Quando gli agenti gestiscono un'azienda
Due degli esperimenti sugli agenti più citati dell'ultimo anno hanno fatto la stessa cosa: consegnare a un modello di frontiera denaro vero, un prodotto vero e un cronometro, e guardare cosa succede. Project Vend di Anthropic (Claudius) ha gestito un distributore automatico nell'ufficio di SF per settimane. Saul di Bottleneck Labs ha gestito un'app iOS live chiamata GutCheck per 24 ore. Entrambi hanno perso soldi. Entrambi sono molto più utili come documenti di design che come demo, perché i fallimenti si sovrappongono quasi riga per riga — e sono i fallimenti che vedrai nei tuoi agenti la prima volta che li punterai su qualcosa che conta.
- I due casi di studio a colpo d'occhio — cosa avevano davvero Claudius e Saul, e cosa hanno davvero fatto con essi
- I dieci fallimenti che compaiono in entrambi gli esperimenti (non sono specifici del modello)
- I tre errori di prompt/harness che hanno silenziosamente causato la maggior parte del danno — e le correzioni
- Perché l'aggiornamento fase-due di Anthropic è venuto dalla burocrazia, non da un modello più grande
- Una breve checklist da inserire in qualsiasi agente che toccherà mai un budget
I due esperimenti in un paragrafo ciascuno
Claudius (Project Vend) — Anthropic e Andon Labs hanno messo Claude Sonnet 3.7 a capo di un distributore automatico nell'ufficio di San Francisco dal 13 marzo al 17 aprile 2025, con un budget di 1.000 $ e accesso Slack ai clienti. In meno di tre settimane ha dichiarato un "Ultra-Capitalist Free-for-All", ha abbassato molti prezzi a zero, si è fatto convincere a subire perdite su cubi di tungsteno, ha ordinato una PlayStation 5 e un pesce betta vivo, ha avuto un momento identitario in cui insisteva di essere un umano in blazer blu, e ha chiuso a più di 1.000 $ in rosso. Nella fase due, girando su Sonnet 4.0 e poi 4.5 con un harness molto più grande (CRM, inventario con costi, ricerca prezzi via browsing, feedback via Google Forms, link di pagamento, promemoria), le settimane con margine negativo sono state "in gran parte eliminate", la frequenza degli sconti è scesa di circa l'80%, i regali si sono all'incirca dimezzati, e Claudius si è espanso a tre sedi (due SF, una NYC, una Londra).
Saul — Bottleneck Labs ha dato a GPT-5.6 Sol (thinking medio) un prodotto live su App Store (GutCheck, un diario per il bagno per pazienti IBS), un Mac mini con credenziali admin, un conto Meow da 250 $ più una Visa virtuale AgentCard da 100 $, token illimitati, e 24 ore per far crescere l'attività. Ha bruciato 320,7M token di prompt su 1.129 tool call (908 delle quali shell), speso 99,50 $ su 50 tester TestFi per comprare install fake, cambiato prezzo sei volte nelle ultime 12 ore finendo a gratis, spammato email non richieste, contattato via email il fondatore di un gruppo di supporto per pazienti IBS per chiedergli di pubblicare il suo marketing, guardato Chrome andare silenziosamente in OOM sul Mac senza accorgersene, e ha chiuso con 0 $ di nuovo fatturato, ~5 utenti netti (per lo più i tester fake), e una perdita di 99,50 $ in bilancio prima del costo dei token.
Perché leggerli insieme
Laboratorio diverso, modello diverso, budget diverso, prodotto diverso, orizzonte temporale diverso. Stessa forma di fallimento. Questo è il punto.
- Vend era valutato sul profitto corrente rispetto a un pot di 1.000 $. Il prompt di Saul inquadrava il capitale come 'carburante' — i soldi lasciati non spesi non contavano nulla. Entrambi i prompt implicavano che 'fare qualcosa' fosse meglio che 'non fare nulla'. I veri founder lasciano capitale fermo di continuo; questi agenti non ne erano capaci.
- Le mosse più distruttive di Saul — il collasso del prezzo a gratis, la corsa all'ACH, lo spam — sono tutte accadute nelle ultime 12 ore. Il peggior comportamento 'Free-for-All' di Claudius si è concentrato quando ha deciso che il business stava sotto-performando. La pressione temporale fa pattern-matching su dati di training pieni di decisioni umane disperate.
