Come creare agenti IA utilizzando Google Gemini

Se hai mai creato un flusso di lavoro che inizia come "solo uno script" e si trasforma rapidamente in un mini prodotto, sai già perché la creazione di agenti IA sta diventando popolare.

Un agente IA solido è in grado di ricevere input dall'utente, richiamare gli strumenti disponibili, attingere dalle origini dati corrette e mantenere il processo in movimento fino a quando l'attività è terminata.

Questo cambiamento tecnologico sta già accelerando e Gartner prevede che quest'anno il 40% delle applicazioni delle aziende includerà agenti IA specifici per determinate attività.

È qui che Google Gemini si inserisce perfettamente. Con l'accesso ai modelli Gemini tramite l'API Gemini, è possibile creare tutto, da un semplice agente IA che redige bozze di risposte a un agente abilitato agli strumenti che esegue controlli e gestisce attività complesse in più passaggi.

In questa guida su come creare agenti IA utilizzando Google Gemini, scoprirai perché i modelli Gemini di Google sono una scelta pratica per i flussi di lavoro degli agenti e come passare dal primo prompt a un ciclo funzionante che puoi testare e distribuire.

Che cos'è un agente IA?

Un agente IA è un sistema in grado di eseguire attività per conto di un utente scegliendo le azioni necessarie per raggiungere un obiettivo, spesso con una guida passo passo meno dettagliata rispetto a un chatbot standard. In altre parole, non solo genera una risposta, ma decide anche cosa fare in base allo scopo dell'agente, al contesto attuale e agli strumenti che è autorizzato a utilizzare.

Un modo pratico per pensarla è: un chatbot risponde, un agente agisce.

La maggior parte delle configurazioni degli agenti moderni include alcuni blocchi fondamentali:

È qui che entrano in gioco anche gli agenti multipli. Nei sistemi multi-agente, potresti avere un agente che pianifica, un altro che recupera i dati e un altro ancora che scrive o convalida i risultati. Questo tipo di interazione multi-agente può funzionare bene quando le attività hanno ruoli chiari, come "ricercatore + scrittore + controllo qualità", ma aggiunge anche un sovraccarico di coordinamento e più punti di errore.

Più avanti vedrai come iniziare con un singolo ciclo di agenti, per poi espanderlo solo se il tuo carico di lavoro ne trae davvero vantaggio.

Perché utilizzare Google Gemini per creare agenti IA?

L'utilizzo di Google Gemini per gli agenti offre diversi vantaggi, soprattutto se si desidera passare da un prototipo a qualcosa che possa essere eseguito in modo affidabile in un prodotto reale.

✅ Ecco perché dovresti usare Gemini per creare agenti IA:

Utilizzo di strumenti integrati e chiamata di funzioni

Gemini offre il supporto per la chiamata di funzioni, quindi il tuo agente può decidere quando ha bisogno di una funzione esterna e passare parametri strutturati ad essa. Questa è la differenza tra "Penso che la risposta sia..." e "Ho chiamato l'endpoint dei prezzi e ho confermato l'ultimo valore".

Questa funzionalità è fondamentale per qualsiasi agente che deve recuperare dati o trigger azioni.

Contesto lungo per lavori in più passaggi

Molti flussi di lavoro degli agenti falliscono perché perdono il thread. Gemini include modelli che offrono supporto per finestre di contesto molto grandi, il che è utile quando il tuo agente deve mantenere una conversazione lunga, una specifica, dei log o frammenti di codice nella memoria di lavoro mentre esegue iterazioni.

Ad esempio, Gemini in Pro ha una finestra di contesto di un milione di token.

Input multimodali quando i tuoi "dati" non sono solo testo

Gli agenti raramente hanno a che fare solo con testo normale. I modelli Gemini supportano prompt multimodali, che possono includere contenuti come immagini, PDF, audio o video, a seconda del percorso di integrazione scelto.

Questo è importante per i team che creano agenti che revisionano file, estraggono dettagli o convalidano i risultati rispetto al materiale di origine.

