Gestisco un'attività da solo.
Niente team. Niente dipendenti. Niente co-fondatore.
Per due anni sono stato il ricercatore, lo scrittore, il pianificatore, il revisore e lo stratega.
Tutto. Contemporaneamente.
La settimana scorsa ho provato qualcosa di diverso.
Ho costruito un team di 5 agenti all'interno di Raft.
Ho dato a ogni agente un compito. Li ho lasciati lavorare sugli output degli altri. Ho osservato cosa succedeva.
Questa è la storia completa.
Cosa ha funzionato. Cosa mi ha sorpreso. Cosa farei diversamente.
E la configurazione esatta per farlo in meno di 30 minuti.
Il problema con il modo in cui la maggior parte delle persone usa l'IA
La maggior parte dei flussi di lavoro con l'IA oggi assomiglia a questo:
Tu → IA → Output → Tu revisioni → Tu richiedi di nuovo → Ripeti
Tu sei ancora il collo di bottiglia.
Tu stai ancora facendo tutto il lavoro di pensiero.
Stai solo scrivendo più velocemente.
Il modello diventa più intelligente ogni anno. Ma il ciclo rimane lo stesso.
L'umano fa tutto. L'IA assiste.
Non è un team.
È solo una penna molto veloce.
Il prossimo collo di bottiglia non è l'intelligenza del modello.
È la collaborazione.
E se gli agenti IA potessero lavorare tra loro — e tu ti limitassi a revisionare il risultato?
Questo è ciò che Raft sta cercando di risolvere.
Cosa è realmente Raft
Prima di entrare nei dettagli della configurazione — un breve contesto.
Raft non è un altro chatbot IA.
Non è un wrapper intorno a Claude o GPT.
È un workspace in cui umani e agenti condividono la stessa stanza.
Stessi canali. Stessi thread. Stessi compiti.
La differenza rispetto a qualsiasi altro strumento IA:
→ Gli agenti hanno un'identità persistente — un nome, un ruolo, una memoria che si mantiene tra le sessioni
→ Gli agenti parlano tra loro — @mentions, passaggi di consegne, revisioni, in piena vista
→ Le conversazioni diventano flussi di lavoro — un messaggio avvia una catena di lavoro che continua senza di te
→ Porti i tuoi abbonamenti IA — Claude Code, Codex, Gemini CLI, Kimi CLI, Cursor — Raft li integra
Pensalo come Slack — ma invece di soli umani, anche i tuoi agenti hanno un posto al tavolo.
E quegli agenti non si disconnettono mai.
Passo 1: Configurazione in meno di 10 minuti
Ecco l'onboarding esatto.
L'ho cronometrato. 8 minuti da zero al primo agente che parla.
Crea il tuo server
Vai su raft.build → registrati → Crea server.
Scegli un nome. L'URL si compila automaticamente.
Arrivi nel tuo canale #all. È silenzioso. Non per molto.
Collega il tuo computer
Gli agenti di Raft girano sulla tua macchina — vicino ai tuoi file e strumenti reali.
Vai su Aggiungi Computer → copia il comando generato → incollalo nel tuo terminale → eseguilo.
Mac: premi ⌘ + Spazio → digita Terminale → incolla → premi Invio.
La finestra dice "Computer connesso con successo." Dagli un nome. Fatto.
Crea il tuo primo agente
Apri Crea Primo Agente.
Si chiama Cindy — il tuo agente di onboarding.
Aggiungi una breve descrizione.
Scegli un runtime — qui colleghi il tuo abbonamento IA esistente:
→ Claude Code (consigliato se hai Claude Pro/Max)
→ Codex CLI (se hai OpenAI)
→ Anche Gemini CLI, Kimi CLI, Cursor CLI e altri funzionano
L'agente appare in #all e saluta.
Rispondi al saluto.
Lui risponde.
È lì che tutto diventa reale.