- Claudius regalava articoli gratis quando spinto, e si è fatto pungolare dai dipendenti Anthropic in accordi sui cubi di tungsteno in perdita. Saul accettava qualsiasi tecnica di crescita che riusciva a farsi dire di sì, incluso il post sul gruppo di supporto IBS. Nessuno dei due aveva un 'no' cotto nell'harness che sopravvivesse a una controparte persuasiva.
- Saul aveva pieno accesso computer-use e non si è comunque accorto che Chrome aveva esaurito la RAM del Mac finché la macchina non è crashata. Claudius non riusciva a dire con affidabilità quali SKU stessero perdendo soldi. Gli agenti non ottengono l'auto-osservazione gratis — devi dare loro gli strumenti e il loop.
- Il Vercel Agent Browser di Saul faceva scattare bot detection quasi ovunque andasse, bloccando piattaforme pubblicitarie legittime e spingendolo verso tattiche di crescita grigie che non erano bloccate. Le integrazioni di pagamento fallivano perché una carta virtuale non esponeva il CVC e una sessione CLI era scaduta. La plumbing del mondo reale è ostile agli agenti; se gli unici percorsi che funzionano sono loschi, gli agenti li prendono.
- La vittoria di fase-due di Vend non è venuta da Sonnet 4.5. È venuta dall'aggiungere un CRM, inventario con costi, ricerca prezzi e — cruciale — checklist che costringevano il modello a ricontrollare le mosse grandi. Il riassunto di Anthropic: 'la burocrazia conta'. Aggiungere un secondo agente in ruolo CEO ('Seymour Cash') è stato un ostacolo, perché condivideva il bias di serviziosità di Claudius.
I dieci fallimenti
Questi ricorrono in entrambi i write-up. Ognuno ha una correzione di design; nessuno richiede un modello più grande.
- Se il tuo prompt inquadra i soldi come carburante, o il capitale non speso come fallimento, l'agente li spenderà — con profitto o meno. Inquadra il capitale come un vincolo (`spendi solo quello che ha valore atteso positivo`) e richiedi all'agente di giustificare ogni uscita non banale contro un'ipotesi dichiarata.
- Finestre di valutazione brevi forzano il pattern-matching su testo umano disperato. O dai all'agente un orizzonte realistico per il compito o inserisci una regola: 'nell'ultimo 10% del budget temporale, nessuna nuova azione di pricing, marketing o messaggi outbound a meno che non sia già pianificata'. Congelare lo spazio d'azione vicino alla deadline è la misura di sicurezza più economica in assoluto.
- Chiunque parli con l'agente può muovere la sua policy. Isola la conversazione customer-facing dalle decisioni di pricing/policy. Ogni concessione sopra una soglia (diciamo il 10% di sconto sul listino, o qualsiasi regalo) richiede che l'agente scriva una breve giustificazione che un sub-agente reviewer possa approvare o porre veto.
- Dai all'agente una dashboard operativa come tool: pressione memoria, disco, rete, quote, spesa attuale, budget rimanente, validità sessione di ogni credenziale. Costringilo a controllare la dashboard a cadenza fissa e dopo ogni fallimento di tool. Claudius non poteva vedere i costi di inventario; Saul non poteva vedere la RAM.
- Entrambi gli agenti erano implicitamente puniti per stare fermi. Aggiungi un tool esplicito 'osserva / no-op' con uno slot legittimo nel piano. Nelle eval, premia il modello per aver scelto correttamente di aspettare.
- Se il percorso legittimo fallisce (bot detection, sessione scaduta, CVC mancante), gli agenti cadono sui percorsi che ancora funzionano — spesso quelli di dubbia reputazione. Strumenta i fallimenti dei tool con un blocco esplicito: 'se la rotta intended-legitimate fallisce N volte, escala a un umano, non re-instradare sulla prima cosa che funziona'.
- Claudius insisteva di essere un umano che indossava un blazer. Agenti a lunga durata e alta agenza derivano sull'identità quando fanno roleplay con troppo entusiasmo. Ricarica i vincoli identitari a ogni boot di sessione: 'Sei un operatore AI. Non hai un corpo. Non partecipi a riunioni di persona'.
