Il mio viaggio con l’AI Agent 2026: Affrontare il fattore intimidatorio

Ciao a tutti, Emma qui da agent101.net!

È marzo 2026 e, se sei simile a me, probabilmente hai sentito parlare del gran parlare degli agenti AI che stanno diventando più intelligenti, più capaci e, francamente, un po’ più intimidatori da iniziare a usare. Solo un paio di anni fa, tutti noi ammiravamo i LLM che scrivevano poesie; ora, praticamente stanno gestendo piccole attività per noi. Il ritmo è frenetico, vero?

Oggi voglio affrontare qualcosa che mi sta a cuore e, a giudicare dalla mia messaggeria, interessa anche a te: come andare oltre il semplice *parlare* con un’AI e farla *fare cose* per te, ripetutamente, senza che tu debba occuparsi di tutto. In particolare, esploreremo come configurare un agente AI personale super semplice utilizzando uno strumento che potresti già avere sul tuo computer: uno script Python e un piccolo aiuto dall’OpenAI Assistant API. Pensalo come dare al tuo AI un piccolo, mirato lavoro – come essere il tuo riassuntore di articoli personali per un argomento specifico.

Perché questo approccio specifico? Perché panoramiche generiche su “cosa sia un agente AI” sono ovunque. Ciò che è più difficile da trovare è una guida pratica, senza fronzoli, che ti porti da zero a un agente funzionante senza bisogno di un dottorato in informatica. Ricordo le mie stesse frustrazioni nel cercare di mettere tutto insieme, sentendo come se dovessi comprendere ogni sfumatura della progettazione dei prompt e delle chiamate API prima di poter far inviare a un bot un aggiornamento meteo. Spoiler: non è necessario. Stiamo per costruire qualcosa di piccolo, utile e, cosa più importante, *comprensibile* così potrai costruire sopra di esso.

Il mio personale momento Aha! con i riassunti guidati da agenti

Lascia che ti racconti una storia veloce. Da un po’ di tempo, sto cercando di tenere il passo con la quantità incredibile di notizie e ricerche che escono riguardo la sicurezza e l’etica dell’AI. È cruciale per il mio lavoro qui, ma anche, francamente, solo per capire il futuro che stiamo costruendo. Passavo ore a setacciare articoli, documenti di ricerca e post di blog. Il mio cervello era cotto entro l’ora di pranzo.

Ho provato feed RSS, app per leggere in seguito, ho persino assunto un assistente virtuale per un po’. Niente di tutto ciò ha colpito nel segno. L’assistente virtuale era costoso e le app erano solo aggregatori; dovevo ancora fare il grosso del lavoro di lettura e digestione. Poi mi è venuto in mente: e se potessi addestrare un piccolo agente AI a fare *solo questa cosa*? Trovare articoli sulla sicurezza dell’AI, leggerli e riassumere i punti chiave per me, quotidianamente?

È lì che ho iniziato a giocare con l’OpenAI Assistant API. È progettata proprio per questo tipo di comportamento “agente” – dare a un’AI un insieme di istruzioni, strumenti e una memoria, e lasciarla correre. Il mio primo tentativo è stato un disastro, a dire il vero. Ho cercato di renderlo troppo complesso, dando troppe responsabilità. Era come cercare di insegnare a un bambino piccolo a volare un aereo prima che potesse camminare. Ma poi ho semplificato. Ho ristretto il suo ambito a *solo* riassumere articoli da un elenco che fornivo, concentrandomi su argomenti chiave e potenziali pregiudizi.

La differenza era notevole. Improvvisamente, ricevevo riassunti concisi e pertinenti. Non era perfetto – a volte mancava alcune sfumature, a volte si concentrava su qualcosa che non mi interessava – ma era un enorme miglioramento rispetto al mio metodo precedente. E la parte migliore? Ho capito *come* funzionava, il che mi ha dato la fiducia per modificarlo e ampliare lentamente le sue capacità. Questa è la sensazione che voglio che tu provi oggi.

