Nel 2026 parlare di agenti AI significa parlare di strumenti che non si limitano più a rispondere a una domanda. La differenza vera, oggi, è tra sistemi che generano una risposta e sistemi che portano a termine un lavoro. Manus, Claude, ChatGPT Agent, TRAE SOLO, OpenClaw e gli altri si muovono nella stessa direzione: non sono solo chatbot più evoluti, ma ambienti in cui possiamo assegnare un obiettivo e ottenere un risultato concreto.
Gli agenti AI possono navigare sul web, usare applicazioni, scrivere documenti, modificare file, lavorare su codice, creare report, gestire workflow e, in alcuni casi, operare anche in background o sul computer dell’utente. In sostanza cambia il senso della competizione: non vince chi “parla meglio”, ma chi riesce a trasformare una richiesta complessa e multifattoriale in una risposta utile, con il giusto equilibrio tra autonomia, controllo e affidabilità.
Il punto, quindi, non è scegliere l’agente AI “migliore” in assoluto.
Il mercato si è già diviso in categorie diverse: agenti generalisti, agenti per browser e desktop, strumenti pensati per lo sviluppo software, piattaforme no-code e soluzioni enterprise.
La domanda corretta diventa un’altra: quale agente AI è più adatto al lavoro che dobbiamo delegare?
Di cosa parleremo..
Il mercato degli agenti AI si è già diviso in categorie, devi scegliere quella più adatta a te
Come già detto, per capire davvero quale agente AI scegliere nel 2026, bisogna partire da una distinzione semplice: non tutti gli strumenti fanno lo stesso lavoro. Alcuni sono pensati per delegare attività generali, altri per controllare browser e desktop, altri ancora per scrivere codice, creare agenti verticali o gestire processi aziendali con regole, permessi e controlli.
- Manus, ChatGPT Agent e Perplexity Computer rientrano tra gli agenti generalisti, perché puntano a trasformare una richiesta ampia in un risultato finito.
- Claude, invece, va letto come ecosistema agentico, con superfici diverse per browser, desktop e automazione.
- TRAE SOLO occupa una posizione più ibrida: può funzionare come agente per il coding, come assistente operativo e come sistema locale controllabile anche da mobile.
- OpenClaw segue una strada diversa, più vicina a un assistente personale local-first, sempre attivo e radicato nell’ambiente dell’utente.
La scelta dipende quindi dal tipo di lavoro da delegare. Per una ricerca con report finale serve un agente generalista. Per lavorare su una codebase serve un agente software. Per creare automazioni aziendali servono piattaforme con governance, identity, evaluation e controllo dei permessi.
Perché non ho incluso gli agenti CLI?
Nel confronto ho scelto di concentrarmi sugli agenti AI con interfacce operative pensate per browser, desktop, cloud, workspace visuali e ambienti utilizzabili anche da utenti non tecnici. Restano quindi fuori gli agenti CLI, cioè sistemi centrati sulla riga di comando e sul terminale.
La scelta non dipende dalla loro importanza, anzi. Molti degli agenti più potenti e flessibili del mercato nascono proprio in ambiente CLI, soprattutto nel mondo developer e DevOps.
Semplicemente, categoria, modalità d’uso e pubblico di riferimento sono molto diversi rispetto agli agenti analizzati qui.
Per gli agenti CLI dedicheremo un approfondimento separato, perché meritano una lettura specifica: workflow da terminale, automazioni avanzate, orchestrazione locale, sviluppo software, ambienti Unix-like, runtime agentici e strumenti pensati per utenti tecnici richiedono criteri di confronto completamente differenti.
