5 gennaio 2026

Dalla chat agli agenti: guida ai pattern di interazione dell'AI assisted development

Spesso vediamo ingegneri software sprecare tempo a copiare e incollare codice in chat, potenzialmente non sicure, per fare debug di problemi complessi, ricevendo solo consigli generici privi del contesto architetturale. Nel frattempo, alcuni team lottano con bug nascosti, introdotti da grandi modifiche al codice proposte da agenti AI senza una review adeguata da parte degli sviluppatori.

La differenza tra un team ad alte prestazioni che sfrutta l'AI e uno che affoga nel debito tecnico spesso si riduce a questo: saper approcciare l'AI con lo strumento giusto per il risultato desiderato.

Così tanti strumenti, qual è il migliore per il mio task?

Quasi ogni giorno escono nuovi strumenti AI, ma con un occhio attento noterai che condividono i modi in cui avviene l'interazione sono quasi sempre gli stessi. Saperli riconoscere aiuta gli sviluppatori a scegliere quello giusto per il compito da svolgere. Nomi e brand possono cambiare, ma fondamentalmente ricadono in un insieme finito di pattern categorizzabili.

Ciò non significa che non emergeranno nuovi pattern, ma succede meno di frequente ed è fondamentale capire se un nuovo strumento è solo una variazione di un pattern esistente o qualcosa di veramente innovativo.

1. Chat esterna: assistenti conversazionali 

Questa è la prima interazione diventata mainstream con strumenti come ChatGPT, anche se le API erano disponibili molto prima. 

La semplice interazione via chat è ottima per discussioni di alto livello, brainstorming e risoluzione di problemi concettuali, ma se non è integrata con la tua codebase, mostra rapidamente i suoi limiti per compiti di coding pratici. 

  • Casi d'uso tipici: Domande generiche, design dell'architettura, spiegazioni di concetti, troubleshooting.
  • Quando usarlo: Quando hai bisogno di un dialogo per esplorare idee di alto livello o chiarire un concetto che abbraccia più sistemi. 
  • Pro: Interazione in linguaggio naturale, risposte e feedback veloci. 
  • Contro: Poco pratico dover copiare e incollare codice o fornire il contesto rilevante. 

Un consiglio veloce: attenzione ai dati sensibili. Incollare codice di produzione, log o dati in servizi di chat pubblici può portare a fughe di dati e violazioni della compliance. Usa l'anonimizzazione o strumenti interni quando tratti informazioni riservate.

2. Code completion: suggerimenti ghost-text 

Perfetto per rimanere nel "flow state". È stata la prima funzionalità integrata apparsa in IDE come VS Code con GitHub Copilot, presentandosi come l'autocomplete più intelligente visto fino a quel momento. 

Si è evoluto suggerendo blocchi di codice più ampi, ma si tratta fondamentalmente ancora di suggerimenti inline basati sui file aperti. La velocità ha un costo in termini di ampiezza del contesto. 

  • Casi d'uso tipici: Scrivere poche righe, completare l'interfaccia di una funzione, stendere codice boilerplate. 
  • Quando usarlo: Quando sei concentrato su un singolo file o una singola funzione e hai bisogno di suggerimenti rapidi e inline. 
  • Pro: Esperienza inline fluida, bassa latenza. 
  • Contro: Limitato a brevi snippet, potrebbe mancare di un po' di contesto.
3. Chat integrata: generazione di codice 

L'interazione avviene nuovamente tramite un'interfaccia a chat, ma questa volta è integrata nell'IDE e ha accesso alla codebase, permettendo generazioni di codice più ampie e coerenti col resto del progetto. 

  • Casi d'uso tipici: Generare un breve snippet di codice e ben definito come una funzione, una classe o uno unit test. 
  • Quando usarlo: Quando il compito è ben definito e riguarda uno o pochi file. 
  • Pro: Nessuna necessità di fare copia e incolla, il contesto (input) è facilmente reperibile dal repository e il codice (output) viene applicato direttamente nell'ambiente di sviluppo. 
  • Contro: Richiede un prompt chiaro e potrebbe comunque necessitare di aggiustamenti a mano.
4. Modalità agente: assistenti autonomi multi-step 

Gli agenti rappresentano l'ultimo pattern di interazione per il coding assistito dall'AI. Sono adatti a gestire compiti complessi e multi-step che coprono più file o persino sistemi. Possono pianificare, eseguire e correggersi autonomamente, con un impatto concreto (es. eseguire comandi, fare deploy di codice). 

