Cosa sono i workflow agentici?

Mentre le organizzazioni superano le interazioni AI basate su un singolo prompt, i workflow agentici stanno emergendo come il livello operativo che consente agli agenti AI di pianificare, eseguire e perfezionare compiti multi-step in modo autonomo. Invece di produrre un singolo output e fermarsi, un workflow agentico concatena ragionamento, uso di strumenti e feedback in un ciclo continuo, consentendo ai sistemi di completare obiettivi complessi end-to-end con un intervento umano minimo. Comprendere la distinzione tra AI agentica e AI generativa è un contesto essenziale per capire perché questi workflow rappresentino un cambiamento significativo nel modo in cui le aziende rendono operativa l'intelligenza.

Per gli architetti di piattaforma che progettano pipeline autonome, i leader strategici che valutano gli investimenti in AI e gli sviluppatori che esplorano pattern emergenti, comprendere il funzionamento dei workflow agentici è il primo passo per distribuirli in modo affidabile. Questa guida illustra come funzionano, da cosa sono composti e dove offrono il maggior valore nei contesti aziendali.

Cosa sono i workflow agentici?

Un workflow agentico fornisce a uno o più agenti AI un obiettivo definito, le risorse disponibili e i limiti per completare il lavoro. A differenza di un chatbot che risponde a singoli prompt o di un'automazione fissa che segue ogni volta la stessa sequenza, l'agente determina il passaggio successivo in base al contesto e ai risultati intermedi.

Questa flessibilità supporta compiti complessi come il coordinamento dei sistemi, la sintesi di dati non strutturati e la gestione di processi condizionali. Le organizzazioni possono ridurre i tempi di ciclo, limitare i passaggi manuali e scalare attività che altrimenti richiederebbero un costante instradamento umano. Un'esecuzione affidabile dipende da criteri di successo chiari, guardrail d'azione, punti di revisione umana e audit trail che impediscono la propagazione degli errori.

Come funzionano i workflow agentici passo dopo passo

Un tradizionale script di automazione segue una sequenza fissa: se succede X, fai Y. Un workflow agentico opera in modo diverso. Valuta il contesto a ogni passaggio, decide cosa fare dopo in base ai risultati intermedi e adatta il proprio approccio quando si verifica qualcosa di imprevisto. Il processo si sviluppa tipicamente in cinque fasi.

1. Comprendere il problema. Il workflow riceve un obiettivo o un prompt e lo scompone in sotto-obiettivi. Un agente AI analizza la richiesta, identifica quali informazioni mancano e determina di quali risorse ha bisogno per procedere.
2. Eseguire passaggi diagnostici. Prima di agire, l'agente raccoglie i dati rilevanti. Potrebbe interrogare un database, leggere un documento o chiamare un'API per sviluppare una consapevolezza della situazione. È qui che i workflow agentici divergono dalle pipeline statiche: l'agente decide quali passaggi diagnostici sono necessari invece di eseguire una checklist predeterminata.
3. Selezionare e utilizzare gli strumenti in modo adattivo. In base a ciò che ha appreso, l'agente sceglie tra gli strumenti disponibili, che si tratti di un interprete di codice, un motore di ricerca, una funzione di trasformazione dei dati o un altro modello specializzato. La selezione degli strumenti avviene in modo dinamico, non tramite logica hardcoded.
4. Iterare in base ai risultati. L'agente valuta l'output di ogni azione. Se il risultato è incompleto, errato o ambiguo, torna indietro: perfezionando il suo approccio, provando uno strumento diverso o richiedendo chiarimenti. Questo ciclo di feedback è la caratteristica distintiva del comportamento agentico.
5. Finalizzare l'output e apprendere dal risultato. Una volta che l'agente determina che l'obiettivo è stato raggiunto, fornisce il risultato finale. Nelle implementazioni più avanzate, il workflow registra ciò che ha funzionato e ciò che non ha funzionato, inserendo tali informazioni nelle esecuzioni future.

Questa struttura iterativa e autocorrettiva è ciò che distingue i workflow agentici dall'automazione convenzionale. Una pipeline tradizionale fallisce o ha successo in un unico passaggio. Un workflow agentico si adatta.

Componenti principali di un workflow agentico

I workflow agentici non sono una singola tecnologia. Sono composti da diversi elementi che lavorano insieme per consentire un'esecuzione autonoma e multi-step. Comprendere questi mattoni fondamentali è essenziale per chiunque valuti o progetti sistemi agentici.

