Navigando nel sovraccarico degli strumenti AI: Le mie intuizioni pratiche

Ciao a tutti, Nina qui, di nuovo su agntbox.com! È il 28 marzo 2026, e se sei come me, la tua inbox è probabilmente piena di annunci su nuovi strumenti di intelligenza artificiale. Sembra che ogni due giorni ci sia una nuova soluzione “imperdibile” sul mercato, promettendo di risolvere tutti i tuoi problemi e farti guadagnare un miliardo di dollari entro martedì prossimo. Anche se adoro l’innovazione, può essere… un po’ troppo.

Oggi voglio parlare di qualcosa che ha attirato la mia attenzione nel mio lavoro: le differenze pratiche tra due dei principali attori nel campo dei modelli di intelligenza artificiale per le imprese – l’Assistants API di OpenAI e il Vertex AI Agent Builder di Google. Non faremo un confronto generico su “quale sia migliore”, perché onestamente, dipende interamente dal tuo progetto. Invece, voglio concentrarmi su un aspetto molto specifico e attuale: come queste due piattaforme gestiscono conversazioni prolungate e stateful con strumenti esterni.

Perché proprio questo aspetto specifico? Perché qui è dove le cose diventano serie per molte applicazioni AI nel mondo reale. È abbastanza facile far sì che un modello risponda a una singola domanda. È molto più difficile costruire un’IA che possa gestire un processo di prenotazione multilivello, o aiutare a risolvere un problema complesso in diverse fasi, mentre interagisce anche con le tue API interne. Recentemente ho dovuto affrontare esattamente questo problema per un progetto cliente: costruire un assistente AI per una piattaforma di e-commerce fittizia chiamata “Starlight Gadgets” che doveva controllare l’inventario, elaborare ordini e rispondere a domande dettagliate sui prodotti.

Il mio percorso con l’AI Stateful: l’Assistente di Starlight Gadgets

Il mio cliente, Starlight Gadgets, voleva un assistente AI che potesse fare più della semplice FAQ. Immaginavano un associato alle vendite virtuale capace di:

• Controllare il magazzino dei prodotti in tempo reale.
• Effettuare ordini per i clienti.
• Recuperare specifiche dettagliate sui prodotti dal loro database interno.
• Gestire domande di follow-up su ordini esistenti.

Questo ha subito evocato in me l’idea di “uso degli strumenti” e “gestione dello stato”. L’IA doveva ricordare le parti precedenti della conversazione, comprendere il contesto attraverso più turni e sapere quando e come chiamare funzioni esterne.

Ho deciso di prototipare con sia l’Assistants API di OpenAI che il Vertex AI Agent Builder di Google per vedere quale dei due sembrasse più naturale ed efficiente per questo specifico problema. Spoiler: entrambi hanno i loro punti di forza, e la scelta spesso dipende dalla tua infrastruttura esistente e dalla tua zona di comfort.

Assistants API di OpenAI: L’amico familiare con trucchi nuovi

Gioco con le API di OpenAI da un po’, quindi l’Assistants API è sembrata una naturale evoluzione. Il concetto è abbastanza semplice: definisci un “Assistente” con istruzioni specifiche, modelli e, soprattutto, “Strumenti.” Questi strumenti sono essenzialmente dichiarazioni di funzione che il tuo Assistente può chiamare. L’API gestisce quindi l’orchestrazione – determinando quando chiamare uno strumento, fornendo gli argomenti e aspettando che la tua applicazione restituisca il risultato.

Definire Strumenti e Gestire lo Stato

Per Starlight Gadgets, ho definito alcuni strumenti:

• get_product_stock(product_id: str) -> int
• place_order(customer_id: str, product_id: str, quantity: int) -> str (restituisce order_id)
• get_product_details(product_id: str) -> dict

La bellezza dell’Assistants API è come gestisce lo stato della conversazione. Crei un “Thread”, aggiungi “Messaggi” e poi “Esegui” il thread. L’Assistente, in base alle sue istruzioni e agli strumenti disponibili, decide cosa fare dopo. Se deve chiamare uno strumento, l’Esecuzione entra in stato requires_action. La tua applicazione quindi esegue lo strumento, restituisce l’output all’Esecuzione e l’Assistente continua. Questo processo iterativo è ciò che rende possibili conversazioni prolungate.

