Sviluppare software con lo sviluppo agentico?

Lo sviluppo agentico è un approccio emergente alla creazione di software con agenti AI e la codifica agentica. Anziché limitarsi ad assistere gli sviluppatori con suggerimenti o frammenti di codice, i sistemi agentici vanno oltre i tradizionali assistenti AI agendo per conto degli sviluppatori. Questo include la scrittura di codici, l'esecuzione di test, il debug dei problemi e persino la collaborazione tra workflow.

Mentre le aziende cercano di ottenere sempre più valore dall'AI, lo sviluppo agentico segna un passaggio da strumenti passivi a collaboratori attivi. Questa evoluzione è particolarmente rilevante per i responsabili IT, gli architetti e i team di ingegneria che cercano di colmare il divario tra la sperimentazione dell'AI e il suo utilizzo in produzione nel mondo reale, con un impatto concreto sull'azienda.

Cosa significa agentico?

Agentico significa avere la capacità di agire in autonomia per raggiungere un obiettivo. Nell'AI, si riferisce a sistemi che utilizzano agenti AI per pianificare, prendere decisioni e agire in più fasi con un intervento umano limitato. Un agente AI all'interno di un sistema agentico può:

• Percepire il proprio ambiente.
• Prendi decisioni basate sugli obiettivi.
• Intraprendere azioni per raggiungere tali obiettivi.
• Impara dai risultati passati.
• Adattarsi agli scenari e all’apporto umano.

Nello sviluppo software, un sistema agentico supporta gli sviluppatori nel loro lavoro quotidiano. Conosce gli obiettivi, li suddivide in attività, esegue tali attività utilizzando strumenti e perfeziona i risultati nel tempo, il tutto nel rispetto di vincoli definiti.

Sviluppo di AI agentica vs. assistenza AI tradizionale

Invece di richiedere un costante intervento umano, i sistemi agentici possono operare con un maggiore grado di indipendenza, risultando particolarmente utili in ambienti complessi, dove le attività coinvolgono più strumenti e fasi.

Come funziona lo sviluppo agentico?

Lo sviluppo agentico si basa su un ciclo strutturato di pianificazione, esecuzione e perfezionamento. Sebbene le implementazioni possano variare, la maggior parte dei sistemi segue uno schema simile.

Definizione dell'obiettivo

Il processo inizia con un obiettivo di alto livello fornito da una persona, ad esempio:

• "Crea un endpoint API per l'onboarding del cliente."
• "Esegui il refactoring di questo modulo per migliorarne le prestazioni."
• „Scrivi i test di integrazione per il flusso di checkout.“

L'agente interpreta l'obiettivo e determina i criteri di successo.

Pianificazione delle attività

L'agente scompone l'obiettivo in fasi più piccole e attuabili. Per esempio:

• Analizza la codebase esistente
• Identifica le dipendenze
• Definire le funzioni richieste
• Genera casi test

Questa fase di pianificazione distingue i sistemi agentici dai semplici assistenti. Formano workflow strutturati anziché rispondere a prompt isolati.

Esecuzione guidata dagli strumenti

Gli agenti utilizzano altri agenti tramite il protocollo Agent2Agent e sistemi esterni esposti attraverso server Model Context Protocol per interagire con strumenti che consentono loro di pianificare ed eseguire attività lungo l'intero ciclo di vita dello sviluppo. Questa capacità combinata consente alla programmazione agentica di passare dai suggerimenti all'azione concreta.

Gli agenti utilizzano:

• Servizi basati su API per l'integrazione con sistemi esterni e fonti di dati.
• Workflow e strumenti di automazione per l'esecuzione e l'orchestrazione dei processi aziendali.
• Fonti e repository di conoscenza per recuperare informazioni strutturate e non strutturate.
• Strumenti di comunicazione e collaborazione per notifiche, messaggistica e coordinamento dei team.
• Sistemi e applicazioni aziendali per accedere ai dati e ai registri dell'impresa e aggiornarli.
• Sistemi di archiviazione file e documentale per la lettura, la generazione e la gestione dei contenuti.
• Funzioni e servizi personalizzati per la gestione della logica aziendale specializzata, della convalida e delle attività operative.

L'agente può quindi eseguire le attività passo per passo:

• Scrive o modifica il codice
• Esegue test
• Corregge gli errori
• Aggiorna la documentazione

L'esecuzione è adattiva e l'agente adegua il proprio approccio in base a risultati ed esiti.

Cicli di feedback iterativi

Gli agenti valutano continuamente i risultati:

• Il codice è stato compilato correttamente?
• I test sono stati superati?
• Gli obiettivi di performance sono stati raggiunti?