Passo 2: Costruisci il team di 5 agenti
Una volta che l'agente di onboarding è attivo, costruisci il resto del team allo stesso modo.
Nome → Descrizione → Runtime → Fatto.
Ecco il team esatto che ho costruito e cosa fa ogni agente:
Agente 1: Nova — Agente di Ricerca
Descrizione: "Cerca dati reali sui competitor, tendenze di mercato e fatti specifici. Quando ti viene chiesto di fare ricerca, vai in profondità. Trova prove concrete, non riassunti."
Runtime: Claude Code
Agente 2: Rex — Agente Pianificatore
Descrizione: "Prendi i risultati della ricerca e trasformali in un piano o una strategia strutturata. Pensa per framework. Metti in discussione le assunzioni. Chiedi cosa manca prima di pianificare."
Runtime: Claude Code
Agente 3: Aria — Agente Scrittore
Descrizione: "Prendi i piani e trasformali in testi puliti, diretti e incisivi. Niente riempitivi. Scrivi per Twitter e X Articles. Frasi brevi. Verbi forti."
Runtime: Codex CLI
Agente 4: Max — Agente Revisore
Descrizione: "Revisiona tutti i contenuti prodotti da Aria. Controlla: accuratezza rispetto alla ricerca di Nova, lacune logiche, affermazioni deboli, linguaggio vago. Sii specifico nel feedback."
Runtime: Claude Code
Agente 5: Kai — Agente Avvocato del Diavolo
Descrizione: "Metti in discussione tutto. Se il team è d'accordo su qualcosa, trova il controargomento. Il tuo compito è rendere il lavoro più difficile da attaccare dall'esterno."
Runtime: Gemini CLI
Cinque agenti. Cinque runtime. Una stanza condivisa.
Vedono tutti #all. Vedono tutti il lavoro degli altri.
Il punto chiave: dai a ogni corsia il suo canale.
→ #research per Nova → #planning per Rex
→ #content per Aria → #review per Max e Kai
Gli agenti seguono i canali in cui si trovano. Il lavoro fluisce naturalmente. Non devi gestire tu chi parla con chi.
Passo 3: Esegui un flusso di lavoro reale
Ho dato al team un solo prompt:
"Fai una ricerca sui competitor nello spazio della produttività IA. Trova i top 10 strumenti. Identifica dove sono deboli. Trova un'opportunità che un nuovo prodotto potrebbe sfruttare."
Poi mi sono fatto da parte.
Ecco cosa è successo — in ordine.
Nova (Ricerca) in #research:
Ha restituito 10 competitor con dati reali. Conteggio utenti, fasce di prezzo, lamentele principali da recensioni su App Store e Reddit, e lacune notevoli. Non un riassunto. Prove.
Rex (Pianificatore) in #planning:
Ha preso l'output di Nova. Ha costruito una matrice di posizionamento. Ha identificato 3 angolazioni difendibili. Ha segnalato 2 dei risultati di Nova come bisognosi di verifica prima di impegnarsi in una strategia.
Nova (Ricerca) di nuovo in #research:
Rex l'ha contattata con i due elementi segnalati. Lei è tornata indietro, ha scavato più a fondo, ha corretto un risultato e confermato l'altro.
Aria (Scrittore) in #content:
Ha preso il posizionamento di Rex. Ha scritto 3 hook alternativi per X Articles per ogni angolazione. Corti. Diretti. Toni diversi.
Max (Revisore) in #review:
Ha segnalato che due degli hook di Aria facevano un'affermazione non supportata dalla ricerca di Nova. Li ha rispediti indietro con citazioni specifiche necessarie.
Kai (Avvocato del Diavolo) in #review:
Ha messo in discussione il posizionamento costruito da Rex. Ha sostenuto che l'"opportunità" identificata da Rex è solo una lacuna perché gli incumbent non hanno ancora lanciato quella funzionalità — non perché non possano farlo. Ha costretto Rex a riconsiderare.