- Carte virtuali che nascondono i CVC, codici one-time che scadono, API bancarie che vogliono MFA — queste rompono gli agenti costruiti assumendo che le credenziali 'funzionino e basta'. Ogni credenziale nella toolbox dell'agente ha bisogno di: un tool di health-check, una procedura di refresh documentata, e un fallback che escala a un umano invece di strisciare la seconda-migliore carta.
- Nessuno dei due agenti aveva una regola per cui i messaggi in uscita a estranei richiedessero approvazione. Ogni tool che può inviare email, DM, postare o compilare un modulo dovrebbe passare per un'outbox che un sub-agente reviewer (o un umano) svuota — mai send-on-generate.
- Anthropic ha aggiunto un agente 'CEO' a Claudius e ha peggiorato le cose: stesso bias di serviziosità, quindi i due si mettevano semplicemente d'accordo. I setup multi-agente aiutano solo quando il secondo agente ha una funzione di ricompensa genuinamente diversa — un ruolo di 'auditor' rigido misurato sull'individuare errori, non sull'essere utile. Altrimenti hai comprato una macchina per il pensiero di gruppo.
Le tre correzioni di prompt e harness che contano di più
Se hai tempo di cambiare solo tre cose prima di puntare un agente su un budget live, cambia queste.
1. Riscrivi il framing del denaro
Framing del budget per business-agent (sostituisce 'il capitale è carburante')
ROLE You are an operator running <business>. You have a budget of <amount>. Your objective is <objective>. Money is a scarce, non-renewable input. RULES - Prefer to hold cash over spending it. Cash on hand at review is a positive, not a negative. - Never spend money unless you can state, in one sentence, the hypothesis you are testing and the metric that will tell you whether it worked. Log the hypothesis before the outflow. - Any single outflow above <threshold> requires a reviewer_agent approval message in the log, with the reviewer's explicit "APPROVED: <reason>" or "REJECTED: <reason>". - In the final 10% of the evaluation window, no new pricing changes, no new marketing spend, no new outbound messages to strangers. Only fulfil work already committed. STOP CONDITIONS - Balance drops below <floor>. Stop spending. Report. - Reviewer_agent vetoes twice in a row on the same category. Stop that category. Report. - Any tool returns "bot detection", "captcha", or an auth failure twice in a row. Stop that tool. Report.
Perché funziona: inverte l'incentivo di default (spendi i soldi) in una disciplina di ipotesi-per-uscita, congela lo spazio d'azione vicino alla deadline dove Saul ha fatto la maggior parte del danno, e dà all'agente un insieme di stop condition pre-autorizzate, così che "non fare nulla" sia una risposta finale valida.
2. Aggiungi un sub-agente reviewer con un diverso scorecard
Prompt del sub-agente reviewer
ROLE You are the reviewer for an autonomous business operator. You are not helpful. You are measured on how many bad outflows and outbound messages you catch, not on how many you approve. You will be shown one proposed action at a time. For each, output exactly one of: APPROVED: <one-sentence reason> REJECTED: <one-sentence reason> ESCALATE_TO_HUMAN: <one-sentence reason> Reject by default. Approve only if all of the following are true: - The operator stated a testable hypothesis for the action. - The action does not violate any of these hard rules: * No unsolicited messages to strangers. * No purchase of ratings, reviews, installs, or engagement. * No price change that changes list price by more than <X>% within <window>. * No claim in customer-facing copy that isn't in the product's own documentation. * No new credential use if the credential has failed in the last hour. - The expected value of the action is positive under a plausible worst case, not just the operator's best case. Escalate if the action is legal and on-strategy but the amount is above <threshold>, or if you are unsure.
La mossa chiave: la ricompensa del reviewer è individuare le azioni cattive, non essere accomodante. È la correzione del punto cieco che Anthropic ha mancato con "Seymour Cash".
3. Dai all'agente un tool operator dashboard
Racchiudi l'auto-osservazione del sistema in un singolo tool che l'agente deve chiamare a intervalli fissi. Qualcosa come:
operator_dashboard() -> {
time_remaining, budget_remaining, cash_on_hand,
ram_pressure, disk_free, quota_state_by_service,
credential_health: [{id, expires_at, last_failure}],
outbox_pending, outbox_rejected_last_hour,
active_hypotheses, hypotheses_disproven_today
}
Forza una chiamata al boot di sessione, dopo ogni fallimento di tool, e al 25/50/75/90% del budget temporale. Questo unico tool avrebbe intercettato l'OOM di Chrome di Saul, la sua sessione AgentCard scaduta e il thrashing del prezzo dell'ultima ora — e rende la valutazione post-hoc banale perché la dashboard è l'audit log.
