Tassonomia degli Agenti
Gli agenti di intelligenza artificiale rappresentano l’evoluzione dai modelli linguistici statici a sistemi autonomi capaci di pianificare, ricordare e agire concretamente tramite strumenti esterni.
La loro architettura si fonda su quattro pilastri, cervello, pianificazione, memoria e uso di tool, che permettono diversi gradi di indipendenza, dal semplice supporto operativo all’esecuzione completa. Nel panorama attuale spiccano strumenti specializzati come IDE agentici, CLI per sviluppatori e super-agenti web, affiancati da framework di sviluppo che governano la collaborazione tra macchine. Questa trasformazione richiede un’attenzione etica costante per garantire trasparenza nei processi decisionali e mantenere il controllo umano sui risultati.
Tutti parlano di IA agente.
La maggior parte delle persone lo confonde con qualcos’altro.
Ecco la differenza e perché è importante:
❌ Questi NON sono IA agentiche:
🔺Chatbot LLM, chiedi. Risponde. Ecco fatto.
La query viene inserita → prompt di sistema → l’LLM elabora → Output esce
Nessun ricordo. Nessuna pianificazione. Nessuna autonomia.
È reattiva, non proattiva.
🔺RPA (Automazione dei Processi Robotici) Esegue script. Non pensa.
Attivato da una query → esegue uno script fisso → produce output
Segue le regole che gli sono state date
Se cambia l’ambiente, si rompe
🔺RAG (Retrieval Augmented Generation) Risposte più intelligenti, ma ancora non agentiche.
Incorpora la tua query → cerca nelle knowledge base, database vettoriali, dati web
Arricchisce il LLM con un contesto migliore
Continuo a rispondere alle domande, senza agire
✅ Questa È l’IA Agentica:
Un vero sistema agentico non risponde soltanto. Pianifica, ricorda, agisce e si adatta, da solo.
Memoria: sa cosa è successo prima
Pianificazione: suddivide i compiti in passaggi
Strumenti: possono davvero fare cose nel mondo
Cicli di feedback: impara e aggiusta a metà compito
Protocollo multi-agente: coordina con agenti specializzati
▪️Coding Agent → scrive ed esegue codice
▪️L’agente di recupero → trova e estrae informazioni
▪️L’Agente di Citazione → fonti e verifica le affermazioni
Gli agenti IA sembrano complessi…
Ma la maggior parte di essi segue lo stesso schema architettonico.
Che si tratti di ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, custom agent o flussi di lavoro autonomi, il ciclo centrale è quasi sempre lo stesso:
Input → percezione → ragionamento → pianificazione → esecuzione di strumenti → memoria → output → osservazione
Il vero potere di un agente AI non è solo il LLM.
Deriva da come il sistema:
→ capisce la richiesta
→ ragioni durante il compito
→ suddivide gli obiettivi in tappe
→ utilizza strumenti e API
→ ricorda il contesto
→ controlla i progressi
→ rimane entro le barriere di sicurezza
Ecco perché gli agenti AI moderni stanno diventando più di semplici chatbot.
Si stanno trasformando in sistemi di workflow che osservano, pensano, agiscono, ricordano e migliorano nel tempo.
Più si comprende questa architettura, più diventa facile progettare veri sistemi di IA invece di scrivere prompt migliori.
Gli agenti IA non sono magia.
Sono sistemi strutturati con componenti chiari che lavorano insieme.
La classificazione tra LLM, RAG, agenti e agentic si riferisce a livelli evolutivi dell’IA conversazionale, dal semplice generatore di testo a sistemi autonomi e intelligenti.
LLM
I Large Language Model (LLM) sono il “cervello base” dell’IA, come ChatGPT o Grok: addestrati su enormi testi, capiscono e generano linguaggio naturale, ma si basano solo sui dati imparati durante l’addestramento, rischiando errori o “allucinazioni” su info recenti.
RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG) migliora l’LLM collegandolo a una “libreria esterna” di documenti: prima recupera dati rilevanti (es. da database o web), poi genera risposte più precise e aggiornate, riducendo errori su fatti specifici.
