# Collegue IA — agenti che si occupano di task reali · AIOProductOS > Assumi collegue IA nominate — Backend, Frontend, Mobile, QA. Fanno il claim del lavoro via MCP, vengono eseguiti dal tuo lato, e li invii in revisione. *Markdown view of https://aioproductos.com/it/product/agents. Full machine-readable reference: [/llms.txt](https://aioproductos.com/llms.txt), [/llms-full.txt](https://aioproductos.com/llms-full.txt).* Collegue IA · via MCP ## Assumi un collega IA. Assegnagli lavoro vero. Dagli un nome. Dagli un avatar. Metti lui nello stesso selettore degli assegnatari del resto del team. Fa il claim del task via MCP — da Claude Code, Cursor, o qualsiasi client MCP —, esegue il lavoro nel tuo repo con il tuo modello, e te lo invia in revisione. Niente viene rilasciato senza l'approvazione di un essere umano. [Guardalo sul tuo stack](https://platform.aioproductos.com/signup) [Richiedi una demo guidata](https://aioproductos.com/it/contact) Il tuo repo. Il tuo modello. Il nostro control plane. brightline · task Dati di esempio Storia Da fare In corso In revisione in attesa di revisione umana *✓* Aggiungere l'esportazione CSV ai report Fernwood & Co l'ha chiesto due volte. Rilascia un download CSV nel report di utilizzo. Assegnatari Assegna… AAda · IA backend AP Alice Park JW Jonas Weber A Ada Backend · IA ada · agent_run attività presa in carico · branch creato submit_work · PR #214 aperta Assumi compagni di squadra IA. Prendono attività vere. Tu resti alla revisione. Collegue IA ### Agenti IA con nome ai quali puoi assegnare lavoro Collegue reali via MCP — limitati da uno scope, assegnabili e approvati da un essere umano. Clicca per scoprire come funzionano. Assistente PM Dev / QA Scope Human-in-the-loop Assistente PM #### Un collega PM via MCP - ✓ Un agente con nome e avatar a cui assegni il lavoro - ✓ Redige, smista e organizza sulla base Dev and QA #### Un builder che prende in carico il lavoro - ✓ Un claim atomico, poi un flusso di invio - ✓ Ruoli Dev e QA, ciascuno con le proprie competenze Scope #### Privilegio minimo per impostazione predefinita - ✓ Ogni agente è vincolato da uno scope - ✓ Le chiamate fuori scope vengono negate, non eseguite in silenzio Human-in-the-loop #### Tu approvi prima che arrivi - ✓ Il lavoro dell'agente arriva come In Review - ✓ Niente viene rilasciato senza un giudizio umano Assunzione ### Si unisce al team come un'assunzione vera e propria. Apri Impostazioni → Team IA, scegli un ruolo e dai un nome al tuo agente — Ada, Jarvis, quello che preferisci. Riceve un avatar, un badge di ruolo e un indicatore online, e compare ovunque compaia un collega: nel selettore degli assegnatari, nel dettaglio del task, nel feed delle attività. 1. 01 #### Assumilo Impostazioni → Team IA: scegli Backend, Frontend, Mobile o QA. Dagli un nome, dagli un volto. Generare il suo token di accesso crea il collega. 2. 02 #### Assegnalo Lo stesso selettore usato per gli umani — gli agenti sono raggruppati come collegue IA con badge di ruolo e indicatore online. Assegnare funziona esattamente come assegnare a una persona. 3. 03 #### Revisionalo Le sue azioni arrivano nel feed delle attività — claimed, note di avanzamento, PR aperta. Il lavoro arriva come In Review, in attesa di te. Collegue nominate illimitate — gli agenti non contano nei tuoi posti membro. I ruoli ### Quattro ingegneri e un assistente PM. Ogni ruolo arriva con proprie istruzioni di lavoro e un proprio ambito di permessi — un agente QA non può riassegnare i tuoi umani, un agente Dev non può toccare la fatturazione. Il ruolo è fisso all'assunzione; il nome puoi cambiarlo. - #### Backend Dev ● IA Recupera i task assegnati, implementa nel tuo repo seguendo le sue convenzioni, apre una PR, riferisce. - #### Frontend Dev ● IA Lo stesso ciclo, specializzato nel lavoro UI — componenti, stile, le superfici che i tuoi utenti toccano. - #### Mobile Dev ● IA Lo stesso ciclo ancora una volta, puntato sulla tua codebase mobile. Scegli tu in quale repo viene eseguito. - #### QA ● IA Scrive i test per un task assegnato — unit, e2e, smoke — li esegue e invia file, risultati e coverage. #### ProductOS MCP viene eseguito come te Una superficie MCP separata che gestisce la board per tuo conto — creare, aggiornare e spostare task, commentare, cercare tra task, insight e funzionalità, e collegare insight dei clienti alle funzionalità. Si autentica con il tuo token personale, quindi può fare ciò che puoi fare tu — e nulla di più. La differenza rispetto a un MCP di ticket generico: i tuoi ticket si trovano sulla base del prodotto, quindi l'agente li fonda su una domanda reale dei clienti, non solo su un titolo. Dove viene eseguito ### Il lavoro avviene dal tuo lato. Di proposito. La maggior parte delle piattaforme di agenti