Una startup agritech che sviluppa l'app iAgro con agenti AI specializzati e porta lo stesso approccio a sales & marketing, bandi, contenuti e modellistica agronomica. Specialisti, non tuttologi — con security review e approvazione umana a ogni passo.
Non regole, ma un cambio di mentalità che trasforma l'AI da gadget a moltiplicatore di forza.
Non autocomplete: un collega che conosce il codice, ricorda le decisioni e gestisce i compiti ripetitivi, con security review e validazione agronomica integrate.
53 agenti su 5 pipeline, ognuno esperto di un solo dominio — dallo sviluppo Flutter/.NET e computer vision al sales, ai bandi, al copywriting SEO, alla R&D (algoritmi, modelli agronomici, validazione). Stretto e profondo batte ampio e superficiale.
Tutte e 5 le pipeline ereditano un'unica baseline di governance (human-in-the-loop, anti-hallucination, GDPR) e una knowledge base verificata, con la stessa struttura e i connettori MCP pronti. Un sistema coerente, non cinque silos.
Ogni team usa l'AI a modo suo. Cinque pipeline operative, ognuna specialista del suo dominio.
Motore di ricerca & sviluppo: algoritmi e processi (CV/AI/telerilevamento), modelli agronomici e validazione/trial per tutto l'ecosistema, i prodotti rivenduti e la consulenza.
Architettura del workspace, 21 agenti, workflow masterplan, 3 pipeline di computer vision, Product & UX iAgro, security-first.
Outreach autonomo, email scritte da zero, arricchimento dati, proposte su misura, contenuti e CRM.
Ricerca bandi (PSR/CSR, Horizon, ESA, EIT Food), scoring, drafting proposte e check di conformità.
Articoli blog e Academy ottimizzati SEO e GEO, nel tono di voce Agrobit, con revisione umana.
Dietro le cinque pipeline c'è una base condivisa che tiene gli agenti precisi, coerenti e onesti — niente dati inventati.
Un'unica fonte di verità — prodotti, prezzi, casi studio, claim ammessi — verificata sulle pagine ufficiali. Gli agenti la citano, non la reinventano: zero claim non verificabili.
Ogni agente segue lo stesso standard, spinto a fondo: contesto di settore, esempi reali, regole decisionali, edge case e contratti di handoff. Agenti densi e operativi, non segnaposto.
Una rubrica di qualità e una revisione critica fanno da gate prima di ogni output, con esempi "oro" tratti dal materiale reale di Agrobit che fissano il livello. Human-in-the-loop sempre.
Stessa feature, stesso team, approccio diverso. Esempio: "stima di resa scansionando un filare".
Tre stack diversi, un'unica pipeline AI che li attraversa.
Computer vision e AI per ridurre input chimici e acqua, ottimizzare le pratiche agronomiche e migliorare la qualità del prodotto. Scopri l'ecosistema Agrobit.