Opzioni di base per risposte più affidabili

Se il tuo agente deve rispondere sulla base di fonti specifiche, puoi utilizzare modelli di riferimento che collegano Gemini a sistemi esterni (ad esempio, ricerca aziendale o contenuti indicizzati) invece di affidarti solo alle conoscenze generali del modello. In questo modo si supera anche il problema dei dati di addestramento dell'IA e della data di scadenza delle sue conoscenze.

Ciò è particolarmente importante per i team di prodotto che hanno a cuore la verificabilità e la riduzione delle richieste non supportate.

Forte supporto su tutti i framework open source

Se non vuoi creare tutto da zero, Gemini è comunemente utilizzato con framework open source come LangChain e LlamaIndex, insieme a livelli di orchestrazione come LangGraph.

Questo ti offre un percorso più veloce per creare agenti in grado di gestire il routing degli strumenti e i flussi in più passaggi senza dover reinventare o riscrivere le basi.

Punto di ingresso pratico e livelli di prezzo

Per molti team, il primo passaggio è la sperimentazione. La documentazione di Google indica che l'utilizzo di Google AI Studio è gratuito nelle regioni disponibili e che l'API Gemini offre livelli gratuiti e a pagamento con diversi limiti di frequenza.

Ciò semplifica la creazione rapida di prototipi e la successiva scalabilità una volta che il design dell'agente è stabile.

Un percorso dai prototipi alla distribuzione controllata

Se desideri controlli per l'azienda, Google offre anche una piattaforma di agenti nell'ambito di Gemini Enterprise, incentrata sull'implementazione e la gestione degli agenti in un unico posto. Se desideri un ambiente per la creazione con modelli Gemini a livello di piattaforma, puoi utilizzare Agent Builder come parte del suo stack.

Questa combinazione può risultare sorprendentemente semplice una volta standardizzato il modo in cui l'agente richiama gli strumenti, convalida le risposte e si chiude correttamente quando non è in grado di confermare una risposta.

Come iniziare con Google Gemini

Ti stai chiedendo come iniziare a utilizzare Google Gemini? Te lo spieghiamo in modo semplice.

Si tratta principalmente di configurare l'accesso in modo sicuro e scegliere un percorso di sviluppo adatto al proprio sistema. Se si sta prototipando un semplice agente IA, l'API Gemini e una chiave API consentono di procedere rapidamente.

Se stai creando agenti per flussi di lavoro di produzione, dovresti pianificare una gestione sicura delle chiavi e un processo di test chiaro sin dal primo passaggio.

✅ Di seguito sono riportati i passaggi per iniziare a utilizzare Google Gemini:

Passaggio 1: verifica i prerequisiti e scegli dove eseguire il tuo agente

Il primo passaggio è utilizzare un account Google e aprire Google AI Studio, poiché Google lo utilizza per gestire le chiavi API e i progetti Gemini. Questo ti offre un punto di partenza pulito per l'accesso e i primi test.

Quindi, decidere dove verrà eseguito l'agente IA. Gli avvisi di sicurezza chiave di Google sconsigliano di incorporare chiavi API nel codice del browser o mobile e di inserire le chiavi nel controllo del codice sorgente.

Se hai intenzione di creare agenti per flussi di lavoro aziendali, dovresti instradare le chiamate API Gemini attraverso un backend. In questo modo, potrai controllare l'accesso, la registrazione e il monitoraggio.

Passaggio 2: crea e assicurati la tua chiave API Gemini

Per utilizzare Gemini per la creazione di agenti AI, è necessario generare la chiave API Gemini all'interno di Google AI Studio. La documentazione ufficiale di Google guida l'utente nella creazione e nella gestione delle chiavi. È necessario trattare questa chiave come un segreto di produzione, poiché controlla l'accesso e i costi dell'account.

Dopo aver creato la chiave, salvala come variabile di ambiente nel sistema in cui viene eseguito il tuo agente. La nota sulla migrazione di Google indica che l'attuale SDK è in grado di leggere la chiave dalla variabile di ambiente GEMINI_API_KEY , che mantiene i segreti al di fuori del codice e dei file condivisi.

