Esempi di agenti IA: 40 agenti reali creati nel 2026

La maggior parte degli elenchi di esempi di agenti AI mostra gli stessi prodotti famosi. Questo mostra 40 agenti creati da sviluppatori individuali e piccoli team nel 2026 e inviati all'hackathon di OpenAI su Devpost. Abbiamo esaminato le oltre 1.000 candidature che si descrivono come agenti, ne abbiamo scelti 40 che mostrano la gamma (la maggior parte apprezzati da altri partecipanti) e li abbiamo raggruppati per il compito che svolgono: supporto e vendite, back office, coding, vita personale e settori specifici. Puoi sfogliarli tutti nel nostro archivio di oltre 7.800 progetti di hackathon.

Una precisazione prima dell'elenco: questi sono progetti di hackathon. Le descrizioni sono degli stessi sviluppatori, prese dai loro tagline e articoli su Devpost, e nessuno ha verificato in modo indipendente che ciascun agente funzioni come descritto o sia utilizzato in produzione. Leggile come esempi di ciò che le persone stanno costruendo e come idee da testare, non come recensioni di prodotti. Ogni nome collega alla pagina dell'idea con un riepilogo più lungo.

Aggiornato a ottobre 2026. Tutti i conteggi in questo articolo provengono dalla nostra copia della galleria Devpost, catturata il 13 agosto 2026.

Cosa conta come agente AI (e cosa no)

Un agente AI è un software che prende un obiettivo, decide quali passi compiere, usa strumenti per compierli (un browser, un'API, un database, un sandbox di codice) e verifica il risultato prima di fermarsi. La guida ingegneristica di Anthropic Building effective agents (19 dicembre 2024) traccia una linea utile: i workflow sono sistemi in cui i modelli linguistici e gli strumenti seguono percorsi di codice predefiniti, mentre gli agenti sono sistemi in cui il modello dirige il proprio processo e l'uso degli strumenti.

• Chatbot: risponde a domande in una conversazione. Diventa un agente quando può agire, ad esempio prenotare l'appuntamento invece di spiegare come prenotarlo.
• Automazione del workflow: esegue gli stessi passi fissi ogni volta (un modulo arriva, viene creato un record nel CRM). Molti prodotti venduti come agenti sono in realtà workflow ben progettati, e spesso è la scelta giusta.
• Agente: sceglie il passo successivo in base a ciò che trova, può iterare e riprovare, e si ferma quando l'obiettivo è raggiunto o quando serve una decisione umana.

La maggior parte dei progetti qui sotto si colloca tra gli ultimi due. Un modello pianifica e agisce, il codice ordinario fa i calcoli e applica le regole, e una persona approva qualsiasi cosa rischiosa, come pagamenti, email ai clienti o merge di codice. Questo pattern human-in-the-loop ricorre spesso nell'elenco.

Agenti per supporto clienti e vendite

Gli agenti front-office rispondono, qualificano e fanno follow-up: lavori in cui la velocità conta e le stesse domande continuano a ripresentarsi.

• ChatNEX: trasforma un sito WordPress in un assistente per vendite e supporto che risponde in base ai contenuti dell'azienda, raccoglie lead e tiene il passo con le modifiche come prezzi e scorte. Il suo creatore dice di non essere un programmatore e di averlo realizzato con ChatGPT.
• ListingOS: un agente venditore per eBay. Fotografi i prodotti, GPT-5.6 redige annunci con prezzi consapevoli, e li pubblichi da una singola schermata di revisione.
• CallChat ZERO: un agente di chat per la cattura di lead basato sul consenso. Raccoglie solo ciò che il visitatore accetta di condividere, limita la durata della conservazione dei dati e passa il testimone a una persona con una traccia di audit.
• TeleVoice: un bot Telegram che effettua chiamate di vendita AI in uscita in inglese o spagnolo tramite Twilio. Invi un messaggio al bot, e lui chiama il numero e gestisce la conversazione.
• Agentic-CS: una piattaforma di servizio clienti multilingue per piccole imprese, progettata pensando alle PMI malesi, che risponde in base a conoscenze aziendali approvate, segue workflow controllati e mantiene una persona in controllo.
• Briefly: trasforma il nome di un'azienda prospect in un brief per una call di discovery con contesto aziendale, possibili punti critici, domande personalizzate e un'agenda temporizzata.
• ChurnControl: una dashboard di retention per i team di customer success che segnala gli account a rischio di abbandono, spiega perché e propone azioni approvate da una persona.

