Costruirò un agente di automazione n8n o Claude code pronto per la produzione

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daratello
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Sergei Dr
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La maggior parte delle automazioni funzionano finché non si presenta qualcosa di inaspettato. Poi si fermano, e nessuno se ne accorge per due giorni.


Costruisco workflow che continuano a funzionare quando il modello restituisce qualcosa di strano, quando un API è giù, e quando l'input non è quello previsto.


COSA COSTRUISCO


Acquisizione e instradamento lead - modulo o email in, ordinati nel tuo CRM

Risposte dei clienti - classificate, risposte o escalate

Documenti e fatture - estrai campi, verificane la correttezza, invia avanti

Note delle riunioni alle azioni - trascrizione in, riepilogo e compiti in uscita


COSA INCLUDE OGNI COSTRUZIONE


Validazione - una risposta malformata non procede oltre

Ritenti con backoff e fallback quando il modello o API sono giù

Un registro decisionale - ogni scelta di instradamento registrata con il motivo

Niente viene silenziosamente eliminato: ciò che non può essere gestito passa a un umano


PERCHÉ È IMPORTANTE


La maggior parte dei workflow AI fallisce silenziosamente: una categoria inesistente, un API che scade, il lavoro si ferma senza errori visibili. Te ne accorgi quando un cliente chiede perché nessuno ha risposto.


La soluzione non è un prompt migliore. Il codice decide, l'AI solo classifica - così puoi sempre leggere il motivo.


12+ anni come analista di sistemi: robotica, telecomunicazioni, retail, logistica, governo.

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Sergei Dr

Automation Engineer: n8n, Claude Code, LLM pipelines

  • DaGeorgia
  • Membro daago 2026
  • Lingue

    Russo, Inglese
Systems and business analyst, 12+ years across robotics, telecom, retail, logistics, government and smart-city systems — at Navio, EPAM, Netcracker (on-site in Tokyo) and Russian Post. I build automations that keep running when something goes wrong: a model returns a category nobody defined, an API times out, an input arrives that nobody planned for. What holds them is the data contract, the validation, the retry and fallback path, and a decision log you can read afterwards. Since 2025 I run multi-agent LLM pipelines in production: deterministic quality gates and hundreds of automated tests.

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