Agenti AI per PMI: cosa sono e come crearne uno con n8n (passo passo)

Di Federico Francolini · Aggiornato il 27 ottobre 2026

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“Agenti AI” è diventata un’espressione onnipresente, spesso usata a sproposito. In questa guida chiarisco cosa sono davvero, in cosa si distinguono da un normale chatbot o da un’automazione classica, e poi ne costruiamo uno funzionante con n8n: un assistente interno che risponde alle domande su prodotti e prezzi leggendo il listino aziendale.

Cosa sono gli agenti AI

Un agente AI è un sistema in cui un modello linguistico (come quelli di OpenAI, Anthropic, Google o modelli open source) non si limita a generare testo, ma decide quali azioni compiere per raggiungere un obiettivo, usando degli strumenti che gli vengono messi a disposizione: cercare in un database, leggere un foglio di calcolo, inviare un’email, chiamare un’API.

La differenza con le altre soluzioni:

• Automazione classica (un workflow n8n o uno scenario Make): i passaggi sono fissi e decisi da te. Stesso input, stesso percorso.
• Chatbot semplice: risponde in base a ciò che il modello “sa” e a ciò che gli scrivi, ma non agisce sui tuoi sistemi.
• Agente: riceve una richiesta, ragiona su quale strumento usare, lo usa, legge il risultato e decide se ha finito o se serve un altro passaggio.

Questa flessibilità è utile, ma ha un prezzo: un agente è meno prevedibile di un workflow. Per questo nelle aziende conviene usarli dove serve davvero interpretare richieste in linguaggio naturale, e dare loro pochi strumenti, con permessi minimi.

Dove ha senso un agente in una PMI

Esempi realistici, in ordine crescente di rischio:

1. Assistente interno sulle informazioni aziendali: listini, schede prodotto, procedure, FAQ. Solo lettura.
2. Smistamento richieste: legge email o ticket, li classifica e propone una risposta che un operatore approva.
3. Inserimento dati guidato: raccoglie in chat le informazioni per un preventivo e le scrive in un foglio o CRM.
4. Azioni verso l’esterno (inviare email ai clienti, modificare ordini): da fare solo con approvazione umana. Secondo il listino ufficiale, n8n include nativamente la funzione di approvazione umana per le chiamate agli strumenti.

Il tutorial che segue è del tipo 1: il più sicuro da cui partire.

Cosa ti serve

• Un’istanza n8n: cloud (prova n8n Cloud (link affiliato – placeholder)) o self-hosted (vedi la guida all’installazione con Docker).
• Accesso a un modello linguistico: per esempio una chiave API OpenAI. Secondo la pagina prezzi di n8n, i piani cloud includono anche crediti per usare modelli AI senza chiavi API proprie: verifica cosa include il tuo piano.
• Un Google Sheet con il listino.

Passo 1 – Definisci compito e limiti

Prima di aprire n8n, scrivi in tre righe:

• Cosa fa l’agente: “Risponde a domande dei colleghi su codici, descrizioni, prezzi e disponibilità dei prodotti.”
• Da dove prende le informazioni: “Solo dal foglio Listino.”
• Cosa non deve fare: “Non inventa prezzi, non fa sconti, non risponde su argomenti diversi; se non trova il dato lo dice.”

Questo testo diventerà il messaggio di sistema dell’agente. È il passaggio più sottovalutato e il più importante.

Passo 2 – Prepara il Google Sheet

Crea un foglio Listino con intestazioni chiare nella prima riga:

Usa nomi di colonna senza ambiguità: il modello li legge e li interpreta. Evita celle unite e righe di totale in fondo.

Passo 3 – Crea il workflow con il Chat Trigger

1. In n8n crea un nuovo workflow e chiamalo “Agente listino”.
2. Aggiungi come primo nodo il trigger Chat Trigger (compare come “When chat message received”).
3. Questo nodo fornisce una finestra di chat per i test nell’editor e, una volta attivato, può essere reso disponibile come chat ospitata o incorporabile in una pagina.

Passo 4 – Aggiungi il nodo AI Agent

Collega al Chat Trigger il nodo AI Agent. Lasciando le impostazioni predefinite, l’agente usa come input il messaggio arrivato dalla chat.

Sotto il nodo vedrai alcuni connettori: Chat Model (obbligatorio), Memory e Tool. Sono i “pezzi” dell’agente.