Agente AI
Un agente AI è un LLM potenziato che non solo risponde, ma agisce: usa tool esterni (es. API, calcolatori, email) per eseguire compiti reali, come prenotare un volo o analizzare dati, decidendo autonomamente i passi da fare.
Agentic (o Agentic AI/RAG)
“Agentic” descrive sistemi avanzati dove l’agente è super-autonomo: orchestra più tool, pianifica strategie complesse (es. suddivide query, valuta risultati, itera ricerche), spesso integrando RAG per un “ragionamento agentico” dinamico e adattivo.
Confronto rapido
Che cosa sono gli AI browser
Gli AI browser sono browser che integrano funzioni di intelligenza artificiale per comprendere il contesto, riassumere contenuti, aiutare nelle ricerche e automatizzare alcuni compiti. L’idea non è solo “cercare meglio”, ma trasformare il browser in un assistente capace di leggere pagine, confrontare tab e accompagnare l’utente nei flussi di lavoro.
Edge con Copilot
In Microsoft Edge, Copilot è un livello intelligente aggiunto sopra un browser già esistente. Microsoft descrive Copilot in Edge come un’esperienza che porta le funzioni AI direttamente nel browser, con consapevolezza del contesto, analisi di più tab, assistenza rapida sulle pagine e alcune funzioni di automazione. In pratica, Edge resta Edge: il copilot è un potenziamento, non il nucleo architetturale del browser.
Comet come AI browser nativo
Comet, invece, è pensato fin dall’inizio come browser AI-native. La sua logica centrale è conversazionale e agentica: l’IA non è una semplice aggiunta, ma parte integrante dell’interfaccia, della ricerca e dell’esecuzione dei compiti. Questo significa che Comet tende a ridurre il passaggio tra “consultare” e “agire”, provando a completare attività come comparare informazioni, riassumere contenuti o organizzare sessioni di navigazione.
Differenze principali
Differenza pratica
Se uso Edge con Copilot, sto lavorando in un browser familiare al quale chiedo aiuto quando mi serve: per esempio per riassumere una pagina, confrontare tab o semplificare una ricerca. Se uso Comet, invece, l’idea è che il browser diventi quasi un collaboratore: capisce il contesto, dialoga con me e prova a portare avanti l’attività in modo più autonomo.
Implicazioni per l’utente
Per chi cerca continuità, compatibilità e un passaggio graduale verso l’AI, Edge con Copilot è spesso la scelta più semplice. Per chi vuole sperimentare un paradigma più radicale, dove il browser non è solo una finestra sul web ma un assistente operativo, Comet rappresenta la direzione più innovativa. La contropartita è che, in un browser AI-native, aumentano anche le esigenze di attenzione su privacy, permessi e sicurezza.
AI Agente Orchestrale
Esplora l’evoluzione dell’intelligenza artificiale verso sistemi di orchestrazione complessi. Scopri come gli agenti autonomi coordinano task multipli, integrando logica e azione per gestire processi decisionali avanzati in tempo reale.
L’Approccio Agent-First
Le differenze chiave rispetto ai sistemi tradizionali
Obiettivo vs Istruzioni
Azioni native
Loop autonomo
Architetture dell’Intelligenza Artificiale Agentica
Una tassonomia per l’apprendimento e l’integrazione strumentale
L’evoluzione tecnologica dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ha superato la fase della semplice generazione testuale reattiva per entrare nell’era dei sistemi autonomi, comunemente definiti agenti di intelligenza artificiale. La transizione dai modelli statici a quelli agentici non rappresenta soltanto un incremento delle capacità computazionali, ma un cambio di paradigma nel modo in cui l’intelligenza artificiale interagisce con l’ambiente e con l’utente umano.
Mentre un LLM tradizionale risponde a un prompt basandosi sulla sua base di conoscenza interna, un agente opera come un’entità dinamica capace di pianificazione adattiva, ragionamento multi-turno, utilizzo di strumenti esterni e collaborazione multi-agente.
Ontologia dell’agente: Componenti Core
Per stabilire una tassonomia comprensibile, occorre prima definire cosa differenzia un agente da un semplice chatbot. La distinzione risiede nell’architettura operativa: mentre i sistemi convenzionali richiedono istruzioni esplicite per ogni compito, gli agenti funzionano come strati superiori ai modelli, osservando l’ambiente, raccogliendo informazioni e generando piani d’azione in autonomia.
