Negli ultimi anni ho parlato con decine di aziende e professionisti e tutti quanti avevano lo stesso identico problema: volevano sviluppare automazioni e agenti AI, ma non sapevano come fare perché il processo era troppo complicato. La bella notizia però è che oggi, nel 2026, le cose sono diventate molto più semplici. Utilizzando strumenti come Google Antigravity, infatti, è possibile creare automazioni e agenti AI semplicemente descrivendoli a parole.
Non devi pensare al codice, non devi pensare ai dettagli tecnici, devi solo fare ciò che ti mostro in questo video. Innanzitutto, ciò che sviluppiamo oggi non è una semplice automazione, bensì un agentic workflow, e cioè un flusso di lavoro in cui ci sono uno o più agenti che prendono decisioni autonome al fine di portare al termine il compito che gli assegniamo. La principale differenza tra una classica automazione e un agentic workflow è il livello di flessibilità.
Quando un'automazione incontra un problema, infatti, si blocca e smette di funzionare. Deve esserci quindi uno sviluppatore che va a controllare, modifica il flusso e corregge il tutto. Viceversa, quando un agentic workflow incontra un problema, non si ferma neanche per sbaglio, ma anzi analizza la situazione, capisce cos'è successo e in completa autonomia cerca delle strade alternative per raggiungere il suo obiettivo.
Lo strumento che oggi viene utilizzato per la creazione di questi agentic workflow è Google Antigravity, che si può scaricare da questa pagina web che vi lascio in descrizione e si può anche utilizzare gratis entro certi limiti. Una volta scaricato e installato Google Antigravity, cliccate su Open Folder e poi create una cartella che conterrà il vostro agentic workflow e che nel mio caso ho chiamato Agente YouTube. Aprite quindi questa cartella che sarà il vostro banco di lavoro.
Per sviluppare un agentic workflow si fa sempre affidamento su un framework, un protocollo, che riduce drasticamente il fattore casualità tipico dell'intelligenza artificiale e consente di ottenere risultati molto più corretti. Questo framework prende il nome di DOW ed è composto da tre livelli fondamentali. Il primo livello è chiamato Directive e consiste in un file di testo nel quale viene definito il comportamento dell'agente.
C'è scritto qual è il suo obiettivo, quali sono le informazioni con cui lavora e qual è il risultato che ci aspettiamo da lui. Questo livello sostanzialmente è il manuale di istruzioni del nostro agentic workflow. Il secondo livello invece prende il nome di Orchestration ed è il cervello dell'agente.
Abbiamo quindi un LLM che legge il manuale di istruzioni, capisce qual è il suo compito e lo esegue. Questo secondo livello si occupa anche del self-healing, e cioè una capacità fondamentale dell'agentic workflow. Come dicevo anche prima, quando un agentic workflow incontra un problema, non si ferma, ma anzi capisce cos'è che non va e cerca una soluzione.
Una volta che questa soluzione è stata trovata, l'agente la scrive all'interno della Directive così che in futuro lui sappia come comportarsi e non si blocchi sempre per lo stesso motivo. Dulcis in fundo, il terzo livello è quello dell'Execution. Qui abbiamo del codice che l'agente andrà ad eseguire, così come descrizioni tecniche riguardanti le API.
Anche in questo caso voi non dovete né leggere né tantomeno scrivere questo codice perché tanto se ne occupa l'intelligenza artificiale. Capito quindi quale sarà la logica di funzionamento del nostro agentic workflow, andiamolo a costruire. E la prima cosa che dovete fare è scaricare il file che trovate gratis qui sotto in descrizione, rubatelo tranquillamente, e poi lo caricate all'interno della cartella che avete creato poco fa e che conterrà il vostro agentic workflow.
Ciò che fa questo file è spiegare quale struttura deve avere il nostro agente AI, e cioè quella a tre livelli descritta dal framework DOW che vi ho appena raccontato. Una volta aggiunto il file alla cartella, andiamo nella chat di Antigravity che si trova qui a destra e facciamo una domanda di questo tipo: file setup del progetto come descritto nel file setup. md.