Ecco un frammento di Python semplificato per interagire con l’Assistants API, mostrando come gestire una chiamata a uno strumento:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY")

# 1. Definisci il tuo strumento (questo sarebbe fatto quando crei/aggiorni l'Assistente)
# Per brevità, immagina che 'get_product_stock' sia già definito sull'Assistente.

# 2. Crea un Assistente (o usa uno esistente)
# assistant = client.beta.assistants.create(...)
# assistant_id = assistant.id 
assistant_id = "asst_YOUR_ASSISTANT_ID" # Utilizzando un assistente pre-esistente per la demo

# 3. Crea un Thread
thread = client.beta.threads.create()
thread_id = thread.id

# 4. Aggiungi un messaggio dell'utente
client.beta.threads.messages.create(
 thread_id=thread_id,
 role="user",
 content="Avete in stock i 'Starlight Communicators'?"
)

# 5. Esegui l'Assistente
run = client.beta.threads.runs.create(
 thread_id=thread_id,
 assistant_id=assistant_id
)

while run.status != "completed":
 if run.status == "requires_action":
 tool_outputs = []
 for tool_call in run.required_action.submit_tool_outputs.tool_calls:
 if tool_call.function.name == "get_product_stock":
 product_id = eval(tool_call.function.arguments)['product_id'] # PERICOLO: Non usare eval in produzione!
 print(f"L'Assistente vuole chiamare get_product_stock per: {product_id}")
 # Simula chiamata API esterna
 stock = 15 if product_id == "Starlight Communicators" else 0 
 tool_outputs.append({
 "tool_call_id": tool_call.id,
 "output": str(stock)
 })
 
 run = client.beta.threads.runs.submit_tool_outputs(
 thread_id=thread_id,
 run_id=run.id,
 tool_outputs=tool_outputs
 )
 else:
 # Controllo per aggiornamenti di stato
 run = client.beta.threads.runs.retrieve(
 thread_id=thread_id,
 run_id=run.id
 )
 print(f"Stato dell'esecuzione: {run.status}")
 if run.status == "completed":
 break
 import time
 time.sleep(1) # Aspetta un attimo prima di controllare di nuovo

messages = client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread_id)
for message in messages.data:
 if message.role == "assistant":
 print(f"Assistente: {message.content[0].text.value}")

Ciò che mi è piaciuto qui è la chiara separazione dei compiti. OpenAI gestisce la logica AI, mentre io gestisco l’esecuzione reale dello strumento. Il `thread_id` mantiene tutto ben contestualizzato a una singola conversazione.

La mia esperienza con Assistants API

Pro:

• Semplicità nella definizione degli strumenti: Definire funzioni come strumenti è molto intuitivo se sei già abituato alle specifiche OpenAPI o simili.
• Stato gestito: Il concetto di thread rende sorprendentemente semplice gestire la cronologia conversazionale. Non devi passare manualmente la cronologia della chat.
• Gestione dei file: Per Starlight Gadgets, ho anche avuto bisogno di caricare cataloghi di prodotti. Le capacità di gestione dei file dell’Assistants API sono state un grande vantaggio.

Contro:

• Overhead di polling: Devi controllare lo stato del `Run`, il che può introdurre latenza e complessità nelle applicazioni in tempo reale. I webhook sono disponibili, ma richiedono configurazione.
• Limitata personalizzazione: Pur essendo potente, sei in qualche modo limitato dall’architettura di OpenAI. Se hai bisogno di un controllo profondo sulla logica di orchestrazione, potrebbe sembrare un po’ una scatola nera.
• Modello di costo: È basato sull’uso, e per conversazioni molto ad alto volume e lunghe, devi tenere d’occhio il conteggio dei token.

