upstream-twenty/packages/twenty-docs/l/it/developers/extend/apps/logic/skills-and-agents.mdx

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title: Skill e agenti
description: Definisci skill e agenti di IA per la tua app.
icon: robot
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<Warning>
  Le skill e gli agenti sono attualmente in fase alfa. La funzionalità funziona ma è ancora in evoluzione.
</Warning>

Le app possono definire capacità di IA che risiedono all'interno dello spazio di lavoro — istruzioni di skill riutilizzabili e agenti con prompt di sistema personalizzati.

<AccordionGroup>
<Accordion title="defineSkill" description="Definisci le skill degli agenti IA">

Le skill definiscono istruzioni e capacità riutilizzabili che gli agenti IA possono utilizzare all'interno del tuo spazio di lavoro. Usa `defineSkill()` per definire skill con convalida integrata:

```ts src/skills/example-skill.ts
import { defineSkill } from 'twenty-sdk/define';

export default defineSkill({
  universalIdentifier: 'a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890',
  name: 'sales-outreach',
  label: 'Sales Outreach',
  description: 'Guides the AI agent through a structured sales outreach process',
  icon: 'IconBrain',
  content: `You are a sales outreach assistant. When reaching out to a prospect:
1. Research the company and recent news
2. Identify the prospect's role and likely pain points
3. Draft a personalized message referencing specific details
4. Keep the tone professional but conversational`,
});
```

Punti chiave:
* `name` è una stringa identificativa univoca per la skill (kebab-case consigliato).
* `label` è il nome di visualizzazione leggibile mostrato nell'UI.
* `content` contiene le istruzioni della skill — questo è il testo che l'agente IA utilizza.
* `icon` (opzionale) imposta l'icona visualizzata nell'UI.
* `description` (opzionale) fornisce contesto aggiuntivo sullo scopo della skill.

</Accordion>
<Accordion title="defineAgent" description="Definisci agenti IA con prompt personalizzati">

Gli agenti sono assistenti IA che vivono all'interno del tuo spazio di lavoro. Usa `defineAgent()` per creare agenti con un prompt di sistema personalizzato:

```ts src/agents/example-agent.ts
import { defineAgent } from 'twenty-sdk/define';

export default defineAgent({
  universalIdentifier: 'b3c4d5e6-f7a8-9012-bcde-f34567890123',
  name: 'sales-assistant',
  label: 'Sales Assistant',
  description: 'Helps the sales team draft outreach emails and research prospects',
  icon: 'IconRobot',
  prompt: 'You are a helpful sales assistant. Help users with their questions and tasks.',
});
```

Punti chiave:
* `name` è la stringa identificativa univoca dell'agente (kebab-case consigliato).
* `label` è il nome visualizzato nell'UI.
* `prompt` è il prompt di sistema che definisce il comportamento dell'agente.
* `description` (opzionale) fornisce contesto su ciò che fa l'agente.
* `icon` (opzionale) imposta l'icona visualizzata nell'UI.
* `modelId` (opzionale) sostituisce il modello di IA predefinito utilizzato dall'agente.
* `responseFormat` (facoltativo) controlla la forma dell'output dell'agente. Per il testo in formato libero, il valore predefinito è `{ type: 'text' }`. Usa `{ type: 'json', schema }` per forzare un output JSON strutturato.

Per impostazione predefinita, un agente restituisce testo in formato libero. Per ottenere un output strutturato, imposta `responseFormat` su `{ type: 'json' }` e fornisci uno `schema`:

```ts src/agents/structured-agent.ts
import { defineAgent } from 'twenty-sdk/define';

export default defineAgent({
  universalIdentifier: 'c4d5e6f7-a8b9-0123-cdef-456789012345',
  name: 'lead-scorer',
  label: 'Lead Scorer',
  prompt: 'Score the lead and explain your reasoning.',
  responseFormat: {
    type: 'json',
    schema: {
      type: 'object',
      properties: {
        score: { type: 'number', description: 'Lead score from 0 to 100' },
        summary: { type: 'string', description: 'Short reasoning for the score' },
      },
      required: ['score', 'summary'],
      additionalProperties: false,
    },
  },
});
```

Note sullo schema:
* Lo schema è un oggetto piatto: il `type` di ogni proprietà deve essere un primitivo (`string`, `number` o `boolean`). Gli oggetti annidati e gli array non sono supportati.
* `description` (facoltativo) su ogni proprietà guida il modello su cosa inserire lì.
* `required` (facoltativo) elenca le proprietà che il modello deve sempre restituire.
* `additionalProperties: false` (facoltativo) vieta qualsiasi proprietà non dichiarata in `properties`.

