Agenti AI & automazione
Non solo rispondono. Agiscono.
Co-pilot operativi che leggono e-mail, ordini e documenti, interrogano i sistemi aziendali e completano compiti ripetitivi — con strumenti controllati, permessi per ruolo e una persona nel loop dove conta. Agenti progettati per tagliare tempi ed errori, non per stupire in demo.
In pratica
Strumenti, non magia
L'agente usa strumenti espliciti — ricerca nei documenti, query al gestionale, invio di bozze, apertura di ticket — ciascuno con permessi, limiti e log. Niente accessi generici.
Orchestrazione
Flussi multi-passo con stati, tentativi, timeout e fallback a una persona: costruiti con LangChain e LangGraph, osservabili passo per passo.
Human-in-the-loop
Soglie di confidenza e approvazioni: l'agente propone, la persona decide dove conta. Ogni azione è tracciata e reversibile.
Misura
Tempo risparmiato, errori evitati, tasso di escalation: i KPI si definiscono prima di partire e si leggono in dashboard, non si raccontano.
Stack e tecnologie
- LangChain · LangGraph
- Modelli open-weight
- LLM on-premise (Triton)
- Python
- API ERP · CRM · ticketing
- Docker
Progetto
Il nostro approccioDalla ricerca all'azione: il passo dopo il RAG
I co-pilot partono da ciò che abbiamo già in produzione — il RAG locale con LangChain su fatture e documentazione tecnica — e aggiungono strumenti controllati: estrazione di campi, verifiche incrociate con il gestionale, bozze di risposta e richieste pronte per l'approvazione. Ogni azione è loggata; ogni decisione critica passa da una persona.
- Base
- RAG locale · LangChain
- Strumenti
- documenti · gestionale · ticket
- Controllo
- permessi per ruolo · approvazioni
- Deploy
- on-premise o cloud
Come lavoriamo
Quattro passi, sempre gli stessi
- 01
Mappa dei compiti ripetitivi e dei sistemi coinvolti
- 02
Definizione di strumenti, permessi e punti di approvazione
- 03
Prototipo su un flusso reale, con metriche di tempo ed errori
- 04
Estensione graduale, monitoraggio, revisione delle regole
Domande frequenti
Un agente può fare danni?
Solo se glielo permetti. Progettiamo strumenti con permessi minimi, azioni reversibili, limiti espliciti e approvazioni umane per tutto ciò che è critico; ogni passo resta nel log.
Che differenza c'è con un chatbot?
Un chatbot risponde; un agente completa un compito usando strumenti: legge un ordine, verifica la giacenza nel gestionale, prepara la conferma e la sottopone per l'invio.
Funziona anche on-premise?
Sì: gli stessi agenti possono usare LLM locali serviti con NVIDIA Triton, così dati e azioni restano dentro la tua rete.
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