Perché l’OpenAI Assistant API per principianti?

Esistono tonnellate di framework per costruire agenti AI – LangChain, AutoGen, CrewAI, per citarne alcuni. Sono potenti, non c’è dubbio. Ma per un vero principiante, possono sembrare come cercare di bere da un idrante. L’OpenAI Assistant API, d’altra parte, astrae molta della complessità. Definisci un “Assistente” con uno scopo, un modello e alcuni “strumenti”, e poi interagisci con esso tramite “Thread” e “Messaggi.” Gestisce la cronologia della conversazione, le chiamate agli strumenti e persino un po’ di ragionamento di base per te.

È come configurare un lavoratore AI miniature e specializzato. Gli dai una descrizione del lavoro (le sue istruzioni), alcuni manuali di riferimento (file di conoscenza) e un kit di attrezzi (funzioni che può chiamare). Poi gli dai semplicemente compiti.

La nostra missione oggi: un agente riassuntore di articoli web semplice

Stiamo per costruire uno script Python che:

1. Crea un Assistente OpenAI.
2. Gli dà un’istruzione specifica: articoli web.
3. Fornisce uno “strumento” per recuperare il contenuto di una pagina web.
4. Prende un URL da te, lo fornisce all’agente e riceve un riassunto.

Questo agente non “navigherà” autonomamente sul web o deciderà cosa. Sarai tu a dargli il link. Questo mantiene le cose semplici e controllabili, perfetto per capire i meccanismi fondamentali.

Prerequisiti (non saltarli!)

• Python 3.8+ installato: Se non lo hai, una rapida ricerca su Google per “installare Python [il tuo OS]” ti porterà lì.
• Una chiave API OpenAI: Puoi ottenerla dal sito web della piattaforma OpenAI. Assicurati di avere dei crediti!
• Conoscenza di base della linea di comando: Giusto abbastanza per eseguire uno script Python.
• Un editor di testo: VS Code, Sublime Text, anche Notepad andrà bene.

Passo 1: Configurare il tuo ambiente

Prima di tutto, prepariamo il nostro ambiente Python. Apri il terminale o il prompt dei comandi.

# Crea una nuova directory per il nostro progetto
mkdir ai_summarizer_agent
cd ai_summarizer_agent

# Crea un ambiente virtuale (buona pratica!)
python -m venv venv

# Attiva l'ambiente virtuale
# Su macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# Su Windows:
venv\Scripts\activate

# Installa le librerie necessarie
pip install openai beautifulsoup4 requests

Cosa abbiamo appena installato?

• openai: Questa è la libreria ufficiale per interagire con le API di OpenAI.
• beautifulsoup4: Una fantastica libreria per analizzare HTML. La useremo per estrarre testo dalle pagine web.
• requests: Per effettuare richieste HTTP, cioè, per scaricare il contenuto della pagina web.

Successivamente, crea un file chiamato .env nella tua directory ai_summarizer_agent e aggiungi la tua chiave API:

OPENAI_API_KEY="YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE"

Sostituisci YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE con la tua chiave reale. Questo tiene la tua chiave al sicuro dal codice principale, che è importante per la sicurezza!

Passo 2: Costruire il nostro strumento di recupero web

Il nostro agente AI ha bisogno di un modo per “leggere” una pagina web. Poiché i LLM non possono navigare nativamente su internet (a meno che tu non stia usando un modello specifico con capacità di navigazione, che aggiunge complessità che vogliamo evitare per ora), gli daremo uno strumento personalizzato. Questo strumento sarà una semplice funzione Python che prende un URL, recupera il suo contenuto e estrae il testo principale.