• Agenti AI. Le entità autonome che percepiscono il proprio ambiente, prendono decisioni e compiono azioni. Ciascun agente opera con un ruolo definito e un insieme di funzionalità all'interno del workflow.
• Large language models (LLM). Il motore di ragionamento alla base della maggior parte degli agenti. Gli LLM interpretano le istruzioni, generano piani, sintetizzano informazioni e producono output in linguaggio naturale. I workflow agentici spesso utilizzano gli LLM non solo per la generazione, ma anche per la pianificazione e l'autovalutazione.
• Strumenti e integrazioni. Gli agenti interagiscono con i sistemi esterni attraverso strumenti: API, database, esecutori di codice, motori di ricerca e funzioni specializzate. La capacità di chiamare gli strumenti in modo dinamico è ciò che conferisce agli agenti la loro utilità pratica al di là della generazione di testo.
• Prompt engineering. Le istruzioni e il contesto che modellano il comportamento degli agenti. Prompt ben progettati definiscono il ruolo dell'agente, i vincoli, il formato dell'output e i limiti decisionali.
• Meccanismi di feedback. Cicli che consentono agli agenti di valutare i propri output, rilevare errori e riprovare con strategie adeguate. Senza feedback, un agente non può correggersi da solo e il workflow perde la sua qualità adattiva.
• Collaborazione multi-agente. I workflow complessi spesso coinvolgono più agenti con diverse specializzazioni. Un agente potrebbe gestire il recupero dei dati mentre un altro si occupa dell'analisi, con un agente di coordinamento che gestisce l'intero processo. Questo pattern viene talvolta chiamato orchestrazione multi-agente.
• Gestione della memoria e dello stato. Gli agenti devono tenere traccia di ciò che è accaduto nei vari passaggi. La memoria a breve termine conserva il contesto all'interno di una singola esecuzione del workflow. La memoria a lungo termine, quando implementata, consente agli agenti di ricordare pattern e risultati delle esecuzioni precedenti.

In che modo i workflow agentici ridisegnano le operazioni aziendali

I workflow agentici estendono l'automazione oltre le attività strutturate e ripetibili. Consentono alle organizzazioni di automatizzare processi che comportano ambiguità, condizioni mutevoli e coordinamento tra sistemi diversi.

L'automazione tradizionale rimane preziosa per attività prevedibili come lo spostamento di dati, l'attivazione di avvisi e la generazione di report pianificati. I workflow agentici estendono queste funzionalità a processi che in precedenza erano troppo complessi o variabili per essere completamente automatizzati.

Si prevede un'accelerazione dell'adozione. Secondo Gartner, il 33% delle applicazioni software aziendali includerà l'AI agentica entro il 2028, rispetto a meno dell'1% nel 2024. La crescita prevista indica un software in grado di agire per conto degli utenti anziché limitarsi a rispondere ai comandi.

Le organizzazioni possono creare workflow agentici su modelli, pipeline di dati e framework di governance esistenti. Il cambiamento principale risiede nel modo in cui questi componenti vengono orchestrati per pianificare, decidere e agire.

Funzionalità chiave che gli agenti AI apportano all'automazione dei workflow

Ciò che rende utile un agente AI all'interno di un workflow non è solo la sua capacità di generare testo. È la combinazione di funzionalità che gli consentono di operare come partecipante autonomo a un processo. La BI agentica offre un esempio di come queste funzionalità si traducano in reali esperienze di prodotto.

Percezione e raccolta dati

Gli agenti osservano il proprio ambiente acquisendo dati da più fonti: database, API, documenti, flussi in tempo reale e input degli utenti. Questa fase di percezione è attiva, non passiva. L'agente determina di quali informazioni ha bisogno e va a recuperarle, invece di attendere che i dati gli vengano inviati.

Processo decisionale e ragionamento

Una volta che un agente ha raccolto il contesto, ragiona su cosa fare dopo. Ciò comporta la valutazione delle opzioni, la ponderazione dei compromessi e la selezione di una linea d'azione. Nei workflow agentici, questo ragionamento avviene a runtime, il che significa che le decisioni dell'agente sono modellate sulla situazione specifica piuttosto che da un insieme di regole statiche.

Esecuzione dei compiti e risoluzione dei problemi

Gli agenti agiscono in base alle loro decisioni chiamando strumenti, scrivendo codice, trasformando dati o generando output. Quando un'attività fallisce o produce un risultato imprevisto, l'agente può diagnosticare il problema e tentare un approccio diverso. Questa capacità di risoluzione dei problemi è ciò che consente ai workflow agentici di gestire casi limite che interromperebbero l'automazione tradizionale.

Comunicazione e collaborazione

Nei workflow multi-agente, gli agenti devono comunicare tra loro: trasmettendo risultati, richiedendo assistenza o escalando le decisioni. Comunicano anche con gli esseri umani quando è necessaria una supervisione. Una comunicazione efficace tra agenti è strutturata e mirata, non conversazionale fine a se stessa.

