una demo, ma che poi fallisce nel momento in cui gli si chiede di gestire attività reali.
Un vero agente IA Claude è costruito in modo diverso. Può agire in modo indipendente, proprio come un collega umano, senza che tu debba microgestire ogni suo passaggio.
In questa guida analizzeremo l'architettura, gli strumenti e i modelli di integrazione necessari per creare agenti che funzionino effettivamente in produzione.
Che cos'è un agente IA?
Un agente IA è un software autonomo che percepisce l'ambiente circostante, prende decisioni e intraprende azioni per raggiungere obiettivi specifici, senza bisogno di un input umano costante.
In che modo un agente IA è diverso da un chatbot IA?
Gli agenti IA vengono spesso scambiati per chatbot, ma offrono funzionalità molto più avanzate.
Mentre un chatbot risponde a una singola domanda e poi rimane in attesa, un agente prende il tuo obiettivo, lo suddivide in passaggi e lavora continuamente fino a quando il lavoro è terminato.
La differenza sta in caratteristiche come:
- Autonomia: opera in modo indipendente dopo avergli fornito le istruzioni iniziali.
- Utilizzo degli strumenti: può richiamare API, effettuare ricerche sul web, eseguire codice o trigger flussi di lavoro per terminare le attività da fare.
- Memoria: conserva il contesto delle interazioni passate per prendere decisioni più intelligenti in futuro.
- Orientato agli obiettivi: lavora in modo iterativo verso un risultato definito, non si limita a rispondere a prompts una tantum.
Ecco un confronto diretto tra agenti e chatbot:
| Dimensione | Chatbot IA | Agente IA |
|---|---|---|
| Ruolo principale | Risponde alle domande e fornisce informazioni | Esegue attività e produce risultati |
| Stile del flusso di lavoro | Un prompt → una risposta | Piano in più passaggi → azioni → controlli dello stato |
| Titolarità del "passaggio successivo" | L'utente decide cosa fare dopo | L'agente decide cosa fare dopo |
| Complessità delle attività | Ideale per richieste semplici e lineari | Gestisce lavori complessi, disordinati e articolati in più parti |
| Utilizzo degli strumenti | Passaggio di strumenti limitato o manuale | Utilizza automaticamente gli strumenti come parte del lavoro |
| Gestione del contesto | Principalmente la conversazione attuale | Estrae il contesto da più fonti (app, file, memoria) |
| Continuità nel tempo | Sessioni di breve durata | Lavoro persistente tra passaggi/sessioni (se progettato) |
| Gestione degli errori | Si ferma o si scusa | Riprova, si adatta o passa al livello superiore quando qualcosa non funziona |
| Tipo di output | Suggerimenti, spiegazioni, bozze | Azioni + artefatti (ticket, aggiornamenti, reportistica, modifiche al codice) |
| Feedback loop | Minimale: attende l'input dell'utente | Verifica autonomamente i risultati e ripete il processo fino a quando è terminato |
| Casi d'uso migliori | Domande frequenti, brainstorming, riscrittura, aiuto rapido | Triage, automazioni, esecuzione del flusso di lavoro, operazioni in corso |
| Metrica di esito positivo | "Ha risposto correttamente?" | "Ha completato l'obiettivo in modo affidabile?" |
📮 Approfondimento ClickUp: il 24% dei lavoratori afferma che le attività ripetitive impediscono loro di svolgere un lavoro più significativo, mentre un altro 24% ritiene che le proprie competenze siano sottoutilizzate. Si tratta di quasi la metà della forza lavoro che si sente bloccata dal punto di vista creativo e sottovalutata. 💔
ClickUp aiuta a riportare l'attenzione sul lavoro ad alto impatto con agenti AI facili da configurare, automatizzando le attività ricorrenti in base a trigger. Ad esempio, quando un'attività viene contrassegnata come completata, l'agente AI di ClickUp può assegnare automaticamente il passaggio successivo, inviare promemoria o aggiornare lo stato dei progetti, liberandoti dai follow-up manuali.
💫 Risultati reali: STANLEY Security ha ridotto del 50% o più il tempo dedicato alla creazione di report grazie agli strumenti di reportistica personalizzabili di ClickUp, consentendo ai propri team di concentrarsi meno sulla formattazione e più sulle previsioni.
Perché creare agenti IA con Claude?
