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.