Vantaggi dell'adozione di workflow agentici

Maggiore efficienza grazie all'automazione

I workflow agentici non automatizzano solo singole attività, ma interi processi che si estendono su più passaggi, strumenti e sistemi. Riducendo il numero di passaggi di consegne che richiedono l'intervento umano, comprimono i tempi di ciclo per operazioni complesse come la risoluzione di incidenti, l'elaborazione di documenti e la gestione delle pipeline di dati.

Workflow flessibili e scalabili

Poiché gli agenti decidono la loro azione successiva a runtime, i workflow agentici si adattano alle mutevoli condizioni senza richiedere agli ingegneri di riscrivere la logica. Questa flessibilità li rende più resilienti ai casi limite e più facili da scalare su diversi casi d'uso e business unit.

Processo decisionale basato sui dati

Gli agenti attingono da fonti di dati in tempo reale per informare le proprie azioni, il che significa che le decisioni si basano su informazioni aggiornate anziché su report obsoleti o regole statiche. Questo è particolarmente prezioso in settori come i servizi finanziari, la gestione della supply chain e la sanità, dove le condizioni cambiano rapidamente.

Coordinamento multi-agente

I processi aziendali complessi richiedono spesso diversi tipi di competenze. I workflow multi-agente consentono ad agenti specializzati di collaborare su un obiettivo comune, con ciascun agente che gestisce la parte del processo per cui è più idoneo. Un agente di recupero dati, un agente di analisi e un agente di reporting possono lavorare in sequenza o in parallelo, coordinati da un livello di orchestrazione.

Esperienze utente migliorate

Quando i workflow agentici gestiscono la complessità del backend, gli utenti finali interagiscono con sistemi che sembrano più veloci e reattivi. Il servizio clienti, il supporto IT interno e la business intelligence beneficiano tutti di workflow che risolvono le richieste in modo autonomo anziché instradarle attraverso code.

Limitazioni e sfide dei workflow agentici

I workflow agentici sono potenti, ma non sono privi di rischi. Le organizzazioni che li adottano senza affrontarne i limiti tendono a riscontrare problemi costosi da risolvere dopo il deployment.

Lacune nella governance e nella fiducia

Gli agenti autonomi prendono decisioni, e tali decisioni devono essere verificabili, spiegabili e allineate con le policy aziendali. La maggior parte delle imprese non è ancora attrezzata per questo. Secondo il report State of AI 2026 di Deloitte, quasi tre quarti delle aziende prevedono di implementare l'AI agentica entro due anni, eppure solo il 21% riferisce di avere un modello maturo per la governance degli agenti. Questo divario tra l'intenzione di adozione e la prontezza della governance è uno dei rischi maggiori in questo ambito. La governance dei workflow agentici di livello di produzione è un'area di sviluppo attiva.

Costi e complessità

I workflow agentici consumano più risorse di calcolo rispetto all'automazione tradizionale perché gli agenti ragionano in modo iterativo, richiamano gli strumenti più volte e possono riprovare i passaggi non riusciti. Senza un'attenta gestione dei costi, questi workflow possono diventare costosi da eseguire su scala. Gartner prevede che oltre il 40% dei progetti di AI agentica sarà annullato entro la fine del 2027 a causa dell'aumento dei costi, di un valore aziendale poco chiaro o di controlli dei rischi inadeguati.

Propagazione degli errori

Quando un agente commette un errore all'inizio di un workflow, tale errore può propagarsi e amplificarsi nei passaggi successivi. A differenza di un operatore umano che potrebbe rilevare un'anomalia, un agente potrebbe continuare a eseguire le operazioni basandosi su presupposti errati, a meno che nel workflow non siano integrati checkpoint di convalida espliciti.

Sicurezza e controllo degli accessi

Gli agenti che interagiscono con sistemi esterni hanno bisogno di credenziali, autorizzazioni e accesso alla rete. Ogni integrazione di strumenti espande la superficie di attacco. Le organizzazioni devono applicare all'accesso degli agenti lo stesso rigore in materia di sicurezza che applicano agli utenti umani, inclusi i principi del privilegio minimo e la registrazione dei log di controllo.

Requisiti di supervisione umana

Nonostante l'etichetta di "autonomo", la maggior parte dei workflow agentici in produzione richiede ancora checkpoint "human-in-the-loop" per decisioni ad alto rischio. Progettare dove e come gli esseri umani intervengono, senza creare colli di bottiglia che annullino i guadagni di efficienza, è una sfida di progettazione non indifferente.

Casi d'uso dei workflow agentici nei vari settori

I workflow agentici vengono già applicati in settori in cui i processi sono complessi, ricchi di dati e sensibili al fattore tempo. I seguenti esempi illustrano la gamma di applicazioni, e gli esempi di agenti AI forniscono ulteriori approfondimenti.