Scegliere il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) giusto per il tuo agente può sembrare un compito arduo. Passi da un provider all'altro, accumuli strumenti su strumenti e finisci comunque per ottenere risultati incoerenti, perché il modello che sembra intelligente non sempre è in grado di seguire le istruzioni o di utilizzare gli strumenti in modo affidabile.
Perché Claude è particolarmente adatto a questo tipo di attività? Gestisce bene contesti lunghi, è bravo a seguire istruzioni complesse e utilizza gli strumenti in modo affidabile, consentendo ai tuoi agenti di risolvere problemi in più passaggi invece di abbandonare la nave a metà strada.
E con Agent SDK di Anthropic, creare agenti capaci è molto più facile rispetto al passato.
🧠 Curiosità: Anthropic ha rinominato il Claude Code SDK in Claude Agent SDK perché lo stesso "agente harness" alla base di Claude Code ha finito per potenziare molto più dei flussi di lavoro di codifica.
Ecco perché Claude si distingue nello sviluppo di agenti:
- Contesto esteso: elabora e richiama facilmente le informazioni da documenti di grandi dimensioni e lunghe cronologie di conversazioni, fornendo una comprensione più approfondita del tuo progetto.
- Esecuzione affidabile degli strumenti: segue i formati strutturati richiesti per la chiamata delle funzioni, utilizzando i tuoi strumenti in modo più coerente e prevedibile.
- Integrazione Claude Code: crea, testa e perfeziona i tuoi agenti direttamente dal tuo terminale, accelerando il ciclo di sviluppo.
- Barriere di sicurezza: protezioni integrate progettate da Anthropic per ridurre la possibilità di allucinazioni e mantenere i tuoi flussi di lavoro autonomi sulla strada giusta.
Componenti chiave di un agente IA Claude
Si è tentati di passare direttamente alla creazione e "vedere cosa può fare Claude". Ma se salti le basi, il tuo agente potrebbe non avere il contesto necessario per completare le attività e fallire in modo frustrante.
Prima di scrivere la tua prima riga di codice, devi conoscere il progetto di ogni agente Claude efficace.
No, non è così complesso come sembra. Infatti, gli agenti Claude più affidabili si basano solo su tre elementi fondamentali che lavorano insieme: prompt/scopo, memoria e strumenti.
1. Prompt di sistema e definizione dello scopo (cosa deve fare il tuo agente)
Pensa al prompt di sistema come al "manuale operativo" del tuo agente. È qui che definisci la sua personalità, i suoi obiettivi, le regole comportamentali e i vincoli. Un prompt vago come "essere un assistente utile" rende il tuo agente imprevedibile. Potrebbe scrivere una poesia quando hai bisogno che analizzi i dati.
Un prompt di sistema efficace solitamente comprende:
- Definizione del ruolo: chi è questo agente? Ad esempio, "Sei uno sviluppatore di software esperto specializzato in Python".
- Chiarezza dell'obiettivo: quale risultato dovrebbe portare? Ad esempio, "Il tuo obiettivo è scrivere un codice pulito ed efficiente che superi tutti i test unitari".
- Vincoli comportamentali: cosa non dovrebbe mai fare? Un esempio potrebbe essere: "Non utilizzare librerie o funzioni obsolete".
- Formato di output: come dovrebbe strutturare le sue risposte? Potresti istruirlo a "fornire sempre il codice in un unico blocco, seguito da una breve spiegazione della tua logica".
Come per qualsiasi sistema di IA, la regola d'oro rimane semplice: più sei specifico, migliori saranno le prestazioni del tuo agente.
2. Gestione della memoria e del contesto (in modo che non parta da zero ogni volta)
Un agente senza memoria è solo un chatbot, costretto a ricominciare da zero ad ogni interazione. Questo vanifica l'intero scopo delle automazioni, poiché ti ritrovi a dover spiegare nuovamente il contesto del progetto in ogni singolo messaggio. Per lavorare in modo autonomo, gli agenti hanno bisogno di un modo per conservare il contesto tra i passaggi e persino tra le sessioni.
Ci sono due tipi principali di memoria da considerare:
- Memoria a breve termine: è come un buffer di conversazione che conserva gli scambi recenti nella finestra del contesto attivo dell'agente.
- Memoria a lungo termine: si tratta di conoscenze salvate che il tuo agente può recuperare in un secondo momento (spesso utilizzando un database vettoriale per recuperare informazioni rilevanti dalle interazioni passate).
