Agentic coding: la chiave per rendere l'intelligenza artificiale un alleato nel lavoro

# Introduzione L'intelligenza artificiale (IA) è arrivata a un punto critico nel lavoro. Le assistenti di codifica agente sono in grado di pianificare e eseguire cambiamenti su più livelli e iterare sulla base del feedback. Tuttavia, la maggior parte delle implementazioni aziendali fallisce. Non è più il modello a essere il problema, ma il contesto. ## Contesto: l'architettura della progettazione La struttura, la storia e l'intento che accompagna il codice in essere modificate sono fondamentali per il successo degli agenti di codifica agente. Le aziende stanno affrontando un problema di sistema: non hanno ancora progettato bene l'ambiente in cui questi sistemi operano. ## Agentic behavior La recente evoluzione dalle tool di assistenza ai flussi di lavoro agenti ha portato a definire nuovamente cosa significa l'agente comportamento in pratica: la capacità di ragionare attraverso progettazione, testing, esecuzione e validazione anziché produrre pezzi isolati. Ricerche come dynamic action re-sampling mostrano che consentire agli agenti di cambiare direzione, rivedere e revisionare le proprie decisioni migliora notevolmente i risultati nei grandi codebase interdipendenti. ## Orchestration e guardari Piattaforme come GitHub stanno costruendo ambienti di orchestrazione e guardari dedicati per supportare collaborazione multi-agente all'interno dei flussi di lavoro reali. ## La parte difficile: il contesto L'introduzione degli agenti di codifica agente senza affrontare i workflow e l'ambiente crea un produttività che può scendere. Uno studio aleatorio questo anno ha mostrato che gli sviluppatori che utilizzano assistenza AI in workflows immutati completano le tabelle più lentamente, in gran parte a causa di verifica, riprovazione e confusione sull'intenzione. ## Progettare il contesto: la chiave per il successo In ogni deployment fallito che ho osservato, la mancanza di contesto è stata la causa. Quando gli agenti mancano una comprensione strutturata del codicebase, in particolare i moduli pertinenti, graffo dipendenze, test harness, convenzioni architettoniche e storia dei cambiamenti. Producono output che sembrano corretti ma sono disconnessi dalla realtà. ## La parte giusta: l'ingegneria del contesto Le squadre che vedono guadagni significativi trattano il contesto come superficie di ingegneria. Creano strumenti per snappare, compattare e versionare il ' working memory dell'agente: cosa viene persistito attraverso i turni, cosa viene scartato, cosa viene riassunto e cosa è collegata invece di inlinata. ## L'ingegneria del contesto è la chiave per il successo Le squadre che vedono guadagni significativi trattano il contesto come superficie di ingegneria. Creano strumenti per snappare, compattare e versionare il ' working memory dell'agente: cosa viene persistito attraverso i turni, cosa viene scartato, cosa viene riassunto e cosa è collegata invece di inlinata. ## L'integrazione con gli workflow Ma il contesto da solo non è abbastanza. Le aziende devono ripensare i workflow intorno a questi agenti. Come McKinsey’s 2025 report ha notato, le guadagni produttivi non derivano dalla sovrapposizione dell'AI sulle processi esistenti ma da un pensiero processo completamente nuovo. Quando le squadre semplicemente inseriscono un agente in workflow immutati, si creano problemi: gli ingegneri trascorrono più tempo verificando il codice scritto dagli agenti di quanto sarebbe trascorso per scriverlo da solo. Gli agenti possono amplificare solo ciò che è già strutturato: codici ben testati, modulari e documentati. ## La sicurezza e la governance La sicurezza e la governance sono anche un problema. Il codice generato dall'agente presenta nuove forme di rischio: dipendenze non controllate, violazioni dei diritti di proprietà intellettuale e moduli documentati che sfuggono alla revisione dei peer. ## La CI/CD integrazione Le squadre mature stanno iniziando ad integrare l'attività agente direttamente nei flussi di lavoro CI/CD, trattando gli agenti come contributi autonomi i cui lavori devono superare le stesse analisi statiche, registrazione audit e porte di approvazione delle persone umane. ## La prospettiva del futuro La prossima stagione determinerà se l'agentic coding diventerà un elemento centrale per lo sviluppo aziendale o un altro promessa infondata. La chiave è engineered context, ovvero creare un ambiente stabile e strutturato per questi sistemi. ## Conclusione La convergenza di piattaforme intorno alle orchestrazioni e ai guardari sta portando miglioramenti significativi nel controllo del contesto. I vincitori nei prossimi 12-24 mesi saranno quelli che trattano il contesto come un atto d'ingegneria e affideranno il flusso di lavoro alla produttività. ## Linea guida Il contesto + agent = vantaggio. Saltare la prima metà, l’intero costrutto crolla.

# Introduction AI has reached a critical point in the workplace. Agent-based code generation assistants are capable of planning and executing changes across multiple steps and iterating based on feedback. However, most enterprise deployments fail. It's no longer the model that is the problem, but the context. ## Context: Architecture of Design Designing the context for these systems is crucial for success. The structure, history, and intent surrounding the code being changed are essential for the agents' performance. Companies are facing a system design challenge: they haven't yet designed a stable environment for these systems to operate in. ## Agent Behavior The recent evolution from assistive tools to workflow-based agents has led to redefining what agent behavior means in practice: the ability to reason through design, testing, execution, and validation instead of producing isolated pieces. Research like dynamic action re-sampling shows that allowing agents to change direction, re-evaluate, and revise their decisions improves performance significantly in interdependent codebases. ## Orchestration and Guardrails Platforms like GitHub are building dedicated orchestration and guardrail environments to support multi-agent workflow collaboration. ## The Hard Part: Context Introducing agent-based code generation assistants without addressing workflows and context results in decreased productivity. A study this year showed that developers who use AI assistance in unchanged workflows complete tasks slower, primarily due to verification, rework, and intent confusion. ## Designing Context: The Key to Success In every failed deployment I've observed, the lack of context has been the cause. When agents lack a structured understanding of the codebase, including relevant modules, dependency graphs, test harnesses, architectural conventions, and change history. They produce output that seems correct but is disconnected from reality. ## The Right Part: Context Engineering Teams that see significant gains are treating context as an engineering surface. Creating tools to snap, compact, and version the 'agent working memory': what is persisted across turns, what is discarded, what is summarized, and what is linked instead of inline. ## Integrating with Workflows But context alone is not enough. Companies must rethink workflows around these agents. As McKinsey’s 2025 report noted, productivity gains do not come from superimposing AI on existing processes but from a new process-oriented mindset. When teams simply insert an agent into unchanged workflows, problems arise: developers spend more time verifying the code generated by agents than would have spent writing it themselves. Agents can amplify only what is already structured: well-tested, modular, and documented code. ## Security and Governance Security and governance are also concerns. AI-generated code presents new forms of risk: uncontrolled dependencies, intellectual property rights violations, and documentally tested components that escape peer review. ## CI/CD Integration Mature teams are starting to integrate agent activity directly into CI/CD workflows, treating agents as autonomous contributors whose work must meet the same static analysis, audit logging, and approval gates as human work. ## Future Outlook The next season will determine whether agent-based coding becomes a central aspect of enterprise development or another empty promise. The key is engineered context, i.e., creating a stable and structured environment for these systems.