AI coding agents non pronti per la produzione

# Introduzione Gli agenti di codifica AI hanno rivoluzionato la modo di lavorare con il codice, ma il loro utilizzo in produzione è ancora limitato da problemi tecnici e pratici. ## Limitazioni tecniche 1. **Contexto di lavoro limitato**: gli agenti AI lottano per comprendere il contesto di lavoro complesso delle grandi aziende, che può portare a una mancanza di integrazione efficace con i sistemi esistenti. 2. **Service limits**: molti agenti AI hanno limiti di servizio che impediscono loro di funzionare correttamente in ambienti scalabili. 3. **Lack of hardware context e usage**: gli agenti AI mancano di consapevolezza sui sistemi operativi, sulla installazione dei comandi lineari e sulle installazioni di ambiente. 4. **Hallucinations**: gli agenti AI possono produrre codice errato o incompleto, che può causare problemi di debugging e mantenimento. 5. **Lack of enterprise-grade coding practices**: gli agenti AI non seguono le migliori pratiche di codifica enterprise, che può portare a vulnerabilità di sicurezza e difficoltà di mantenimento. ## Implicazioni pratiche 1. **Necessità di babysitting**: l'uso degli agenti AI richiede costantemente la supervisione umana per evitare problemi di debugging e mantenimento. 2. **Perdita di tempo con il debugging**: gli agenti AI possono causare perdite significative di tempo nei developer, che devono dedicarsi alla risoluzione dei problemi causati dai codici generati. 3. **Dificoltà di scalabilità**: l'uso degli agenti AI può essere ostacolato dalla mancanza di integrazione efficace con i sistemi esistenti, il che può portare a difficoltà di scalabilità. ## Conclusione In conclusione, gli agenti di codifica AI hanno rivoluzionato la modo di lavorare con il codice, ma il loro utilizzo in produzione è ancora limitato da problemi tecnici e pratici. È fondamentale che i developer siano consapevoli delle limitazioni degli agenti AI e si adattino alle loro esigenze per poter utilizzarli in modo efficace. ## Prospettive future La prossima generazione di agenti AI sarà più avanzata e sarà in grado di superare le limitazioni attuali. È fondamentale che i developer si preparino a queste innovazioni e siano pronti a lavorare con gli agenti AI in modo efficace.

# Introduction generating code has become trivially easy, but the more profound challenge lies in reliably identifying and integrating high-quality, enterprise-grade code into production environments. ## Technical limitations 1. **Limited domain understanding**: AI agents struggle to design scalable systems due to the sheer explosion of choices and a critical lack of enterprise-specific context. 2. **Service limits**: many popular coding agents encounter service limits that hinder their effectiveness in large-scale environments. 3. **Lack of hardware context and usage**: AI agents have demonstrated a critical lack of awareness regarding OS machines, command-line and environment installations (conda/venv). 4. **Hallucinations**: working with AI coding agents often presents a longstanding challenge of hallucinations, or incorrect or incomplete pieces of information. 5. **Limited enterprise-grade coding practices**: Coding agents often default to less secure authentication methods like key-based authentication (client secrets) rather than modern identity-based solutions (such as Entra ID or federated credentials). ## Practical implications 1. **Constant need for babysitting**: the reality of AI agents in enterprise development often demands constant human vigilance. 2. **Time wasting with debugging**: developers must constantly monitor the reasoning process and understand multi-file code additions to avoid wasting time with subpar responses. 3. **Scalability limitations**: l'uso degli agenti AI può essere ostacolato dalla mancanza di integrazione efficace con i sistemi esistenti, il che può portare a difficoltà di scalabilità. ## Future prospects generation of next-generation AI agents will be more advanced and will be able to overcome the current limitations. It is essential that developers prepare themselves for these innovations and are ready to work with AI agents in an effective manner.