💡 Suggerimento professionale: puoi fornire al tuo agente il contesto completo per prendere la decisione giusta conservando tutte le informazioni relative al progetto (attività, documenti, feedback e conversazioni) in un unico posto con un'area di lavoro connessa come ClickUp.
3. Framework di integrazione degli strumenti (la differenza tra "parlare" e "fare")
Un agente senza strumenti può spiegare cosa fare. Un agente con strumenti può effettivamente farlo.
Gli strumenti sono le funzionalità esterne che permetti al tuo agente di usare, come chiamare un'API, eseguire codice, fare ricerche sul web o trigger un flusso di lavoro.
Claude utilizza una funzionalità chiamata chiamata di funzione per effettuare una selezione intelligente dello strumento giusto per l'attività da svolgere. È sufficiente definire gli strumenti a sua disposizione e Claude capirà quando e come utilizzarli.
Le categorie di strumenti più comuni includono:
- Recupero delle informazioni: consentire all'agente di accedere a motori di ricerca, basi di conoscenza interne o documentazione sui prodotti.
- Esecuzione del codice: fornitura di un ambiente sandbox sicuro in cui l'agente può scrivere, eseguire e testare il codice.
- API esterne: connessione dell'agente ad altri servizi per eseguire azioni come l'aggiornamento di un CRM, la pianificazione di un evento nel Calendario o l'invio di una notifica.
- Trigger del flusso di lavoro: consentono all'agente di avviare processi in più passaggi utilizzando piattaforme di automazione.
Come funziona il ciclo dell'agente Claude
Se hai mai creato uno script che si interrompe dopo un solo passaggio o rimane bloccato in un ciclo infinito e costoso, il problema risiede nella progettazione del loop dell'agente.
Il ciclo dell'agente è il modello di esecuzione fondamentale che distingue realmente gli agenti autonomi dai semplici chatbot. In termini semplici, gli agenti Claude operano in un ciclo continuo di "raccolta-azione-verifica" fino a quando non raggiungono il loro obiettivo o non incontrano una condizione di arresto predefinita.
Ecco come funziona:
Raccogli il contesto
Prima che il tuo agente possa fare qualsiasi cosa, deve orientarsi.
In questa fase, recupera il contesto necessario per prendere una buona decisione, come il tuo ultimo messaggio, l'output di uno strumento appena eseguito, la memoria pertinente o i file e i documenti a cui ha accesso.
Questo lo aiuta a comprendere l'ambiente in cui opera e ad adattare il risultato di conseguenza.
🤝 Promemoria: quando le informazioni sono sparse tra thread di Slack, documenti e strumenti di gestione delle attività, il tuo agente deve perdere molto tempo a cercarle (o, peggio ancora, a indovinarle). Ecco perché il work sprawl può essere un killer della produttività non solo per il tuo team umano (con una perdita di 2,5 miliardi di dollari all'anno in tutto il mondo), ma anche per i tuoi agenti!
📮 ClickUp Insight: in media, un professionista trascorre più di 30 minuti al giorno alla ricerca di informazioni relative al lavoro, il che significa oltre 120 ore all'anno perse a setacciare email, thread di Slack e file sparsi. Un assistente IA intelligente integrato nell'area di lavoro di ClickUp può cambiare questa situazione. Entra in ClickUp Brain. Fornisce approfondimenti e risposte immediate facendo emergere i documenti, le conversazioni e i dettagli delle attività giusti in pochi secondi, così puoi smettere di cercare e iniziare a lavorare. 💫 Risultati reali: team come QubicaAMF hanno recuperato più di 5 ore alla settimana utilizzando ClickUp, ovvero oltre 250 ore all'anno a persona, eliminando i processi di gestione delle conoscenze obsoleti. Immagina cosa potrebbe creare il tuo team con una settimana in più di produttività ogni trimestre!
📮 ClickUp Insight: in media, un professionista trascorre più di 30 minuti al giorno alla ricerca di informazioni relative al lavoro, il che significa oltre 120 ore all'anno perse a setacciare e-mail, thread di Slack e file sparsi. Un assistente AI intelligente integrato nell'area di lavoro di ClickUp può cambiare questa situazione. Entra in ClickUp Brain. Fornisce approfondimenti e risposte immediate facendo emergere i documenti, le conversazioni e i dettagli delle attività giusti in pochi secondi, così puoi smettere di cercare e iniziare a lavorare. 💫 Risultati reali: team come QubicaAMF hanno recuperato più di 5 ore alla settimana utilizzando ClickUp, ovvero oltre 250 ore all'anno a persona, eliminando i processi di gestione delle conoscenze obsoleti. Immagina cosa potrebbe creare il tuo team con una settimana in più di produttività ogni trimestre!
