> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://twenty-claude-cool-pascal-5ay683.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Skill e agenti > Definisci skill e agenti di IA per la tua app. Le skill e gli agenti sono attualmente in fase alfa. La funzionalità funziona ma è ancora in evoluzione. Le app possono definire capacità di IA che risiedono all'interno dello spazio di lavoro — istruzioni di skill riutilizzabili e agenti con prompt di sistema personalizzati. Le skill definiscono istruzioni e capacità riutilizzabili che gli agenti IA possono utilizzare all'interno del tuo spazio di lavoro. Usa `defineSkill()` per definire skill con convalida integrata: ```ts src/skills/example-skill.ts theme={null} import { defineSkill } from 'twenty-sdk/define'; export default defineSkill({ universalIdentifier: 'a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890', name: 'sales-outreach', label: 'Sales Outreach', description: 'Guides the AI agent through a structured sales outreach process', icon: 'IconBrain', content: `You are a sales outreach assistant. When reaching out to a prospect: 1. Research the company and recent news 2. Identify the prospect's role and likely pain points 3. Draft a personalized message referencing specific details 4. Keep the tone professional but conversational`, }); ``` Punti chiave: * `name` è una stringa identificativa univoca per la skill (kebab-case consigliato). * `label` è il nome di visualizzazione leggibile mostrato nell'UI. * `content` contiene le istruzioni della skill — questo è il testo che l'agente IA utilizza. * `icon` (opzionale) imposta l'icona visualizzata nell'UI. * `description` (opzionale) fornisce contesto aggiuntivo sullo scopo della skill. Gli agenti sono assistenti IA che vivono all'interno del tuo spazio di lavoro. Usa `defineAgent()` per creare agenti con un prompt di sistema personalizzato: ```ts src/agents/example-agent.ts theme={null} import { defineAgent } from 'twenty-sdk/define'; export default defineAgent({ universalIdentifier: 'b3c4d5e6-f7a8-9012-bcde-f34567890123', name: 'sales-assistant', label: 'Sales Assistant', description: 'Helps the sales team draft outreach emails and research prospects', icon: 'IconRobot', prompt: 'You are a helpful sales assistant. Help users with their questions and tasks.', }); ``` Punti chiave: * `name` è la stringa identificativa univoca dell'agente (kebab-case consigliato). * `label` è il nome visualizzato nell'UI. * `prompt` è il prompt di sistema che definisce il comportamento dell'agente. * `description` (opzionale) fornisce contesto su ciò che fa l'agente. * `icon` (opzionale) imposta l'icona visualizzata nell'UI. * `modelId` (opzionale) sostituisce il modello di IA predefinito utilizzato dall'agente. * `responseFormat` (facoltativo) controlla la forma dell'output dell'agente. Per il testo in formato libero, il valore predefinito è `{ type: 'text' }`. Usa `{ type: 'json', schema }` per forzare un output JSON strutturato. Per impostazione predefinita, un agente restituisce testo in formato libero. Per ottenere un output strutturato, imposta `responseFormat` su `{ type: 'json' }` e fornisci uno `schema`: ```ts src/agents/structured-agent.ts theme={null} import { defineAgent } from 'twenty-sdk/define'; export default defineAgent({ universalIdentifier: 'c4d5e6f7-a8b9-0123-cdef-456789012345', name: 'lead-scorer', label: 'Lead Scorer', prompt: 'Score the lead and explain your reasoning.', responseFormat: { type: 'json', schema: { type: 'object', properties: { score: { type: 'number', description: 'Lead score from 0 to 100' }, summary: { type: 'string', description: 'Short reasoning for the score' }, }, required: ['score', 'summary'], additionalProperties: false, }, }, }); ``` Note sullo schema: * Lo schema è un oggetto piatto: il `type` di ogni proprietà deve essere un primitivo (`string`, `number` o `boolean`). Gli oggetti annidati e gli array non sono supportati. * `description` (facoltativo) su ogni proprietà guida il modello su cosa inserire lì. * `required` (facoltativo) elenca le proprietà che il modello deve sempre restituire. * `additionalProperties: false` (facoltativo) vieta qualsiasi proprietà non dichiarata in `properties`. `runAgent()` permette a una funzione di logica di eseguire uno degli agenti della tua app (con le sue skill e i suoi strumenti). Identifica l'agente tramite l'`universalIdentifier` che hai passato a `defineAgent()`. Passa una stringa `prompt` oppure una cronologia di conversazione `messages`, ma non entrambe: ```ts src/logic-functions/run-enricher.ts theme={null} import { runAgent } from 'twenty-sdk/logic-function'; const { result, error, success } = await runAgent({ agentUniversalIdentifier: 'b3c4d5e6-f7a8-9012-bcde-f34567890123', prompt: 'Enrich House Ad : fill empty fields from its listing URL.', }); ``` Per bot multi-turno (Slack, Discord, Teams, …), passa la cronologia del thread come `messages` invece di un singolo `prompt`: ```ts src/logic-functions/reply-in-thread.ts theme={null} import { runAgent } from 'twenty-sdk/logic-function'; const { result, error, success } = await runAgent({ agentUniversalIdentifier: 'b3c4d5e6-f7a8-9012-bcde-f34567890123', messages: [ { role: 'user', content: 'Who owns Acme?' }, { role: 'assistant', content: 'Sarah owns the Acme account.' }, { role: 'user', content: 'What was the last touchpoint?' }, ], }); ``` Punti chiave: * Fornisci **esattamente uno** tra `prompt` (string) o `messages` (da 1 a 100 elementi di `{ role: 'user' | 'assistant', content: string }`). * L'agente viene eseguito in modo **sincrono** e può leggere/aggiornare direttamente i record tramite i propri strumenti — `runAgent()` viene risolta una volta completata l'esecuzione. * Un'app può eseguire solo i propri agenti. * Il [ruolo predefinito](/l/it/developers/extend/apps/config/roles) dell'app deve concedere il flag di autorizzazione `AI` — aggiungi `SystemPermissionFlag.AI` ai suoi `permissionFlagUniversalIdentifiers` (oppure imposta `canAccessAllTools: true`). In mancanza di ciò, `runAgent()` non riesce con un errore di autorizzazione. * Imposta un valore generoso per `timeoutSeconds` sulla funzione di logica — l'esecuzione degli agenti può richiedere diversi secondi. * `success` è `true` e `result` è non nullo quando l'esecuzione viene completata; in caso di errore `success` è `false`, `result` è `null` ed `error` contiene il motivo (ad esempio, quando lo spazio di lavoro esaurisce i crediti AI durante l'esecuzione). ```ts src/roles/default-role.ts theme={null} import { defineApplicationRole, SystemPermissionFlag } from 'twenty-sdk/define'; export default defineApplicationRole({ universalIdentifier: 'b648f87b-1d26-4961-b974-0908fd991061', label: 'Default function role', // runAgent() requires the AI permission flag on the app's default role. permissionFlagUniversalIdentifiers: [SystemPermissionFlag.AI], }); ``` **Evita i loop:** se chiami `runAgent()` da un trigger di evento del database `*.updated` e l'agente aggiorna lo stesso record, limita il trigger con `updatedFields` a un campo che l'agente non scrive mai (ad esempio l'URL di origine), oppure controlla che almeno uno dei campi di destinazione sia ancora vuoto prima di chiamare `runAgent()`. ### Esecuzione per conto di un membro dello spazio di lavoro Passa `runAsWorkspaceMemberId` quando l'esecuzione viene attivata da una persona — ad esempio un chatbot che risponde a un messaggio — in modo che l'agente agisca come quel membro invece che come l'app: ```ts src/logic-functions/answer-question.ts theme={null} const { result } = await runAgent({ agentUniversalIdentifier: 'b3c4d5e6-f7a8-9012-bcde-f34567890123', prompt: 'How many open opportunities do we have?', runAsWorkspaceMemberId: '20202020-0687-4c41-b707-ed1bfca972a7', }); ``` L’esecuzione quindi agisce con **il ruolo proprio del membro**: può fare tutto ciò che quel membro può fare e niente di più, i record che crea sono attribuiti a lui e si applicano i suoi permessi a livello di riga. Il ruolo dell’agente non partecipa — è l’impostazione predefinita dell’app per le esecuzioni senza nessuno dietro. Ometti il campo per le esecuzioni autonome (attività pianificate, trigger di eventi del database): queste mantengono il ruolo proprio dell’agente. L’applicazione che agisce rimane collegata al contesto dell’esecuzione per la tracciabilità, senza restringere i permessi del membro. La tua app è responsabile di mappare la persona che ha attivato l'esecuzione a un membro dello spazio di lavoro. Per specificarne uno è necessario un token di accesso dell'app e ciò che un token può specificare dipende dal fatto che sia o meno associato a un utente: * Un token senza alcun utente associato può specificare qualsiasi membro. Una funzione logica viene eseguita con uno, e così anche i token generati tramite `client_credentials` o da una chiave API. * Un token emesso per conto di un utente, come quello che riceve un front component, può specificare solo il membro dell'utente stesso. Qualsiasi altra cosa — una semplice sessione utente, una chiave API senza un token dell'app — non può specificare affatto un membro. `runAgent()` genera un errore quando il membro dello spazio di lavoro non può essere risolto — un membro sconosciuto o rimosso, o uno senza ruolo. Non ricorre mai al ruolo proprio dell'agente, poiché ciò concederebbe più accesso di quanto richiesto dal chiamante.