Quali sono gli agenti Generalisti, come funzionano, cosa fanno, PRO e Contro
| Strumento | Perché è un agente generalista |
|---|---|
| Manus | “Consegna finale” è esplicito: compila un risultato finito (report, dashboard, foglio di calcolo, app web pronta) partendo da una richiesta ampia. È descritto come “Agente AI Generale. |
| ChatGPT Agent | Unisce Deep Research (ricerca e sintesi), Operator (interazione coi siti) e conversazione fluida per completare task come mail, slides, calendari datapizza+1. L’obiettivo dichiarato è “usare il computer come lo usiamo noi umani”. |
| Perplexity Computer | Divide automaticamente la richiesta in task/subtask e crea subagenti specializzati (web, documenti, dati, API) businessinsider+1. Coordina modelli diversi in flussi di lavoro completi. |
Manus: l’agente AI più vicino al concetto di “computer delegabile”
Tra i prodotti più discussi nel mercato degli agenti AI, Manus è uno dei sistemi che prova più apertamente a superare il concetto classico di chatbot. Non punta solo sulla conversazione, ma sull’idea di delegare un obiettivo completo: ricerca, analisi, documenti, presentazioni, automazioni leggere, siti web, prototipi e workflow operativi.
La differenza rispetto a molti assistenti AI tradizionali sta proprio nell’approccio. Manus non nasce come semplice interfaccia testuale con qualche tool collegato, ma come ambiente operativo capace di decidere quali strumenti usare per arrivare a un risultato. Nel materiale ufficiale vengono mostrati task come creazione di slide, sviluppo di app desktop, design, browser automation, gestione email e integrazioni con servizi come Slack
Il motivo per cui Manus sta attirando attenzione è la sua natura multi-dominio. Non è limitato al coding, non è focalizzato solo sulla ricerca web e non lavora esclusivamente come browser agent. L’obiettivo sembra molto più ampio: diventare un sistema capace di gestire lavori operativi dall’inizio alla consegna finale.
Qui emerge anche una differenza importante rispetto ad altri prodotti.
ChatGPT Agent punta molto sulla continuità con l’ecosistema OpenAI e sulla semplicità d’uso.
Claude mantiene una struttura più modulare.
OpenClaw privilegia controllo locale e personalizzazione.
Manus, invece, cerca di posizionarsi come piattaforma generalista orientata all’esecuzione.
Naturalmente esistono anche limiti evidenti. Come succede con tutti gli agenti generalisti, qualità e affidabilità possono cambiare parecchio in base al task richiesto, ai permessi disponibili e al contesto operativo. Più il lavoro diventa specialistico, più aumenta la necessità di supervisione umana.
Inoltre, se dall’inizio Manus si è contraddistinto come un prodotto davvero interessante, ma da perfezionare, nel tempo sta iniziando ad “invecchiare male“. I software prodotti da Manus non funzionano mai immediatamente (spesso neppure compilano o hanno chiari errori), è sempre necessario metterci mano notevolmente, ma è ottimo se si vuole predisporre una base software in linea con le proprie preferenze, in considerazione della Memoria Utente che viene alimentata man mano.
Purtroppo la qualità di Manus, rispetto alla concorrenza, sta progressivamente venendo mano da quando è stato acquisito da META, anche se c’è da dire che l’integrazione con le META Ads lo rende interessante per velocizzare la reportistica (inoltre è l’unico assistente AI che non porta al ban degli account META).
Inoltre il consumo di crediti è davvero enorme e spesso sproporzionato, è difficile prevedere un task quanti crediti andrà a consumare. Può partire con basso consumo e poi improvvisamente esplodere perché Manus ha attivato un modello o uno strumento specifico, che ve ne fosse una stretta necessità o meno.
Faccio un esempio: ho convertito un vecchio sito WordPress, con tanto di blog, in un sito statico in VUE.js con Manus consumando 1500 crediti, ma poi la stesura di un articolo di 2000 caratteri (tra l’altro con un risultato alquanto discutibile) ne ha richiesti 440.
Non ha senso.
ChatGPT Agent: il generalista più accessibile
ChatGPT Agent resta uno dei riferimenti più immediati per chi vuole provare un agente AI senza cambiare ambiente di lavoro. Il vantaggio principale è la continuità con ChatGPT: stessa interfaccia, stessa logica conversazionale, ma con capacità operative più ampie.
La forza del sistema sta nella semplicità d’uso. L’utente può chiedere analisi, ricerche, aggiornamenti di file, briefing, pianificazione di attività o creazione di materiali, restando dentro un ambiente già conosciuto.
ChatGPT Agent è un sistema capace di usare browser visuale, browser testuale, terminale, API e connettori come Gmail e GitHub
Rispetto a Manus, ChatGPT Agent punta meno sull’idea di piattaforma autonoma e più sull’integrazione con un prodotto già usato da milioni di persone. Rispetto a OpenClaw è meno local-first. Rispetto a Perplexity Computer appare meno centrato su workflow lunghi e multi-modello.
Il suo punto forte, però, resta decisivo: abbassa la soglia d’ingresso.
Per molti utenti, il primo agente AI operativo sarà proprio quello già presente dentro la chat che usano ogni giorno.
Perplexity Computer: il coworker asincrono e multi-modello
Perplexity Computer porta il confronto in una direzione diversa. Non punta solo a rispondere meglio o a navigare meglio, ma a gestire workflow lunghi, anche asincroni, con più agenti e più modelli coinvolti nello stesso processo.
La sua logica è quella del digital worker: un sistema che può usare interfacce, svolgere ricerche, generare documenti, processare dati, chiamare API e lavorare su attività complesse per periodi prolungati. Perplexity Computer ha la capacità di eseguire workflow usando sub-agent e orchestrazione multi-modello
Il punto più interessante è la scelta architetturale. Perplexity Computer non ragiona come agente basato su un solo modello, ma come sistema capace di coordinare modelli diversi in base al task. È una direzione importante, perché il mercato AI si sta spostando dalla gara sul singolo modello alla capacità di orchestrare competenze specializzate.
Rispetto a ChatGPT Agent, appare meno immediato per l’utente medio. Rispetto a Manus, sembra più orientato a workflow asincroni e complessi. Il valore emerge soprattutto quando il lavoro non si esaurisce in una singola risposta, ma richiede continuità, ricerca, controllo e produzione di output in più fasi.
TRAE SOLO: una famiglia di agenti, non un singolo prodotto
TRAE SOLO è probabilmente uno dei sistemi più difficili da classificare nel panorama agentico attuale. Ridurlo a semplice coding agent sarebbe limitante, perché il progetto si muove contemporaneamente tra sviluppo software, automazione operativa e assistenza generalista.
La struttura di TRAE cambia molto in base alla modalità utilizzata.
Dentro l’IDE, SOLO lavora come agente di coding supervisionato: analizza il progetto, propone modifiche, interviene sulla codebase e mantiene l’utente nel loop decisionale. Livello di autonomia superiore rispetto ai classici coding assistant, ma senza eliminare il controllo umano.
La modalità MTC, “More Than Coding”, amplia parecchio il raggio d’azione. SOLO smette di essere un sistema focalizzato solo sul codice e diventa un assistente operativo capace di gestire pianificazione, documentazione, ricerca, analisi e workflow più ampi.
Qui il posizionamento si avvicina molto a Manus, ChatGPT Agent e Claude Cowork.
SOLO Code segue invece una direzione più vicina agli AI software engineer. Obiettivo diverso: partire da un requisito o da un’idea e arrivare a un prodotto funzionante. Non più semplice supporto allo sviluppo, ma progettazione e costruzione vera e propria di applicazioni e ambienti software.
Uno degli aspetti più interessanti riguarda però la modalità locale. TRAE SOLO può operare direttamente sul PC o sul Mac dell’utente, anche con controllo remoto da mobile. Significa poter impartire istruzioni da smartphone mentre l’agente esegue operazioni sull’ambiente reale del computer personale
Proprio qui emerge il tratto distintivo del progetto: continuità tra IDE, cloud, locale e controllo remoto. Pochi sistemi oggi cercano di coprire contemporaneamente tutte le superfici operative in modo così esteso.