Passa all'azione
Una volta che il tuo agente Claude ha il contesto giusto, può effettivamente fare qualcosa con esso.
È qui che "ragiona" sulle informazioni disponibili, effettua la selezione dello strumento più appropriato per il lavoro e quindi esegue l'azione.
La qualità di questa azione dipende direttamente dalla qualità del contesto raccolto dall'agente nel passaggio precedente. Se mancano informazioni fondamentali o si utilizzano dati non aggiornati, i risultati ottenuti non saranno affidabili.
💡 Suggerimento professionale: stabilire una connessione tra il tuo agente e il luogo in cui si svolge il lavoro, come ClickUp tramite Automazioni + endpoint API, fa una grande differenza. Fornisce al tuo agente percorsi di azione reali, non solo suggerimenti.
Verifica i risultati
Dopo che l'agente ha eseguito un'azione, deve confermare che ha funzionato.
L'agente potrebbe verificare la presenza di un codice di risposta API corretto, convalidare che il suo output corrisponda al formato richiesto o eseguire test sul codice appena generato.
Il ciclo si ripete, con l'agente che raccoglie nuovi contesti in base al risultato della sua ultima azione. Questo ciclo continua fino a quando il passaggio di verifica conferma che l'obiettivo è stato raggiunto o l'agente determina che non è possibile procedere.
Come funziona nella pratica?
Se il tuo agente è collegato all'area di lavoro di ClickUp, può facilmente verificare se le attività di ClickUp sono contrassegnate come "Terminate", esaminare i commenti per ottenere feedback o monitorare le metriche su una dashboard di ClickUp.
Come creare un agente IA in Claude?
Vediamo ora i passaggi necessari per creare il tuo agente Claude:
Passaggio 1: configura il tuo progetto Claude Agent
Configurare il tuo ambiente di sviluppo è molto più complicato di quanto dovrebbe essere, ed è proprio questo il motivo per cui molti piani del tipo "Questo fine settimana creerò un agente" finiscono nel nulla.
Potresti finire per sprecare un'intera giornata a lottare con dipendenze e chiavi API invece di creare effettivamente il tuo agente. Per saltare la spirale di configurazione e arrivare più velocemente alla parte divertente, ecco una semplice procedura di configurazione passo dopo passo da seguire. 🛠️
Avrai bisogno di:
- Accesso all'API di Claude: puoi ottenere le tue chiavi API registrandoti sulla console Anthropic.
- Ambiente di sviluppo: questa guida presuppone che tu stia utilizzando Python o Node.js, quindi assicurati di avere uno dei due installato insieme ai rispettivi gestori di pacchetti (pip o npm).
- Claude Code (opzionale): per iterazioni più veloci, puoi installare Claude Code, uno strumento basato su terminale che ti aiuta a gestire il codice e i prompt del tuo agente.
Una volta soddisfatti i prerequisiti, segui questi passaggi per l'installazione:
- Installa l'SDK ufficiale di Claude per il linguaggio che hai scelto (ad es. pip install anthropic)
- Configura la tua chiave API come variabile di ambiente per mantenerla sicura e fuori dal tuo codice sorgente.
- Crea una struttura di cartelle semplice per il tuo progetto in modo da mantenere tutto organizzato, magari con directory separate per i tuoi strumenti, i prompt e la logica dell'agente.
Passaggio 2: definisci lo scopo del tuo agente e il prompt di sistema
L'abbiamo già detto in passato e lo ripetiamo: i prompt di sistema generici creano agenti generici e inutili. Se dici al tuo agente di essere un " project manager ", non saprà distinguere tra un bug ad alta priorità e una richiesta di funzionalità/funzione a bassa priorità.
Ecco perché devi iniziare con un unico caso d'uso mirato e scrivere un prompt di sistema altamente specifico che non lasci spazio ad ambiguità.
Un ottimo prompt funge da manuale di istruzioni dettagliato per il tuo agente. Utilizza questo schema per strutturarlo:
- Dichiarazione di identità: inizia definendo il ruolo e le competenze dell'agente. Ad esempio: "Sei un esperto tester QA per un'applicazione mobile".