In caso contrario, l'agente rivede il proprio approccio e ci riprova, creando un ciclo di auto-miglioramento che si basa sulla memoria per apprendere dai risultati precedenti e migliorare le performance future.

Revisione umana

Nonostante la crescente autonomia, il cervello umano è ancora una componente fondamentale della programmazione agentica. La revisione umana è necessaria per:

• Approvazione delle modifiche
• Fornire correzioni
• Definizione di guardrail

Lo sviluppo agentico è più efficace se abbinato a un'attenta supervisione umana.

Componenti principali dello sviluppo agentico

Diversi elementi fondamentali consentono ai sistemi agentici di funzionare efficacemente.

Agenti

Gli agenti sono gli attori principali. Diversi agenti possono specializzarsi in ruoli specifici, come la codifica, il testing o la documentazione. Combinano capacità di ragionamento con logica di esecuzione, consentendo loro di:

• Interpretazione degli obiettivi
• Pianifica task
• Coordina le azioni

Modelli

Al centro degli agenti vi sono modelli di AI, in genere grandi modelli linguistici (LLM, large language model), spesso forniti tramite piattaforme di AI integrate che supportano lo sviluppo, l'implementazione e la scalabilità. Questi modelli forniscono, tra le altre cose:

• Comprensione del linguaggio naturale
• Generazione del codice
• Capacità di ragionamento

In pratica, i sistemi agentici possono utilizzare una combinazione di LLM per la codifica generici e specializzati, a seconda del task. Questi possono includere modelli ottimizzati per il completamento del codice, il refactoring, la generazione di test e la comprensione a livello di repository, nonché modelli adattati al dominio progettati per linguaggi o framework specifici.

Strumenti

Gli strumenti ampliano ciò che gli agenti possono fare. Tra gli esempi:

• Ricerca web: trova informazioni da Internet.
• Automazione del browser: interagisce automaticamente con i siti Web.
• Connettori API: chiamano servizi e sistemi esterni tramite API.
• Operazioni sui file: legge, scrive, modifica o elimina file nei sistemi di archiviazione locali o cloud.
• Esecuzione nel terminale: esegue istruzioni dalla riga di comando.
• Esecuzione del codice: esegue codice generato o esistente.
• Pipeline di integrazione continua/consegna continua (CI/CD): compilano, testano e implementano il codice.
• Piattaforme low-code/no-code

Memoria

La memoria consente agli agenti di:

• Mantieni il contesto su più task
• Impara dalle interazioni precedenti
• Mantenere la consapevolezza della codebase

Nei sistemi agentici, la memoria è spesso suddivisa in:

• Memoria a breve termine che conserva il contesto immediato dell'attività o della conversazione corrente, ad esempio i prompt recenti o i risultati intermedi.
• Memoria a lungo termine che archivia conoscenze durature nel tempo, come la cronologia dei progetti, le conoscenze della codebase o le preferenze degli utenti, consentendo il riutilizzo e la continuità tra le sessioni.

Guardrail

I guardrail impongono vincoli quali il controllo degli accessi, la qualità del codice, la sicurezza e la verificabilità.

Sviluppo agentico vs. assistenti alla programmazione basati sull'AI

Il supporto dell'AI nello sviluppo software si è evoluto per fasi, da semplici strumenti di produttività a sistemi sempre più autonomi. Comprendere queste differenze aiuta i team a definire le giuste aspettative su ciò che lo sviluppo agentico consente.

Strumenti di completamento automatico

Gli strumenti AI di base offrono il completamento del codice e suggerimenti sintattici. Gli strumenti di completamento automatico e sintassi offrono un'assistenza leggera prevedendo la prossima riga di codice o segnalando errori. Migliorano l'efficienza per le attività individuali, ma restano limitati a un supporto reattivo e a fase singola.

Copilot

Gli strumenti in stile copilot offrono un'assistenza più ricca e consapevole del contesto, ma restano dipendenti dalla guida umana. Possono generare funzioni, suggerire refactoring e spiegare il codice, ma si affidano ancora agli sviluppatori per definire ogni passaggio, eseguire le modifiche e gestire i workflow.

Agenti AI per la programmazione

Anziché limitarsi a supportare attività isolate, gli agenti AI per la programmazione nei sistemi di sviluppo agentico possono pianificare workflow in più fasi, interagire con strumenti, eseguire test, risolvere problemi e iterare verso un obiettivo definito con una minore necessità di input umano costante.

Il passaggio dal suggerimento all’azione

La differenza fondamentale è la capacità di passare dal suggerimento all'esecuzione, evolvendo dal supporto agli sviluppatori al completamento effettivo degli obiettivi. Mentre gli assistenti aiutano gli sviluppatori a lavorare più velocemente, lo sviluppo agentico consente ai sistemi di assumersi la responsabilità del completamento degli obiettivi, trasformando l'intento in risultati concreti sotto la guida e il controllo umano.