L’architettura di base di un agente si scompone in quattro componenti fondamentali:
- Il Cervello (Modello di Ragionamento) L’LLM (o Large Action Model) che interpreta le istruzioni e decide le mosse.
- Pianificazione (Planning) Scomposizione di complessi in sub-task e riflessione sulla loro efficacia.
- Memoria (Memory) A breve termine (contesto immediato) e a lungo termine (archivio storico di interazioni e schemi).
- Uso degli Strumenti (Tool Use) La capacità di invocare funzioni esterne come ricerche web, terminali o calcolatrici.
Tassonomia dei livelli di autonomia
Una delle categorizzazioni più efficaci riguarda il grado di autonomia concesso all’agente, definito dal ruolo dell’utente umano nel processo.
Classificazione degli strumenti attuali
Per dare concretezza alla teoria, è possibile suddividere gli strumenti “in voga” nel 2025-2026 in categorie funzionali.
1. IDE Agentici e Desktop Agents
Questi strumenti non sono semplici editor, ma “centri di comando” dove l’agente ha accesso diretto al file system, al terminale e al browser.
- Google Antigravity: Un IDE “agent-first” basato su VS Code che permette di delegare intere missioni.
- Desktop IDE (Cursor, Windsurf): Evoluzioni del classico editor dove l’agente può leggere l’intero codebase.
2. CLI Agents (Strumenti per Power User)
Agenti che operano direttamente dalla riga di comando, ideali per automazioni rapide e integrazioni di sistema.
- Claude Code & Gemini CLI: Interfacce che portano la potenza dei modelli nel terminale.
- OpenAI Codex (Evoluzione 2025): Una superficie di programmazione integrata che connette modelli e strumenti locali.
3. Agenti Web Autonomi (General-Purpose)
Sistemi progettati per navigare il web e compiere azioni per conto dell’utente.
Genspark & Manus: Definiti “Super Agenti”, sono in grado di pianificare viaggi, fare telefonate reali, creare mazzi di slide e siti web completi partendo da un solo obiettivo.
4. Enterprise e Business Agents
Agenti specializzati in flussi di lavoro aziendali e ROI-driven.
Abacus.ai (Deep Agent): Un agente generale per il business capace di costruire app, scrivere report finanziari, gestire campagne di outreach su LinkedIn e persino agire come QA Engineer.
5. L’Evoluzione “Agent Mode” e OS Agentici
La trasformazione dei chatbot tradizionali in sistemi agentici attivabili tramite una specifica opzione o modalità operativa.
- ChatGPT Agent, Gemini “Tasks”: Nuove modalità in cui l’utente attiva una procedura in cui l’IA può navigare sul web in modo persistente.
- Perplexity “Computer”: Un’interfaccia desktop che trasforma il motore di ricerca in un sistema operativo agentico. Non si limita a rispondere, ma può navigare il web, interagire con le applicazioni e compilare documenti in autonomia, agendo come un “browser intelligente” con iniciativa propria.
- Z.ai (Agent vs Chat): Esempio chiaro di biforcazione: “Chat” per risposte istantanee; “Agent” per tool-use autonomo.
6. Ambienti di Collaborazione Simbiotica
Piattaforme che elevano l’interazione uomo-macchina a una collaborazione attiva, integrando l’IA direttamente nel flusso di lavoro creativo e decisionale come un “collega digitale”.
- Claude Cowork: Evoluzione dell’assistente passivo in un partner attivo. Partecipa alla stesura di documenti, all’analisi dati e alla revisione codice in tempo reale.
- Copilot Cowork: Si integra profondamente nella suite Microsoft 365. Agisce come un collega proattivo che partecipa alle riunioni, sintetizza discussioni e collega dati tra Excel, Word e Teams.