- Elenco delle funzionalità: indica chiaramente a quali strumenti e informazioni ha accesso l'agente. Ad esempio: "Puoi utilizzare lo strumento report_bug per creare un nuovo ticket".
- Limiti: stabilisci dei limiti chiari su ciò che l'agente non deve fare. Ad esempio: "Non intrattenere conversazioni informali. Concentrati solo sull'identificazione e la reportistica dei bug".
- Risultati attesi: specifica il formato, il tono e la struttura esatti delle risposte dell'agente. Ad esempio: "Quando si segnala un bug, è necessario fornire i passaggi per riprodurlo, il risultato atteso e il risultato effettivo".
Passaggio 3: aggiungi strumenti e integrazioni
Ok, rendiamo il tuo agente davvero utile. Per farlo, devi dargli la possibilità di eseguire azioni nel mondo reale. Inizia definendo gli strumenti, ovvero le funzioni esterne che l'agente può richiamare, e integrandoli nella logica del tuo agente. Il processo prevede la definizione di ogni strumento con un nome, una descrizione chiara di ciò che fa, i parametri che accetta e il codice che esegue la sua logica.
I modelli di integrazione comuni per gli agenti includono:
- Ricerca web: consentire all'agente di accedere a informazioni aggiornate da Internet
- Esecuzione del codice: fornire all'agente un ambiente sandbox sicuro per scrivere, eseguire e debuggare il codice
- Connessioni API: collegamento dell'agente a servizi esterni come CRM, Calendari o database
- Piattaforme di flusso di lavoro: connessione dell'agente a strumenti di automazione in grado di gestire processi complessi e articolati in più passaggi
Passaggio 4: crea e testa il ciclo del tuo agente
Gli agenti non testati sono un rischio.
Immagina di inviare un agente di triage Slack che dovrebbe creare un'attività di ClickUp quando un cliente segnala un bug. Sembra innocuo, finché non legge male un messaggio e improvvisamente:
- Crea 47 attività duplicate
- @fa una menzione ripetuta dell'intero team
- Esaurisci i tuoi crediti API in un ciclo infinito di riprovazioni... e il bug effettivamente urgente viene ignorato perché si è verificato silenziosamente in background.
Ecco perché i test non sono facoltativi per gli agenti.
Per evitare questi problemi, devi creare correttamente il ciclo raccogli → agisci → verifica, quindi testarlo end-to-end, in modo che l'agente possa agire, confermare che ha funzionato e interrompersi quando ha terminato (invece di continuare all'infinito).
💡 Suggerimento professionale: inizia con casi di test semplici prima di passare a scenari più complessi. La tua strategia di test dovrebbe includere:
- Test unitari: verifica che ciascuna delle singole funzioni dello strumento funzioni correttamente in modo isolato.
- Test di integrazione: verifica che il tuo agente sia in grado di collegare correttamente più strumenti tra loro per completare una sequenza di azioni.
- Test dei casi limite: verifica come si comporta il tuo agente quando gli strumenti non funzionano, restituiscono dati imprevisti o vanno in timeout.
- Terminazione del ciclo: assicurati che il tuo agente abbia condizioni di arresto chiare e non funzioni all'infinito.
È inoltre essenziale implementare una registrazione completa. Registrando il processo di ragionamento dell'agente, le chiamate agli strumenti e i risultati delle verifiche in ogni passaggio del ciclo, si crea una chiara traccia di controllo che semplifica notevolmente il debug.
Architetture avanzate degli agenti Claude
Un agente è in grado di gestire le operazioni di base, ma quando il lavoro diventa complesso (input multipli, parti interessate, casi limite), inizia a mostrare dei limiti.
È come chiedere a una sola persona di fare ricerche, scrivere, controllare la qualità e spedire tutto da sola. Quando sei pronto a scalare le capacità del tuo agente, devi andare oltre un sistema a agente singolo e prendere in considerazione architetture più avanzate.
Ecco alcuni modelli da esplorare:
- Sistemi multi-agente: invece di avere un unico agente che fa tutto, si crea un team di agenti specializzati che collaborano tra loro. Ad esempio, un agente "ricercatore" potrebbe trovare le informazioni, passarle a un agente "scrittore" per redigere un documento e poi consegnarlo a un agente "revisore" per i controlli finali.