Crea un nuovo file chiamato tools.py nella tua directory di progetto:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_web_article_content(url: str) -> str:
 """
 Recupera il contenuto testuale principale di un articolo web da un URL fornito.
 """
 try:
 response = requests.get(url, timeout=10)
 response.raise_for_status() # Solleva un'eccezione per errori HTTP (4xx o 5xx)

 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

 # Prova a trovare elementi di contenuto articolo comuni
 article_body = soup.find('article') or soup.find('main') or soup.find('div', class_='content')

 if article_body:
 paragraphs = article_body.find_all('p')
 article_text = '\n'.join([p.get_text() for p in paragraphs])
 else:
 # Fallback se non si trovano elementi specifici dell'articolo
 article_text = soup.get_text(separator='\n', strip=True)

 # Pulizia di base e troncamento per evitare input enormi
 cleaned_text = ' '.join(article_text.split())
 return cleaned_text[:30000] # Truncare per evitare di superare i limiti di token

 except requests.exceptions.RequestException as e:
 return f"Errore durante il recupero dell'URL: {e}"
 except Exception as e:
 return f"Si è verificato un errore inaspettato: {e}"

if __name__ == '__main__':
 # Testa lo strumento direttamente
 test_url = "https://www.theverge.com/2024/3/20/24106575/nvidia-gputech-ai-chips-future-computing"
 content = fetch_web_article_content(test_url)
 print(f"--- Contenuto Recuperato (prime 500 caratteri) ---")
 print(content[:500])
 print(f"--- Lunghezza totale: {len(content)} ---")

Questa funzione fa alcune cose:

• Utilizza requests per scaricare l’HTML della pagina.
• Utilizza BeautifulSoup per analizzare l’HTML.
• Prova a trovare elementi comuni dell’articolo (come <article>, <main>) per estrarre il testo pertinente. Se non riesce a trovarli, prende semplicemente tutto il testo visibile.
• Pulisce un po’ il testo e lo tronca per evitare di inviare input eccessivamente lunghi all’AI (cosa che costa di più e può superare i limiti di token).
• Includerà la gestione degli errori per problemi di rete o URL errati.

Esegui python tools.py per testarlo con l’URL di esempio. Dovresti vedere una versione troncata del contenuto di un articolo stampata sulla tua console.

Passo 3: Creare e interagire con il nostro agente riassuntore

Ora per il momento principale! Scriveremo lo script che unisce tutto.

Crea un nuovo file chiamato summarizer_agent.py:

import os
import time
import json
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
from tools import fetch_web_article_content # Importa il nostro strumento personalizzato

# Carica le variabili ambientali (come la tua chiave API)
load_dotenv()

# Inizializza il client OpenAI
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

# Definisci il nostro schema per lo strumento per l'API Assistant
# Questo indica all'API Assistant come chiamare la nostra funzione fetch_web_article_content
web_fetch_tool = {
 "type": "function",
 "function": {
 "name": "fetch_web_article_content",
 "description": "Recupera il contenuto testuale principale da un dato URL web per la sintesi.",
 "parameters": {
 "type": "object",
 "properties": {
 "url": {"type": "string", "description": "L'URL dell'articolo web."},
 },
 "required": ["url"],
 },
 },
}

def create_or_retrieve_assistant(name="Article Summarizer Agent", model="gpt-4o"):
 """
 Controlla se esiste già un assistente con il nome dato.
 Se sì, lo recupera. Se no, ne crea un nuovo.
 """
 assistants = client.beta.assistants.list(order="desc", limit="20")
 for assistant in assistants.data:
 if assistant.name == name:
 print(f"Assistente esistente trovato: {assistant.id}")
 return assistant

 print(f"Creazione di un nuovo assistente: {name}")
 assistant = client.beta.assistants.create(
 name=name,
 instructions=(
 "Sei un esperto nel riassumere articoli. Il tuo compito è recuperare il contenuto di un URL web fornito "
 "utilizzando lo strumento 'fetch_web_article_content', quindi riassumere l'articolo in modo conciso. "
 "Concentrati sugli argomenti principali, sui risultati chiave e sulle conclusioni. "
 "Se il contenuto è troppo lungo o si verifica un errore, menziona ciò nel tuo riassunto."
 ),
 model=model,
 tools=[web_fetch_tool],
 )
 print(f"Assistente creato con ID: {assistant.id}")
 return assistant