Il pattern da copiare: ognuno limita l'agente a un tipo di conversazione e rende esplicito il passaggio a un umano. Per altre idee in questo ambito, vedi Idee di IA per marketing e vendite.

Agenti per operazioni e back-office

Gli agenti per il back-office gestiscono riconciliazioni, triage e pratiche burocratiche. Il lavoro è lento e pieno di regole, e gli errori costano denaro, quindi questi sviluppatori si affidano maggiormente alla verifica.

• flowpilot-ai: sette agenti coordinati che triano una casella di posta, gestiscono attività, pianificano riunioni, gestiscono ticket di supporto e redigono un report esecutivo da un'unica istruzione.
• Agente da Riunione ad Azione: trasforma la trascrizione di una riunione o una registrazione audio in azioni con responsabili, quindi crea i corrispondenti issue su GitHub.
• SupplyTact: un agente di pianificazione della supply chain, progettato attorno alle operazioni farmaceutiche, che indaga sui rischi di approvvigionamento, esegue simulazioni deterministiche e mostra le prove dietro ogni raccomandazione.
• Argus: una squadra di agenti che esegue la due diligence sui fornitori, inclusi strumenti di IA, agenti e server MCP, per aziende senza un analista della sicurezza.
• AuditGuard DE: riconcilia i report contabili tedeschi (EXTF, SuSa, BWA e USt-VA) e si ferma con un elenco di prove mancanti invece di indovinare i valori.
• Ledger Sense AI: corrisponde pagamenti bancari disordinati a fatture. GPT-5.6 risolve nomi e riferimenti ambigui, il codice ordinario esegue il calcolo dell'abbinamento e l'iscrizione, e ogni decisione è spiegata.
• ARIA: un agente di intelligence sui ricavi per piccoli commercianti nigeriani che legge messaggi WhatsApp e avvisi bancari durante la notte e consegna tre azioni prioritarie ogni mattina.
• Match2: un agente di reclutamento che abbina i candidati ai lavori in base a competenze, seniority, settore e requisiti obbligatori, li classifica e spiega ogni abbinamento.

Notate quanto spesso il modello venga tenuto lontano dai numeri. AuditGuard DE e Ledger Sense AI lasciano al codice deterministico l'aritmetica e usano il modello solo per le parti vaghe, una suddivisione sensata per qualsiasi cosa che tocchi denaro. Altri progetti finanziari sono raccolti in Idee AI per la finanza.

Agenti per sviluppatori e coding

Il software è dove gli agenti sono più comuni in questo corpus: secondo il nostro conteggio delle parole chiave, 364 dei 1.032 progetti di agenti menzionano codice, sviluppatori, repository, bug o CI nel nome o nella tagline. Alcuni sono agenti che correggono il codice; molti sono strumenti che monitorano, registrano o limitano altri agenti.

• Hermes World: un livello di osservabilità visiva in tempo reale che mostra cosa sta facendo ogni agente in un sistema multi-agente. Con 22 like, è stato il progetto di agente più apprezzato nella galleria.
• RuntimE.Razor: aiuta gli agenti di coding a rimuovere il codice morto utilizzando prove di runtime, ovvero quale codice è stato effettivamente eseguito, invece di affidarsi solo all'analisi statica.
• Agente autonomo di riparazione dei fallimenti CI: riproduce un'esecuzione CI fallita, scrive una correzione e un test di regressione, verifica entrambi in un sandbox pulito e apre una pull request solo quando ogni controllo passa.
• Cortex: trasforma una chat di un agente solitario in una sessione di squadra. I compagni di squadra annotano l'UI costruita dall'agente su una tela condivisa, e l'agente applica le modifiche al codice.
• AutoFix Swarm: un sistema multi-agente che diagnostica i guasti del software, genera correzioni mirate e verifica ogni patch prima di consegnarla.
• GlassHouse: un registratore di volo per agenti di coding. Registra modifiche ai file, comandi del terminale ed esecuzioni di test, quindi riproduce la sessione con hash anti-manomissione.
• ReproBot: prende un issue di GitHub, scrive uno script di riproduzione minimale, lo esegue e mostra se il bug è reale.
• War Room: una squadra di agenti di risposta agli incidenti che diagnostica un'interruzione, trova il commit responsabile, propone una correzione e redige il postmortem, con il ragionamento di ogni agente visibile mentre lavora.