- Agenti gerarchici: questo modello prevede un agente "coordinatore" che suddivide un obiettivo di grandi dimensioni in sotto-attività più piccole e le delega a sotto-agenti specializzati.
- Architettura basata sulle competenze: puoi definire "competenze" modulari in file separati che qualsiasi agente può richiamare, rendendo i tuoi strumenti riutilizzabili e più facili da gestire.
- Human-in-the-loop: per i flussi di lavoro critici, puoi creare dei punti di controllo in cui l'agente deve fermarsi e attendere l'approvazione umana prima di procedere (una pratica nota come human-in-the-loop ).
📚 Leggi anche: Tipi di agenti IA
Best practice per gli agenti IA Claude
Prima di entusiasmarti all'idea di avere un agente funzionante, ricorda: la creazione di un agente è solo il primo passaggio. Senza una corretta manutenzione, monitoraggio e iterazione, anche l'agente meglio progettato si deteriorerà nel tempo. L'agente che hai creato lo scorso trimestre potrebbe iniziare a commettere errori oggi perché i dati o le API su cui si basa sono cambiati.
Per garantire l'efficacia e l'affidabilità dei tuoi agenti Claude, segui queste best practice:
- Inizia in modo semplice: inizia sempre con un unico scopo ben definito per il tuo agente prima di provare ad aggiungere maggiore complessità.
- Sii specifico nei prompt: istruzioni vaghe portano a comportamenti imprevedibili. I prompt del tuo sistema dovrebbero essere il più dettagliati possibile.
- Implementa delle barriere di protezione: aggiungi vincoli espliciti per impedire al tuo agente di intraprendere azioni dannose, fuori tema o indesiderate.
- Monitora l'utilizzo dei token: conversazioni lunghe e loop complessi possono consumare rapidamente i crediti API, quindi tieni d'occhio i costi.
- Registra tutto: acquisisci il ragionamento dell'agente, le chiamate agli strumenti e i risultati in ogni passaggio per facilitare il debug.
- Piano per i fallimenti: i tuoi strumenti e le tue API inevitabilmente a volte falliranno. Crea comportamenti di fallback per gestire questi errori con eleganza.
- Iterare in base al feedback: rivedi regolarmente le prestazioni del tuo agente e utilizza il feedback per perfezionarne i prompt e la logica.
Trasformare l'output dell'agente in un vero e proprio motore di esecuzione
La parte più difficile nella creazione di un agente IA non è ottenere buoni risultati. È trasformare quei risultati in lavoro concreto.
Perché se il tuo agente crea un ottimo piano di progetto... e qualcuno deve comunque copiarlo/incollarlo nel tuo strumento di gestione dei progetti, assegnare i titolari, aggiornare gli stati e seguire manualmente, non hai automatizzato nulla. Hai solo aggiunto un nuovo passaggio.
La soluzione è semplice: usa ClickUp come livello di azione, così il tuo agente potrà passare dalle "idee" all'"esecuzione" all'interno dello stesso spazio di lavoro in cui opera già il tuo team.
E con ClickUp Brain, ottieni un livello IA nativo progettato per garantire la connessione delle conoscenze tra attività, documenti e persone, in modo che il tuo agente non operi alla cieca.
Come effettuare la connessione degli agenti Claude a ClickUp
Hai a disposizione diverse opzioni valide a seconda di quanto vuoi essere pratico:
- API ClickUp: crea e aggiorna attività, commenti e imposta anche i valori dei campi personalizzati in modo programmatico.
- Automazioni ClickUp: attiva i flussi di lavoro degli agenti in base agli eventi nell'area di lavoro di ClickUp, come il cambiamento dello stato di un'attività o l'aggiunta di un nuovo elemento a un elenco.
- ClickUp Brain: utilizza l'IA integrata di ClickUp per riepilogare, rispondere alle domande e fornire al tuo agente risposte e riassunti contestualizzati.
Una volta effettuata la connessione, il tuo agente potrà svolgere del lavoro reale:
- Crea e aggiorna le attività in base al risultato di una conversazione
- Effettua ricerche in tutti i documenti e le attività della tua area di lavoro per rispondere alle domande.