Sintesi Strumentale per gli Studenti
| Strumento | Categoria | Perché è un Agente? |
|---|---|---|
| Google Antigravity | Agentic IDE | Gestisce terminale e browser per testare il codice in autonomia. |
| Claude Code / Gemini CLI | CLI Agent | Opera direttamente sul sistema operativo tramite riga di comando. |
| Genspark / Manus | Web Super-Agent | Esegue task complessi sul web senza guida passo-passo. |
| Abacus.ai Deep Agent | Enterprise Agent | Automatizza workflow aziendali complessi (QA, vendite, analisi Excel). |
| Z.ai (Opzione Agent) | Multi-modal Agent | Passa dal semplice testo alla creazione di siti e grafiche con tool-use. |
| Perplexity Computer | OS Agent / Agent Mode | Trasforma il browser in un sistema operativo agentico capace di navigare e agire. |
| Claude / Copilot Cowork | Collaborative Agent | Lavora simbolicamente a fianco dell’utente, integrandosi nel flusso creativo. |
Framework di sviluppo
Mentre gli strumenti sopra elencati sono prodotti “finiti”, essi sono spesso costruiti utilizzando framework che definiscono la logica di collaborazione:
- CrewAI Ideale per modellare Team di lavoro. Ogni agente ha un ruolo (es. Ricercatore, Scrittore) e i task fluiscono in modo gerarchico o sequenziale.
- LangGraph Perfetto per Workflow ciclici. Permette all’agente di sbagliare, riflettere e riprovare finché non raggiunge lo stato desiderato.
- AutoGen Focalizzato sulla Conversazione. Gli agenti risolvono problemi discutendo tra loro (es. un agente scrive codice e l’altro fa il debugging).
Quando gli LLM imparano a
“tenere il tempo”
Come ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, Grok, Copilot, Meta AI e Mistral stanno diventando assistenti schedulabili.
Dai semplici prompt alle azioni ricorrenti: come orchestrare task, promemoria e workflow con i principali modelli generativi, senza perdere l’umanità nel processo.
Perché oggi non basta più “fare una domanda all’AI”
Negli ultimi mesi ho avuto una sensazione sempre più chiara: gli LLM non sono più solo “motori di risposta”, ma stanno diventando infrastrutture temporali delle nostre giornate.
Non si limitano più a rispondere quando chiedo qualcosa: iniziano a ricordarsi di me, a tornare da soli con aggiornamenti, report, promemoria, contenuti periodici. Questa trasformazione passa da una parola chiave che, da ingegnere e umanista digitale, mi ossessiona: task schedulabili.
Matrice degli Assistenti
| Assistente | Scheduling | Punto di Forza | Best Use Case |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | Tasks Nativo | Ecosistema Projects & Deep Research. | Ricerca Ricorrente |
| Perplexity | Tasks Nativo | Ricerca web con citazioni in tempo reale. | Alert Informativi |
| Claude | Via API | Contesto enorme (200k) e Artifacts. | Team Tecnici/Coding |
| Gemini | Scheduled Actions | Integrazione Google Workspace. | Gestione Agenda |
| Meta AI | In WhatsApp (Beta) | Assistenza diffusa nelle chat social. | Vita Quotidiana |
Risorse e Approfondimenti
Una selezione di guide, tutorial e analisi approfondite sugli strumenti agentici più rilevanti.
Claude Cowork vs Copilot Cowork: Confronto Completo
Leggi l’articoloMicrosoft Copilot Cowork vs Claude Anthropic AI
Leggi l’articoloOpenClaw: Guida Completa all’IDE Agentico
Leggi l’articolo
Tutorial Agenti AI #1
Tutorial Agenti AI #2
Tutorial Agenti AI #3
Tutorial Agenti AI #4
Tutorial Agenti AI #5
Tutorial Agenti AI #6
Tutorial Agenti AI #7
Tutorial Agenti AI #8
Tutorial Agenti AI #9
Tutorial Agenti AI #10
Tutorial Agenti AI #11
Tutorial Agenti AI #12
AI Agent vs Agentic AI:
La Guida Semplice
Con esempi reali per capire la differenza tra reattività e proattività.
Negli ultimi mesi si parla molto di AI agent, agentic AI, multi‑agent systems, planner‑executor, deep search, deep thinking. Spesso tutto viene confuso, ma in realtà non sono la stessa cosa.
La Distinzione Fondamentale
Per capirlo davvero, basta una distinzione semplice:
- AI Agent = reattivo
- Agentic AI = proattivo
E per vedere la differenza basta guardare come si comportano.
