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Agente di coding: come costruirne uno (guida rapida 2025)

Punti salienti dell'articolo:
  • Un agente è un loop di token LLM eseguibile in poche centinaia di righe
  • Scegliere un modello agentic come Sonnet o Kimi K2 per azione rapida
  • Usare un Oracle (GPT) come tool per verifica e ricerca
  • La tecnica trasforma il ruolo da consumatore a produttore di AI
  • Valutare modelli oltre contesto e costo, considerare specializzazioni
  • Agentic bias verso l'azione incrementale riduce i tempi di pensiero
  • Competenze di agent building sono richieste nel mercato 2025
  • I rischi includono costi di token e necessità di validazione umana
  • Prodotti come Amp o Copilot sono pattern di loop LLM applicato
  • L'orchestrazione di più modelli è chiave per controllo e qualità
Agente di coding: come costruirne uno (guida rapida 2025)

Introduzione: agente di coding e perché conta

Un agente di coding è un sistema che usa cicli di token LLM per automatizzare compiti di sviluppo; saperlo costruire è una competenza fondamentale nel 2025.

Contesto

Geoffrey Huntley dimostra che un agente è, in sostanza, un loop che invia e riceve token dai modelli. Con poche centinaia di righe di codice si ottiene un agente operativo che esegue azioni ripetute e prende decisioni incrementali. L'articolo sottolinea come agenti come Sonnet (agentic) o Amp mettano insieme modelli specializzati e tool esterni per bilanciare azione e verifica.

Riassunto dell'articolo

Huntley spiega che non esiste un moat tecnologico: la maggior parte degli agenti è un loop di LLM token, spesso scritto in poche centinaia di righe. Scegliere un modello "agentic" (es. Sonnet o Kimi K2) e collegare un "Oracle" (GPT come tool) permette di combinare rapidità d'azione con controllo e verifica. Fonte: Geoffrey Huntley — https://ghuntley.com/agent/

Il problema

Molti valutano i modelli solo per contesto o costo, ignorando specializzazioni e progettazioni agentiche; questo porta a confronti fuorvianti e a sottovalutare l'importanza dell'orchestrazione.

Soluzione / Approccio

Costruire un agente efficace richiede tre scelte pratiche: 1) usare un modello agentico per azione rapida; 2) integrare modelli di verifica come tool (Oracle); 3) progettare il loop di token e le politiche di azione incrementale.

Conclusione

Imparare a creare un agente trasforma il profilo professionale: da consumatore di AI a produttore che può automatizzare compiti. È una skill pratica e ripetibile, non un mistero proprietario.

FAQ

Cos'è esattamente un agente di coding?

Un agente di coding è un programma che opera in un ciclo continuo inviando token a un LLM per svolgere, iterare e verificare attività di sviluppo.

Perché imparare a costruire un agente di coding nel 2025?

Perché abilita l'automazione del lavoro quotidiano, aumenta la produttività e diventa una competenza richiesta dai datori di lavoro.

Quale modello usare come base per un agente?

Huntley suggerisce modelli agentic come Sonnet o Kimi K2 per azione rapida; poi si può collegare un Oracle (es. GPT) per verifica e pianificazione.

Quali rischi o limiti devo considerare?

I limiti includono dipendenza dal modello, costi di token e la necessità di validazione umana; non inventare dati e prevedere controlli di qualità.

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