- Attiva automazioni che assegnano il lavoro e avvisano i membri del team
- Genera report sullo stato di avanzamento utilizzando i dati delle tue dashboard
- Redigi nuovi documenti basati sul contesto di un progetto
Perché questa configurazione funziona (ed è scalabile)
Questo approccio elimina la proliferazione dell'IA e la frammentazione del contesto. Invece di gestire connessioni separate per attività, documentazione e comunicazione, il tuo agente ottiene un accesso unificato attraverso un unico spazio di lavoro IA convergente. I tuoi team non devono più trasferire manualmente i risultati dell'agente nei loro sistemi di lavoro: l'agente sta già lavorando lì.
👀 Lo sapevi? Secondo il sondaggio AI Sprawl di ClickUp, il 46,5% dei lavoratori è costretto a passare da uno strumento di IA all'altro per completare un'attività. Allo stesso tempo, il 79,3% dei lavoratori riferisce che il lavoro richiesto dall'IA è sproporzionatamente elevato rispetto al valore prodotto.
Come ottenere un agente IA pronto all'uso in pochi minuti con ClickUp Super Agents
Se creare un agente IA con Claude sembra tecnico e un po' complesso, è perché può essere difficile per chi non è esperto di programmazione capire tutti i dettagli.
Ecco perché i Super Agenti di ClickUp sembrano quasi un cheat code.
Si tratta di colleghi di lavoro IA personalizzati che comprendono il tuo lavoro, utilizzano strumenti potenti e collaborano come esseri umani, il tutto all'interno dell'area di lavoro di ClickUp.
Ma c'è di meglio: non è necessario progettare tutto da zero. ClickUp ti consente di creare un Super Agente utilizzando un builder in linguaggio naturale (noto anche come Super Agent Studio), in modo da poter descrivere ciò che desideri che faccia (in inglese semplice) e perfezionarlo man mano che procedi.
Come creare e testare un Super Agente in ClickUp
Ti guidiamo nella creazione di un Super Agente in ClickUp (senza interrompere il lavoro reale):
1) Crea prima uno spazio "Sandbox" (la tua zona di prova sicura)
Crea uno spazio come 🧪 Agent Sandbox con attività di ClickUp realistiche, documenti e stati personalizzati. Questo spazio è simile ai tuoi spazi ClickUp in cui viene svolto il lavoro effettivo. In questo modo, il tuo agente può agire su dati realistici, ma non può inviare spam accidentalmente al tuo team reale né toccare il lavoro rivolto ai clienti.
2) Crea il tuo Super Agente in linguaggio naturale
Per creare un Super Agente ClickUp:
- Nella navigazione globale, seleziona IA. Se non vedi IA nella navigazione globale, clicca sul menu Altro, quindi seleziona IA. Puoi anche fare in modo che IA sia un elemento fissato nella tua navigazione globale.
- Se non vedi l'IA nella tua navigazione globale, clicca sul menu Altro, quindi seleziona IA. Puoi anche fissare l'IA alla tua navigazione globale.
- Se non vedi l'IA nella tua navigazione globale, clicca sul menu Altro, quindi seleziona IA. Puoi anche fare in modo che l'IA sia un elemento fissato nella tua navigazione globale.
- Nella barra laterale dell'hub IA, clicca su Nuovo Super Agente.
- Nel campo di immissione, inizia a digitare un prompt per il tuo Super Agent. Scopri le best practice di immissione dei prompt per ClickUp Super Agent!
- Il builder ti aiuterà a creare il Super Agent ponendoti alcune domande.
- Una volta terminata la creazione, nella barra laterale destra verrà visualizzato il profilo del tuo Super Agente. Se sei soddisfatto del profilo del tuo Super Agente, è pronto! Subito dopo la creazione, il Super Agente ti invierà un messaggio diretto in cui ti spiegherà cosa può e non può fare. Puoi interagire con il Super Agente digitando domande o chiedendogli di perfezionare le sue impostazioni.
- Se sei soddisfatto del profilo del tuo Super Agente, è pronto!
- Subito dopo la sua creazione, il Super Agente ti invierà un messaggio diretto per illustrarti cosa può e non può fare.
- Puoi interagire con il Super Agent digitando domande o chiedendogli di perfezionare qualsiasi sua impostazione.
- Se sei soddisfatto del profilo del tuo Super Agente, è pronto!
- Subito dopo la sua creazione, il Super Agente ti invierà un messaggio diretto per illustrarti cosa può e non può fare.
- Puoi interagire con il Super Agent digitando domande o chiedendogli di perfezionare qualsiasi sua impostazione.