def run_assistant_and_get_response(assistant_id, user_message, thread_id=None):
 """
 Invia un messaggio all'assistente, esegue il thread e gestisce le chiamate agli strumenti.
 Restituisce la risposta finale dell'assistente e l'ID del thread.
 """
 if thread_id is None:
 thread = client.beta.threads.create()
 thread_id = thread.id
 print(f"Creato nuovo thread: {thread_id}")
 else:
 print(f"Utilizzo del thread esistente: {thread_id}")

 # Aggiungi il messaggio dell'utente al thread
 client.beta.threads.messages.create(
 thread_id=thread_id,
 role="user",
 content=user_message,
 )

 # Esegui l'assistente
 run = client.beta.threads.runs.create(
 thread_id=thread_id,
 assistant_id=assistant_id,
 )

 # Controlla lo stato dell'esecuzione fino a quando non si completa o richiede azione
 while run.status in ['queued', 'in_progress', 'cancelling']:
 time.sleep(1)
 run = client.beta.threads.runs.retrieve(
 thread_id=thread_id,
 run_id=run.id
 )

 if run.status == 'requires_action':
 print("L'assistente richiede un'azione dello strumento...")
 tool_outputs = []
 for tool_call in run.required_action.submit_tool_outputs.tool_calls:
 if tool_call.function.name == "fetch_web_article_content":
 url_to_fetch = json.loads(tool_call.function.arguments)["url"]
 print(f"Chiamando lo strumento: fetch_web_article_content con URL: {url_to_fetch}")
 # Esegui la nostra funzione Python locale
 article_content = fetch_web_article_content(url_to_fetch)
 tool_outputs.append({
 "tool_call_id": tool_call.id,
 "output": article_content,
 })
 # Se avessimo altri strumenti, li gestiremmo qui

 # Invia gli output dello strumento all'assistente
 run = client.beta.threads.runs.submit_tool_outputs(
 thread_id=thread_id,
 run_id=run.id,
 tool_outputs=tool_outputs
 )

 # Controlla di nuovo per la risposta finale
 while run.status in ['queued', 'in_progress', 'cancelling']:
 time.sleep(1)
 run = client.beta.threads.runs.retrieve(
 thread_id=thread_id,
 run_id=run.id
 )

 if run.status == 'completed':
 messages = client.beta.threads.messages.list(
 thread_id=thread_id,
 order="asc" # Ottiene i messaggi in ordine cronologico
 )
 assistant_responses = []
 for message in messages.data:
 if message.role == 'assistant':
 for content_block in message.content:
 if content_block.type == 'text':
 assistant_responses.append(content_block.text.value)
 return "\n".join(assistant_responses), thread_id
 else:
 return f"Esecuzione terminata con stato: {run.status}", thread_id

if __name__ == '__main__':
 assistant = create_or_retrieve_assistant()
 current_thread_id = None # Inizia senza thread, lascia che la funzione ne crei uno

 print("\n--- Article Summarizer Agent ---")
 print("Digita un URL o 'exit' per uscire.")

 while True:
 user_input = input("\nInserisci URL: ").strip()
 if user_input.lower() == 'exit':
 break
 if not user_input.startswith("http"):
 print("Per favore, inserisci un URL valido che inizi con http:// o https://")
 continue

 try:
 print("Riassumendo l'articolo... Questo potrebbe richiedere un momento.")
 response, current_thread_id = run_assistant_and_get_response(
 assistant.id,
 f"Per favore riassumi l'articolo trovato a questo URL: {user_input}",
 current_thread_id # Passa l'ID del thread per mantenere il contesto della conversazione
 )
 print("\n--- Riassunto ---")
 print(response)
 print("-----------------")
 except Exception as e:
 print(f"Si è verificato un errore: {e}")
 # Ripristina l'ID del thread in caso di errore se vuoi ricominciare da capo la prossima volta
 # current_thread_id = None

 print("Uscita dall'agente riassuntore. Arrivederci!")