Ciò che accade quindi è che Antigravity legge questo documento e inizia a creare delle cartelle e dei file che in qualche modo costituiscono la struttura portante di quello che sarà il nostro agente AI. Attenzione, non abbiamo ancora creato l'agente, semplicemente abbiamo messo le fondamenta. Ecco quindi che dopo qualche minuto Antigravity ha finito con il setup e davanti a noi abbiamo una situazione di questo tipo.
Abbiamo la cartella Directive, la cartella Execution, non abbiamo invece la cartella Orchestration perché l'orchestratore sarà proprio Antigravity che quando facciamo una richiesta legge la Directive ed esegue il compito. Direi quindi che è tutto pronto, abbiamo lo scheletro del nostro agente che segue il framework DOW e possiamo finalmente passare allo sviluppo effettivo. L'agentic workflow che andiamo a sviluppare farà una cosa semplicissima: andrà all'interno di una cartella presente sul mio computer, leggerà le fatture contenute al suo interno e poi andrà a scrivere i dati di tutte queste fatture in un singolo file Excel che invierò al mio commercialista.
Ciò che faccio quindi, molto semplicemente, è spiegare a parole come voglio che funzioni il mio agente e inviare questa spiegazione nella chat con Antigravity. L'intelligenza artificiale quindi legge la mia richiesta e inizia lo sviluppo. Ovviamente per questo step serve qualche minuto.
Nel mentre che aspettiamo, vi ricordo che qui sotto in descrizione trovate tantissimi link utili, tra cui quello al mio canale Telegram che è gratis e alla mia newsletter che è gratis. Inoltre sono attivi anche gli abbonamenti al canale che al prezzo simbolico di due caffè vi permettono di supportare attivamente il mio lavoro e la pubblicazione di questi contenuti. Ecco quindi che Antigravity ha terminato con lo sviluppo e come si vede chiaramente le cartelle Directive ed Execution non sono più vuote.
Questo perché l'intelligenza artificiale è andata a popolarle inserendo i file necessari al funzionamento dell'agente AI. Ad esempio nella Directive abbiamo questo file che spiega all'agente come deve comportarsi quando analizza le fatture. Prima di fare qualsiasi test, Antigravity ci informa che per funzionare il nostro agentic workflow deve essere connesso all'intelligenza artificiale tramite una chiave API.
E quindi andiamo su aistudio. google. com, creiamo una chiave API e come richiesto la inseriamo all'interno del file .
env. Ora che è tutto pronto, possiamo finalmente testare il nostro agentic workflow. E lo facciamo avviando una chat in cui molto semplicemente chiediamo di estrarre i dati presenti nelle fatture.
Premiamo quindi invio. Antigravity quindi andrà a leggere la Directive, leggerà l'Execution e svolgerà il compito che gli abbiamo assegnato. L'esecuzione non è ancora terminata, però ci tengo a mostrarvi una cosa importantissima, e cioè il self-healing di cui parlavo prima.
Come si legge qui, durante l'esecuzione l'agente si è accorto che qualcosa non funzionava perché il codice contenuto nell'Execution dava qualche errore. In particolare stava cercando di usare un modello di intelligenza artificiale che però non esiste. Invece di bloccarsi e di interrompere il suo funzionamento, Antigravity ha trovato una soluzione: ha modificato il file Execution correggendo l'errore che c'era all'inizio e poi è andato avanti nell'esecuzione del suo compito.
Attenzione, questo non è un dettaglio, ma è un punto di svolta perché significa che ogni volta che facciamo una domanda all'agente non solo otteniamo il risultato che ci interessa, ma facciamo anche in modo che il nostro agentic workflow diventi sempre più robusto e funzioni sempre meglio. Ecco quindi che Antigravity ha finito con la sua esecuzione, le fatture sono state esaminate come richiesto e il file con il risultato finale lo troviamo nella cartella . tmp.
Potrei mostrarvi altri mille esempi, ma in realtà ciò che vi consiglio è di provare voi stessi. Trovate il file setup. md gratis qui sotto in descrizione e se volete approfondire il funzionamento di Antigravity vi consiglio di guardare questo video in cui vi spiego approfonditamente come funziona.
