IA multi-agente,
sotto controllo.
Orchestra agenti IA in una struttura ad albero, con human-in-the-loop nativo, tracciabilità completa e Decision Trail verificabile — dall'editor visuale alla produzione.
Il modo moderno di orchestrare agenti AI
Il problema
Vuoi agenti AI.
Ma puoi fidarti di loro?
Le aziende vogliono implementare agenti AI, ma temono la mancanza di controllo, visibilità e responsabilità.
Agenti fuori controllo
Un agente senza vincoli può avere allucinazioni, entrare in loop infiniti o accedere a dati sensibili che non dovrebbe mai vedere.
Visibilità zero
Non sai cosa sta facendo l'agente, perché ha preso quella decisione, né quanto ti sta costando.
Nessuna governance
Nessuna validazione umana, nessuna traccia di audit, nessuna separazione delle responsabilità. In bocca al lupo con la compliance.
Autonomia controllata
Il framework per un'AI governabile
Gli agenti sono autonomi entro i propri confini — ma i confini sono rigorosi, osservabili e garantiti by design.
Gerarchia strutturata
Ogni agente ha un ruolo e un perimetro definiti
Architettura ad albero, non caos a maglia. Un agente può comunicare solo con i propri figli — nessuna chiamata laterale, nessuna sorpresa.
Osservabilità completa
Vedi tutto, in tempo reale
Ogni tool call, ogni delega, ogni costo — tracciabile. Analizza flussi multi-agente complessi con totale trasparenza.
Human-in-the-loop
Le persone decidono quando conta
UserNode nativo, modalità revisione KB, inbox con notifiche email. L'intervento umano è integrato by design, non aggiunto a posteriori.
Auditabilità nativa
Ogni decisione spiegata e tracciata
Il Decision Trail cattura ogni giudizio dell'agente prima dell'azione. Report strutturato + narrativa generata da LLM — pronto per compliance, audit post-incidente ed esplicabilità verso il cliente.
Guardalo in azione
Autonomia controllata e auditabile, dal design alla produzione
Ogni pilastro è integrato nel prodotto — non aggiunto dopo. Ecco come si presenta nella pratica.
Ogni agente conosce il proprio ruolo
Progetta workflow multi-agente come un albero visuale. Ogni nodo ha un ruolo definito, il proprio LLM e strumenti espliciti. Gli agenti comunicano solo con i propri figli — nessuna chiamata laterale, nessun caos emergente. L'architettura è chiara a colpo d'occhio.
- Architettura ad albero, non a maglia
- LLM e strumenti per ogni agente
- Nodi gateway per API, Slack, email

Traccia ogni decisione in tempo reale
Visualizza ogni tool call, ogni delega tra agenti, ogni risposta che risale l'albero. Comprendi perché un agente ha fatto una scelta specifica. Monitora i costi per modello, per agente, per conversazione. Debug con totale trasparenza.
- Tracciamento conversazioni in tempo reale
- Visibilità su tool call e deleghe
- Monitoraggio costi multi-modello

Giudizio umano quando serve
Gli agenti escalano al tuo team quando necessitano di input umano. La modalità revisione della knowledge base garantisce che nessun contenuto venga modificato senza approvazione. I membri del team rispondono via inbox con notifiche email — la conoscenza acquisita viene reintegrata automaticamente.
- Escalation nativa con UserNode
- Modalità revisione KB per la governance
- Notifiche email + inbox

Knowledge base auto-gestita con Knowledge Graph
L'AI Librarian cura automaticamente la tua knowledge base dopo ogni conversazione — organizza i documenti, deduplica i contenuti, mantiene le informazioni aggiornate. Il Knowledge Graph estrae automaticamente entità e relazioni, permettendo agli agenti di esplorare le connessioni tra concetti. Ricerca ibrida semantica + keyword. Modalità revisione per governance completa.
- Curatela automatica con AI Librarian
- Knowledge Graph con estrazione entità
- Ricerca ibrida (semantica + keyword)

Spiega ogni decisione presa dai tuoi agenti
Lo strumento log_decision viene iniettato automaticamente quando il Decision Trail è attivo. Ogni agente documenta le sue scelte prima di agire. Ottieni un report strutturato (decisioni ordinate, agente, timestamp, motivazione) più una narrativa generata da LLM su richiesta. Zero overhead quando disattivato.
- Strumento log_decision auto-iniettato
- Report strutturato + narrativa LLM
- Snapshot per conversazione (immutabile)

Come funziona
Operativo in pochi minuti
Tre passi per agenti AI pronti per la produzione.
Progetta i tuoi agenti
Editor visuale drag-and-drop. Costruisci il tuo albero di agenti, assegna a ciascuno un ruolo, un modello LLM e strumenti specifici. Aggiungi nodi gateway per i tuoi punti di ingresso.

Collega knowledge e strumenti
Associa knowledge base, configura le integrazioni. 60 strumenti pronti all'uso da 9 integrazioni — o crea strumenti personalizzati senza scrivere codice.

Deploy e monitora
Attiva il tuo stack. Monitora le conversazioni in tempo reale, traccia i costi per modello e lascia che il Librarian migliori continuamente la tua KB.