I benefit dello sviluppo agentico

Questi benefit riflettono un cambiamento più ampio verso la collaborazione tra persone e AI. Punti di controllo chiari per le revisioni, workflow di approvazione e la possibilità di intervenire garantiscono che i sistemi agentici potenzino il giudizio umano anziché sostituirlo.

• Velocità: Gli agenti accelerano la correzione dei bug, i cicli di sviluppo e il time-to-market. Gestiscono attività in più fasi end-to-end, riducendo i passaggi di consegne e i tempi di attesa. I team possono passare più rapidamente dall'idea all'implementazione, abbreviando il time-to-market per nuove funzionalità e miglioramenti.
• Produttività: Gli sviluppatori possono concentrarsi su design e innovazione. Eliminando le attività di routine e operative, i sistemi agentici consentono agli sviluppatori di concentrarsi su attività di maggior valore, come l'architettura, il problem-solving e l'innovazione. Questo porta a un migliore utilizzo del talento umano nel settore dell'ingegneria.
• Riduzione del lavoro manuale: Le attività di routine, come il testing e il refactoring, sono automatizzate. Le attività ripetitive — come la scrittura di codice standard, la generazione di test, il refactoring e la documentazione — possono essere automatizzate o parzialmente automatizzate, riducendo il carico cognitivo e il burnout degli sviluppatori.
• Iterazione: I cicli di feedback favoriscono un rapido miglioramento. I cicli di feedback integrati consentono test, convalida e perfezionamento rapidi. Gli agenti possono identificare rapidamente i problemi, proporre correzioni e riprovare, favorendo un apprendimento più rapido e un miglioramento più incrementale.
• Scala: I workflow agentici si standardizzano e si ampliano tra i team. I workflow agentici semplificano la standardizzazione delle pratiche di sviluppo tra i team. Con l'espandersi dell'utilizzo, le organizzazioni possono applicare modelli, controlli e standard di qualità coerenti senza rallentare la distribuzione.
• Qualità: Gli agenti possono applicare modelli coerenti, eseguire il refactoring del codice e generare automaticamente test, aiutando i team a mantenere nel tempo basi di codice più pulite e affidabili.
• Sicurezza: I workflow agentici possono integrare controlli di sicurezza direttamente nelle pipeline di sviluppo e CI/CD, contribuendo a individuare le vulnerabilità prima che il codice raggiunga la produzione.

Insieme, questi benefit riflettono un più ampio cambiamento verso uno sviluppo collaborativo tra persone e AI, in cui gli agenti amplificano l'impatto degli sviluppatori, mentre le persone mantengono la direzione strategica e la supervisione.

Esempi di sviluppo agentico

Lo sviluppo agentico può essere applicato lungo l'intero ciclo di vita dello sviluppo di app, dalla progettazione iniziale delle funzionalità alla manutenzione continua. Questi esempi illustrano come gli agenti di programmazione AI vadano oltre l'assistenza isolata per assumere attività coordinate e orientate ai risultati, lavorando a fianco degli sviluppatori per ridurre il lavoro manuale, accelerare il rilascio e migliorare la coerenza.

• Sviluppo di funzionalità: Gli agenti generano e integrano codice.
• Refactoring del codice: Gli agenti ottimizzano e modernizzano le basi di codice.
• Test: gli agenti creano ed eseguono suite di test.
• Debugging: Gli agenti individuano e risolvono i problemi.
• Documentazione: Gli agenti producono automaticamente la documentazione.

Rischi e governance per lo sviluppo agentico

Gli Agenti AI devono essere progettati per scalare tra team e casi d’uso. Ciò include il supporto dei requisiti di sicurezza e conformità, l'affidabilità su larga scala, l'integrazione con i sistemi aziendali e la capacità di evolversi con la crescita delle esigenze organizzative. La supervisione umana è fondamentale per integrare controlli di governance che contribuiscano a ridurre il rischio.