1. AI Agents: gli assistenti reattivi
Gli AI Agents tradizionali sono sistemi che:
- rispondono a un prompt
- eseguono un compito alla volta
- usano strumenti solo quando glielo chiedi
- non ricordano molto tra una sessione e l’altra
Sono perfetti per:
- chatbot
- copilots
- automazioni semplici
- task ripetitivi
🔍 Esempi concreti di AI Agents (oggi)
| Strumento / Funzione | Perché è un AI Agent |
|---|---|
| Deep Search (Perplexity, Gemini, Claude) | È una ricerca potenziata: prende una domanda → produce una risposta. Non pianifica, non ha memoria lunga, non agisce autonomamente. |
| Deep Thinking (modalità “thinking” dei modelli) | Migliora il ragionamento, ma resta prompt → risposta. Non pianifica più step autonomi. |
| Code Interpreter / Python Sandbox | Esegue codice quando glielo chiedi. Non decide da solo cosa fare. |
| Copilot Chat / ChatGPT standard | Conversazione reattiva, senza obiettivi autonomi. |
👉 Sono intelligenti, ma non “agenti” nel senso pieno.
2. Agentic AI: sistemi che agiscono
Gli Agentic AI fanno un salto di qualità:
- partono da un obiettivo, non da un prompt
- pianificano più passi
- usano memoria persistente
- scelgono quali strumenti usare
- possono collaborare in multi‑agent systems
- eseguono workflow complessi senza supervisione continua
È la differenza tra:
🧩 Esempi concreti di Agentic AI (o quasi)
| Strumento / Funzione | Categoria | Perché |
|---|---|---|
| Claude Co‑worker | Agentic AI emergente | Pianifica, divide il lavoro in task, usa strumenti, mantiene contesto, lavora per obiettivi. È uno dei primi esempi reali di agentic AI consumer. |
| Google Antigravity | Agentic AI avanzato | Sistema multi‑agente interno a Google per orchestrare modelli, strumenti, memoria e pianificazione. È un vero “agentic stack”. |
| OpenAI Code Agents | Agentic AI specializzato | Non si limitano a eseguire codice: pianificano, correggono, iterano, testano, orchestrano tool. Sono agenti veri, non solo interpreti. |
| AutoGen / CrewAI / LangGraph | Framework agentici | Permettono di costruire sistemi multi‑agente con planner, executor, memoria e tool autonomi. |
| NotebookLM (con Notebook orchestration) | Ibrido → verso agentic | Non è ancora un agente completo, ma inizia a orchestrare fonti, memoria e reasoning. |
👉 Qui l’AI non risponde: lavora.
3. La differenza tecnica (spiegata semplice)
- Un solo modello
- Flusso lineare
- Nessuna memoria lunga
- Tool solo su richiesta
- RAG statico
- Niente pianificazione
- Più modelli (planner + executor)
- Memoria episodica e semantica
- Knowledge graph
- Tool scelti autonomamente
- RAG adattivo
- Loop di pianificazione e riflessione
- Orchestrazione complessa
È come passare da un assistente → a un collaboratore autonomo.
4. Dove stanno oggi i veri limiti?
Tre aree critiche:
1️⃣ Memoria
La memoria lunga, affidabile, sicura e persistente è ancora difficile. È il vero “collo di bottiglia”.
2️⃣ Pianificazione
I planner migliorano, ma non sono ancora robusti come un project manager umano.
3️⃣ Esecuzione autonoma
Gli agenti sbagliano, si bloccano, ripetono passi inutili. Serve monitoraggio continuo.
Per questo la maggior parte delle applicazioni reali è ancora nella categoria AI Agent.
5. Classificazione finale: chi è cosa
AI Agents (reattivi)
- Deep Search (Perplexity, Gemini, Claude)
- Deep Thinking modes
- Code Interpreter / Python Sandbox
- ChatGPT / Copilot Chat standard
- RAG tradizionale
- Automazioni Zapier / Make
Agentic AI (proattivi)
- Claude Co‑worker
- Google Antigravity
- OpenAI Code Agents
- AutoGen / CrewAI / LangGraph
- MCP (Model Context Protocol)
- Multi‑agent systems orchestrati
Ibridi (in transizione)
- NotebookLM
- Gemini con “multi‑step reasoning”
- Copilot con tool orchestration (in evoluzione)
6. Conclusione
Il futuro è agentico, ma non è ancora distribuito
Gli agenti veri stanno arrivando, ma richiedono:
- affidabilità
- osservabilità
- controllo
- sicurezza
- memoria persistente
- orchestrazione robusta
Per ora convivono due mondi:
Utili, affidabili, diffusi.