Funzionalità
Potenza dentro il framework
Tutto ciò di cui i tuoi agenti hanno bisogno per operare su scala — governati, osservabili e pronti per la produzione.
Decision Trail
Audit trail automatico delle decisioni degli agenti. Report strutturati + narrative LLM. Progettato per compliance ed esplicabilità.
Controlli per agente
Sandboxing, rete, pianificazione, compattazione — configurabili per agente. Privilegio minimo per progettazione.
Terminazione garantita
Limiti di iterazione, propagazione degli errori, strategia di retry resiliente — nessuna sorpresa in fattura.
Multimodale
Immagini, PDF, file di testo. I tuoi agenti vedono, leggono e analizzano qualsiasi formato.
60 strumenti, 9 integrazioni
HubSpot, Gmail, Slack, Brevo, Resend, Airtable, Apollo, GitHub, Tavily. CRM, email, prospezione, ricerca web, dati.
Ricerca web
Ricerca web nativa durante il ragionamento dell'agente. Gli agenti ricercano informazioni in tempo reale.
Knowledge Base
Ricerca ibrida semantica + keyword. AI Librarian per curatela autonoma o supervisionata.
Knowledge Graph
Estrazione automatica di entità e relazioni. Esplora come i concetti si collegano nella tua knowledge base.
Attività pianificate
Agenti proattivi: follow-up, nurturing, verifiche periodiche. Pianificazione dei wakeup nativa.
File System
Storage condiviso tra agenti. Collabora su documenti, report ed esportazioni.
Sandbox di codice
Esecuzione di codice in sandbox. Python, Node.js, bash — isolato dalla rete, con accesso completo al file system.
Generazione documenti
Documenti PDF e HTML multi-pagina con CSS personalizzato. Report professionali, proposte e contratti.
Strumenti personalizzati
Collega gli agenti a qualsiasi API esterna — senza scrivere codice. Definisci schema, endpoint e autenticazione.
Bridge cross-stack
Composizione modulare di workflow riutilizzabili. Connetti gli stack tra loro per pipeline complesse.
Multi-Tenant
Ogni organizzazione isolata, ogni stack isolato. Progettato per il multi-tenant fin dal primo giorno.
Confronto
Herald vs. framework open source
I framework open ti danno libertà. Herald ti dà il controllo.
Integra in pochi minuti
SDK ufficiali per il tuo framework preferito. Invia un messaggio, ricevi la risposta via webhook.
$composer require herald-ai/herald-bundle// Send a support email to your agent stack
$response = $this->heraldClient->sendMessage(
endpointId: 'your-endpoint-id',
message: $email->body,
systemMessages: [
"Customer: {$customer->name}",
"Plan: {$customer->plan}",
],
metadata: ['emailId' => $email->id],
);
// Receive the AI response via webhook event
#[AsEventListener]
final readonly class SupportResponseListener {
public function __invoke(HeraldResponseReceivedEvent $event): void {
$this->mailer->reply($event->metadata['emailId'], $event->response);
}
}$composer require herald-ai/herald-laravel// .env
HERALD_API_URL=https://api.herald-ai.net
HERALD_API_KEY=your-api-key
// Send a support email to your agent stack
$response = Herald::send('your-endpoint-id', $email->body, [
'systemMessages' => ["Customer: {$customer->name}"],
'metadata' => ['emailId' => $email->id],
]);
// Receive the AI response via webhook route
Route::post('/herald/webhook', function (HeraldEvent $event) {
Mail::reply($event->metadata['emailId'], $event->response);
});$npm install @herald-ai/nodeimport { Herald } from '@herald-ai/node';
// Send a support email to your agent stack
const herald = new Herald({ apiKey: process.env.HERALD_API_KEY });
const { conversationId } = await herald.send(
'your-endpoint-id', email.body, {
systemMessages: [`Customer: ${customer.name}`],
metadata: { emailId: email.id },}
);
// Receive the AI response via webhook middleware
app.post('/herald/webhook', herald.webhook((event) => {
await mailer.reply(event.metadata.emailId, event.response);
}));$pip install herald-aifrom herald import Herald
# Send a support email to your agent stack
herald = Herald(api_key=os.environ["HERALD_API_KEY"])
response = herald.send(
"your-endpoint-id", email.body,
system_messages=[f"Customer: {customer.name}"],
metadata={"emailId": email.id},)
# Receive the AI response via webhook (Flask)
@app.route("herald/webhook", methods=["POST"])
@herald.webhook
def handle_response(event):
mailer.reply(event.metadata["emailId"], event.response)Prezzi semplici e trasparenti
Inizia gratis, scala con la crescita. Nessun costo nascosto.
Starter
Per chi esplora i workflow AI
- Fino a 3 stack
- 1.000 conversazioni / mese
- 1 knowledge base
- Supporto community
- Accesso API
Pro
Per team che costruiscono agenti AI in produzione
- Stack illimitati
- 50.000 conversazioni / mese
- Knowledge base illimitate
- Supporto prioritario
- Strumenti personalizzati e integrazioni
- Collaborazione team (5 postazioni)
- Analytics avanzati
Enterprise
Per organizzazioni con esigenze avanzate
- Tutto incluso nel Pro
- Conversazioni illimitate
- Postazioni illimitate
- SSO / SAML
- Supporto dedicato
- Garanzia SLA
- Deployment on-premise
Chi sono
Dietro Herald
Antoine Delamarre
Fondatore & Architetto Software
20 anni ad architettare sistemi software per aziende — competenza PHP (Zend Certified Engineer), architettura cloud, integrazioni IA.
Herald è nato da una semplice osservazione: i team distribuiscono agenti LLM in produzione senza alcun modo per verificarli, limitarli o riprendere il controllo. È il framework che avrei voluto avere il giorno in cui ho messo in produzione il mio primo agente.
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