• Permessi: Gli agenti spesso necessitano di accesso a basi di codice, sistemi e dati. Senza permessi ben definiti e controlli di accesso basati sul privilegio minimo, questa autonomia può aumentare il rischio di modifiche accidentali, esposizione dei dati o violazioni delle policy.
• Sicurezza: Il codice generato può introdurre vulnerabilità se non viene esaminato attentamente. Le pratiche di sicurezza, quali l'analisi statica, la scansione delle dipendenze e impostazioni predefinite sicure, restano essenziali nei Workflow agentici.
• Controllo qualità: I risultati degli agenti possono variare in termini di qualità e coerenza e potrebbero richiedere una convalida. Le fasi di convalida, come test, linting e revisione umana, aiutano a garantire che il codice generato sia conforme agli standard architetturali e alle aspettative in termini di prestazioni.
• Verificabilità: Le organizzazioni necessitano di una chiara tracciabilità di ciò che gli agenti hanno fatto, quando lo hanno fatto e perché. Registri dettagliati e tracce delle decisioni sono fondamentali per la conformità, la risoluzione dei problemi e il miglioramento continuo.
• Affidabilità: gli agenti possono interpretare erroneamente gli obiettivi, operare con un contesto incompleto o non riuscire in casi limite. Misure di salvaguardia quali esecuzione delimitata, nuovi tentativi e percorsi di escalation contribuiscono a mitigare questi rischi.
• Supervisione: gli esseri umani restano responsabili dei risultati. Punti di controllo chiari per la revisione, workflow di approvazione e la possibilità di intervenire garantiscono che i sistemi agentici potenzino il giudizio umano anziché sostituirlo.

Come valutare gli strumenti per lo sviluppo agenziale

La selezione degli strumenti di sviluppo agentici giusti è fondamentale per ottenere valore mantenendo il controllo. Oltre alle funzionalità pure, i team devono valutare quanto gli strumenti si adattino agli ambienti esistenti, ai modelli di governance e alle esigenze di scalabilità a lungo termine.

Consapevolezza della codebase

Gli strumenti efficaci devono comprendere la struttura, le dipendenze e le convenzioni della tua codebase. Questo include il mantenimento del contesto tra file e repository, il riconoscimento dei pattern esistenti e l'adattamento agli standard consolidati, anziché introdurre frammentazione.

Accesso allo strumento

Gli agenti devono integrarsi perfettamente con il più ampio ecosistema di sviluppo. Ciò include IDE, sistemi di controllo delle versioni, pipeline CI/CD, framework di test, API e ambienti runtime. Un accesso sicuro e con un ambito ben definito è essenziale per consentire un'esecuzione efficace senza un'eccessiva esposizione.

Osservabilità

La visibilità dell'esecuzione è essenziale. I team hanno bisogno di una chiara visibilità su quello che gli agenti stanno facendo e sul perché. Una solida osservabilità include registri di esecuzione, tracce decisionali, output intermedi e metriche delle performance, consentendo il debugging, la fiducia e il miglioramento costante.

Controlli

Gli strumenti pronti per l'azienda offrono solide funzionalità di governance, come il controllo di accesso basato sui ruoli, i workflow di approvazione, l'applicazione delle policy e i log di audit. Questi controlli contribuiscono a garantire che la maggiore autonomia non comprometta gli standard di sicurezza, conformità o qualità.

Predisposizione per l'impresa

Le soluzioni devono scalare in modo sicuro in tutte le organizzazioni. Ciò include il supporto dei requisiti di sicurezza e conformità, l'affidabilità su larga scala, l'integrazione con i sistemi aziendali e la capacità di evolversi con la crescita delle esigenze organizzative.

Come muovere i primi passi con lo sviluppo agentico

L'adozione dello sviluppo agentico rappresenta un'evoluzione strutturata verso la collaborazione tra persone e AI, anziché verso la sostituzione. Per i team che esplorano come sviluppare Agenti AI, il successo deriva dalle best practice. Inizia in modo ponderato, abbina la sperimentazione a controlli chiari e impara man mano che cresci.

• Inizia con casi d'uso pilota: parti da scenari piccoli e circoscritti, come la generazione di test, la documentazione o lo sviluppo di funzionalità circoscritte. Utilizza questo approccio per definirne lo scopo, confermarne il valore, verificare il modello e creare fiducia senza introdurre rischi superflui.
• Definisci i limiti: definisci policy chiare per la sicurezza, l'accesso, gli standard qualitativi e l'uso accettabile. I limiti aiutano gli agenti ad agire in modo autonomo, pur rimanendo allineati ai requisiti organizzativi e normativi.
• Implementare punti di controllo con revisione umana: mantieni la revisione umana nelle fasi chiave, incluse le modifiche al codice, le distribuzioni e le decisioni critiche. Questi punti di controllo contribuiscono a mantenere fiducia, responsabilità e qualità.
• Definisci le metriche di successo: monitora metriche come velocità di sviluppo, tassi di errore, adozione e soddisfazione degli sviluppatori. Misure chiare rendono più semplice dimostrare l'impatto e guidare i futuri investimenti quando si adotta una nuova piattaforma tecnologica.
• Scala gradualmente: espandi i workflow agentici in modo incrementale tra team e casi di utilizzo. La scalabilità graduale consente alle organizzazioni di standardizzare i pattern, perfezionare la governance e integrare le lezioni apprese nel tempo.

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