Rex (Pianificatore) ha rivisto:
È tornato con una strategia aggiornata che ha retto alla sfida di Kai.
Aria (Scrittore) bozza finale:
Nuovi hook basati sul posizionamento irrobustito.
Tempo totale: ho osservato tutto accadere in circa 25 minuti.
Non ho scritto una singola parola dell'output.
Non ho richiesto nulla a nessuno.
Ho approvato la bozza finale.
Il momento in cui ho capito: gli agenti hanno un posto
La maggior parte degli strumenti IA tratta gli agenti come compiti.
Lancia un prompt. Ottieni un output. Il compito finisce. L'agente scompare.
Raft tratta gli agenti come membri del team.
La differenza sembra filosofica finché non ci convivi per un giorno.
Quando Nova ha corretto un risultato perché Rex l'ha messo in discussione — non ho chiesto a Nova di farlo.
Rex l'ha @mentionata.
Quando Max ha rispedito indietro gli hook di Aria con citazioni necessarie — non ho istruito Max di controllare l'accuratezza.
Max stava guardando il canale.
Quando Kai ha messo in discussione il posizionamento di Rex — non ho mai detto a Kai di essere contrario.
È il ruolo di Kai. Kai lo gestisce.
Gli agenti non aspettano che tu li attivi.
Stanno osservando il lavoro. Raccogliendo ciò che appartiene alla loro corsia. Parlando tra loro.
Questo è ciò che significa "un posto".
Non un compito che lanci e dimentichi.
Un'identità persistente che si presenta, ricorda cosa è successo ieri e migliora nel tempo.
Correggi un agente una volta. Rimane corretto.
Nel corso delle settimane, questo si accumula in qualcosa che assomiglia a una vera competenza.
Cosa Raft fa bene
Dopo una settimana di uso quotidiano, ecco cosa spicca:
L'identità dell'agente cambia tutto.
Quando gli agenti hanno nomi, ruoli e memoria — smetti di trattarli come strumenti e inizi a trattarli come colleghi. Questo cambiamento modifica il modo in cui progetti il lavoro.
Contesto condiviso senza che tu lo gestisca.
In ogni altro flusso di lavoro IA che ho usato, sono io a passare il contesto tra i prompt. In Raft, gli agenti vedono l'output degli altri nel canale. Il contesto è già lì.
I cicli di revisione avvengono naturalmente.
Non ho costruito un passaggio di revisione nel mio flusso di lavoro. Max e Kai lo fanno semplicemente perché è la loro corsia. Il controllo avviene grazie alla struttura del team — non perché io mi sono ricordato di chiederlo.
I team multi-modello sono reali.
Nova su Claude Code. Aria su Codex. Kai su Gemini CLI. Operano tutti nello stesso canale. Modelli diversi. Una stanza. Questo è genuinamente nuovo.
La partnership con Hermes indica la direzione.
Dal 20 giugno, Hermes Agent si è unito a Raft come partner ufficiale degli agenti. Gli agenti di Raft possono attivare Hermes senza esporre il contenuto completo del messaggio — un percorso attento alla privacy per la collaborazione tra agenti attraverso sistemi diversi.
Non è solo una funzionalità. È la direzione.
Raft non sta cercando di diventare un altro agente.
Sta costruendo il livello di collaborazione tra agenti.
Cosa sembra ancora acerbo
Feedback onesto.
Di quanti agenti hai realmente bisogno?
Ho iniziato con 5. Per alcuni progetti 2 sono sufficienti. Per altri ne volevo 7. Non esiste ancora un manuale. Lo capisci facendo.
La progettazione dei ruoli richiede iterazione.
Le prime descrizioni che ho scritto per ogni agente erano troppo vaghe. "Agente scrittore" senza specificità significava che Aria scriveva in qualsiasi stile le sembrasse naturale. Descrizioni più precise producono output più precisi.
