Agenti che portano a termine il lavoro vero.
Un'IA orientata agli obiettivi che esegue workflow multi-step — chiamare lead, elaborare documenti, rispondere ai clienti — con un'affidabilità che merita il tuo nome sopra.
La demo è facile. La 10.000ª esecuzione è il prodotto.
Chiunque può collegare un modello a uno strumento e registrare una demo. La differenza tra quella e un agente in produzione è tutto ciò che accade quando la realtà resiste: input ambigui, chiamate API fallite, un cliente arrabbiato, una questione di compliance. È proprio questa la parte che noi progettiamo.
I nostri agenti arrivano con guardrail, suite di valutazione e tracciati di audit completi. Ogni azione è registrata, ogni caso limite ha un fallback, e una persona può riprendere il controllo a metà task. Abbiamo fatto passare ai nostri agenti più di centomila chiamate reali — sappiamo dove si rompono, perché li abbiamo già rotti noi.
Agenti con una mansione definita.
Costruiamo agenti attorno a un ruolo definito e a un risultato misurabile — non una finestra di chat appiccicata al tuo prodotto.
Agenti vocali
Chiamate in entrata e in uscita che qualificano, prenotano e instradano tramite conversazione naturale — con trasferimento dal vivo a un operatore.
Agenti di workflow
Processi multi-step eseguiti end-to-end: ricezione documenti, triage delle pratiche, evasione ordini, sequenze di follow-up.
Assistenti ancorati dal retrieval
Agenti di supporto e di conoscenza che rispondono dai tuoi dati — con citazioni, non improvvisazione.
Servizi di integrazione
Agenti collegati al tuo CRM, ERP e ticketing tramite API e MCP — che agiscono nei tuoi sistemi, non accanto.
Copiloti di settore
Agenti specializzati addestrati sui tuoi playbook e sui tuoi vincoli, dalla compliance aeronautica alle operazioni della ristorazione.
Eval e guardrail
Suite di test comportamentali, vincoli sull'output e supervisione che mantengono gli agenti nel copione mentre modelli e prompt evolvono.
L'autonomia si guadagna per gradi.
Ampliamo ciò che un agente può fare da solo solo quando ha dato prova di sé — come faresti con una nuova risorsa.
01Definire la mansione
Un ruolo, input chiari, un risultato misurabile. Scriviamo la mansione dell'agente e la sua metrica di successo prima di qualsiasi riga di codice.
02L'umano nel ciclo
I primi deployment girano sotto supervisione — l'agente propone, una persona approva. La fiducia si costruisce sulle trascrizioni, non sulle promesse.
03Misurare e irrobustire
Le suite di valutazione girano a ogni modifica. Inseguiamo il 2% delle esecuzioni che falliscono e le eliminiamo con l'ingegneria.
04Estendere l'autonomia
Le classi di azioni validate passano in autonomia; le azioni sensibili mantengono i loro cancelli di approvazione. Tracciato di audit completo a ogni passo.
L'abbiamo già consegnato.
Una piattaforma di agenti multi-tenant che abbiamo costruito e che gestiamo — composizione automatica, qualificazione e instradamento dei lead tramite conversazione naturale.
Lead Track AI
Un SaaS multi-tenant che automatizza l'engagement dei lead con agenti vocali IA — composizione automatica dei prospect, qualificazione tramite conversazione e instradamento dei lead ad alta intenzione ai commerciali con tutto il contesto.
Scelti per il problema, non per il curriculum.
Orchestrazione, telefonia e strumenti di valutazione scelti per l'affidabilità sotto carico — non per il muro di loghi.
Un solo team. Zero passaggi di consegne.
Le discipline più spesso combinate con gli agenti IA — stessa architettura, stessi ingegneri, nessuna tassa di integrazione.
Domande, risposte.
Ciò che gli acquirenti di agenti IA ci chiedono più spesso. Per il resto — invia un brief, un ingegnere senior risponde entro un giorno lavorativo.
Mettilo in un brief. Un ingegnere senior — non un commerciale — ti risponde entro un giorno lavorativo.
Q.01Come impedite a un agente di uscire dal copione?
Output vincolati, azioni in whitelist e suite di valutazione comportamentale eseguite a ogni modifica di prompt o di modello. Le azioni sensibili passano attraverso cancelli di approvazione, e ogni esecuzione è registrata per verificare esattamente cosa ha fatto l'agente, e perché.
Q.02Gli agenti possono lavorare nei nostri sistemi esistenti?
Sì — è lì che risiede gran parte del valore. Integriamo tramite le tue API e il Model Context Protocol: gli agenti leggono e scrivono nel tuo CRM, ERP o ticketing con lo stesso modello di permessi di un operatore umano.
Q.03Gli agenti vocali suonano robotici. Anche i vostri?
I modelli vocali moderni sostengono una conversazione naturale, interrompibile, con una latenza inferiore al secondo. I nostri hanno effettuato 100K+ chiamate reali; ti faremo ascoltare registrazioni vere — non copionate, non selezionate ad arte — prima di qualsiasi impegno.
Q.04Cosa succede quando l'agente si blocca?
Fa escalation. Ogni agente che consegniamo ha un comportamento di fallimento esplicito: trasferimento a una persona con tutto il contesto, messa in coda per revisione, o annullamento del task. Il fallimento silenzioso è un difetto di ingegneria, e lo trattiamo come tale.
Q.05Quanto tempo serve per costruire un agente?
Un agente interno mono-scopo: 4–6 settimane. Un agente rivolto al cliente con più strumenti, flussi di approvazione e osservabilità: 10–16 settimane. Iniziamo sempre con uno spike di inquadramento a pagamento di una settimana.
Q.06Agente singolo o multi-agente — quando lo suddividete?
Per impostazione predefinita, un agente singolo con un set di strumenti chiaro; il multi-agente aggiunge sovraccarico di coordinamento e superficie di fallimento. Suddividiamo in ruoli planner/executor/critic solo quando una singola finestra di contesto non può contenere il task, quando i sotto-task richiedono strumenti o modelli davvero diversi, o quando l'output di un ruolo deve essere rivisto in modo indipendente prima che un altro agisca.
Q.07Come impedite a un agente di ciclare all'infinito o di bruciare il budget?
Limiti di step rigidi, un budget di token e di dollari per task applicato a livello di orchestrazione, e un rilevamento dei loop che individua quando l'agente ripete la stessa chiamata di strumento con gli stessi argomenti. Quando un budget viene superato, l'agente fa escalation verso una persona anziché fallire in silenzio — usiamo LangGraph o Temporal perché l'esecuzione sia checkpointata e riprendibile.
Q.08Come testate un agente prima che tocchi i sistemi di produzione?
Lo facciamo girare contro strumenti in sandbox o mockati con una suite di scenari copionati che coprono i percorsi felici e le modalità di fallimento note, poi riproduciamo traffico reale (anonimizzato) in modalità shadow. La suite di valutazione comportamentale gira a ogni deploy e blocca i merge che regrediscono sui benchmark di sicurezza o di tasso di completamento.
C'è un workflow che un agente
dovrebbe prendere in carico?
Descrivi la mansione — qualificare, smistare, rispondere, elaborare. Rispondiamo entro un giorno lavorativo con una lettura onesta: un agente può davvero farlo?