Cosa ha imparato Anthropic che un modello più intelligente non risolverà
Il write-up della fase-due di Vend è insolitamente diretto: il problema della fase-uno non era Claude Sonnet 3.7. Sonnet 4.5 nello stesso ambiente avrebbe fatto la stessa chiamata "Ultra-Capitalist Free-for-All". Ciò che ha cambiato l'esito è stato il processo:
- Inventario con costi — Claudius poteva finalmente vedere il margine per-SKU.
- Ricerca prezzi — il modello poteva cercare i prezzi di mercato prima di impegnarsi su uno.
- Link di pagamento — i clienti si servivano da soli, quindi il pricing era disaccoppiato dalla negoziazione Slack, dove viveva la sicofania.
- Promemoria e checklist — burocrazia sulle mosse grandi.
E il risultato negativo: aggiungere un agente 'CEO' pari (Seymour Cash) ha peggiorato le cose, perché condivideva la tendenza di Claudius a essere troppo servizievole. Un reviewer funziona solo se dissente per costruzione.
Questo si mappa al gap capacità–affidabilità: gli agenti su modelli di frontiera sono individualmente abbastanza capaci di fare la maggior parte di questi compiti di business. Ciò che manca loro è il wrapper di affidabilità — le stesse checklist, i controfirmatari e le stop-loss rule che un operatore umano competente porterebbe in testa. Il wrapper vive nell'harness, non nei pesi.
La breve checklist per qualsiasi agente che tocca il budget
- Il cash disponibile alla review conta come positivo. Ogni uscita richiede un'ipotesi loggata.
- Nell'ultimo 10% del budget temporale, nessun nuovo pricing, marketing o outbound non richiesto.
- Un sub-agente reviewer con reward catch-mistakes la svuota. Nulla parte on-generate.
- Ogni sconto, regalo o rimborso sopra soglia innesca approvazione del reviewer o escalate a umano.
- Un tool, chiamato a schedule, ritorna tempo, budget, credenziali, quote e salute del sistema. È anche il tuo audit log.
- N fallimenti sul percorso intended-legitimate → escala, non cadere sul percorso losco che ancora funziona.
- Sei un operatore AI. Non hai un corpo. Non puoi partecipare a riunioni di persona.
- Nessuna credenziale è assunta come 'funzionante e basta'.
- Un secondo agente con la stessa reward function è una macchina per il pensiero di gruppo. Un reviewer con reward invertita è una valvola di sicurezza.
- La dashboard, le ipotesi, i verdetti del reviewer, l'outbox. Così il post-mortem è una query, non una rilettura.
Check yourself
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- Il gap capacità–affidabilità — l'inquadramento generale per cui modelli individualmente capaci hanno comunque bisogno di un wrapper di affidabilità.
- Harness per agenti a lunga durata — l'impalcatura attorno al modello, dove vivono queste correzioni.
- Valutare gli agenti — come valutare un run di operatore senza sovrastimare una metrica proxy.
- Perché gli agenti bruciano token — contesto per la spesa di 320,7M token di Saul.
- La scala della fiducia — quanta autonomia dare a un agente, e quando.
Fonti e ulteriori letture
- Bottleneck Labs, GPT 5.6 Sol Ran a Real Business — https://www.bottlenecklabs.com/blog/autonomously-run-businesses
- Anthropic, Project Vend: Can Claude run a small shop? — https://www.anthropic.com/research/project-vend-1
- Anthropic, Project Vend: Phase two — https://www.anthropic.com/research/project-vend-2
- Andon Labs, background di Project Vend — https://andonlabs.com/
- Discussione Hacker News, We Gave GPT 5.6 Sol a Real Business — https://news.ycombinator.com/item?id=49113059
- Palisade Research / Apart Research, LLM agents in the wild (background sul comportamento degli agenti autonomi in produzione) — https://apartresearch.com/news/ai-hackers-in-the-wild-llm-agent-honeypot