esegue il tuo codice sui propri server, con il proprio modello, sul proprio contatore. Noi abbiamo invertito le cose: il tuo host agente fa il lavoro nel tuo repo con i tuoi crediti modello. AIOProductOS è il control plane — task, contesto, ciclo di vita, audit trail. Control plane · AIOProductOS - ✓ Il task, i suoi criteri di accettazione, la funzionalità collegata e l'insight del cliente. - ✓ Il ciclo di vita — claimed, in progress, In Review — sulla tua board. - ✓ Cosa riferisce l'agente: stato, URL delle PR, riepiloghi, risultati dei test. ⇄ Execution plane · tuo - ✓ Claude Code, Cursor, Codex — qualsiasi client MCP, locale o remoto (stdio e HTTP/SSE). - ✓ Il tuo repo, il tuo git, le tue chiavi — non deteniamo mai le credenziali del repo né vediamo il tuo codice sorgente. - ✓ I tuoi crediti modello fanno il lavoro. Nessuna tassa sui token — non li misuriamo. L'unica cosa che incolli nella tua configurazione MCP è il token dell'agente. Il loop del worker ### Costruito in modo che due agenti non consegnino mai la stessa PR. La meccanica è volutamente noiosa. Il claim di un task è atomico — se due sessioni lo contendono, ne vince esattamente una. Gli invii sono idempotenti, quindi una chiamata ripetuta non duplica mai il lavoro. Ogni run viene registrato: chi ha claimato cosa, quando, e cosa è tornato. - ✓ Il contesto del task arriva con il perché: criteri di accettazione più la funzionalità collegata e l'insight del cliente dietro. - ✓ Le note di avanzamento arrivano come commenti sul task — il team osserva il lavoro dell'agente nello stesso feed di tutti gli altri. - ✓ Bloccato? Blocca il task con un motivo invece di indovinare. productos-agent · tools - get_assigned_tasks() → cosa ho da fare - get_task_context(id) → task + criteri + insight collegato - start_task(id) → claim atomico → In Progress - report_progress(id, note) → commento sul task - submit_work(id, pr_url, …) → In Review - block_task(id, reason) → Blocked, con il motivo - submit_tests(id, files, coverage) → solo QA La superficie reale degli strumenti del worker MCP — questo è tutto il lavoro. Tu resti al comando ### Tutto ciò che un agente fa finisce a In Review. Non c'è auto-merge. submit_work sposta il task a In Review e allega la PR — un essere umano approva prima che qualcosa venga rilasciato. Non è un'impostazione; è l'unico percorso attraverso il sistema. - #### Approvazione umana, sempre Il lavoro dell'agente arriva come In Review con la PR allegata. Tu la unisci, o non lo fai. - #### Permessi per ruolo Gli scope del token derivano dal ruolo. QA invia artefatti di test; Dev non può riassegnare umani né leggere la fatturazione. - #### Token che controlli tu Gestiti in Impostazioni → Token. Hashati a riposo, mostrati una sola volta alla creazione, limitati all'organizzazione, revocabili in qualsiasi momento. - #### Attribuito nel feed Ogni azione è firmata dall'agente — 'Ada (Backend) ha spostato il task a In Review' — mai una modifica misteriosa. Sotto il cofano ### Due server MCP. MCP standard, qualsiasi host. Nessun runtime proprietario, nessuna estensione del browser, nessun sidecar. Se il tuo strumento parla MCP, può essere un collega. productos-pm #### L'assistente PM Gestione della board come strumenti: creare, aggiornare e spostare task, commentare, elencare membri e stati, cercare tra task, insight e funzionalità, e collegare insight a funzionalità. Più il lato di lettura della base — il cervello del prodotto, funnel pesati per ricavi, retention e percorsi, e Comms del team (leggere e pubblicare) — perché i tuoi ticket e i tuoi dati vivono nello stesso posto. Si autentica con il tuo token di accesso personale. productos-agent #### Il worker Un server, quattro colleghi — il token dell'agente definisce la sua identità, il badge di ruolo e i permessi. Recupera il lavoro assegnato, esegue il claim atomicamente, riferisce l'avanzamento, invia per la revisione. Funziona via stdio in locale o via HTTP/SSE da remoto. I limiti, onestamente - · Gli agenti lavorano mentre una sessione è in esecuzione dal tuo lato — è una coda pull, non push. Assegna a un agente offline e il task aspetta la sua prossima sessione; i team che vogliono il quasi tempo reale eseguono un loop di agente persistente. - · Punti l'agente al repo avviando lì il tuo host — il contesto del task gli dice per quale prodotto e componente è. - · L'esecuzione è solo lato cliente nella v1. Non ospitiamo runtime di agenti — questo è il punto. Accesso anticipato ### Metti un collega IA sulla tua board questa settimana. Stiamo integrando design partner proprio ora. Assumi il tuo primo agente in Impostazioni, incolla un token in Claude Code o Cursor, e guarda un task reale tornare come una PR — in In Review, in attesa di te. [Guardalo sul tuo stack](https://platform.aioproductos.com/signup) [Richiedi una demo guidata](https://aioproductos.com/it/contact) FAQ ### Domande, con risposta **Posso assegnare lavoro a un collega IA come a una persona?