Analizziamo questo script:

web_fetch_tool

Questo dizionario descrive la nostra funzione fetch_web_article_content all’API Assistant di OpenAI. Specifica il nome della funzione, una utile description (cruciale per l’IA per sapere quando utilizzarla!), e i suoi parametri. L’IA utilizzerà questo schema per comprendere come chiamare la nostra funzione Python.

create_or_retrieve_assistant()

Questa funzione è intelligente. Controlla prima se hai già creato un assistente chiamato “Article Summarizer Agent” sul tuo account OpenAI. Se sì, lo riutilizza, risparmiando chiamate API e mantenendo pulita la tua configurazione. Se no, crea un nuovo assistente. Elementi importanti qui:

• name: Un nome leggibile per l’utente per il tuo assistente.
• instructions: Questa è la “descrizione del lavoro” del tuo agente. Più chiari e specifici sei qui, meglio il tuo agente si comporterà. Gli ho detto di concentrarsi sui punti chiave e gestire gli errori.
• model: Sto usando gpt-4o qui per le sue forti capacità di ragionamento e di chiamata agli strumenti. Potresti provare gpt-3.5-turbo per un’opzione più economica e veloce, ma i risultati potrebbero variare.
• tools=[web_fetch_tool]: Qui informiamo l’assistente riguardo il nostro strumento di recupero web personalizzato.

run_assistant_and_get_response()

Questo è il ciclo interattivo principale. Esso:

1. Gestisce i Thread: Crea un nuovo thread di conversazione o continua uno esistente (thread_id). I thread sono il modo in cui l’API Assistant tiene traccia della cronologia delle conversazioni.
2. Aggiunge il Messaggio dell’Utente: Invia la tua richiesta URL all’assistente all’interno del thread.
3. Esegue l’Assistente: Inizia un “run”, che è il processo di pensiero dell’assistente.
4. Controlla lo Stato: L’API Assistant è asincrona, quindi dobbiamo continuare a controllare il run.status fino a quando non è completato o richiede input da parte nostra.
5. Gestisce requires_action: Questa è la parte magica! Se l’assistente decide che deve usare uno strumento (come il nostro fetch_web_article_content), lo stato di esecuzione diventa requires_action. Il nostro script quindi analizza la chiamata allo strumento, esegue la nostra funzione Python *locale* (fetch_web_article_content), e invia l’output di nuovo all’assistente.
6. Recupera la Risposta: Una volta che il run è completed, estrae tutti i messaggi dall’assistente e restituisce l’ultimo.

if __name__ == '__main__':

Questo blocco rende lo script interattivo. Ti chiede continuamente un URL, chiama il nostro agente e stampa il riassunto. Mantiene anche il current_thread_id in modo che il tuo agente ricordi le interazioni precedenti (anche se per questo specifico compito di sintesi non è strettamente necessario, è buona prassi per agenti più complessi).

Fase 4: Eseguire il Tuo Agente Riassuntore!

Ora, salva entrambi i file (tools.py e summarizer_agent.py) nella stessa directory. Assicurati che il tuo ambiente virtuale sia attivato.

# Assicurati di essere nella directory ai_summarizer_agent
# e che il tuo venv sia attivato
python summarizer_agent.py

La prima volta che lo esegui, vedrai che crea l’assistente. Questo potrebbe richiedere alcuni secondi. Le esecuzioni successive saranno più veloci poiché recupera l’assistente esistente.

