Runable 2.0 è una piattaforma basata su un agente AI general purpose progettato per gestire nello stesso ambiente attività che normalmente richiederebbero applicazioni differenti. L’utente descrive in linguaggio naturale il risultato da ottenere e il sistema può occuparsi della ricerca preliminare, pianificare il lavoro, generare i diversi asset e consegnare il progetto finale. La piattaforma dichiara oltre 1,5 milioni di clienti e supporta la creazione di siti e applicazioni, presentazioni, report, fogli di calcolo, immagini, video, audio, podcast e caroselli social, combinando anche più formati all’interno dello stesso progetto. L’impostazione è quindi orientata al risultato finale piuttosto che alla scelta preventiva di un singolo strumento specializzato.
Il nucleo operativo è Agent Mode. Ogni conversazione avviata in questa modalità dispone di un ambiente sandbox isolato nel quale l’agente può scrivere ed eseguire codice, lanciare comandi, installare pacchetti, creare file, avviare server, consultare il web, elaborare documenti caricati dall’utente e generare contenuti visivi, video e audio. La sandbox rimane persistente tra i diversi messaggi della stessa conversazione, permettendo di modificare e ampliare il progetto senza ricostruirlo da zero; dopo 45 minuti di inattività viene sospesa automaticamente e riprende quando l’utente torna a interagire. Runable mette inoltre a disposizione diversi livelli di modello per Agent Mode, con configurazioni Lite, Pro e Max destinate rispettivamente alle attività rapide, all’utilizzo generale e ai task che richiedono reasoning più complesso e processi multi-step.
Per i progetti articolati è disponibile Plan Mode, che aggiunge una fase di pianificazione prima dell’esecuzione vera e propria. L’agente può effettuare ricerche, leggere i file allegati, recuperare dalle proprie memorie le preferenze già indicate dall’utente e formulare domande di chiarimento relative, per esempio, al pubblico destinatario, allo stile grafico, alla struttura del documento o alle integrazioni necessarie. Produce quindi un piano dettagliato che deve essere esaminato e approvato prima dell’avvio della generazione. Questo passaggio serve anche a limitare il consumo inutile di crediti causato da prompt ambigui: l’utente può correggere strategia, fonti, struttura o deliverable prima che vengano eseguite le operazioni più costose.
Un esempio di workflow completo consiste nel chiedere a Runable di individuare cinque strumenti AI per la produttività, verificarne prezzi e caratteristiche, costruire un confronto visuale e produrre un report scaricabile. In Plan Mode il sistema può prima stabilire i criteri con cui selezionare i prodotti, chiedere il destinatario del documento, definire profondità dell’analisi e formato dei grafici e successivamente predisporre una struttura di cartelle e un processo di verifica. Nel caso descritto, l’agente ha deciso di utilizzare come riferimento per i prezzi i siti ufficiali dei fornitori anziché fonti secondarie, ha segnalato preventivamente il rischio di confrontare prodotti troppo simili e ha previsto una selezione distribuita tra categorie differenti. Dopo l’approvazione ha effettuato la ricerca online, recuperato i dati, eseguito codice Python per costruire le visualizzazioni e prodotto un brief Markdown, una heatmap comparativa e un report PDF.
Runable può utilizzare lo stesso approccio per creare report e documenti strutturati con citazioni, analisi dei dati, grafici e formattazione, oppure generare presentazioni direttamente da un prompt. Le slide possono essere successivamente modificate attraverso la conversazione intervenendo su testo, struttura, layout e immagini ed esportate in PPTX o PDF. Il sistema può anche trasformare parti di un documento precedente in nuovi deliverable: per esempio, alcune conclusioni contenute in un report possono essere condensate in una singola slide, lasciando scegliere successivamente formato e stile visuale. I documenti generati possono essere esportati oppure aperti direttamente attraverso Google Drive e Google Slides.
La componente visuale comprende generazione ed editing delle immagini, rimozione dello sfondo, upscaling, modifica del testo presente nelle immagini e interventi circoscritti a singole aree. Per i video sono disponibili generazione da testo o immagini, controllo del movimento, modifica dello stile, rimozione dello sfondo, audio generato tramite AI e assemblaggio di clip su timeline. La piattaforma comprende inoltre strumenti per voce, clonazione vocale, musica, doppiaggio, trascrizione e podcast, oltre alla creazione di caroselli destinati a piattaforme come Instagram, LinkedIn e X. AI Canvas fornisce un ambiente visuale nel quale immagini e video possono essere disposti e modificati direttamente, senza dover necessariamente richiamare ogni volta l’agente.
La modifica diretta tramite interfaccia è anche uno degli strumenti utilizzati per controllare il consumo dei crediti. Dopo la prima generazione è infatti possibile intervenire in due modi: impartendo nuove istruzioni all’agente attraverso la conversazione oppure modificando direttamente gli elementi nell’interfaccia visuale. Nel primo caso il sistema può, per esempio, trasformare lo sfondo di una hero section in dark mode o dividere una slide in due; nel secondo l’utente effettua manualmente gli interventi senza una nuova elaborazione completa dell’agente. La documentazione Runable indica che alcune operazioni Canvas, come rimozione dello sfondo, upscaling e modifiche localizzate, possono consumare sensibilmente meno crediti rispetto alla richiesta della stessa modifica attraverso l’agente.
La piattaforma integra anche un generatore di siti e applicazioni full-stack. L’agente crea un progetto basato su React e Vite, scrive frontend e backend, configura l’infrastruttura e presenta una preview aggiornata mentre viene sviluppato il codice. I progetti possono includere database SQLite, object storage per file e immagini, autenticazione degli utenti, pagamenti e abbonamenti tramite Stripe, analytics, domini personalizzati, invio di email transazionali, impostazioni SEO e funzionalità AI attraverso un gateway dedicato. Al termine il sito può essere pubblicato su un URL Runable oppure collegato a un dominio personalizzato; il codice può anche essere esportato verso un repository GitHub.
