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Agenti AI per aziende: sistemi agentici enterprise su cloud europeo o on-premise

Un agente AI non risponde a una domanda: porta a termine un lavoro. Legge i trascritti di una trattativa e scrive l’offerta. Valuta cinquanta curricula contro un annuncio. Cerca le gare che fanno per voi in un registro esterno. Compila il questionario di una certificazione. Lo fa in autonomia, dentro un perimetro sicuro, con i vostri documenti e i vostri sistemi.

AIDeskPro Everything è la versione agentica di AIDeskPro: inclusa in tutti i piani, ospitata in Europa con zero data retention, disponibile anche on-premise. Questa pagina spiega cos’è, come lavora, cosa produce e come si governa.

Cos’è un agente AI (e cosa lo distingue da una chat)

Chiunque abbia usato un modello linguistico conosce la chat: si scrive, si legge la risposta, si scrive ancora. L’iniziativa è sempre dell’utente. Un agente AI ribalta lo schema: riceve un obiettivo, entra in un ciclo (osserva, decide, esegue, verifica) e va avanti finché il lavoro non è finito o finché non incontra qualcosa che richiede una decisione umana.

Due cose lo definiscono: l’autonomia nella scelta delle azioni e una condizione di stop esplicita. Senza la prima è una chat, senza la seconda è un processo che non finisce mai.

Per questo un sistema agentico enterprise non è “una chat con più strumenti”. Serve un perimetro in cui l’agente possa agire senza chiedere permesso a ogni passo, strumenti con cui leggere e scrivere nei sistemi aziendali, una memoria che regga lavori lunghi, verifiche indipendenti e un modo per coinvolgere la persona giusta quando serve. AIDeskPro mette insieme tutti questi pezzi.

Chat, RAG o agente?

Chat. Una domanda, una risposta. Ottima per scrivere, riassumere, tradurre, ragionare su un testo che le passi.

RAG (indici documentali). La chat cerca nei tuoi documenti prima di rispondere. Ottima per trovare informazioni nella knowledge aziendale, nei manuali, nelle policy.

Agente. Riceve un mandato e produce un risultato finito: un’offerta in PDF, una tabella di valutazione, un sito aggiornato, un modulo compilato. Usa la chat per ragionare, gli indici per documentarsi, i database e i servizi esterni per agire.

In AIDeskPro i tre livelli convivono nello stesso strumento: parti dalla chat, costruisci gli indici, e quando un compito richiede ore di lavoro ripetibile lo affidi a un agente.

Come lavora un agente in AIDeskPro Everything

Un agente si definisce una volta come Configurazione e si usa tutte le volte che serve con una Esecuzione. Tra le due ci sono una sandbox, degli strumenti, una memoria e una console.

Sandbox isolata

Ogni esecuzione gira in un ambiente isolato con il proprio filesystem e il proprio spazio di lavoro. Lì dentro l’agente può creare file, lanciare programmi, riorganizzare tutto senza chiedere conferma: un errore è un file da buttare, non un incidente nei vostri sistemi. È il perimetro che rende possibile l’autonomia vera.

Strumenti e connettori MCP

Le Risorse di una configurazione sono di quattro tipi: Indici documentali (trascritti, offerte, contratti, manuali), Database relazionali o analitici collegati via MCP, MCP esterni (registri di gare, banche dati professionali, API aziendali) e Sub Agent specializzati. In più, ricerca web e generazione di immagini attivabili con un clic.

Memoria, fasi e verifiche

Un lavoro lungo viene spezzato in fasi, ciascuna con un obiettivo, un check e una scrittura in memoria. La memoria è una cartella nella sandbox: piano, stato, note e log. Così l’agente riprende dopo un’interruzione, passa il testimone tra le fasi e lascia una traccia di ogni decisione.

Configurazione riutilizzabile

Nome, modello, ruolo e istruzioni, funzioni integrate, file di riferimento, risorse, output attesi. Si scrive una volta e si lancia ogni volta con un comando di partenza diverso. Le risorse si fissano nella configurazione oppure si richiedono all’avvio. Le configurazioni si esportano, importano e clonano.

Console e workspace

Mentre l’agente lavora, la Console mostra ogni passo: i comandi eseguiti, i file scritti, le ricerche, le domande che ti pone. Nel Workspace navighi la sandbox, apri i file prodotti in un editor, li correggi, li scarichi o ne carichi di nuovi. Puoi mettere in pausa, riprendere e fermare.

La persona nel ciclo

Alcune informazioni non sono scritte da nessuna parte: lo sconto massimo, le priorità di questo trimestre. L’agente le chiede a te, concentrando le domande all’inizio e tornando a chiedere solo quando una verifica scopre un’ambiguità. L’umano nel ciclo non è un freno, è una fonte.

Un esempio concreto

Un agente commerciale ha tre indici: i trascritti delle call con il cliente, le offerte precedenti, il catalogo servizi. Il mandato: “prepara l’offerta per questo cliente”.

L’agente inquadra il contesto, chiede al commerciale ciò che i documenti non dicono (sconto massimo, tempi di avvio), legge per esteso ogni trascritto segmento per segmento, abbina ogni esigenza a un servizio del catalogo con il prezzo di listino, e redige l’offerta nel formato aziendale. A ogni fase un check: nessuna esigenza senza abbinamento, nessun prezzo fuori catalogo. Il commerciale la scarica dal workspace, la legge e la invia lui.