</Accordion>
<Accordion title="runAgent" description="Esegui un agente da una funzione di logica">

`runAgent()` permette a una funzione di logica di eseguire uno degli agenti della tua app (con le sue skill e i suoi strumenti). Identifica l'agente tramite l'`universalIdentifier` che hai passato a `defineAgent()`. Passa una stringa `prompt` oppure una cronologia di conversazione `messages`, ma non entrambe:

```ts src/logic-functions/run-enricher.ts
import { runAgent } from 'twenty-sdk/logic-function';

const { result, error, success } = await runAgent({
  agentUniversalIdentifier: 'b3c4d5e6-f7a8-9012-bcde-f34567890123',
  prompt: 'Enrich House Ad <recordId>: fill empty fields from its listing URL.',
});
```

Per bot multi-turno (Slack, Discord, Teams, …), passa la cronologia del thread come `messages` invece di un singolo `prompt`:

```ts src/logic-functions/reply-in-thread.ts
import { runAgent } from 'twenty-sdk/logic-function';

const { result, error, success } = await runAgent({
  agentUniversalIdentifier: 'b3c4d5e6-f7a8-9012-bcde-f34567890123',
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Who owns Acme?' },
    { role: 'assistant', content: 'Sarah owns the Acme account.' },
    { role: 'user', content: 'What was the last touchpoint?' },
  ],
});
```

Punti chiave:
* Fornisci **esattamente uno** tra `prompt` (string) o `messages` (da 1 a 100 elementi
  di `{ role: 'user' | 'assistant', content: string }`).
* L'agente viene eseguito in modo **sincrono** e può leggere/aggiornare direttamente i record tramite i propri strumenti — `runAgent()` viene risolta una volta completata l'esecuzione.
* Un'app può eseguire solo i propri agenti.
* Il [ruolo predefinito](/l/it/developers/extend/apps/config/roles) dell'app deve concedere il flag di autorizzazione `AI` — aggiungi `SystemPermissionFlag.AI` ai suoi `permissionFlagUniversalIdentifiers` (oppure imposta `canAccessAllTools: true`).
  In mancanza di ciò, `runAgent()` non riesce con un errore di autorizzazione.
* Imposta un valore generoso per `timeoutSeconds` sulla funzione di logica — l'esecuzione degli agenti può richiedere diversi secondi.
* `success` è `true` e `result` è non nullo quando l'esecuzione viene completata; in caso di errore `success` è `false`, `result` è `null` ed `error` contiene il motivo (ad esempio, quando lo spazio di lavoro esaurisce i crediti AI durante l'esecuzione).

```ts src/roles/default-role.ts
import { defineApplicationRole, SystemPermissionFlag } from 'twenty-sdk/define';

export default defineApplicationRole({
  universalIdentifier: 'b648f87b-1d26-4961-b974-0908fd991061',
  label: 'Default function role',
  // runAgent() requires the AI permission flag on the app's default role.
  permissionFlagUniversalIdentifiers: [SystemPermissionFlag.AI],
});
```

<Warning>
  **Evita i loop:** se chiami `runAgent()` da un trigger di evento del database `*.updated` e l'agente aggiorna lo stesso record, limita il trigger con `updatedFields` a un campo che l'agente non scrive mai (ad esempio l'URL di origine), oppure controlla che almeno uno dei campi di destinazione sia ancora vuoto prima di chiamare `runAgent()`.
</Warning>

### Esecuzione per conto di un membro dello spazio di lavoro

Passa `runAsWorkspaceMemberId` quando l'esecuzione viene attivata da una persona — ad esempio un chatbot che risponde a un messaggio — in modo che l'agente agisca come quel membro invece che come l'app:

```ts src/logic-functions/answer-question.ts
const { result } = await runAgent({
  agentUniversalIdentifier: 'b3c4d5e6-f7a8-9012-bcde-f34567890123',
  prompt: 'How many open opportunities do we have?',
  runAsWorkspaceMemberId: '20202020-0687-4c41-b707-ed1bfca972a7',
});
```

L’esecuzione quindi agisce con **il ruolo proprio del membro**: può fare tutto ciò che
quel membro può fare e niente di più, i record che crea sono attribuiti a lui e
si applicano i suoi permessi a livello di riga. Il ruolo dell’agente non partecipa — è l’impostazione predefinita dell’app per le esecuzioni senza nessuno dietro. Ometti il campo per
le esecuzioni autonome (attività pianificate, trigger di eventi del database): queste mantengono il ruolo proprio dell’agente. L’applicazione che agisce rimane collegata al contesto dell’esecuzione
per la tracciabilità, senza restringere i permessi del membro.

La tua app è responsabile di mappare la persona che ha attivato l'esecuzione a un membro dello spazio di lavoro. Per specificarne uno è necessario un token di accesso dell'app e ciò che un token può specificare dipende dal fatto che sia o meno associato a un utente:

* Un token senza alcun utente associato può specificare qualsiasi membro. Una funzione logica viene eseguita con uno, e così anche i token generati tramite `client_credentials` o da una chiave API.
* Un token emesso per conto di un utente, come quello che riceve un front component, può specificare solo il membro dell'utente stesso.

Qualsiasi altra cosa — una semplice sessione utente, una chiave API senza un token dell'app — non può specificare affatto un membro.

<Warning>
  `runAgent()` genera un errore quando il membro dello spazio di lavoro non può essere risolto — un
  membro sconosciuto o rimosso, o uno senza ruolo. Non ricorre mai al
  ruolo proprio dell'agente, poiché ciò concederebbe più accesso di quanto richiesto dal chiamante.
</Warning>

</Accordion>
</AccordionGroup>