Come sempre vi ricordo di lasciare un mi piace e se volete abbonarvi supporterete il mio lavoro. Negli ultimi anni ho parlato con decine di aziende e professionisti e tutti quanti avevano lo stesso identico problema: volevano sviluppare automazioni e agenti AI, ma non sapevano come fare perché il processo era troppo complicato. La bella notizia però è che oggi, nel 2026, le cose sono diventate molto più semplici.
Utilizzando strumenti come Google Antigravity, infatti, è possibile creare automazioni e agenti AI semplicemente descrivendoli a parole. Non devi pensare al codice, non devi pensare ai dettagli tecnici, devi solo fare ciò che ti mostro in questo video. Innanzitutto, ciò che sviluppiamo oggi non è una semplice automazione, bensì un agentic workflow, e cioè un flusso di lavoro in cui ci sono uno o più agenti che prendono decisioni autonome al fine di portare al termine il compito che gli assegniamo.
La principale differenza tra una classica automazione e un agentic workflow è il livello di flessibilità. Quando un'automazione incontra un problema, infatti, si blocca e smette di funzionare. Deve esserci quindi uno sviluppatore che va a controllare, modifica il flusso e corregge il tutto.
Viceversa, quando un agentic workflow incontra un problema, non si ferma neanche per sbaglio, ma anzi analizza la situazione, capisce cos'è successo e in completa autonomia cerca delle strade alternative per raggiungere il suo obiettivo. Lo strumento che oggi viene utilizzato per la creazione di questi agentic workflow è Google Antigravity, che si può scaricare da questa pagina web che vi lascio in descrizione e si può anche utilizzare gratis entro certi limiti. Una volta scaricato e installato Google Antigravity, cliccate su Open Folder e poi create una cartella che conterrà il vostro agentic workflow e che nel mio caso ho chiamato Agente YouTube.
Aprite quindi questa cartella che sarà il vostro banco di lavoro. Per sviluppare un agentic workflow si fa sempre affidamento su un framework, un protocollo, che riduce drasticamente il fattore casualità tipico dell'intelligenza artificiale e consente di ottenere risultati molto più corretti. Questo framework prende il nome di DOW ed è composto da tre livelli fondamentali.
Il primo livello è chiamato Directive e consiste in un file di testo nel quale viene definito il comportamento dell'agente. C'è scritto qual è il suo obiettivo, quali sono le informazioni con cui lavora e qual è il risultato che ci aspettiamo da lui. Questo livello sostanzialmente è il manuale di istruzioni del nostro agentic workflow.
Il secondo livello invece prende il nome di Orchestration ed è il cervello dell'agente. Abbiamo quindi un LLM che legge il manuale di istruzioni, capisce qual è il suo compito e lo esegue. Questo secondo livello si occupa anche del self-healing, e cioè una capacità fondamentale dell'agentic workflow.
Come dicevo anche prima, quando un agentic workflow incontra un problema, non si ferma, ma anzi capisce cos'è che non va e cerca una soluzione. Una volta che questa soluzione è stata trovata, l'agente la scrive all'interno della Directive così che in futuro lui sappia come comportarsi e non si blocchi sempre per lo stesso motivo. Dulcis in fundo, il terzo livello è quello dell'Execution.
Qui abbiamo del codice che l'agente andrà ad eseguire, così come descrizioni tecniche riguardanti le API. Anche in questo caso voi non dovete né leggere né tantomeno scrivere questo codice perché tanto se ne occupa l'intelligenza artificiale. Capito quindi quale sarà la logica di funzionamento del nostro agentic workflow, andiamolo a costruire.