  • Casi d'uso tipici: Compiti complessi come il refactoring di un intero modulo o l'implementazione di una funzionalità estesa. 
  • Quando usarlo: Quando l'ambito è a livello di progetto e hai bisogno che l'AI orchestri una serie di azioni. 
  • Pro: Possono girare per lunghi periodi di tempo, modificare molti file e persino interagire con servizi esterni. 
  • Contro: Rischio più elevato di modifiche non intenzionali, richiede una revisione attenta e controlli di sicurezza. È anche il ciclo di feedback più lento.

Dove girano gli agenti?

Gli agenti locali vengono eseguiti direttamente sulla tua macchina, integrati nel tuo IDE o come processi da terminale. Gli agenti integrati nell'IDE lavorano tipicamente su un compito alla volta, permettendoti di osservare ogni passaggio nella GUI e intervenire quando necessario. Gli agenti da terminale offrono maggiore flessibilità: puoi avviare più istanze in parallelo, ognuna delle quali affronta un aspetto diverso del tuo progetto.

Gli agenti cloud-based operano in ambienti gestiti dove più agenti possono lavorare in parallelo su diverse parti del sistema. Questa esecuzione parallela accelera drasticamente progetti di refactoring o migrazione su larga scala. Tuttavia, gli agenti cloud richiedono l'invio del codice a servizi esterni, introducendo considerazioni sulla residenza dei dati e sulla compliance. Il compromesso è tra potenza e scalabilità contro controllo e sicurezza.

Quale approccio si adatta al tuo workflow?

Per lavori esplorativi o compiti che richiedono frequente giudizio umano, gli agenti locali nell'IDE forniscono il giusto equilibrio tra assistenza e supervisione. Per trasformazioni ripetitive e ben definite su grandi codebase — come aggiornamenti di framework o migrazioni di API — gli agenti paralleli cloud-based possono comprimere settimane di lavoro manuale in ore. In Claranet, raccomandiamo spesso un approccio ibrido: prototipare con agenti locali, poi scalare pattern collaudati con l'esecuzione cloud sotto linee guida e controlli di sicurezza appropriati.

Come ti aiutiamo a costruire una strategia?

Adottare strumenti AI non significa solo acquistare licenze. Serve una strategia mirata per garantire che questi strumenti migliorino effettivamente la produttività senza introdurre rischi di sicurezza o debito tecnico. In Claranet, guidiamo le organizzazioni attraverso un processo di adozione strutturato: 

  1. Abbinare lo strumento al compito
    Non forzare l'uso di un singolo strumento per ogni problema. Aiutiamo i team a identificare quali pattern di interazione si adattano ai loro specifici flussi di lavoro. Un team che mantiene monoliti legacy potrebbe beneficiare maggiormente di agenti con una gestione del contesto approfondita, mentre un team che costruisce microservizi greenfield potrebbe dare priorità a una code completion veloce. 
  1. Stabilire guardrail di sicurezza
    La sicurezza non può essere un aspetto secondario. Implementiamo Policy as Code e gateway sicuri per garantire che, mentre gli sviluppatori si muovono velocemente, i dati sensibili non lascino il perimetro e il codice generato soddisfi gli standard di compliance. 
  1. Focus sulla formazione degli sviluppatori
    Gli strumenti evolvono rapidamente. Forniamo formazione continua per aiutare gli sviluppatori a padroneggiare il prompt engineering e la gestione del contesto, trasformandoli da utenti passivi a piloti attivi del loro stack AI.
Pronto a modernizzare il tuo workflow di sviluppo?

Orientarsi nell'ecosistema degli strumenti di coding AI può essere disorientante. Che tu stia cercando di aumentare la produttività degli sviluppatori, modernizzare applicazioni legacy o mettere in sicurezza la tua supply chain software, Claranet ha l'esperienza per aiutarti a scegliere e implementare le soluzioni giuste. 

Contatta i nostri esperti di app modernization per discutere come possiamo definire una strategia di sviluppo AI-assisted su misura per la tua organizzazione. Ci trovi all’indirizzo it-tech@claranet.com o nel form contatti qui sotto.