Google Vertex AI Agent Builder: Il colosso dell’enterprise

Successivamente, ho guardato al Vertex AI Agent Builder di Google. Questa piattaforma è parte dell’ecosistema Google Cloud più ampio, il che segnala immediatamente un’esperienza più integrata e di qualità enterprise. Agent Builder utilizza “Agenti” che possono incorporare “Estensioni” (il loro termine per strumenti/funzioni) e “Data Store” (per RAG). La differenza chiave qui è l’enfasi su componenti predefiniti e un processo di creazione degli agenti più visivo e guidato, soprattutto se stai utilizzando la loro console.

Costruire con Estensioni e Flussi

Per Starlight Gadgets, ho creato un Agente e poi definito “Estensioni.” Queste estensioni sono essenzialmente specifiche API (si preferisce la specifica OpenAPI) che Vertex AI può utilizzare per comprendere come interagire con i tuoi servizi. Questa impostazione è sembrata un po’ più formale rispetto alle definizioni di funzione inline di OpenAI, ma anche più solida per API complesse.

Il nucleo della gestione dello stato nel Agent Builder, soprattutto per flussi complessi, implica spesso l’uso di Dialogflow CX all’interno dell’Agente. Dialogflow CX introduce concetti come “Pagine”, “Intenti” e “Flussi” che ti permettono di progettare percorsi conversazionali molto specifici. Sebbene sia potente, introduce anche una curva di apprendimento più ripida se non sei familiare con Dialogflow.

Diamoci un’occhiata a un esempio concettuale di definizione di un’Estensione per `get_product_stock` in una specifica YAML OpenAPI:

openapi: 3.0.0
info:
 title: Starlight Gadgets API
 version: 1.0.0
servers:
 - url: https://api.starlightgadgets.com
paths:
 /products/{product_id}/stock:
 get:
 operationId: get_product_stock
 summary: Recupera il livello attuale di scorte per un dato prodotto.
 parameters:
 - name: product_id
 in: path
 required: true
 schema:
 type: string
 responses:
 '200':
 description: Livello di scorte recuperato con successo.
 content:
 application/json:
 schema:
 type: object
 properties:
 product_id:
 type: string
 stock_level:
 type: integer
 '404':
 description: Prodotto non trovato.

Una volta definiti queste estensioni e integrate nel tuo Agente, Vertex AI gestisce il processo decisionale. Quando un utente fa una domanda che richiede uno strumento esterno, l’Agente identifica l’estensione corretta, estrae i parametri e poi attiva la chiamata al tuo servizio esterno. La risposta viene quindi utilizzata dal LLM per formulare la sua risposta.

Per il progetto Starlight Gadgets, la possibilità di definire distinti “flussi” per azioni come “Effettuare un Ordine” rispetto a “Verificare le Scorte” utilizzando Dialogflow CX è stata incredibilmente utile per garantire che l’IA seguisse una logica aziendale specifica, specialmente per interazioni a più turni con passaggi di validazione.

La mia esperienza con Vertex AI Agent Builder

Pro:

• Integrazione Aziendale: Se sei già nell’ecosistema Google Cloud, l’integrazione con altri servizi come Cloud Functions, Firestore e BigQuery è senza soluzione di continuità.
• Strumenti Avanzati (Estensioni): La specifica OpenAPI per gli strumenti sembra più completa per integrazioni API su larga scala.
• Controllo Avanzato dei Flussi (Dialogflow CX): Per processi complessi e multi-fase con requisiti rigorosi, le capacità di definizione esplicita del flusso sono incredibilmente potenti. Qui brilla per conversazioni veramente con stato e dirette.
• Data Store per RAG: Eccellente integrazione nativa per RAG, che era importante per estrarre specifiche dettagliate dei prodotti da dati non strutturati.

Contro:

• Curva di Apprendimento Più Ripida: L’enorme numero di concetti (Agenti, Estensioni, Flussi, Pagine, Intenzioni, Entità) può essere opprimente inizialmente, specialmente per qualcuno nuovo in Dialogflow.
• Più Determinato: Anche se potente, è più determinato riguardo a come strutturi i tuoi agenti conversazionali.
• Costo: Può diventare più complesso stimare i costi a causa dell’interazione dei vari componenti (utilizzo del LLM, operazioni Dialogflow CX, archiviazione dati).