E la prima cosa che dovete fare è scaricare il file che trovate gratis qui sotto in descrizione, rubatelo tranquillamente, e poi lo caricate all'interno della cartella che avete creato poco fa e che conterrà il vostro agentic workflow. Ciò che fa questo file è spiegare quale struttura deve avere il nostro agente AI, e cioè quella a tre livelli descritta dal framework DOW che vi ho appena raccontato. Una volta aggiunto il file alla cartella, andiamo nella chat di Antigravity che si trova qui a destra e facciamo una domanda di questo tipo: file setup del progetto come descritto nel file setup.
md. Ciò che accade quindi è che Antigravity legge questo documento e inizia a creare delle cartelle e dei file che in qualche modo costituiscono la struttura portante di quello che sarà il nostro agente AI. Attenzione, non abbiamo ancora creato l'agente, semplicemente abbiamo messo le fondamenta.
Ecco quindi che dopo qualche minuto Antigravity ha finito con il setup e davanti a noi abbiamo una situazione di questo tipo. Abbiamo la cartella Directive, la cartella Execution, non abbiamo invece la cartella Orchestration perché l'orchestratore sarà proprio Antigravity che quando facciamo una richiesta legge la Directive ed esegue il compito. Direi quindi che è tutto pronto, abbiamo lo scheletro del nostro agente che segue il framework DOW e possiamo finalmente passare allo sviluppo effettivo.
L'agentic workflow che andiamo a sviluppare farà una cosa semplicissima: andrà all'interno di una cartella presente sul mio computer, leggerà le fatture contenute al suo interno e poi andrà a scrivere i dati di tutte queste fatture in un singolo file Excel che invierò al mio commercialista. Ciò che faccio quindi, molto semplicemente, è spiegare a parole come voglio che funzioni il mio agente e inviare questa spiegazione nella chat con Antigravity. L'intelligenza artificiale quindi legge la mia richiesta e inizia lo sviluppo.
Ovviamente per questo step serve qualche minuto. Nel mentre che aspettiamo, vi ricordo che qui sotto in descrizione trovate tantissimi link utili, tra cui quello al mio canale Telegram che è gratis e alla mia newsletter che è gratis. Inoltre sono attivi anche gli abbonamenti al canale che al prezzo simbolico di due caffè vi permettono di supportare attivamente il mio lavoro e la pubblicazione di questi contenuti.
Ecco quindi che Antigravity ha terminato con lo sviluppo e come si vede chiaramente le cartelle Directive ed Execution non sono più vuote. Questo perché l'intelligenza artificiale è andata a popolarle inserendo i file necessari al funzionamento dell'agente AI. Ad esempio nella Directive abbiamo questo file che spiega all'agente come deve comportarsi quando analizza le fatture.
Prima di fare qualsiasi test, Antigravity ci informa che per funzionare il nostro agentic workflow deve essere connesso all'intelligenza artificiale tramite una chiave API. E quindi andiamo su aistudio. google.
com, creiamo una chiave API e come richiesto la inseriamo all'interno del file . env. Ora che è tutto pronto, possiamo finalmente testare il nostro agentic workflow.
E lo facciamo avviando una chat in cui molto semplicemente chiediamo di estrarre i dati presenti nelle fatture. Premiamo quindi invio. Antigravity quindi andrà a leggere la Directive, leggerà l'Execution e svolgerà il compito che gli abbiamo assegnato.
L'esecuzione non è ancora terminata, però ci tengo a mostrarvi una cosa importantissima, e cioè il self-healing di cui parlavo prima. Come si legge qui, durante l'esecuzione l'agente si è accorto che qualcosa non funzionava perché il codice contenuto nell'Execution dava qualche errore. In particolare stava cercando di usare un modello di intelligenza artificiale che però non esiste.
Invece di bloccarsi e di interrompere il suo funzionamento, Antigravity ha trovato una soluzione: ha modificato il file Execution correggendo l'errore che c'era all'inizio e poi è andato avanti nell'esecuzione del suo compito. Attenzione, questo non è un dettaglio, ma è un punto di svolta perché significa che ogni volta che facciamo una domanda all'agente non solo otteniamo il risultato che ci interessa, ma facciamo anche in modo che il nostro agentic workflow diventi sempre più robusto e funzioni sempre meglio. Ecco quindi che Antigravity ha finito con la sua esecuzione, le fatture sono state esaminate come richiesto e il file con il risultato finale lo troviamo nella cartella .
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