Poi, ti chiederà un URL. Prova a incollare un link di un articolo, come:

https://www.nytimes.com/2024/03/23/technology/ai-agents-google-openai.html

O qualsiasi altro articolo che ti interessa. Guarda mentre elabora, chiama lo strumento e infine fornisce un riassunto!

Potresti notare un ritardo mentre l’assistente sta eseguendo e chiamando i suoi strumenti. Questo è normale. Il ciclo di polling sta aspettando che i server di OpenAI elaborino la richiesta, chiamino lo strumento e poi continuino a ragionare.

Considerazioni Pratiche e Prossimi Passi

Congratulazioni! Hai appena costruito il tuo primo semplice agente AI utilizzando l’API Assistant di OpenAI e strumenti personalizzati. Ecco cosa dovresti portare via da questo e come puoi espandere il tuo progetto:

1. Inizia Piccolo e Focalizzato:

   Questo è il mio consiglio principale. Invece di cercare di costruire un’intelligenza artificiale di uso generale che faccia tutto, scegli un compito specifico e ripetibile. Il nostro riassuntore è un esempio perfetto. Questo rende il debugging più facile e ti aiuta a capire le meccaniche fondamentali.

2. Le Istruzioni sono Fondamentali:

La qualità dell’output del tuo agente è direttamente proporzionale alla chiarezza e specificità delle sue istruzioni. Sperimenta con diverse formulazioni. Dì cosa dare priorità, quale tono usare e come gestire i casi particolari.

Strumenti che abilitano gli Agenti:

Gli agenti AI sono potenti non solo grazie ai loro “cervelli” (il LLM) ma anche grazie alle “mani” che gli fornisci (gli strumenti). Il nostro strumento fetch_web_article_content ha esteso le capacità dell’AI oltre la semplice generazione di testo. Pensa ad altri strumenti che potresti creare: scrivere su un file, inviare un’email, interrogare un database, cercare in una specifica base di conoscenza.

Gestire gli Errori è un Vantaggio:

I dati del mondo reale sono disordinati. I siti web si bloccano, le API restituiscono errori. Nota come abbiamo aggiunto i blocchi try-except nella nostra funzione fetch_web_article_content. Il tuo agente deve gestire queste situazioni in modo elegante, altrimenti andrà in crash. Dì al tuo agente nelle sue istruzioni cosa fare se uno strumento fallisce.

Esplora e Sperimenta:

• Aggiungi più strumenti: Potrebbe il tuo agente cercare anche in un database specifico di articoli di ricerca? Potrebbe salvare i riassunti in un file di testo?
• Affina le istruzioni: Chiedigli di rivolgersi a un pubblico specifico (ad es., “riassumi per un bambino di 10 anni,” o “riassumi concentrandosi sulle implicazioni economiche”).
• Aggiungi memoria (oltre al thread): La nostra configurazione attuale utilizza il thread per la memoria. Per agenti più persistenti, potresti voler salvare la cronologia delle conversazioni o fatti chiave in un database.
• Esecuzioni programmate: Invece di incollare manualmente gli URL, potresti collegare questo a un feed RSS e fargli riassumere nuovi articoli quotidianamente?

Questo è solo l’inizio del tuo viaggio nella creazione di agenti AI. I principi che abbiamo utilizzato oggi – definire uno scopo chiaro, fornire strumenti e iterare sulle istruzioni – si applicano a sistemi di agenti molto più complessi. Ora hai un esempio tangibile e funzionante che hai costruito tu stesso. Vai e crea!

Se costruisci qualcosa di interessante con questo, o se incontri qualche difficoltà, contattami su Twitter o lascia un commento qui sotto. Mi piacerebbe sapere!

Fino alla prossima volta,

Emma Walsh

agent101.net

Articoli Correlati

• Possono gli Agenti AI Migliorare il Servizio Clienti
• Piattaforme Low-Code per la Creazione di Agenti AI
• Costruire un Agente di Ricerca OpenClaw

🕒 Published: April 4, 2026