Questo passaggio aiuta il tuo team separando lo sviluppo dalla gestione dei segreti. Puoi ruotare la chiave API senza modificare il codice e puoi mantenere chiavi diverse per lo sviluppo e la produzione quando hai bisogno di controlli di accesso puliti.

Passaggio 3: installa l'SDK ufficiale Gemini

Google consiglia Google GenAI SDK come opzione ufficiale e pronta per la produzione per lavorare con i modelli Gemini, che supporta più linguaggi, tra cui Python e JavaScript.

Se lavori in Python, installa il pacchetto google-genai. Supporta sia l'API Gemini Developer che le API Vertex AI. Questo è utile quando crei agenti che possono iniziare come esperimenti e successivamente richiedono un ambiente più pronto per l'uso aziendale.

Se lavori con JavaScript o TypeScript, Google documenta l'SDK @google/genai per la prototipazione. Quando vai oltre i prototipi, dovresti mantenere la chiave API sul lato server. In questo modo puoi proteggere l'accesso e prevenire fughe di informazioni attraverso il codice client.

Come creare un agente IA con Gemini passaggio dopo passaggio

Creare un agente IA con i modelli Gemini di Google è sorprendentemente semplice se si segue un approccio modulare. Si inizia con una chiamata al modello di base, quindi si aggiunge l'uso dello strumento tramite la chiamata di funzione. Dopodiché, si racchiude il tutto in un ciclo in grado di decidere, agire e arrestarsi in modo sicuro.

Questo processo consente agli sviluppatori di passare da un semplice agente che si limita a chattare a un sistema sofisticato in grado di eseguire attività complesse attraverso l'uso di strumenti.

✅ Segui questi passaggi per creare un agente funzionale in grado di interagire con il mondo chiamando una funzione o cercando origini dati:

Passaggio 1: configurare la generazione di testo di base

Inizia con un semplice agente IA che accetta l'input dell'utente e restituisce una risposta in linea con lo scopo dell'agente. Il primo passaggio è definire:

Un modello utile consiste nel mantenere i prompt brevi ed espliciti, quindi iterare con la progettazione dei prompt dopo aver visto i risultati reali. La guida di Google per lo sviluppo di agenti è fondamentalmente: iniziare in modo semplice, testare spesso, perfezionare i prompt e la logica man mano che si procede.

✅ Ecco un semplice esempio in Python che puoi eseguire come base di riferimento:

In sostanza, crea un ponte tra il tuo ambiente locale e i grandi modelli linguistici di Google.

💡 Suggerimento professionale: mantieni la tua progettazione dei prompt coerente con il modello Gemini Prompts di ClickUp.

Ottieni un modello gratis

Il modello Gemini Prompts di ClickUp è un documento ClickUp pronto all'uso che offre un'ampia libreria di prompt Gemini in un unico posto, progettato per aiutarti a trovare rapidamente idee e standardizzare il modo in cui il tuo team scrive i prompt.

Poiché si tratta di un unico documento, è possibile considerarlo come una "fonte di verità" condivisa. Ciò è utile quando più persone stanno creando prompt per lo stesso agente e si desidera ottenere input coerenti, meno deviazioni e iterazioni più rapide tra gli esperimenti.

🌻 Ecco perché ti piacerà questo modello:

• Riutilizza i modelli di prompt per l'uso degli strumenti e la chiamata delle funzioni quando crei agenti che richiedono output strutturati.
• Standardizza i prompt all'interno di un team in modo che lo stesso input dell'utente produca risposte più prevedibili.
• Bozza di prompt basati sui ruoli per sistemi multi-agente, come flussi di lavoro di pianificatori, ricercatori e revisori.
• Crea prompt di test rapidi per convalidare i casi limite prima di distribuire un ciclo dell'agente.
• Crea un backlog di prompt leggero che il reparto prodotti e quello tecnico possano esaminare, perfezionare e approvare insieme.