Leggi come costruiamo un agente, passo per passo →

Console di un agente AIDeskPro: passi eseguiti, workspace e anteprima del file prodotto

Cosa fanno gli agenti, in pratica

Use case che abbiamo costruito con AIDeskPro Everything, per noi e per i nostri clienti. Il sito che stai leggendo è aggiornato da un agente CMS di AIDeskPro.

Offerte commerciali

Dai trascritti delle call, dalle email e dallo storico delle offerte all’offerta pronta da inviare, nel vostro formato e con i prezzi del vostro catalogo. Con la brand guide negli indici, l’impianto grafico e comunicativo è il vostro.

Selezione curricula

L’agente ricava le competenze richieste dall’annuncio, legge i CV dei candidati e produce una valutazione con la percentuale di corrispondenza per ciascuno. Lo stesso schema vale per la selezione delle offerte dei fornitori.

Gare e bandi

Collegato via MCP a un registro delle gare, l’agente cerca i bandi che corrispondono ai vostri criteri, estrae i requisiti dal capitolato e prepara la base documentale della risposta a partire dalle gare già vinte.

Certificazioni e assessment

Compilazione di questionari e moduli per certificazioni (ISO e simili), security checklist, assessment dei fornitori, formalizzazione di policy e procedure, attingendo alla documentazione aziendale già indicizzata.

Contenuti e CMS

Un agente che scrive un post, lo impagina e lo pubblica. Oppure che aggiorna un sito intero, come fa l’agente CMS di questo sito. Con la generazione di immagini attiva, produce anche i visual.

Report da database

Collegato a un database aziendale (CRM, ordini, listini) via MCP JDBC, l’agente interroga i dati, li incrocia con i documenti negli indici e produce report, confronti e tabelle pronte per una riunione.

Autonomia dentro un perimetro: governance e sicurezza

Un agente che agisce da solo pone domande diverse da una chat: dove lavora, cosa può toccare, chi lo può usare, quanto costa, cosa è successo. AIDeskPro risponde a ciascuna.

  • Dove lavora. In una sandbox isolata, nel progetto cloud dedicato alla vostra azienda, in Europa (Google Cloud o Scaleway, anche Milano). Oppure sui vostri server, con le versioni on-premise.
  • Dove vanno i dati. I modelli predefiniti usano endpoint europei con zero data retention e non addestrano sui vostri contenuti. I modelli con endpoint globale sono etichettati “NO UE” e si scelgono solo esplicitamente.
  • Cosa può toccare. Solo le risorse che gli assegnate: quegli indici, quel database, quel servizio esterno. Nient’altro.
  • Chi lo può usare. Ogni configurazione è privata, in sola lettura o pubblica, e si condivide con singoli utenti o gruppi. L’accesso è via SSO (Azure AD, Google) o credenziali gestite.
  • Quali modelli. L’amministratore decide quali LLM sono disponibili a quali gruppi, dalla sezione permessi dei modelli.
  • Quanto costa. Dashboard dei costi giornalieri, filtrabile per etichetta utente, con soglie di spesa e alert.
  • Cosa è successo. La console conserva ogni passo di ogni esecuzione; la memoria dell’agente registra piano, stato e decisioni. È la tracciabilità che serve anche per documentare l’uso dell’AI in azienda.
AIDeskPro Everything: architettura della versione agentica

Inclusi in tutti i piani

Everything non è un modulo a parte: fa parte di ogni piano AIDeskPro. Cambia solo il numero di esecuzioni contemporanee.

Business

3 agenti contemporanei, fino a 5 utenti. Cloud EU in progetto dedicato.
Più scelto

Advanced

5 agenti contemporanei, fino a 30 utenti. Cloud EU in progetto dedicato.

Premium

10 agenti contemporanei, fino a 50 utenti. Cloud EU in progetto dedicato.

Enterprise

Agenti e utenti illimitati, SLA, SSO custom, cloud dedicato o on-premise.
Vedi prezzi e versioni

Da dove partire

1. Chat e indici

Si parte dalla piattaforma: i migliori LLM, i documenti aziendali negli indici condivisi, i gruppi di lavoro. È la base su cui gli agenti lavorano. Tutorial →

2. Il primo agente

Con la configurazione standard e un comando di partenza si lancia il primo lavoro in pochi minuti: un riassunto, una ricerca, un documento. Si guarda la console, si apre il risultato nel workspace.

3. Agenti sui vostri sistemi

Si collegano database e servizi esterni via MCP, si aggiungono sub agent per le verifiche, si condividono le configurazioni con i reparti. Per questo passo Open Gate lavora con voi. Contattaci →

Domande frequenti sugli agenti AI

Le domande che ci fanno più spesso le aziende che valutano un sistema agentico: cosa cambia rispetto a una chat, dove finiscono i dati, cosa succede quando qualcosa va storto, quanto costa.

Se non trovi la tua, scrivici: sales@opengate.biz .

Vuoi vedere un agente al lavoro sui tuoi documenti?

Portaci un caso reale: un’offerta da scrivere, una selezione da fare, un bando da analizzare. Lo configuriamo insieme e lo lanciamo in una demo.