Questi casi d'uso condividono un filo conduttore: comportano processi in più fasi in cui le condizioni variano, le eccezioni sono comuni e il costo della gestione manuale è elevato.

Crea e scala i workflow agentici su Databricks

I workflow agentici rappresentano un cambiamento fondamentale in ciò che le organizzazioni possono automatizzare. Combinando agenti autonomi, uso dinamico degli strumenti e cicli di feedback iterativi, gestiscono quel tipo di processi complessi e variabili che l'automazione tradizionale non è in grado di gestire. La tecnologia sta maturando rapidamente, ma il successo dipende dall'abbinarla a una solida governance, a un'infrastruttura pronta per la produzione e a chiari obiettivi aziendali.

Per esplorare come questi pattern si applicano ai tuoi carichi di lavoro di dati e AI, visita la piattaforma AI di Databricks o approfondisci la guida ai sistemi agentici.

Domande frequenti

Cos'è un workflow agentico e in cosa si differenzia dall'automazione tradizionale?

Un workflow agentico è un processo guidato dall'AI in cui agenti autonomi pianificano, eseguono e perfezionano attività in più passaggi con un intervento umano minimo. L'automazione tradizionale segue regole predefinite e sequenze fisse. I workflow agentici decidono la loro azione successiva a runtime in base al contesto e ai risultati intermedi, rendendoli adattabili alle mutevoli condizioni e in grado di gestire eccezioni che interromperebbero uno script statico.

Quali sono i quattro passaggi di un workflow di AI agentica?

Sebbene le implementazioni variino, la maggior parte dei workflow di AI agentica segue quattro fasi principali: percepire (raccogliere dati e comprendere la situazione attuale), ragionare (analizzare le opzioni e formulare un piano), agire (eseguire attività utilizzando gli strumenti disponibili) e apprendere (valutare i risultati e perfezionare l'approccio per le iterazioni future). Queste fasi vengono eseguite in un ciclo continuo anziché in un singolo passaggio.

Qual è la differenza tra workflow agentici e agenti AI?

Un agente AI è un'entità autonoma in grado di percepire, ragionare e agire. Un workflow agentico è il processo strutturato che orchestra uno o più agenti per raggiungere un obiettivo. Pensa agli agenti come ai lavoratori e al workflow come al piano di progetto. Un singolo workflow agentico potrebbe coordinare più agenti specializzati, ciascuno dei quali gestisce una parte diversa del processo.

Quali sono alcuni esempi reali di workflow agentici in ambito aziendale?

Esempi comuni includono la risoluzione autonoma del servizio clienti, in cui gli agenti diagnosticano e risolvono i problemi senza instradamento umano; l'investigazione delle frodi nei servizi finanziari, in cui gli agenti monitorano le transazioni e compilano i fascicoli dei casi; e l'ottimizzazione della supply chain, in cui gli agenti modificano le decisioni di approvvigionamento in base ai segnali di domanda in tempo reale. I workflow di documenti basati su eventi, in cui gli agenti elaborano, classificano e instradano documenti non strutturati, sono un'altra applicazione in crescita.

In che modo i workflow multi-agente gestiscono attività complesse su più sistemi?

In un workflow multi-agente, gli agenti specializzati si dividono le responsabilità in base alle loro capacità. Un agente coordinatore gestisce l'intero processo, delegando sotto-attività ad agenti che si occupano di recupero dati, analisi, esecuzione di codice o comunicazione. Gli agenti si scambiano i risultati tramite messaggi strutturati e il coordinatore assicura che l'obiettivo generale rimanga sulla buona strada. Questo pattern consente ai workflow di estendersi su più sistemi e origini dati senza richiedere che un singolo agente gestisca tutto.

I workflow agentici richiedono la supervisione umana?

Nella maggior parte dei deployment in produzione, sì. Sebbene i workflow agentici possano operare in modo autonomo per le decisioni di routine, le azioni ad alto rischio includono in genere checkpoint "human-in-the-loop" in cui una persona esamina e approva l'azione proposta dall'agente prima che venga eseguita. Il livello di supervisione dipende dal profilo di rischio dell'attività, dalla maturità del sistema e dai requisiti di governance aziendale.

Quali framework vengono comunemente utilizzati per creare workflow agentici?

I framework più diffusi includono LangChain e LlamaIndex per la creazione della logica degli agenti e l'integrazione degli strumenti, Temporal per l'orchestrazione di workflow durevoli e soluzioni native della piattaforma come Databricks Workflows per l'orchestrazione di pipeline multi-step. Le API di Anthropic Claude e OpenAI sono spesso utilizzate come livello di ragionamento all'interno di questi framework. La scelta del framework dipende dalla complessità del workflow, dall'ambiente di deployment e dall'infrastruttura esistente del team.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale