Sotto ogni agent una piattaforma che impara, ricorda e migliora.
Alice è il primo agent visibile. Sotto di lei c'è la piattaforma BlueSky: stateful, closed-loop, auto-coaching. Ogni proprietà degli agent che vendiamo nasce qui — e ogni nuovo agent che costruiamo la eredita gratis.
Stateful by design. Tutti i nostri agent hanno memoria.
La maggior parte delle piattaforme AI sul mercato sono stateless: ogni conversazione parte da zero. La nostra è progettata stateful dal primo giorno.
La maggior parte delle piattaforme AI sul mercato sono stateless. Tecnicamente più semplice, commercialmente più economico — ma fondamentalmente limitato. È la ragione per cui i chatbot deludono dopo i primi 5 minuti d'uso: non ti riconoscono, non ricordano cosa hai detto la settimana scorsa, ripetono lo stesso errore all'infinito.
La piattaforma BlueSky è stateful by design. Ogni agent che ci gira sopra eredita la stessa proprietà: memoria persistente per cliente, contesto che si accumula nel tempo, capacità di riprendere conversazioni interrotte settimane prima. Non è una feature di Alice — è un'architettura della piattaforma.
Non significa solo "ricordo cosa hai detto". Significa che ogni interazione costruisce sull'archivio di tutte le precedenti, ogni decisione tiene conto della storia, ogni miglioramento sull'agent si propaga senza perdere il contesto già accumulato. È la differenza tra un sistema che impara e uno che dimentica.
Dietro le quinte, questo si chiama Memory Fold: quando una conversazione diventa lunga, la cronologia più vecchia viene riassunta automaticamente e sostituita da una sintesi. La conversazione resta leggera e veloce, il filo non si perde mai.
| Piattaforme stateless | Piattaforma BlueSky (stateful) | |
|---|---|---|
| Memoria | Per singola sessione | Persistente per cliente, agent, organizzazione |
| Contesto | Riparte ad ogni richiesta | Si accumula nel tempo |
| Apprendimento | Solo nel training del modello | Continuo, su ogni interazione |
| Agenti multipli | Ognuno isolato | Condividono il contesto rilevante |
| Conseguenza pratica | Stesso errore ripetuto | Migliora ad ogni iterazione |
"Costruire un agent stateless è facile. Costruire una piattaforma stateful che lo regge è la vera ingegneria."
Ma stateful da solo è un archivio. Senza un sistema che lo organizza, la memoria di un agent diventa rumore in un mese. Per questo abbiamo costruito anche l'auto-coaching.
Auto-coaching. La piattaforma che insegna a sé stessa, ogni notte.
Mentre i tuoi clienti dormono, la piattaforma BlueSky studia tutto quello che è successo durante il giorno. Riorganizza la memoria. Riscrive le proprie istruzioni. Si prepara a fare meglio domani.
Ogni notte, automaticamente, la piattaforma esegue un ciclo di auto-coaching: rilegge tutte le conversazioni del giorno, analizza i comportamenti degli agent, identifica dove sono andati bene e dove hanno faticato. Poi agisce.
Riorganizza la knowledge base. Aggiorna la struttura del RAG. Riscrive le skill che hanno performato sotto soglia. Affina i prompt che hanno generato risposte incerte. Ottimizza l'uso degli LLM scegliendo per ogni tipo di richiesta il modello più efficiente. Consolida la memoria a lungo termine separando il rumore dal segnale.
Quando la mattina dopo il cliente apre la dashboard, gli agent non sono gli stessi della sera prima. Sono migliori. È così che funziona un sistema veramente closed-loop: non si limita a salvare i log — li trasforma in apprendimento.
Il motore che rende possibile tutto questo si chiama SelfCoach: un agente "estrattore" legge le conversazioni concluse, due agenti si confrontano per mettere alla prova ogni proposta di miglioramento, e un "esecutore" applica quelle approvate — usando gli strumenti collegati, nel rispetto dei permessi configurati.
Cosa succede ogni notte
- 00:00La piattaforma raccoglie tutte le conversazioni del giorno e i comportamenti degli agent.
- 00:30Analizza dove gli agent hanno risposto bene e dove hanno faticato — segnali, non opinioni.
- 01:00Riorganizza la knowledge base: documenti rilevanti vengono promossi, materiale obsoleto archiviato.
- 01:30Ricalcola gli embedding del RAG sui contenuti che hanno generato confusione.
- 02:00Riscrive le skill sotto soglia: prompt, regole, esempi few-shot.
- 02:30Ottimizza l'instradamento LLM: il modello più potente solo dove serve, modelli efficienti per il resto.
- 03:00Consolida la memoria a lungo termine: estrae pattern stabili, scarta rumore.
- 06:00Gli agent ripartono. Non sono gli stessi di ieri sera.
| Statiche | Auto-coaching | |
|---|---|---|
| Aggiornamento KB | Manuale, su ticket cliente | Automatico, ogni notte |
| Tuning prompt | Solo se qualcuno se ne accorge | Riscritti in autonomia sui pattern |
| Costi LLM | Fissi, spesso sovradimensionati | Ottimizzati: modello giusto al momento giusto |
| Memoria a lungo termine | Cresce in modo caotico | Consolidata, segmentata, indicizzata |
| Tempo per migliorare un agent | Settimane / mesi | 1 notte |
"Non programmiamo agenti, ma adottiamo agenti che imparano da soli."
Closed-loop. Tutto torna indietro, niente si perde.
Le aziende tradizionali girano in open-loop: i dati si accumulano e si perdono. La nostra piattaforma è progettata perché ogni segnale chiuda il cerchio.
Quando un agent risponde a un cliente, il sistema non si limita a inviare la risposta. Misura come è stata accolta, registra il follow-up, traccia se il problema è stato davvero risolto. Quel segnale rientra nel ciclo di auto-coaching e diventa input per migliorare la prossima conversazione simile.
Quando viene caricato un documento nuovo nella knowledge base, il sistema misura quanto effettivamente viene usato dagli agent. Documenti mai consultati vengono ri-indicizzati o segnalati come obsoleti. Documenti molto usati vengono promossi e arricchiti con metadata.
Quando un cliente cambia comportamento — fa più domande tecniche, cambia tono, sposta i suoi orari di interazione — la piattaforma se ne accorge e adatta il contesto. È il principio "closed-loop" applicato a ogni livello: dati → analisi → azione → nuovi dati.
Gli agent non lavorano da soli. Si parlano tra loro.
Un agent isolato risolve un caso. Una piattaforma di agent risolve un processo intero.
La nostra piattaforma è multi-agent dal giorno zero. Alice gestisce il customer care. Un agent commerciale qualifica i lead. Un agent di analytics legge i dati e segnala anomalie. Un agent editoriale produce contenuti.
Ognuno è specializzato sul suo dominio, ma tutti condividono il contesto attraverso la piattaforma. Quando un cliente pone una domanda commerciale ad Alice, Alice non improvvisa: passa il contesto all'agent commerciale, che torna con la risposta giusta.
Per il cliente è una conversazione unica. Per la piattaforma sono tre agent che hanno collaborato in tempo reale, ciascuno facendo quello che sa fare meglio.
Chiamiamo questo meccanismo Agent Relay: un agente che non sa fare tutto può delegare un compito a un altro agente specializzato, e riceverne indietro il risultato — senza che il cliente se ne accorga.
Per la qualifica commerciale, la piattaforma attiva anche una modalità dedicata — Lead Capture — pensata specificamente per raccogliere ed elaborare contatti, distinta dalla conversazione basata su knowledge base.
"La differenza tra un chatbot e una piattaforma è la stessa che c'è tra un dipendente e un'azienda."
Modello giusto, al momento giusto.
Il modo in cui scegliamo il modello giusto per ogni richiesta ha un nome ed è abbastanza importante da meritare una pagina propria.
Scopri ModelMatch™I tuoi dati restano tuoi.
Privacy, sovranità, GDPR. Non come slogan, come architettura.
La piattaforma BlueSky è progettata GDPR-compliant by design. Ogni dato del cliente è isolato in un tenant dedicato. Le conversazioni non vengono usate per addestrare modelli di terze parti — mai. La memoria a lungo termine, gli embedding, i log: tutto vive nel perimetro del cliente.
Per le aziende che richiedono sovranità totale del dato, offriamo deploy on-premise o cloud privato dedicato. La stessa piattaforma, gli stessi agent, ma installati nel tuo data center.
Tenant isolation by default
Ogni cliente in un proprio perimetro logico, dati e memoria mai mescolati.
Hosting EU
Server e backup nel territorio europeo. GDPR-compliant by design.
On-premise opzionale
Deploy nel tuo data center per dati sensibili o sovranità totale.
Guardrail integrati
Tre strati di protezione attivi su ogni conversazione, in tempo reale.
PII Shield
Maschera o blocca i dati personali prima che escano dalla conversazione.
Jailbreak Shield
Rileva i tentativi di manipolare il comportamento dell'agente.
Truth Check
Rileva le risposte non verificate prima che arrivino all'utente.
La piattaforma parla con quello che hai già.
Ogni integrazione è un connettore dedicato, non un adattatore generico. Sono già 10 e crescono ogni mese.
Scopri Connector HubTre tipi di clienti, una sola piattaforma.
PMI con esigenze standard
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Scegli Alice nel piano che fa per te. Setup in pochi giorni, integrazioni standard, supporto incluso.
Vai al pricingAziende con processi specifici
Costruiamo l'agent insieme a te.
Hai un caso d'uso unico — HR interno, repricing, qualificazione lead complessa? Sviluppiamo agent verticali sulla nostra piattaforma. Il vantaggio: tutte le proprietà (stateful, auto-coaching, closed-loop) le hai gratis.
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Licenza perpetua o cloud privato dedicato. La stessa piattaforma, ma nel tuo perimetro, sotto il tuo controllo.
Richiedi preventivoVoce & Visione. Non solo testo.
I nostri agenti ascoltano e vedono, non solo leggono. La Voice Pipeline trascrive l'audio in ingresso e genera risposte vocali naturali in uscita, su widget, WhatsApp, Telegram e Discord. Il Vision Input permette agli agenti di comprendere foto e immagini allegate — un cantiere, un prodotto, un documento fotografato — senza bisogno di descriverle a parole.
Voice Pipeline
Parla e ascolta, in ogni canale.
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