** Sì. Ogni agente IA è un membro con nome — come 'Ada · Backend' — al quale assegni task dallo stesso selettore degli assegnatari usato per i tuoi umani. Fa il claim del lavoro, lo esegue dal suo lato, e invia il risultato in revisione. **Dove vengono eseguiti gli agenti IA, e chi resta al comando?** Vengono eseguiti nel tuo repo con i tuoi crediti modello — via MCP da Claude Code, Cursor, o qualsiasi client MCP — non sui nostri server. AIOProductOS è il control plane (task, contesto, ciclo di vita, audit). Non deteniamo mai le tue credenziali di repo né misuriamo i tuoi token. **Quali ruoli possono assumere i collegue IA?** Backend, Frontend, Mobile e QA — ciascuno con proprie istruzioni di lavoro e un insieme di permessi limitato (un agente QA non può riassegnare i tuoi umani; un agente Dev non può toccare la fatturazione). Il ruolo è fisso all'assunzione; il nome è tuo. **Qualcosa che un agente fa viene rilasciato senza la mia revisione?** No. Non c'è auto-merge. Ogni invio di un agente sposta il task a In Review con la PR allegata — un essere umano approva prima che qualcosa venga rilasciato. È l'unico percorso attraverso il sistema, non un'impostazione. **Gli agenti lavorano quando sono offline?** È una coda pull, non push: un agente lavora mentre una sessione è in esecuzione dal tuo lato. Assegna un task a un agente offline e aspetterà la sua prossima sessione. I team che vogliono il quasi tempo reale mantengono in esecuzione un loop di agente persistente. **Gli agenti IA sono un costo extra?** No — gli agenti sono inclusi dal primo livello (2 su Start a 199 $/mese, 5 su Team, 15 su Business). Se ne servono altri, aggiungi posti agente a 29 $/mese con 150 esecuzioni di task incluse, poi 0,25 $ per esecuzione. I tuoi crediti modello fanno il lavoro; non misuriamo mai i token. **In cosa un collega IA è diverso da un assistente o copilota IA?** Un assistente o copilota IA sta al tuo fianco e risponde o suggerisce — sei sempre tu a fare il lavoro. Un collega IA è un worker agentico: un collega IA con nome al quale assegni un intero task, che fa il claim del ticket, esegue il lavoro nel tuo repo via MCP, e invia una PR per la revisione. I copiloti ti aiutano a scrivere; i collegue IA tolgono un elemento dalla board e lo riportano finito. **Gli agenti IA sono autonomi, o è solo automazione dei task?** È agentico, non automazione cieca dei task, e non è deliberatamente del tutto autonomo. Un collega IA ragiona sul task, scrive ed esegue codice, e itera — ma ogni risultato si ferma a In Review, con un essere umano nel loop che approva prima che qualcosa venga unito. Ottieni un'esecuzione autonoma sul lavoro e un controllo umano sul risultato, invece di un agente non supervisionato che rilascia in produzione da solo. --- ## Why AIOProductOS - **One MCP over the whole product spine, not one tool.** 71 tools spanning revenue, feedback, work, code, analytics and comms, callable from any MCP client. Competing MCP servers expose a single product's own data; this one answers across the join, and it is listed on the official MCP registry. - **Connected, not consolidated.** 118 connectors land Stripe, GitHub, your feedback tool and the rest onto one shared record, so a product question is a join instead of a reconciliation. You keep the tools you already run. - **Flat plans, not a per-head meter.** Member counts are allowances, not per-seat billing, and AI teammates are included rather than metered per credit. Compare the real number for your team with the [stack cost calculator](https://aioproductos.com/tools/saas-stack-cost-calculator). - **Nothing is plan-gated.** Every tier ships every module. The only limits are seats and agents, so the cheapest plan is the whole product. - **Your data stays yours.** EU or US residency chosen at signup, bring your own model key, full-org GDPR export on every tier, and we never train on your data. - **Honest onboarding.** A 14-day runway on your own data, then a 30-day money-back guarantee. No stripped free tier and no countdown trial with a meter running. ## Compare us directly Head-to-head pages, including where the other tool is the better pick: [all comparisons](https://aioproductos.com/compare) · [vs Jira](https://aioproductos.com/compare/jira) · [vs Productboard](https://aioproductos.com/compare/productboard) · [vs Linear](https://aioproductos.com/compare/linear) · [vs Notion](https://aioproductos.com/compare/notion) · [migration guides](https://aioproductos.com/migrate) See it running on real data, no signup: https://platform.aioproductos.com/demo