📌 Esempio di prompt:
Sei un super agente di triage Sprint. Quando arriva una segnalazione di bug, crea o aggiorna un'attività, assegna un titolare, richiedi i dettagli mancanti e imposta la priorità in base all'impatto.
Preferisci imparare in modo visivo? Guarda questo video per una guida passo passo alla creazione del tuo primo Super Agente in ClickUp:
3) Provalo nello stesso modo in cui verrà effettivamente utilizzato dal tuo team
ClickUp rende tutto questo estremamente pratico:
- Invia un messaggio diretto all'agente per perfezionarne il comportamento e i casi limite.
- @menzionalo nelle attività, nei documenti o nella chat all'interno di ClickUp per vedere come risponde nel contesto.
- Assegna attività all'agente in modo che possa gestire gli elementi di lavoro.
- Triggera tramite schedule o Automazioni quando sei pronto.
Questo è il grande vantaggio: il tuo agente sta imparando nell'ambiente reale in cui opererà, non in un ciclo CLI giocattolo.
4) Triggera con le automazioni (in modo che funzioni senza che tu debba controllarlo)
Una volta che funziona nella Sandbox, collegalo a eventi come:
- "Quando lo stato cambia in Necessita di triage → trigger Super Agent"
- "Quando viene creata una nuova attività in Bug → trigger Super Agent"
5) Esegui il debug più rapidamente utilizzando il registro di controllo dei Super Agenti
Invece di cercare di indovinare cosa sia successo, usa il registro di controllo dei Super Agenti per effettuare il monitoraggio dell'attività dell'agente e verificare se ha avuto successo o meno.
Questo diventa la tua "osservabilità dell'agente" integrata senza dover prima creare una pipeline di registrazione.
Questa configurazione è il motivo per cui i Super Agent sono più facili da usare rispetto agli agenti fai da te creati con strumenti come Claude.
Conclusione: come creare agenti che terminano le attività
Gli agenti IA stanno rapidamente diventando la vera storia di produttività di questo decennio. Ma solo quelli in grado di portare a termine il lavoro avranno importanza.
Cosa distingue un prototipo appariscente da un agente di cui ti fidi davvero?
Tre cose: la capacità dell'agente di rimanere ancorato al contesto, intraprendere le azioni giuste con gli strumenti e verificare i risultati senza andare fuori controllo.
Inizia in piccolo. Scegli un flusso di lavoro di alto valore. Dai al tuo agente istruzioni chiare, strumenti reali e un ciclo che sappia quando fermarsi. Passa poi a configurazioni multi-agente solo quando la tua prima versione è stabile, prevedibile e realmente utile.
Sei pronto a passare dalla fase sperimentale alla fase operativa?
Collega il tuo agente all'area di lavoro di ClickUp. Oppure crea un Super Agente ClickUp! In entrambi i casi, crea il tuo account ClickUp gratis per iniziare!
Domande frequenti (FAQ)
L'SDK Claude Agent è il framework ufficiale di Anthropic per la creazione di applicazioni agentiche, che offre modelli integrati per l'uso degli strumenti, la memoria e la gestione dei loop. Sebbene semplifichi lo sviluppo, non è obbligatorio; puoi creare potenti agenti utilizzando l'API Claude standard con il tuo codice di orchestrazione personalizzato. Oppure utilizza una configurazione pronta all'uso come ClickUp Super Agents!
I chatbot sono progettati per rispondere a singoli prompt e poi attendere il prossimo input, mentre gli agenti operano in modo autonomo in loop continui. Gli agenti possono raccogliere il contesto, utilizzare strumenti per agire e verificare i risultati fino al raggiungimento di un obiettivo definito, il tutto senza bisogno di una guida umana costante.
Sì, gli agenti Claude sono particolarmente adatti per attività di project management come la creazione di attività da note di riunioni, l'aggiornamento dello stato dei progetti e la risposta a domande sul lavoro del tuo team. Diventano ancora più potenti quando sono collegati a uno spazio di lavoro unificato come ClickUp, dove tutti i dati e i contesti rilevanti sono raccolti in un unico posto.
Claude Code è uno strumento progettato specificamente per accelerare lo sviluppo con i modelli Claude, ma i modelli architetturali e le competenze che definisci sono trasferibili. Se hai bisogno di supporto multi-LLM per il tuo progetto, dovrai utilizzare un approccio più indipendente dal framework o uno strumento progettato specificamente per il cambio di modello.