Scegliere il Tuo Percorso: Una Prospettiva Pratica

Dopo aver prototipato Starlight Gadgets con entrambi, ho finito per raccomandare il Vertex AI Agent Builder per questo cliente specifico. Perché? Principalmente perché erano già profondamente investiti in Google Cloud, e la necessità di flussi conversazionali molto specifici e controllati per l’elaborazione degli ordini ha spinto Dialogflow CX in primo piano. La possibilità di integrare i data store esistenti per RAG sui dettagli dei prodotti è stata anche un fattore significativo.

Tuttavia, se il cliente fosse stato più agnostico riguardo ai fornitori di cloud, o se i flussi conversazionali fossero stati meno rigidi e più aperti (ad esempio, un assistente per la scrittura creativa), avrei inclinato verso l’Assistants API di OpenAI per la sua configurazione più rapida e meno oneri cognitivi.

Quando Considerare l’OpenAI Assistants API:

• Prototipazione Rapida: Vuoi far partire rapidamente un assistente AI con utilizzo di strumenti.
• Conversazioni Flessibili: Il tuo assistente deve gestire una vasta gamma di richieste aperte in cui l’IA determina in gran parte il passo successivo.
• Strumenti Più Semplici: Le tue funzioni esterne sono relativamente semplici e non richiedono specifiche OpenAPI complesse o validazione rigorosa.
• Agnostico al Cloud: Non sei legato a un fornitore di cloud specifico.

Quando Considerare Google Vertex AI Agent Builder:

• Integrazione Aziendale: Sei già fortemente investito in Google Cloud e hai bisogno di integrazione senza soluzione di continuità con altri servizi GCP.
• Conversazioni Complesse e Strutturate: Il tuo assistente deve guidare gli utenti attraverso processi multi-fase con logica aziendale specifica e validazione (ad es., sistemi di prenotazione, flussi di lavoro del supporto clienti).
• Gestione Robusta delle API: Hai molte API interne complesse che beneficiano di definizioni OpenAPI formali.
• Esigenze Avanzate di RAG: Hai bisogno di un’integrazione robusta con diverse sorgenti di dati per la generazione migliorata dal recupero.

Indicazioni Pratiche per il Tuo Prossimo Progetto AI

1. Definisci il Tuo Flusso Conversazionale PER PRIMO: Prima di scegliere uno strumento, mappa esattamente cosa deve fare la tua IA. È una chat libera? Un processo guidato? Questo influenzerà fortemente la tua scelta.
2. Valuta il Tuo Ecosistema Esistente: Sei già su Azure, GCP o AWS? Sfruttare la tua infrastruttura ed esperienza esistenti può far risparmiare immenso tempo e ridurre le frizioni.
3. Inizia Semplice, Poi Scala: Per i prototipi iniziali di utilizzo degli strumenti, OpenAI Assistants API spesso offre una via più veloce verso una demo funzionante. Se le tue esigenze crescono in flussi complessi, considera piattaforme come Vertex AI Agent Builder.
4. Non Avere Paura di Ibridare: In alcuni casi, potresti utilizzare un potente LLM di un fornitore (tramite API) con una logica di orchestrazione personalizzata costruita su un’altra piattaforma o anche le tue funzioni serverless. Questo riguarda meno strumenti specifici e più i modelli architettonici sottostanti.
5. Sicurezza e Conformità: Specialmente per i casi d’uso aziendali, considera la residenza dei dati, le certificazioni di sicurezza e come ogni piattaforma gestisce le informazioni sensibili quando interagisce con i tuoi sistemi interni.

Costruire assistenti AI che possano interagire intelligentemente con sistemi esterni non è più fantascienza – è una realtà pratica. Sia l’Assistants API di OpenAI che il Vertex AI Agent Builder di Google offrono modi potenti per raggiungere questo obiettivo, ciascuno con il proprio punto di forza. La chiave è comprendere le specifiche esigenze del tuo progetto prima di immersi. Buona costruzione e fammi sapere nei commenti quale piattaforma stai considerando per la tua prossima grande idea!

🕒 Published: April 4, 2026