Il numero di strumenti di guardrail è un segnale in sé: le persone che usano agenti di coding ogni giorno vogliono registrazioni, riproduzioni e gate di approvazione. Qualunque sia il dominio del tuo agente, pianifica questo livello fin dall'inizio.

Agenti personali e per la vita quotidiana

Gli agenti consumer agiscono per conto di qualcuno nella vita quotidiana: a casa, su un computer, in cucina o in vacanza.

• Sara Smartest Speaker: un altoparlante intelligente basato su hardware Raspberry Pi che tiene una conversazione vocale bidirezionale e assegna attività a un agente open source con strumenti e competenze. Con 14 like, è stato il secondo progetto di agente più apprezzato.
• Porter: trasforma un Mac in un agente controllato dalla voce che vede lo schermo, usa le tue app e impara le tue preferenze.
• Clark: un agente web che completa attività del browser da linguaggio naturale, incluse ricerche, moduli e login, e lascia tutto ciò che è sensibile a te.
• AJÒ Beach: pianifica una giornata in spiaggia in Sardegna e la ripianifica man mano che cambiano vento, onde e i tuoi vincoli personali.
• Tail Villain: trasforma un obiettivo personale in una roadmap, con analisi dei progressi e coaching vocale in diretta.
• BepFlowAI: ti aiuta a decidere se cucinare, fare meal-prep o mangiare fuori, con agenti separati per ricette, ristoranti e ciò che è già nella tua cucina.
• Nook: ricorda la tua casa. Fotografa il frigorifero o tagga un articolo, e traccia le date di scadenza e le posizioni in modo da poter rispondere a "il mio latte è ancora buono?" o "dove sono il mio passaporto?"
• GenkanAI: trasforma un interfono domestico esistente in un agente che parla con i visitatori, utilizzando una scheda add-on ESP32 invece di nuovi cavi.

Gli agenti personali dipendono dalla fiducia e da quanto poca configurazione richiedono. Le voci più chiare qui partono da una routine e un dispositivo, invece di cercare di gestire tutta la tua vita.

Agenti di settore: salute, finanza, legale e immobiliare

Gli agenti di settore portano regole che gli strumenti generalisti non conoscono. Nei settori regolamentati, questi sviluppatori mantengono costantemente un professionista nel ruolo di approvazione.

• VitalCue: guida qualcuno attraverso il primo soccorso in tempo reale guardando e ascoltando attraverso il telefono. È descritto come un prototipo Android offline-first.
• AIHealthExpert: un ambiente clinico in cui gli agenti GPT-5.6 gestiscono analisi, sintesi delle prove e documentazione, con i clinici al controllo delle decisioni.
• Agente autonomo di reception per il benessere: un agente di chat 24/7 per cliniche che risponde alle domande comuni, controlla gli slot disponibili, prenota e riprogramma visite e passa la conversazione al personale con il contesto completo.
• CREDGEN-AI: una piattaforma di prestito multi-agente per società finanziarie non bancarie (NBFC) che copre l'engagement dei clienti, l'underwriting, i controlli antifrode e le lettere di sanzione.
• Served: aiuta le piccole imprese a rispondere a citazioni in giudizio finanziarie senza un team legale. Verifica se la richiesta è genuina, estrae i record corrispondenti e redige il pacchetto di prove per la revisione umana.
• LexStrike: stress-testa un contratto facendo attaccare ogni clausola da agenti ostili mentre un agente difensore risponde, poi ti permette di correggere e ricontrollare.
• MaLu Estate AI Agency OS: un sistema per un'agenzia immobiliare in cui gli agenti preparano follow-up dei lead, testi di annuncio e briefing interni, mentre le persone gestiscono i momenti che richiedono fiducia. Il fondatore dice che è in sviluppo insieme a un'agenzia operativa in Croazia.
• MoveOutDocs: aiuta i piccoli proprietari a documentare i danni al trasloco degli inquilini con foto strutturate e regole di usura per la loro giurisdizione, producendo poi una lettera di detrazione dettagliata.
• Umbra: pianifica orari giornalieri di sicurezza solare per squadre di lavoro all'aperto da dati live di UV, meteo e foto del sito su più cantieri.