Potenti, emergenti, ancora instabili.
Il 2026 sarà l’anno in cui questi due mondi inizieranno a fondersi.
Sei tipi di modelli di linguaggio
usati negli AI Agent
Gli agenti moderni non si basano su un unico modello, ma su una combinazione di modelli diversi. Comprendere queste differenze è essenziale per progettare sistemi robusti e affidabili.
Grandi modelli addestrati su quantità estremamente elevate di testi per imparare a generare frasi coerenti e naturali.
Particolarmente adatti a:
- Redigere testi (email, report, articoli)
- Assistere nella programmazione
- Svolgere compiti di ragionamento di base
- Sostenere conversazioni naturali
Un’azienda li usa per generare automaticamente bozze di risposte alle email dei clienti, proporre bozze di contratti o suggerire codice per nuove funzionalità. È il “motore linguistico” generale.
Composti da molti “esperti” interni, ciascuno specializzato in un certo tipo di compito. Quando arriva una richiesta, il modello attiva solo gli esperti più adatti.
Vantaggi principali:
- Scalare a modelli molto grandi
- Mantenere sotto controllo i costi di calcolo
- Migliorare la qualità su compiti specialistici
Un agente per team di sviluppo indirizza il debugging agli esperti di codice e le richieste documentative agli esperti “spiegazioni”. Risulta più preciso senza usare sempre l’intero modello.
Combinano comprensione del linguaggio naturale e comprensione delle immagini. Collegano testo e contenuto visivo in un’unica risposta coerente.
Capacità:
- Descrivere immagini, grafici, diagrammi
- Rispondere a domande su screenshot o foto
Un tecnico carica la foto di un quadro elettrico: il VLM riconosce i componenti e suggerisce problemi. Oppure uno studente fotografa un esercizio di matematica e il modello spiega i passaggi.
Ottimizzati per il ragionamento su più passi, la pianificazione e la risoluzione di problemi complessi. L’obiettivo non è produrre testo elegante, ma ragionare.
Obiettivi:
- Scomporre un problema in sotto‑problemi
- Valutare scenari alternativi
- Giustificare i passaggi logici
Per organizzare una rete di magazzini, un LRM identifica i vincoli, genera piani logistici, spiega vantaggi e svantaggi e suggerisce la configurazione ottimale. È la componente “strategica”.
Versioni più piccole e leggere dei grandi modelli. Pensati per essere eseguiti localmente (edge devices) con costi ridotti e risposta rapida, anche offline.
Punti di forza:
- Esecuzione su dispositivi locali
- Costi di calcolo ridotti
- Rapidità e privacy
Un’app di note sul telefono usa un SLM per riassumere gli appunti, proporre to‑do list o tradurre note. Tutto avviene sul dispositivo, senza server remoti.
Progettati non solo per generare testo, ma per agire nel mondo digitale. Chiamano API, usano strumenti e interagiscono con ambienti software per eseguire operazioni reali.
Capacità:
- Chiamare API esterne
- Usare strumenti (motori di ricerca, fogli calcolo)
- Eseguire operazioni concrete
Un assistente riceve “Organizza un viaggio a Milano”. Il LAM cerca voli, confronta prezzi, prenota volo e hotel, aggiorna il calendario. Traduce decisioni in azioni.
Perché servono tutti questi tipi?
Il futuro degli AI Agent non è un singolo modello onnipotente, ma un sistema modulare. Un’architettura a “ecosistema di modelli” è vicina al modo in cui lavorano i team umani: competenze diverse che collaborano per uno stesso obiettivo.
Ruoli dei Modelli
- GPT: Conversazione e testo.
- VLM: Interpretazione visiva.
- LRM: Pianificazione complessa.