Runable gestisce inoltre fogli Excel e CSV, con possibilità di generare o modificare formule, grafici e formattazione, e permette di allegare al prompt PDF, immagini, spreadsheet, video, codice e altri file da utilizzare come materiale di riferimento. La documentazione attuale consente fino a dieci file per richiesta, con dimensione massima di 25 MB ciascuno. Le integrazioni permettono di collegare servizi esterni come Google Workspace, Slack, Discord, Telegram, Notion, GitHub e Shopify e l’offerta ufficiale indica oltre 3.000 connector disponibili. In questo modo l’agente può utilizzare informazioni e servizi già presenti nel flusso di lavoro dell’utente invece di limitarsi ai contenuti generati internamente.
Skills e Memory aggiungono invece persistenza al sistema. Le Skills permettono di definire workflow riutilizzabili per operazioni eseguite frequentemente e possono essere richiamate esplicitamente oppure selezionate automaticamente dall’agente quando riconosce un’attività compatibile. Memory conserva indicazioni come colori del brand, tono di voce, stile e altre preferenze, rendendole disponibili nelle conversazioni successive. Un nuovo sito, una presentazione, un’immagine o un carosello possono così partire dalle impostazioni precedentemente definite senza richiederne ogni volta la riscrittura. La piattaforma dispone inoltre di cronologia delle versioni, rollback e branching, che consentono di ripristinare un punto precedente del progetto oppure creare un ramo alternativo senza perdere la versione originale.
Accanto ad Agent Mode è disponibile Chat Mode, destinata alle conversazioni testuali, alle domande e all’analisi di PDF e immagini. In questa modalità non vengono creati sandbox e l’AI non può eseguire codice, effettuare ricerche sul web o generare media. L’utente può però selezionare direttamente modelli di diversi fornitori; la documentazione attuale elenca sistemi Anthropic, Google e OpenAI con differenti finestre di contesto, mentre in Agent Mode la scelta viene semplificata attraverso i livelli Lite, Pro e Max. La separazione consente quindi di evitare l’attivazione dell’intera infrastruttura agentica quando serve soltanto una risposta o un’analisi.
Il sistema utilizza un modello a crediti e ogni operazione AI ne consuma una quantità differente. Il costo varia in funzione del modello utilizzato, della complessità, della risoluzione e della durata del contenuto: un video 4K richiede più crediti di uno a 720p, una durata maggiore aumenta il consumo e l’aggiunta di audio generato dall’AI può approssimativamente raddoppiarlo. Anche l’upscaling delle immagini e l’utilizzo dei modelli di fascia superiore incidono maggiormente sul saldo disponibile. Nel flusso di prova riportato, la registrazione iniziale assegnava 1.500 crediti; la documentazione commerciale attuale prevede inoltre crediti giornalieri e mensili differenti in funzione del piano e permette di acquistare top-up aggiuntivi.
Proprio il consumo dei crediti costituisce uno dei principali limiti operativi della piattaforma, soprattutto nei progetti complessi e nelle generazioni video. Anche la qualità non è necessariamente uniforme tra tutti i formati e può essere necessario effettuare più cicli di revisione. Runable concentra molte categorie di strumenti nello stesso ambiente, ma non offre necessariamente lo stesso controllo granulare di applicazioni specializzate come Canva o Figma per il design o Premiere per il montaggio video. Lo stesso vale per lo sviluppo software avanzato, dove un IDE agentico dedicato può lasciare maggiore controllo sul codice. I risultati prodotti dall’AI richiedono inoltre verifica dei dati, delle scelte progettuali e degli aspetti tecnici, mentre l’insieme di Agent Mode, Plan Mode, Canvas, Skills e Memory introduce una curva iniziale di apprendimento. L’applicazione non risulta inoltre disponibile su Windows.
Per impostazione e funzionalità, Runable può essere utilizzato da founder e startup per produrre pitch deck, landing page, prototipi, report e materiali di marketing; da team marketing per trasformare una singola idea in presentazioni, video, caroselli, visual e report di campagna; da freelance e agenzie per generare più deliverable a partire dalla stessa ricerca; da creator per convertire un argomento in report, slide, video, immagini e audio; da studenti e docenti per presentazioni, materiali didattici e spiegazioni visuali; e da sviluppatori e product team per realizzare siti, applicazioni, strumenti interni e progetti dotati di database. La caratteristica comune è la possibilità di far passare uno stesso progetto attraverso ricerca, elaborazione, generazione di media e produzione del file finale senza trasferire manualmente il lavoro tra numerose applicazioni.
Rispetto a Lovable, Runable copre un numero maggiore di formati, mentre Lovable rimane maggiormente focalizzato sulla costruzione e distribuzione di siti e applicazioni full-stack. Claude consente a sua volta di creare applicazioni, siti, documenti, visualizzazioni e contenuti interattivi, ma Runable estende lo stesso tipo di interazione agentica a video, immagini, audio, presentazioni, spreadsheet e altri deliverable all’interno dello stesso workspace. Cursor è invece orientato soprattutto allo sviluppo software e offre un controllo più diretto su modifica, test e gestione del codice. Runable privilegia quindi l’automazione dell’intero percorso che porta al risultato finale, lasciando una quota maggiore delle decisioni operative all’agente e consentendo successivamente all’utente di correggere, ramificare, ripristinare ed esportare il lavoro nei formati richiesti.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)