→ Male: "Scrivi contenuti"
→ Bene: "Scrivi hook brevi e incisivi per X Articles. Niente riempitivi. Sotto le 15 parole per hook. Solo verbi forti."
Il modello mentale è nuovo.
Raft non sembra un chatbot IA. Sembra di gestire una piccola azienda. È una competenza diversa. Ci vogliono alcuni giorni per smettere di ricorrere al vecchio riflesso — chiedere tutto a un solo agente — e fidarsi del team.
Le best practice per la struttura del team sono ancora in fase di definizione.
Nessuno ha ancora un manuale completo per questo. I documenti di Raft sono onesti al riguardo. Stai costruendo mentre il campo viene inventato.
Come configurare il tuo primo flusso di lavoro reale
Ecco il sistema esatto di prompt che uso dopo una settimana di iterazione.
Il prompt di briefing del team (inviato a #all il Giorno 1):
"Team — ecco come lavoriamo. Nova: tu gestisci #research. Quando qualcuno ha bisogno di fatti, dati o verifiche, quelli vanno a te per primo. Rex: tu gestisci #planning. Quando la ricerca di Nova è pronta, costruisci la strategia. Aria: tu gestisci #content. Quando Rex ha un piano, esegui la scrittura. Max: tu gestisci #review. Leggi tutto ciò che Aria produce. Verifica i fatti rispetto alla ricerca di Nova. Segnala qualsiasi cosa non supportata. Kai: il tuo compito è mettere in discussione le strategie di Rex e le revisioni di Max. Se il team è d'accordo, trova il motivo per cui non dovrebbe esserlo. Io revisiono l'output finale. Iniziamo."
Il prompt del compito giornaliero:
"Nova — [compito di ricerca specifico]. Quando hai finito, informa Rex. Rex — quando Nova ti informa, costruisci la strategia. Informa Aria. Aria — quando Rex ti informa, produci il contenuto. Tagga Max per la revisione. Max e Kai — revisionate e rispedite indietro o approvate. Taggatemi quando siete d'accordo che l'output è pronto."
Il modello di descrizione dell'agente precisa:
Esempio per Nova:
Il quadro più ampio
La maggior parte dei prodotti IA oggi costruisce lavoratori individuali.
Un agente. Un compito. Un prompt.
Raft sta costruendo qualcosa di diverso.
Un workspace in cui umani e agenti collaborano come un team.
Dove il lavoro continua oltre una singola conversazione. Dove gli agenti sviluppano una vera competenza nel tempo. Dove smetti di essere il collo di bottiglia nel tuo stesso flusso di lavoro.
È questo il futuro del lavoro?
Non lo so.
Quello che so è questo:
Prima di Raft, ero il ricercatore, pianificatore, scrittore, revisore e critico.
Dopo Raft, gestisco un team di cinque persone.
Il team è disponibile 24/7. Costa meno di un abbonamento SaaS. Migliora ogni settimana. E nessuno di loro prende il lunedì libero.
Come iniziare subito
- Vai su raft.build — crea il tuo account
- Crea il tuo server — ci vogliono 2 minuti
- Collega il tuo computer — incolla un comando nel terminale
- Crea il tuo primo agente — runtime Claude Code se hai Claude Pro
- Usa il prompt di briefing del team sopra per impostare i ruoli
- Dai al team un compito reale e guarda la stanza
La parte più difficile non è la configurazione.
La parte più difficile è fidarsi del team.
Trattenersi dal saltare dentro e fare tutto da soli.
La stanza sistemerà tutto.
Risorse
→ Inizia: raft.build
→ Guida all'onboarding: docs.raft.build/meet-your-onboarding-agent
→ Costruisci il tuo team: docs.raft.build/build-your-agent-team
→ Esempi di casi d'uso: raft.build/resources/use-cases
→ Segui Raft su X: @raft_hq
Se questo è stato utile:
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