Agentic Engineering: Guida alla Prossima Evoluzione dell'AI

Punti Chiave

• L’Agentic Engineering rappresenta la prossima evoluzione dell’AI, superando il prompt engineering e affermandosi come paradigma dominante entro il 2026, focalizzandosi sulla creazione di agenti autonomi.
• Questa disciplina permette agli agenti AI di pianificare, eseguire e auto-correggersi per raggiungere obiettivi complessi, riducendo drasticamente l’intervento umano.
• A differenza dei sistemi AI tradizionali, gli agenti agentici mantengono uno stato, imparano dal loro ambiente e utilizzano strumenti, segnando un salto significativo nell’automazione e nella risoluzione dei problemi.

Agentic Engineering: La Prossima Evoluzione nell’AI

Siamo nel 2026 e il panorama dello sviluppo software sta subendo la sua trasformazione più profonda. Sebbene il prompt engineering abbia aperto la strada, è emerso un nuovo paradigma, che spinge i confini di ciò che l’AI può raggiungere autonomamente: l’agentic engineering. Questa non è solo una questione di creare prompt migliori; si tratta di progettare, costruire e orchestrare sofisticati agenti AI capaci di pianificare, eseguire e auto-correggersi per raggiungere obiettivi complessi, cambiando radicalmente il nostro approccio alla risoluzione dei problemi e all’automazione. Se hai seguito le discussioni sui sistemi “Karpathy agentic”, stai già intravedendo il futuro in cui stiamo per immergerci. Questa agentic engineering guida ti fornirà le basi per comprendere e applicare questa disciplina.

Cos’è l’Agentic Engineering?

Al suo centro, l’agentic engineering è la disciplina della creazione di entità AI autonome capaci di comprendere obiettivi di alto livello, scomporli in passaggi attuabili, utilizzare strumenti e iterare verso una soluzione senza costante intervento umano. A differenza delle applicazioni AI tradizionali che rispondono a input specifici, i sistemi AI agentici mantengono uno stato, imparano dal loro ambiente ed esibiscono un comportamento orientato all’obiettivo. Questo rappresenta un significativo salto rispetto a semplici script di automazione o persino a flussi di lavoro avanzati basati su prompt.

Questo cambiamento ci porta oltre la semplice esecuzione di istruzioni. Invece, gli sviluppatori stanno diventando architetti di ecosistemi AI, progettando agenti in grado di interagire con API, database, codebase e persino altri agenti. Per un approfondimento sui cambiamenti fondamentali, considera l’articolo Context Engineering vs Prompt Engineering: Il Cambio di Paradigma.

Principi Chiave dell’Agentic Engineering

Per padroneggiare lo sviluppo di agenti AI, è fondamentale comprenderne i principi cardine:

1. Autonomia e Comportamento Orientato all’Obiettivo

Gli agenti sono progettati con un obiettivo chiaro e generale. Possiedono l’intelligenza per scomporre questo obiettivo in sotto-compiti, dar loro priorità ed eseguirli. Ciò richiede capacità di pianificazione, spesso alimentate da Large Language Models (LLM) avanzati.

2. Uso e Integrazione degli Strumenti

L’efficacia di un agente è direttamente proporzionale alla sua capacità di utilizzare strumenti. Questi strumenti possono essere qualsiasi cosa, da interpreti di codice, browser web e API esterne a funzioni interne o persino sotto-agenti specializzati. Il Model Context Protocol (MCP) sta rapidamente diventando lo standard per consentire un’integrazione di strumenti fluida e standardizzata, permettendo agli agenti di connettersi virtualmente a qualsiasi sistema esterno. Ciò espande drasticamente il loro ambito operativo, come discusso in MCP Servers Explained: Come Connettere l’AI ai Tuoi Strumenti.

3. Auto-Correzione e Iterazione

Forse la caratteristica più distintiva dei sistemi agentici è la loro capacità di auto-riflessione e recupero dagli errori. Dopo aver tentato un compito, un agente ben ingegnerizzato valuterà il suo output, identificherà fallimenti o inefficienze e aggiusterà il suo piano o la strategia di esecuzione. Questo ciclo iterativo è ciò che permette agli agenti di affrontare problemi complessi e imprevedibili.

4. Gestione del Contesto e Memoria

Gli agenti devono mantenere il contesto attraverso molteplici interazioni e compiti. Ciò implica la gestione della memoria di lavoro a breve termine, l’archiviazione della conoscenza a lungo termine e il recupero intelligente delle informazioni pertinenti. Un’efficace ingegneria del contesto è vitale per impedire agli agenti di perdere coerenza durante operazioni lunghe o di saturare la finestra di contesto con informazioni già superate. In pratica si usano strategie come la summarizzazione progressiva, l’archiviazione su database vettoriali per il recupero semantico e la compressione selettiva dei passi già completati.

Architetture Multi-Agente

Un singolo agente generalista ha limiti pratici: la finestra di contesto è finita, specializzazioni diverse richiedono strumenti e prompt differenti, e alcune operazioni guadagnano molto dalla parallelizzazione. Per questo motivo i sistemi agentici più maturi adottano architetture multi-agente, dove un orchestratore coordina uno o più agenti specializzati.

