Abilità, server MCP o entrambi?
Le competenze degli agenti e i server MCP vengono spesso presentati come modi alternativi per estendere un agente AI. Questa inquadratura è errata: una competenza insegna all’agente come lavorare, mentre un server MCP gli fornisce accesso governato a funzionalità live.
OpenCode dalla riga di comando, nella pratica
L’interfaccia a riga di comando di OpenCode è progettata per la scripting, le pipeline CI e le esecuzioni non monitorate di agenti. Questo articolo è una guida pratica per utilizzarlo nel lavoro quotidiano.
Competenze SDD obbligatorie, installate con un solo comando.
Superpowers imballa un’intera metodologia guidata da specifiche in Skills di Claude installabili, imponendo brainstorming, pianificazione, implementazione guidata da subagenti e un rigoroso TDD, invece di lasciare che tu strutturi tutto da solo.
Un piccolo agente di coding che si aspetta che tu lo modelli.
Pi Coding Agent è un’interfaccia di coding terminale minimale e open-source che include quattro strumenti predefiniti e lascia la maggior parte del comportamento a estensioni, abilità e al tuo stesso flusso di lavoro.
Delega il lavoro rumoroso, mantieni il tuo contesto pulito.
La maggior parte delle sessioni di Claude Code diventa lenta e caotica per lo stesso motivo: ogni ricerca esplorativa con grep, ogni dump dei log e ogni “controlliamo un altro file” rimane nella conversazione principale per sempre.
Impedisci agli agenti AI di allontanarsi dalle specifiche, dai test e dal codice.
Gli agenti di coding AI rilasciano funzionalità rapidamente, ma specifiche, test e codice tendono a divergere silenziosamente. Questa guida illustra un modello di tracciabilità, il mapping da specifiche a test e da specifiche a codice, e i controlli CI che individuano queste divergenze prima del merge.
Profondità del processo rispetto alla portabilità, non lo strumento migliore.
Gli sviluppatori che confrontano le configurazioni di Sviluppo Guidato dalle Specifiche (Spec-Driven Development) nel 2026 di solito non si chiedono quale modello sia il più intelligente. Si chiedono quale flusso di lavoro manterrà allineato un agente AI senza seppellirli in burocrazia.
Cinque fasi, dall'intento al codice verificato.
Lo Spec-Driven Development funziona quando la specifica è un flusso di lavoro, non un documento da archiviare dopo il kickoff. L’obiettivo non è produrre un ampio documento dei requisiti di prodotto.
I task A2A di lunga durata superano la durata delle sessioni di chat.
La maggior parte delle demo di agenti AI si comporta ancora come completamenti di chat con passaggi aggiuntivi: invii un prompt, aspetti qualche secondo e ricevi una risposta in un’unica output.
Inferenza LLM più veloce senza perdita di qualità: una guida pratica
Un modello da 70B genera un token per passaggio avanti e ogni passaggio ricarica i pesi dalla VRAM, calcola l’attenzione su tutto il contesto e sincronizza la memoria. Tra un token e l’altro, la GPU resta inattiva in attesa che si risolvano le dipendenze sequenziali.
Il 40% dei pilot multi-agente fallisce. Ecco come scegliere il pattern di orchestrazione giusto – ed evitare quelli che falliscono.
I sistemi IA a agente singolo hanno raggiunto il loro apice nel 2025: si forniva a un LLM un prompt, alcuni strumenti e un obiettivo, ed eseguiva compiti limitati in modo ragionevolmente efficace.
La specifica come fonte di verità, non come documento secondario.
Lo Spec-Driven Development è uno di quegli approcci a cui gli ingegneri del software hanno fatto ricorso in passato per poi abbandonarlo quando lo sforzo smetteva di dare i suoi frutti.
Specifiche come fonte di verità, o cerimonia lenta?
Lo Spec-Driven Development è entrato nel 2026 come la risposta seria dei sviluppatori alla deriva del vibe coding.
Mantenere l'intento vicino al codice.
I registri delle decisioni costituiscono lo strato di memoria mancante nello sviluppo software assistito dall’intelligenza artificiale. Essi catturano non solo ciò che è stato costruito, ma anche il perché — e questa distinzione diventa critica quando gli strumenti di IA scrivono il vostro codice.
A2A non è morto. Semplicemente non è universale.
Il protocollo Agent2Agent di Google, solitamente abbreviato in A2A, ha avuto un primo anno bizzarro.
Pattern di polling affidabili per agenti AI.
Gli agenti di polling sono una delle parti meno glamour dell’architettura degli assistenti AI, ma sono anche tra le più utili.