Qualitativamente, TRAE Solo da il suo meglio nel coding: un applicativo sviluppato con TRAE Solo dalla A alla Z funziona già da subito ed è personalizzabile sempre in VIBE Coding con poche difficoltà, ma il mio consiglio è di partire sempre da un grosso lavoro di progettazione del software da farsi a priori dallo sviluppo, oppure possono emergere dei problemi in termini di sicurezza che TRAE Solo tende a sottovalutare.
| Dimensione | Caratteristica di TRAE |
|---|---|
| Agente per il coding | Modalità Codice: generazione, test, review, documentazione API; è tra gli AI coding agents principali |
| Assistente operativo | Modalità MTC: analisi concorrenza, testi campagne, report, riepiloghi riunioni, prodotto/operazioni/design |
| Sistema locale controllabile da mobile | Invia attività dal telefono al cloud/PC; IA esegue da remoto e sincronizza in tempo reale; cross-device |
Claude non è un singolo agente, ma un ecosistema operativo
Parlare di “Claude agente” nel 2026 rischia di essere fuorviante, perché Anthropic non sta costruendo un unico prodotto agentico. La strategia sembra molto più ampia: creare un ecosistema composto da superfici diverse, ognuna pensata per un tipo specifico di lavoro operativo.
Claude Cowork rappresenta la parte più vicina a un workspace produttivo persistente. Permette di gestire task multi-step, organizzare progetti, lavorare su documenti, mantenere memoria e pianificare attività continuative senza passare dal terminale La logica non è quella del semplice prompt occasionale, ma di un ambiente in cui l’agente continua a lavorare su obiettivi e contesto nel tempo.
Claude in Chrome segue una direzione diversa e punta soprattutto sulla browser automation. L’agente può leggere pagine, cliccare elementi, navigare siti, seguire workflow e operare direttamente dentro il browser. Anthropic ha inserito anche modalità di approvazione preventiva, così da mantenere controllo umano prima delle azioni più sensibili
Computer Use rappresenta invece il livello più infrastrutturale dell’ecosistema. Qui Claude può interagire con desktop e ambienti software attraverso screenshot, mouse, tastiera e automazione operativa. Approccio meno consumer rispetto a Manus o ChatGPT Agent, ma molto interessante per costruire sistemi agentici controllati e ambienti customizzati.
Il vantaggio principale di Claude resta la qualità del ragionamento e la coerenza crescente dell’ecosistema Anthropic.
Allo stesso tempo, l’esperienza è più frammentata rispetto ad agenti più centralizzati. Browser, desktop, automazione e workspace vivono ancora come superfici separate, anche se la direzione sembra chiaramente quella di una progressiva unificazione.
| Superficie | Cosa fa Claude |
|---|---|
| Browser | Naviga, compila form, legge contenuti, gestisce multi-tab; assistente nel browser integrato in Chrome Web Store |
| Desktop | Computer use tool: interagisce con finestre, file, app locali come farebbe un operatore umano |
| Automazione | Best practice per uso computer + browser, flussi coordinati e ripetibili |
OpenClaw: l’alternativa local-first più radicale
OpenClaw segue una strada diversa rispetto agli altri agenti AI. Non punta solo a essere un assistente dentro una piattaforma cloud, ma prova a diventare una presenza operativa collegata all’ambiente personale dell’utente. La logica è più vicina a un personal OS agentico: memoria, automazioni, chat app, task in background e controllo locale.
La promessa è chiara: un agente che non vive soltanto in una finestra di chat, ma che può gestire email, organizzare calendario, inviare messaggi, attivare reminder, lavorare su workflow personali e interagire con strumenti già usati ogni giorno. OpenClaw è un sistema proattivo con memoria persistente e integrazioni, come ad esempio quelle con app come WhatsApp e Telegram
Il punto forte è il controllo.
