Cos'è l'agentic coding?

Come suggerisce il termine stesso, al centro dell'agentic coding ci sono gli agenti di codifica, ovvero sistemi di AI che combinano le funzionalità degli LLM con l'accesso a strumenti di sviluppo e ambienti di esecuzione. A differenza delle semplici interfacce di chat, gli agenti di codifica operano su più livelli dello stack di sviluppo.

I primi strumenti di AI Coding erano principalmente orientati a migliorare la produttività, ad esempio attraverso il completamento automatico e i suggerimenti in linea all'interno di un IDE o di un ambiente di sviluppo. Questi strumenti analizzavano la sintassi esistente e il codice circostante per suggerire la riga di codice successiva. I sistemi moderni vanno oltre. 

Le piattaforme basate su modelli di grandi dimensioni, come quelle sviluppate da OpenAI, Anthropic, Gemini e IBM, sono in grado di interpretare richieste formulate in linguaggio naturale, comprendere il contesto di interi repository e generare attività strutturate da eseguire. Questo progresso consente ai sistemi di agentic AI di orchestrare processi di sviluppo complessi. Ad esempio, uno sviluppatore potrebbe rivolgere a un agente di codifica la seguente richiesta:

"Aggiungi l'autenticazione al frontend, aggiorna l'API e includi i test unitari." 

L'automazione di questa sequenza di attività è resa possibile dall'uso di un agente AI. Un agente può anche utilizzare altri subagenti specializzati che si concentrano su attività particolari. Coordinando più agenti, questi sistemi possono lavorare rapidamente verso una maggiore qualità del codice.

L'aumento di termini come agentic coding, vibe coding e agentic engineering riflette un cambiamento più ampio nel modo in cui gli sviluppatori interagiscono con l'AI. Tuttavia, è facile confondere i vari termini per la codifica assistita dall'AI, soprattutto perché ogni anno vengono coniati nuovi termini. Per aiutare a distinguere alcuni dei termini più usati, possiamo considerarli come collocati lungo uno spettro. 

Il vibe coding si colloca all'estremità più informale dello spettro, poiché si basa su prompt in linguaggio naturale e spesso privilegia la rapidità e la sperimentazione rispetto a una struttura rigorosa. Al contrario, l'agentic coding introduce un approccio più disciplinato: gli sviluppatori orchestrano gli agenti AI assegnando loro ruoli e vincoli ben definiti, per produrre codice che possa essere testato e migliorato tramite iterazioni.  

L'agentic engineering va ancora oltre, trattando questi sistemi come software di livello produttivo, pronti per essere utilizzati in ambienti di produzione. Questo estremo più tecnico dello spettro pone l'accento sulla progettazione dei sistemi, sull'affidabilità, sull'observability e la collaborazione tra più agenti di AI ed esseri umani. Nella pratica, questi approcci non sono mutualmente esclusivi. I team spesso iniziano con il vibe coding per realizzare rapidamente prototipi di idee, per poi evolvere verso l'agentic coding e, infine, verso l'agentic engineering, man mano che aumentano la complessità e la criticità delle esigenze.

Generare codice è uno dei casi d'uso più diffusi degli agenti AI. Nei workflow agentici, gli agenti di codifica possono:

• Eseguire una revisione del codice di un repository GitHub
• Proporre nuove funzionalità
• Aprire una pull request
• Eseguire validazione e test unitari
• Risolvere i problemi presenti nella base di codice
• Iterare sul codice esistente e rifattorizzare le parti inefficienti
• Eseguire comandi tramite una CLI
• Identificare e risolvere i conflitti di dipendenza
• E molto altro

Non solo possono scrivere codice, ma possono anche migliorarne la qualità e ottimizzare il ciclo di sviluppo del software. Queste funzionalità ci consentono, in quanto esseri umani, di concentrarci su attività che richiedono sfumature e competenze approfondite. 

Esistono vari modi in cui l'agentic coding consente ai software engineer di essere più produttivi e di impiegare il proprio tempo in modo più significativo. Gli sviluppatori possono utilizzare strumenti di AI per gestire le attività più meccaniche della codifica, che un tempo richiedevano ore di lavoro concentrato, come la creazione della struttura di un modulo Python o la generazione della documentazione in formato Markdown. Questo consente agli ingegneri di concentrarsi sui problemi che richiedono il giudizio umano, come la progettazione di sistemi e la risoluzione creativa dei problemi.

Strumenti come GitHub Copilot e ChatGPT hanno già dimostrato come l'AI conversazionale possa accelerare lo sviluppo software a livello di singole funzioni. I sistemi agentici vanno oltre, utilizzando una finestra di contesto più ampia per analizzare e ragionare sull'intera base di codice. Anche i modelli e i framework open source hanno abbassato la barriera d'ingresso, consentendo ai team di qualsiasi dimensione di sperimentare e adottare workflow agentici senza sostenere investimenti significativi nelle infrastrutture. 

Tuttavia, è importante tenere presenti alcune considerazioni quando si lavora con il codice generato dall'AI. Gli strumenti di AI possono produrre codice che sembra corretto, ma che contiene piccoli bug o vulnerabilità di sicurezza. Per questo motivo, ogni output generato dovrebbe essere considerato una prima bozza e sottoposto a un'attenta revisione. 

In assenza di adeguati meccanismi di controllo, i team rischiano di introdurre regressioni o di esporre sistemi sensibili a comportamenti indesiderati. Esiste anche il rischio di un'eccessiva dipendenza: gli sviluppatori che delegano all'AI una parte eccessiva del proprio ragionamento potrebbero vedere le proprie competenze fondamentali deteriorarsi nel tempo. 

Per ottenere il massimo dall'agentic coding, è importante seguire alcuni principi chiave.

Come per qualsiasi strumento potente, il valore che l'agentic coding è in grado di offrire dipende da quanto viene utilizzato in modo ponderato. I team che investono in processi efficaci saranno nella posizione migliore per beneficiare dei continui progressi della tecnologia. Questo significa esaminare il codice generato dall'AI con lo stesso rigore riservato a qualsiasi pull request, mantenere il coinvolgimento umano nelle decisioni più critiche ed evitare di sostituire la comprensione con l'automazione.