Il pattern più comune prevede tre ruoli distinti: l’orchestratore riceve l’obiettivo di alto livello, pianifica i passi e assegna i sotto-compiti; gli agenti worker eseguono ciascuno un compito specifico (scrittura di codice, ricerca, analisi dati) e restituiscono il risultato; un agente critico, opzionale, valuta l’output prima che venga accettato. La comunicazione tra agenti può avvenire tramite memoria condivisa, code di messaggi o chiamate dirette. MCP semplifica l’integrazione perché ogni agente può esporre e consumare strumenti con un’interfaccia uniforme, indipendentemente dal linguaggio o dal framework sottostante.

Implementare un Agente: Passi Pratici

Costruire un agente funzionante richiede alcune decisioni concrete prima di scrivere la prima riga di codice.

Definire il confine del compito. Un agente con un obiettivo troppo ampio tende a perdersi. Inizia con un dominio circoscritto: un agente che monitora un repository Git e apre issue per test falliti è molto più gestibile di un agente generico di sviluppo software.

Progettare il loop di esecuzione. Il pattern standard è: osserva, pianifica, agisci, valuta. Il codice seguente mostra la struttura minima con l’SDK Anthropic:

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

TOOLS = [
    {
        "name": "read_file",
        "description": "Legge il contenuto di un file",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {"path": {"type": "string"}},
            "required": ["path"]
        }
    }
]

def run_agent(goal: str, max_iterations: int = 10) -> str:
    messages = [{"role": "user", "content": goal}]

    for _ in range(max_iterations):
        response = client.messages.create(
            model="claude-sonnet-4-6",
            max_tokens=4096,
            tools=TOOLS,
            messages=messages
        )

        if response.stop_reason == "end_turn":
            return response.content[0].text

        if response.stop_reason == "tool_use":
            tool_results = []
            for block in response.content:
                if block.type == "tool_use":
                    result = execute_tool(block.name, block.input)
                    tool_results.append({
                        "type": "tool_result",
                        "tool_use_id": block.id,
                        "content": result
                    })
            messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
            messages.append({"role": "user", "content": tool_results})

    return "Limite di iterazioni raggiunto"

Stabilisci sempre un numero massimo di iterazioni per evitare loop infiniti e inserisci checkpoint dove l’agente può fermarsi e chiedere conferma se l’incertezza supera una soglia definita.

Gestire i fallimenti esplicitamente. Gli agenti incontrano errori: un’API non risponde, un file non esiste, un output non è nel formato atteso. Definisci strategie di retry con backoff esponenziale per errori transitori e percorsi di fallback per errori permanenti. Un agente che si blocca silenziosamente è peggio di uno che fallisce con un messaggio chiaro.

Osservabilità. Registra ogni passo: quale strumento è stato chiamato, con quali parametri, quale risposta ha ricevuto. Senza log strutturati il debug di un agente diventa quasi impossibile. Ogni iterazione del loop dovrebbe produrre una riga di log con l’ID del run, il numero di iterazione, lo strumento invocato e l’esito.

Conclusione

L’agentic engineering non è un salto nel vuoto, ma un’estensione naturale di pratiche di ingegneria del software già consolidate: separazione delle responsabilità, gestione degli errori, osservabilità. Quello che cambia è che l’entità esecutrice non è un servizio deterministico ma un sistema che ragiona e prende decisioni intermedie. Questo richiede di spostare parte del controllo dal codice esplicito alla definizione chiara degli obiettivi e dei vincoli entro cui l’agente può operare. Il punto di partenza pratico è sempre lo stesso: un dominio piccolo, strumenti ben definiti e un loop di esecuzione con uscite esplicite. Da lì, la complessità si aggiunge in modo incrementale, esattamente come in qualsiasi altro sistema software.

Domande Frequenti

Cos’è l’Agentic Engineering?

L’Agentic Engineering è la disciplina che si occupa di progettare e costruire agenti AI autonomi. Questi agenti sono capaci di comprendere obiettivi complessi, scomporli in passaggi, usare strumenti e iterare verso una soluzione senza la necessità di un intervento umano costante.

In che modo l’Agentic Engineering si differenzia dal Prompt Engineering?

Mentre il prompt engineering si concentra sulla creazione di input migliori per i modelli AI, l’agentic engineering va oltre, creando sistemi AI che possono pianificare, eseguire e auto-correggersi autonomamente. Questo rappresenta un cambio di paradigma da semplici risposte a input specifici a comportamenti orientati all’obiettivo.

Quali sono le capacità fondamentali degli agenti AI in questo contesto?

Gli agenti AI agentici sono in grado di mantenere uno stato, imparare dal loro ambiente e mostrare un comportamento orientato all’obiettivo. Possono scomporre obiettivi di alto livello in passaggi attuabili e utilizzare vari strumenti per raggiungere le loro finalità.

Quando si prevede che l’Agentic Engineering diventerà un paradigma dominante?

Secondo l’articolo, l’Agentic Engineering è già un paradigma emergente nel 2026, che sta trasformando profondamente lo sviluppo software. Si posiziona come la prossima evoluzione dell’AI, superando le metodologie basate esclusivamente sul prompt engineering.

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