Che cos’è l’Agentic Coding

Nel panorama attuale della programmazione assistita dall’intelligenza artificiale, termini come “GitHub Copilot”, “Claude Code” o “Cursor” sono ormai familiari a sviluppatori di ogni livello. Quando questi sistemi non si limitano più a suggerire righe di codice, ma pianificano, eseguono e controllano intere attività, si parla di “Agentic Coding”. Il termine “agent” proviene dalla ricerca sull’IA e indica un’entità che persegue un obiettivo in modo autonomo: percepisce l’ambiente, elabora decisioni e compie azioni per avvicinarsi al risultato desiderato.

Definizione di agente nel contesto della programmazione

Un agente di programmazione non si limita a proporre soluzioni, ma agisce direttamente sul repository di codice. Legge i file sorgente, modifica o crea nuovi file, avvia comandi di compilazione o test, e verifica i risultati ottenuti. Il ciclo si ripete finché il compito non è considerato completato, consentendo così di delegare attività complesse a sistemi che operano in modo continuo e indipendente.

Gli strumenti attuali di AI coding

Le piattaforme più diffuse che stanno evolvendo verso l’Agentic Coding includono:

GitHub Copilot: integrato in ambienti di sviluppo come VS Code, suggerisce frammenti di codice basati su modelli di linguaggio di grandi dimensioni e, nelle versioni più recenti, può avviare refactoring automatici.
Claude Code: prodotto da Anthropic, combina capacità di comprensione del linguaggio naturale con funzioni di esecuzione di script, permettendo di chiedere “scrivi una funzione che… e poi testala”.
Cursor: progettato per un’interazione più dialogica, consente di chiedere al modello di generare, modificare e verificare il codice attraverso una chat integrata nello IDE.

Come funziona un agente di programmazione

Il processo tipico di un agente si articola in quattro fasi:

Percezione: l’agente analizza lo stato attuale del progetto, leggendo file, dipendenze e configurazioni.
Pianificazione: sulla base dell’obiettivo fornito (ad esempio “implementare l’autenticazione OAuth”), il modello genera un piano di azioni sequenziali.
Esecuzione: l’agente modifica il codice, crea commit, avvia build e test automatizzati, e persino lancia container o ambienti di sviluppo.
Verifica: i risultati dei test vengono valutati; se falliscono, l’agente ricalcola il piano e riprova finché non ottiene il risultato atteso.

Questo ciclo iterativo è simile a un “ciclo di controllo” classico nell’ingegneria, ma gestito interamente da un modello di IA che apprende dalle proprie azioni.

Primi esperimenti e casi d’uso pratici

Le prime sperimentazioni di Agentic Coding hanno mostrato vantaggi concreti in contesti di sviluppo rapido, manutenzione legacy e refactoring. Un team di sviluppo ha affidato a un agente la migrazione di un’applicazione monolitica a microservizi: l’agente ha identificato i moduli, generato le interfacce di comunicazione e creato i repository indipendenti, riducendo il tempo di progetto del 40 %. In un altro caso, un agente è stato usato per scrivere test unitari a partire da specifiche in linguaggio naturale, aumentando la copertura del codice dal 55 % al 92 % in poche ore.

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Altri prodotti e novità tecnologiche

Dawarich è una alternativa privata al Google Location History: l’app consente di raccogliere e visualizzare i dati di geolocalizzazione direttamente dallo smartphone, garantendo maggiore privacy. Il nuovo modello Elroq, con hardware e software aggiornati in meno di due anni, si presenta come un’opzione di ingresso interessante grazie alla batteria LFP. Il più recente macOS 27 porta miglioramenti di stabilità e nuove funzionalità, mentre le innovazioni per i diabetici mirano a realizzare misurazioni della glicemia senza aghi, nonostante le difficoltà tecniche. Inoltre, sensori di apertura finestra integrati in Home Assistant permettono di documentare il comportamento di ventilazione, utili per discussioni su muffe con i locatari. Infine, l’ultimo aggiornamento per gli smartwatch introduce una misurazione continua del battito, un chip S11 e un’indicazione della “forma del giorno”, ma aumenta il consumo della batteria?

Conclusioni

L’Agentic Coding rappresenta una svolta nell’automazione del software: da assistenti passivi a veri collaboratori autonomi. Con strumenti sempre più capaci di percepire, decidere ed eseguire, gli sviluppatori possono concentrarsi su attività di alto livello, lasciando alle macchine le operazioni ripetitive e di verifica. Il futuro del coding sembra orientato verso una partnership sempre più stretta tra umano e agente IA, dove la fiducia nei risultati generati dalle macchine sarà la chiave per una produttività sostenibile.