Esecuzione & Efficienza
- SLM: Risposte rapide in locale.
- MoE: Scalabilità ed efficienza.
- LAM: Azioni reali.
Quale tipo guiderà la prossima generazione?
La prossima generazione sarà probabilmente guidata da una combinazione specifica:
LRM + LAM
Ragionamento robusto e capacità di agire in modo autonomo, supportati da VLM sempre più accurati e da SLM distribuiti sui dispositivi personali.
Questo consentirà agenti capaci non solo di parlare, ma di comprendere il contesto, pianificare e intervenire, mantenendo al centro i valori dell’umanesimo digitale: trasparenza, controllo umano, accessibilità.
Risorse Video
Esplora i workflow e le innovazioni dell’intelligenza artificiale.
𝗩𝗲𝗿𝘀𝗼 𝗶𝗹 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱: 𝗟𝗮 𝗡𝘂𝗼𝘃𝗮 𝗘𝗿𝗮 𝗱𝗲𝗴𝗹𝗶 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶 𝗔𝗜 𝗔𝘂𝘁𝗼𝗻𝗼𝗺𝗶
L’intelligenza artificiale sta compiendo un nuovo, importante passo evolutivo. Fino a poco tempo fa, l’utilizzo di “Agenti AI”, sistemi capaci di eseguire task complessi, scrivere codice e operare in autonomia, era una prerogativa di sviluppatori ed esperti dotati di hardware potenti, costretti a installare e far girare questi modelli localmente sui propri computer. Oggi, il paradigma sta cambiando: gli agenti AI si stanno spostando nel Cloud.
𝗟𝗮 𝗿𝗶𝘃𝗼𝗹𝘂𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 “𝗗𝗿𝗲𝗮𝗺𝗶𝗻𝗴” 𝗱𝗶 𝗔𝗻𝘁𝗵𝗿𝗼𝗽𝗶𝗰
A fare da apripista a questa nuova tendenza è Anthropic, che ha recentemente lanciato una funzionalità chiamata Dreaming. Questa piattaforma permette di creare e gestire “flotte” di agenti direttamente nel cloud, senza scaricare alcuna applicazione.
Le caratteristiche chiave di questo nuovo approccio includono:
👉Apprendimento continuo: Gli agenti nel cloud mantengono una memoria delle sessioni e riconoscono i pattern, migliorando le loro prestazioni nel tempo.
👉Orchestrazione autonoma: È possibile avviare un “team” di AI in cui un agente principale (l’orchestratore) divide e delega il lavoro a sotto-agenti, che operano in parallelo.
👉Esecuzione asincrona: L’utente inserisce il problema, gli agenti lavorano in cloud senza consumare le risorse del PC locale, e inviano una notifica a lavoro terminato.
Questa mossa segue iniziative simili da parte di altri attori del settore, come Mistral, confermando che la direzione del mercato è quella di offrire piattaforme “chiavi in mano” per la risoluzione dei problemi.
Accessibilità contro Privacy: I due binari dell’AI
Il vero impatto di questo trend è la democratizzazione dell’accesso all’AI avanzata.
Soluzioni locali come OpenDevin o Hermes richiedono competenze tecniche per l’installazione e macchine molto performanti, creando una barriera all’ingresso insormontabile per l’utente medio. Il cloud elimina gli “sbattimenti” tecnici: basta una connessione internet per avere un team di assistenti digitali a propria disposizione.
Tuttavia, questo non significa la fine degli agenti locali. Il futuro vedrà la coesistenza di due strade parallele:
Soluzioni in Cloud (Il modello “As a Service”): Pensate per la massa, le aziende e i professionisti che cercano risultati immediati, scalabilità e facilità d’uso.
Soluzioni Locali (Il modello “Private AI”): Dedicate a chi gestisce dati sensibili, richiede una privacy assoluta o preferisce avere il pieno controllo sull’infrastruttura (e sui costi), facendo girare i modelli linguistici (LLM) sul proprio hardware.
In sintesi: Stiamo passando dall’era del “fai-da-te” informatico a quella dei servizi gestiti. Gli agenti AI non sono più solo strumenti per programmatori, ma stanno diventando colleghi virtuali accessibili a tutti, pronti a collaborare e risolvere problemi direttamente dalla nuvola.