OpenClaw interessa soprattutto a chi vuole un agente personale più aperto, personalizzabile e radicato nel proprio computer. Al tempo stesso, maggiore controllo significa anche maggiore responsabilità: setup, permessi, sicurezza, costi API e manutenzione diventano parte dell’esperienza.
Per utenti tecnici o semi-tecnici, OpenClaw può essere una delle opzioni più interessanti. Per utenti non tecnici, invece, Manus, ChatGPT Agent o Claude Cowork restano soluzioni più immediate.
Non vanno sottovalutati i rischi, OpenClaw può portare ad una notevole esposizione di sicurezza.
| Caratteristica | Conferma |
|---|---|
| Local-first | Un assistente personale basato sull’intelligenza artificiale che privilegia i dispositivi locali e funziona sui tuoi dispositivi |
| Sempre attivo | Un assistente sempre attivo e a disposizione |
| Radicato nell’ambiente | Gateway unifica CLI, macOS/iOS/Android nodes, canali (WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Signal, iMessage, WebChat) |
| Privacy/controllo | Un assistente IA personale che mette al primo posto la privacy e funziona in locale |
Genspark: la via no-code agli agenti verticali
Genspark occupa una posizione diversa rispetto agli agenti generalisti. Non nasce solo per eseguire task al posto dell’utente, ma per creare agenti specializzati a partire da una richiesta.
La logica è semplice: descrivere il tipo di agente desiderato e lasciare alla piattaforma il compito di configurarne struttura, capacità e modalità operative.
Il valore principale sta nell’accessibilità. Un creator, un marketer, un ricercatore o un piccolo team possono creare assistenti verticali senza costruire infrastruttura tecnica. Genspark Custom Super Agent è una piattaforma one-prompt per generare molteplici agenti super specializzati come generatori di report settimanali, analisti di settore o strumenti dedicati a compiti ricorrenti.
Rispetto a Microsoft Copilot Studio, Genspark appare più vicino a un pubblico consumer e no-code. Rispetto a Manus o ChatGPT Agent, invece, non punta tanto sull’agente generalista unico, ma sulla possibilità di creare più agenti con funzioni precise.
Il limite è chiaro: quando servono controllo profondo su ambienti personali, repository complessi o processi aziendali regolamentati, piattaforme enterprise e agenti tecnici restano più adatti. Genspark funziona meglio quando serve trasformare rapidamente una necessità ripetibile in un assistente verticale.
Microsoft, Google e Salesforce, gli agenti come infrastruttura aziendale
Microsoft, Google e Salesforce giocano una partita diversa rispetto agli agenti personali. Il loro obiettivo non è soltanto aiutare un singolo utente a completare un task, ma portare gli agenti AI dentro processi aziendali governati, con ruoli, permessi, controlli, dati interni e sistemi di monitoraggio.
Microsoft Copilot Studio serve a creare agenti e workflow AI dentro l’ecosistema Microsoft 365, Teams e Power Platform.
Salesforce Agentforce lavora soprattutto dove CRM, customer operation e dati commerciali sono al centro dell’organizzazione.
Google Gemini Enterprise Agent Platform punta invece su cloud, multi-modello, runtime, memoria, identity, evaluation e observability.
La differenza rispetto a strumenti come Manus, ChatGPT Agent o OpenClaw è netta. Gli agenti personali vendono l’idea di delega operativa. Le piattaforme enterprise vendono governance agentica: non solo cosa può fare un agente, ma chi lo controlla, su quali dati lavora, con quali limiti e con quale tracciabilità.
Per le aziende, il punto non è avere l’agente più appariscente. Il punto è costruire un sistema in cui gli agenti possano lavorare senza perdere controllo su sicurezza, compliance, qualità e responsabilità.