Le idee di salute hanno la loro raccolta: Idee AI per la sanità.

Come sono stati costruiti questi agenti

Devpost chiede a ogni team di elencare con cosa hanno costruito. Abbiamo contato quei tag tra i 1.032 progetti il cui nome o tagline menziona un agente, agenti o agentic; 1.029 di essi elencano almeno uno strumento. I tag sono auto-dichiarati e, poiché OpenAI ha gestito l'hackathon, i suoi strumenti sono sovrarappresentati.

Tre aspetti spiccano. La maggior parte degli agenti gira su stack web ordinari (TypeScript o Python, React, un database SQL), non su infrastrutture esotiche. I framework per agenti sono rari: LangGraph appare in 33 progetti, LangChain in 18 e l'OpenAI Agents SDK in circa 15, quindi la maggior parte degli sviluppatori ha scritto il proprio loop attorno a un'API di modello. E MCP, il protocollo aperto per collegare modelli a strumenti e dati, è già elencato da circa un progetto di agente su sette.

Come creare il tuo MVP di agente AI

La maggior parte degli agenti sopra elencati è stata creata da una o due persone durante un hackathon. Trasformarne uno in qualcosa per cui le persone pagano è in gran parte una questione di restringere lo scope. Un ordine di lavoro pratico:

1. Scegli un compito con una linea d'arrivo chiara. "Abbinare i pagamenti bancari del mese scorso alle fatture" è un agente; "gestire il mio team finanziario" non lo è. Scrivi cosa significa "completato" e chi lo verifica.
2. Inizia come un workflow, poi aggiungi autonomia. Scripta i passaggi che già conosci e lascia che il modello decida solo dove il percorso varia davvero. La guida di Anthropic offre lo stesso consiglio: trova la soluzione più semplice possibile e aggiungi complessità solo quando è necessaria.
3. Dagli alcuni strumenti ben definiti. Ogni strumento (cercare nel CRM, leggere un calendario, eseguire i test) necessita di input chiari, messaggi di errore chiari e le autorizzazioni più ristrette che funzionano. MCP è un modo comune per esporli.
4. Mantieni matematica e regole nel codice. Calcoli, validazioni e qualsiasi cosa legale o finanziaria appartengono al codice deterministico, come fanno AuditGuard DE e Ledger Sense AI.
5. Metti un controllo umano sulle azioni irreversibili. Pagamenti, email in uscita, merge ed eliminazioni attendono l'approvazione finché l'agente non ha guadagnato fiducia.
6. Registra ogni passaggio e testa contro casi reali. Mantieni un registro di ogni chiamata allo strumento e decisione, l'idea di GlassHouse, e costruisci un piccolo insieme di compiti reali con risposte corrette note da rieseguire dopo ogni modifica al prompt o al modello.
7. Monitora il costo per compito. Un agente che fa loop chiama il modello molte volte. Misura i token per compito completato in anticipo, prima di fissare il prezzo del prodotto.

Per il processo di sviluppo più ampio per qualsiasi prodotto AI (scelta del modello, retrieval, valutazioni e guardrail), vedi come costruire un'app AI. I costi operativi come token e monitoraggio sono coperti in costo di sviluppo di un'app AI.

Prima di scrivere codice, verifica che qualcuno voglia l'agente: come validare un'idea di startup esamina test economici. Un prototipo cliccabile delle schermate di approvazione è spesso il modo più rapido per mostrare agli utenti cosa farà l'agente e dove mantengono il controllo; strumenti di prototipazione AI elenca le opzioni.

Domande frequenti

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