Passaggio 2: aggiungere l'uso dello strumento e la chiamata della funzione

Una volta che il tuo agente solo testo funziona, aggiungi l'uso dello strumento in modo che il modello possa richiamare il codice che controlli. La funzione di chiamata di Gemini è progettata proprio per questo: invece di generare solo testo, il modello può richiedere un nome di funzione più i parametri, in modo che il tuo sistema possa eseguire l'azione e inviare i risultati.

Un flusso tipico è simile al seguente:

Se vuoi ridurre i problemi di analisi, utilizza output strutturati (JSON Schema) in modo che il modello restituisca dati prevedibili e sicuri dal punto di vista del tipo. Ciò è particolarmente utile quando il tuo agente genera input di strumenti.

✅ Ecco un codice Python che ti aiuterà a impostare la forma:

Questo script conferisce all'IA la "capacità" di interagire con i propri sistemi esterni, in questo caso un database interno di ticket di supporto.

Passaggio 3: creare il ciclo dell'agente

Ora si passa dalla "risposta singola" a un agente in grado di iterare fino a raggiungere una condizione di uscita. Questo è il ciclo a cui la maggior parte delle persone si riferisce quando parla di "modalità agente":

Per mantenere il contesto senza appesantire il prompt:

Desideri più agenti o sistemi multi-agente? Inizia con un solo ciclo agente, quindi suddividi le responsabilità (ad esempio: agente pianificatore, agente strumenti, agente revisore).

Google evidenzia anche i framework open source che rendono tutto questo più semplice, tra cui LangGraph e CrewAI, a seconda del livello di controllo che si desidera avere sull'interazione multi-agente.

✅ Ecco un modello di loop pratico che puoi adottare:

L'IA è il cervello (decide cosa fare) e questo ciclo Python è il corpo (svolge il lavoro effettivo di recupero dei dati).

MAX_TURNS = 8 è una barriera di sicurezza. Se l'IA si confonde e continua a richiamare gli strumenti in un ciclo infinito, questo assicura che lo script si interrompa dopo 8 tentativi, consentendoti di risparmiare denaro e quota API.

Passaggio 4: testare l'agente IA

Testa il tuo agente IA per assicurarti che funzioni correttamente in scenari specifici.

Aggiungi test a tre livelli:

Una regola pratica: tratta ogni chiamata allo strumento come un'API di produzione. Convalida gli input, registra gli output e gestisci i guasti in modo sicuro.

Opzionale: utilizzare un generatore di agenti Gemini o framework open source.

Se non vuoi collegare tutto manualmente, Google offre supporto per diversi percorsi in stile "builder":

Best practice per la creazione di agenti IA con Gemini

Quando si creano agenti IA per flussi di lavoro aziendali, è importante ottimizzare l'affidabilità prima dell'intelligenza. Gemini 3 offre un maggiore controllo sul modo in cui il modello ragiona e interagisce con gli strumenti. Ciò consente di creare agenti che si comportano in modo coerente in attività complesse e sistemi reali.

✅ Ecco alcune best practice per creare agenti IA con Gemini:

Inizia con una specifica dell'agente che imponga dei limiti

Definisci lo scopo dell'agente e le condizioni di uscita prima di scrivere il codice. È qui che molti progetti di agenti falliscono, soprattutto quando l'agente può trigger azioni su sistemi client o di produzione. Molte iniziative di IA agente vengono cancellate quando i team non riescono a dimostrarne il valore o a tenere sotto controllo i rischi.

Regola la profondità del ragionamento in base all'attività

Gemini 3 ha introdotto un controllo del livello di ragionamento che consente di variare la profondità del ragionamento per ogni richiesta. È consigliabile eseguire un ragionamento di alto livello sulla pianificazione e il debug, insieme a passaggi che richiedono molte istruzioni. Eseguire un ragionamento di basso livello sui passaggi di routine in cui la latenza e il costo sono più importanti di un'analisi approfondita. Questo controllo bilancia le prestazioni dell'LLM.

Strumenti di progettazione come le API di prodotto

Mantieni ogni funzione circoscritta assegnandole un nome chiaro e mantenendo i parametri rigorosi. La chiamata delle funzioni diventa più affidabile quando il modello sceglie tra un piccolo insieme di strumenti ben definiti. Anche il contenuto di Google Gemini 3 sottolinea l'importanza di una chiamata affidabile degli strumenti come ingrediente chiave per la creazione di agenti utili.

Mantieni la superficie dello strumento piccola e sicura

È necessario controllare a quali strumenti l'agente può accedere e cosa può toccare ciascuno strumento. Inserire controlli di autorizzazione nel sistema. Registrare ogni chiamata allo strumento con input e output, in modo da poter eseguire il debug degli errori e dimostrare cosa ha fatto l'agente durante un incidente.

Considera la valutazione come un requisito del prodotto

È necessario verificare se l'agente ha effettivamente completato l'attività, non se ha formulato la risposta allo stesso modo ogni volta. Ad ogni esecuzione, controlla se l'agente ha scelto lo strumento giusto e ha inviato input validi. Assicurati che porti allo stato finale corretto nel tuo sistema.

È anche possibile eseguire una piccola serie di test di scenario basati su richieste reali degli utenti e formati di dati reali. I flussi di lavoro degli agenti, come la compilazione di moduli e le azioni web, spesso falliscono nei casi limite, a meno che non vengano testati appositamente.

Rendi espliciti gli input multimodali quando sono importanti

Se il tuo flusso di lavoro prevede PDF, screenshot, audio o video, dovresti pianificare come l'agente interpreterà ciascun formato. Gemini 3 Flash Preview supporta input multimodali e questo aiuta a semplificare il modo in cui il tuo sistema gestisce gli artefatti di lavoro misti.

Controlla i costi e la latenza sin dalla prima creazione.

I loop degli agenti possono crescere rapidamente quando una richiesta diventa complessa. Imposta limiti di turno e timeout in modo che l'agente non possa funzionare all'infinito e gestisci i tentativi nel tuo sistema in modo che gli errori non si ripetano a cascata.

Aggiungi conferme prima di azioni irreversibili, specialmente quando l'agente aggiorna i record o triggera flussi di lavoro a valle.

Assicurati anche di separare i passaggi di routine da quelli di ragionamento approfondito. Questo ti aiuterà a mantenere veloci le richieste quotidiane, riservando il ragionamento più complesso per le poche attività che lo richiedono effettivamente.

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Limiti dell'utilizzo di Google Gemini per la creazione di agenti IA

Gemini offre solidi elementi costitutivi per gli agenti, ma un agente di produzione fallisce ogni volta per gli stessi motivi. Perde il contesto o produce uno strumento che il sistema non è in grado di eseguire in modo sicuro. Se si pianificano questi limiti in anticipo, è possibile evitare la maggior parte delle sorprese dopo il primo progetto pilota.

✅ Ecco alcune delle limitazioni dell'utilizzo di Google Gemini per la creazione di agenti IA:

Le quote e i limiti di frequenza possono creare colli di bottiglia nell'utilizzo effettivo

L'API Gemini applica limiti di frequenza per proteggere le prestazioni del sistema e garantire un utilizzo corretto, quindi un agente che funziona in fase di test può rallentare in condizioni di traffico reale. È necessario prevedere una progettazione per il batching e l'accodamento quando più utenti trigger l'agente contemporaneamente.

I filtri di sicurezza possono bloccare richieste aziendali innocue

L'API Gemini include un filtro dei contenuti integrato e impostazioni di sicurezza regolabili. Questi filtri possono occasionalmente causare blocchi di contenuti innocui in un contesto aziendale, specialmente quando l'agente gestisce argomenti sensibili o testi generati dagli utenti.

È necessario testare le impostazioni di sicurezza con prompt e flussi di lavoro reali, non solo con prompt demo.

Le finestre contestuali hanno un limite sulla quantità di informazioni che il tuo agente può "vedere" contemporaneamente.

Ogni modello Gemini ha una finestra di contesto misurata in token. Tale limite restringe la quantità di input e la cronologia delle conversazioni che è possibile inviare in una singola richiesta. Quando lo si supera, è necessaria una strategia, come la sintesi o il recupero da origini dati.

La gestione delle chiavi diventa un rischio non appena si abbandonano i prototipi.

Gli agenti spesso devono funzionare in modo continuo, il che significa che la chiave API diventa un'infrastruttura operativa. Se una chiave viene divulgata, l'utilizzo e i costi possono aumentare notevolmente e l'agente potrebbe esporre accessi non desiderati.

È necessario trattare la chiave come qualsiasi altro segreto di produzione e tenerla fuori dal codice lato client e dai repository.

I controlli di sicurezza dell'azienda dipendono dal luogo in cui si esegue l'implementazione

Se hai bisogno di controlli rigorosi sulla rete e sulla crittografia, le opzioni disponibili dipendono dal fatto che Gemini venga eseguito tramite Vertex IA o Google Cloud.

Google Cloud documenta funzionalità quali i controlli dei servizi VPC e le chiavi di crittografia gestite dal cliente per Vertex IA. Ciò è importante per i flussi di lavoro regolamentati e la gestione dei dati dei clienti.

Il test è più difficile rispetto al codice normale perché i risultati variano.

Anche quando il codice è corretto, le risposte del modello possono variare da un'esecuzione all'altra. Ciò può compromettere flussi di lavoro rigidi quando l'agente deve produrre input strutturati per gli strumenti o decisioni coerenti. È necessario ridurre la casualità dei test di instradamento degli strumenti e convalidare ogni argomento della funzione.

Inoltre, dovresti concentrare i tuoi test sugli stati finali che il tuo sistema è in grado di verificare piuttosto che sulla formulazione esatta.

Strumento alternativo per creare agenti IA: ClickUp

La creazione di agenti IA in Gemini presenta dei vantaggi, ma può diventare rapidamente complessa dal punto di vista del codice. Si inizia con i prompt e le chiamate di funzione. Quindi si collega l'uso dello strumento, si gestisce la configurazione della chiave API e si mantiene il contesto in un ciclo dell'agente in modo che quest'ultimo possa portare a termine attività complesse senza deviazioni.

Ecco come si manifesta la dispersione del lavoro quando il team utilizza strumenti diversi per gestire i flussi di lavoro e i follow-up.

Ora aggiungi alla situazione la diffusione dell'IA. Team diversi provano strumenti di IA diversi e nessuno è sicuro di quali risultati siano affidabili o quali dati sia sicuro condividere. Anche se sai come creare agenti IA con Google Gemini, finisci per gestire più infrastrutture che risultati.

È qui che uno spazio di lavoro AI convergente come ClickUp svolge un ruolo fondamentale. Consente ai team di creare ed eseguire agenti all'interno dello stesso spazio di lavoro in cui si svolge già il lavoro, in modo che gli agenti possano agire su attività, documenti e conversazioni reali invece di rimanere bloccati in un prototipo separato.

✅ Scopriamo come ClickUp sia un'alternativa adeguata per la creazione di agenti IA:

Mantieni il lavoro in più passaggi con ClickUp Super Agents

Quando si creano agenti con Gemini, gran parte del lavoro richiesto è dedicato all'orchestrazione. Si definisce lo scopo dell'agente, si decidono gli strumenti, si progetta il ciclo e si mantiene pulito il contesto.

I super agenti ClickUp funzionano come colleghi di lavoro IA simili agli esseri umani all'interno della tua area di lavoro, in modo da poter collaborare dove il lavoro è già in corso. Puoi controllare a quali strumenti e origini dati gli agenti IA possono accedere e questi possono anche richiedere l'approvazione umana per le decisioni critiche.

I super agenti ClickUp sono sicuri, contestualizzati e ambientali. Possono funzionare secondo programmi prestabiliti, rispondere a trigger ed eseguire attività lavorative reali come redigere documenti, aggiornare attività, inviare email e riepilogare riunioni.

Ulteriori informazioni in questo video

✅ Ecco come Super Agent Builder di ClickUp ti aiuta a creare agenti IA:

💡 Suggerimento professionale: utilizza ClickUp Whiteboards per progettare il flusso di lavoro del tuo Super Agent prima di crearlo.

I Super Agenti funzionano al meglio quando vengono loro assegnati compiti chiari e condizioni di interruzione precise. Le lavagne online ClickUp ti aiutano a mappare visivamente l'intero flusso di lavoro, in modo che tu e il tuo team possiate concordare cosa deve fare il Super Agente prima che inizi ad agire su attività e aggiornamenti.

• Mappare il ciclo dell'agente con punto di ingresso, punti decisionali, strumenti e condizioni di uscita.
• Elenco di ciò che il Super Agente può modificare e di ciò che richiede l'approvazione umana.
• Converti il flusso di lavoro finale in attività che il tuo team può assegnare e effettuare il monitoraggio.

Standardizza i flussi di lavoro ripetibili con gli agenti ClickUp Autopilot.

Non tutti gli "agenti" richiedono un ragionamento avanzato. Molti team desiderano solo un'esecuzione ripetibile: smistare una richiesta, inoltrarla, richiedere le informazioni mancanti, aggiornare lo stato o pubblicare un aggiornamento quando qualcosa cambia. Se crei ciascuno di questi elementi da zero in Gemini, impiegherai tempo a mantenere il codice per flussi di lavoro che dovrebbero essere prevedibili.

Gli agenti ClickUp Autopilot sono progettati proprio per questo. Eseguono azioni basate su trigger e condizioni definiti, in posizioni specifiche (tra cui elenchi, cartelle, spazi e canali di chat). Seguono le tue istruzioni utilizzando conoscenze e strumenti configurati.

💡 Suggerimento professionale: utilizza ClickUp Automations per triggerare gli agenti Autopilot di ClickUp al momento giusto.

Se stai creando agenti con Gemini, la parte più difficile da scalare non è il modello. È l'affidabilità: assicurarsi che l'azione giusta venga eseguita al momento giusto, ogni volta. Le automazioni ClickUp ti offrono quella struttura basata sugli eventi all'interno della tua area di lavoro, in modo che i flussi di lavoro degli agenti triggerino segnali di lavoro reali (cambiamenti di stato, aggiornamenti, messaggi).

Il modello più utile per i team tecnici e di prodotto è trattare le automazioni ClickUp come un dispatcher:

• Utilizza un trigger + una condizione per decidere quando un agente deve essere eseguito.
• Aggiungi ulteriori istruzioni quando necessario (soprattutto per i Super Agenti) in modo che l'agente funzioni con il contesto giusto per quel momento.
• Avvia un agente Autopilot dal generatore di automazione utilizzando l'azione Avvia agente Autopilot quando un flusso di lavoro richiede un'esecuzione ripetibile.
• Attiva un Super Agent utilizzando trigger e condizioni di automazione quando desideri un lavoro più flessibile e in più passaggi (e aggiungi ulteriori istruzioni per ogni automazione, se necessario).
• Esegui un agente quando viene pubblicato un messaggio di chat in un canale, in modo che l'acquisizione e la selezione possano avvenire dove vengono effettivamente visualizzate le richieste.
• Mantieni l'esecuzione degli agenti coerente tra i team riutilizzando la stessa logica di automazione nelle stesse posizioni del flusso di lavoro (elenchi, cartelle, spazi, canali di chat).

Rispondi alle domande ricorrenti mentre chatti con ClickUp Ambient Answers.

Nei team di prodotto e di ingegneria molto impegnati, ogni settimana vengono poste le stesse domande. Cosa è cambiato nell'ambito di applicazione, cosa è bloccato, qual è l'ultima decisione presa e qual è la versione attuale del processo? Le persone lo chiedono nella chat perché è più veloce che cercare e la risposta spesso dipende da ciò che è vero in quel momento nelle attività e nei documenti.

ClickUp Ambient Answers funziona all'interno dei canali di chat e risponde con risposte contestualizzate. È pensato per richieste in stile Q&A nella chat, in modo che il tuo team possa ottenere una risposta senza che qualcuno debba inserire manualmente link e riassunti.

✅ Ecco come ClickUp Ambient Answers può aiutarti:

💡 Suggerimento professionale: utilizza ClickUp Chat per rendere più affidabili le risposte ambientali di ClickUp.

Ambient Answers funziona meglio quando il tuo canale di chat rimane connesso al contesto di lavoro reale. ClickUp Chat supporta la conversione dei messaggi in attività, utilizzando l'IA per riepilogare i thread e mantenendo le conversazioni ancorate al lavoro correlato.

• Converti le richieste ricorrenti in attività collegate in modo che la "risposta" diventi un elemento di lavoro tracciato.
• Utilizza i post del canale per gli aggiornamenti di processo, in modo che il contesto chiave sia più facile da consultare in seguito.
• Mantieni l'ambito del canale ristretto (un'area di prodotto o un flusso di lavoro), in modo che le risposte dell'agente rimangano coerenti.
• Utilizza i riassunti IA per i thread lunghi, in modo che gli stakeholder possano mettersi al passo senza dover rileggere tutto.

Accelera la configurazione degli agenti IA con ClickUp Brain

Quando inizi a creare un agente IA, devi impostare il lavoro e definire chiaramente le mansioni. Hai anche bisogno di materiale di riferimento affidabile e di un modo pulito per convertire i risultati in elementi di lavoro reali. Se lo fai prima nel codice, impiegherai cicli nella struttura prima di poter dimostrare il valore.

ClickUp Brain riduce la fase di configurazione fornendo diversi blocchi all'interno di un unico spazio di lavoro. È possibile estrarre risposte, convertirle in attività e trasformare le riunioni in riassunti e azioni da intraprendere.

Queste funzionalità/funzioni ti aiutano a definire il lavoro dell'agente e a generare output strutturati che il tuo team può eseguire.

✅ Ecco come ClickUp Brain ti aiuta con il lavoro degli agenti IA:

💡 Suggerimento professionale: utilizza ClickUp Brain MAX per progettare e convalidare il flusso di lavoro del tuo agente IA.

ClickUp Brain MAX ti aiuta a passare da un'idea approssimativa di agente AI a un flusso di lavoro che puoi effettivamente implementare. Invece di scrivere prima un ciclo completo dell'agente, puoi utilizzare Brain MAX per definire lo scopo dell'agente e mappare i passaggi dello strumento. Successivamente, esegui un test di pressione sui casi limite utilizzando lo stesso linguaggio che useranno i tuoi utenti.

• Cattura rapidamente i requisiti con Talk to Text pronunciando una richiesta disordinata degli stakeholder e convertendola in un piano strutturato dell'agente con passaggi, chiamate agli strumenti e una condizione di uscita.
• Verifica il contesto con Enterprise Search estraendo le ultime specifiche, le note decisionali e gli aggiornamenti delle attività dalla tua area di lavoro prima di finalizzare i prompt e le istruzioni degli strumenti.
• Esegui uno stress test sul flusso dell'agente chiedendo a ClickUp Brain MAX di generare casi limite e scenari di errore, quindi riscrivi i prompt e le regole degli strumenti per gestire questi casi in modo pulito.
• Passa da un modello di IA all'altro (ChatGPT, Claude o Gemini) per generare output diversi in base alle tue esigenze.

Crea ed esegui agenti IA più velocemente con ClickUp

Google Gemini offre un percorso solido per creare un agente IA quando si desidera una logica personalizzata e il controllo degli strumenti nel proprio codice base. È possibile definire l'obiettivo, effettuare la connessione degli strumenti tramite chiamate di funzione e iterare fino a quando l'agente non si comporta in modo affidabile nei flussi di lavoro reali.

Man mano che cresci, la vera pressione si sposta sull'esecuzione. Hai bisogno che il tuo agente rimanga connesso alle attività, ai documenti, alle decisioni e alla responsabilità del team. È qui che ClickUp diventa l'opzione pratica, soprattutto quando desideri un modo senza codice per creare agenti e mantenerli vicini alla consegna.

Se desideri che i flussi di lavoro dei tuoi agenti IA rimangano coerenti tra i team, centralizza il lavoro in un unico posto. Registrati gratis su ClickUp oggi stesso ✅.