Passo 5 – Collega il modello linguistico

1. Clicca sul connettore Chat Model e scegli il modello, per esempio OpenAI Chat Model.
2. Crea la credenziale inserendo la tua chiave API (o usa l’opzione inclusa nel piano cloud, se disponibile).
3. Scegli il modello. Per un assistente che deve soprattutto leggere tabelle e rispondere con precisione, un modello di fascia media è di solito sufficiente e costa meno: valuta tu in base a test reali.

Passo 6 – Aggiungi la memoria

Senza memoria, ogni messaggio è una conversazione nuova: se il collega chiede “e quanto costa?” dopo aver nominato un prodotto, l’agente non sa di cosa si parla.

Collega al connettore Memory il nodo Simple Memory, che conserva gli ultimi messaggi della sessione. Il numero di messaggi ricordati (context window length) può restare basso, ad esempio 5–10: più memoria significa più testo inviato al modello a ogni domanda e quindi costi più alti. Per un uso in produzione con molti utenti, valuta memorie persistenti su database (n8n offre nodi dedicati, per esempio per Postgres o Redis).

Passo 7 – Aggiungi lo strumento Google Sheets

1. Clicca sul connettore Tool e aggiungi Google Sheets.
2. Crea la credenziale Google e seleziona il documento Listino e il foglio.
3. Come operazione scegli la lettura delle righe (Get Row(s)). Non dare all’agente operazioni di scrittura o cancellazione: non gli servono.
4. Compila la descrizione dello strumento in modo esplicito, per esempio: “Legge il listino prodotti aziendale. Usalo per trovare codice, descrizione, prezzo di listino in euro e disponibilità di un prodotto.” Il modello sceglie gli strumenti proprio in base a questa descrizione.

Con listini di poche centinaia di righe leggere l’intero foglio funziona. Con migliaia di righe conviene usare filtri sulla lettura o passare a un database con ricerca, per non inviare al modello troppo testo.

Passo 8 – Scrivi il messaggio di sistema

Nel nodo AI Agent apri le Options e aggiungi il System Message. Un esempio:

Sei l'assistente interno di [Nome Azienda] per le informazioni sul listino prodotti.
Rispondi sempre in italiano, in modo breve e preciso.
Per qualsiasi domanda su prodotti, codici, prezzi o disponibilità usa SEMPRE lo strumento del listino: non rispondere a memoria.
Riporta i prezzi esattamente come sono nel listino, indicando che sono prezzi di listino IVA esclusa [adatta alla tua realtà].
Se il prodotto non è presente, dillo chiaramente e suggerisci di contattare l'ufficio commerciale.
Non proporre sconti, condizioni particolari o tempi di consegna.
Non rispondere a domande non legate al listino.

Ogni regola corrisponde a un rischio concreto: risposte inventate, prezzi alterati, promesse commerciali non autorizzate.

Passo 9 – Testa e pubblica

1. Clicca Open chat nell’editor e prova domande reali, per esempio: “Quanto costa il codice A-102?”, “Avete prodotti in acciaio inox?”, “E quello è disponibile?” (per verificare la memoria).
2. Prova anche le domande “cattive”: un codice inesistente, una richiesta di sconto, una domanda fuori tema. Controlla che l’agente rispetti le regole.
3. In ogni esecuzione puoi vedere quali strumenti l’agente ha chiamato e con quali dati: è il modo più rapido per capire perché ha risposto in un certo modo.
4. Quando sei soddisfatto, attiva il workflow e nelle opzioni del Chat Trigger rendi la chat accessibile, proteggendola con autenticazione se l’uso è interno.

Costi e controllo

Un agente ha due voci di costo: la piattaforma (in n8n Cloud ogni conversazione genera esecuzioni) e il modello linguistico (si paga in base al testo elaborato). Per tenerli sotto controllo:

• limita la memoria e la quantità di dati letti dagli strumenti;
• scegli il modello più economico che supera i tuoi test;
• monitora le esecuzioni nella prima settimana.

Errori da evitare

• Troppi strumenti all’inizio: un agente con dieci strumenti sbaglia più spesso. Parti con uno.
• Permessi eccessivi: credenziali in sola lettura dove possibile.
• Nessun test sui casi limite: le domande “normali” funzionano quasi sempre; i problemi emergono con quelle ambigue.
• Dati personali nei prompt senza valutazione: verifica cosa invii al fornitore del modello e documentalo ai fini GDPR.

Per approfondire

Se sei all’inizio, parti da cos’è n8n e come funziona. Se stai valutando la piattaforma, leggi il confronto n8n vs Make.