Claude Cowork e Copilot Cowork
🧭 Differenza di fondo
Claude Cowork e Copilot Cowork usano lo stesso modello di base (Claude) e lo stesso paradigma agentico, ma sono progettati per contesti completamente diversi:
- Claude Cowork → agente locale, pensato per individui, sviluppatori, piccoli team.
- Copilot Cowork → agente enterprise, integrato in Microsoft 365, con governance, audit e accesso ai dati aziendali.
🕰 Origini e strategia industriale
- Gennaio 2026: Anthropic lancia Claude Cowork come agente desktop locale.
- Marzo 2026: Microsoft risponde con Copilot Cowork, costruito in collaborazione con Anthropic, non come prodotto concorrente.
- La partnership è profonda: investimenti incrociati (Microsoft fino a $5B, Nvidia $10B, Anthropic $30B in compute Azure) e uso estensivo dei modelli Claude in Microsoft 365.
⚙️ Come funzionano
Claude Cowork (locale)
- Esegue azioni sul computer dell’utente, attraverso qualsiasi software.
- Massima flessibilità, nessun vincolo di ecosistema.
- Limite: nessun accesso al contesto organizzativo (email, file aziendali, calendari condivisi).
Copilot Cowork (cloud + Microsoft 365)
- Opera dentro l’ecosistema Microsoft 365.
- Usa Work IQ, il layer di intelligenza che integra email, file, chat, calendario, meeting.
- Può preparare documenti e workflow basandosi su dati aziendali reali.
- Vantaggio chiave: profondissima integrazione contestuale.
🔄 Cosa possono fare entrambi
- Pianificazione e triage del calendario
- Preparazione meeting
- Redazione documenti
- Analisi competitive
- Workflow multi-step su più file
- Capacità agentiche reali: pianificano, eseguono, verificano, chiedono conferme.
🛡 Sicurezza e governance
Claude Cowork
- Nessuna governance centralizzata.
- Nessun audit trail.
- Ottimo per privacy individuale, inadatto per aziende con requisiti di sicurezza.
Copilot Cowork
- Integrato nella governance Microsoft 365: identità, permessi, compliance, audit.
- Ogni azione è tracciata.
- Con Microsoft Agent 365 (dal 1° maggio, $15/user/mese) si ottiene un pannello di controllo centralizzato per monitorare e gestire gli agenti.
💰 Prezzi e modelli di accesso
| Prodotto | Accesso | Prezzo | Target |
|---|---|---|---|
| Claude Cowork | Abbonamento Anthropic | Variabile per uso | Individui, sviluppatori, piccoli team |
| Copilot Cowork (E5) | Incluso in M365 E5 | ~60$/utente/mese | Aziende su Microsoft 365 |
| Copilot Cowork (E7 Frontier Suite) | Bundle enterprise | 99$/utente/mese | Grandi organizzazioni |
| Microsoft Agent 365 | Add-on | 15$/utente/mese | IT e sicurezza |
🧩 A chi serve cosa
Claude Cowork
- Perfetto per freelance, ricercatori, sviluppatori.
- Nessuna burocrazia IT, installi e usi.
- Ideale se lavori su stack eterogenei e non hai bisogno di dati aziendali.
Copilot Cowork
- Pensato per aziende già su Microsoft 365.
- Offre contesto organizzativo, sicurezza, audit, governance.
- È l’unica scelta sensata quando i dati aziendali sono centrali.
🤝 La dinamica Microsoft–Anthropic
- Anthropic ha mostrato cosa può fare un agente avanzato.
- Microsoft ha preso la stessa tecnologia e l’ha industrializzata per l’impresa.
- È un esempio di co-evoluzione tra laboratorio di frontiera e piattaforma enterprise.
- Il futuro dipenderà da come Anthropic, Microsoft e OpenAI evolveranno i loro ecosistemi.
🎯 Quale scegliere?
- Se lavori da solo o in un piccolo team → Claude Cowork è più libero, immediato, versatile.
- Se sei in un’organizzazione Microsoft 365 → Copilot Cowork è più potente grazie al contesto e alla governance.
- Se osservi il settore → la partnership Microsoft–Anthropic è un segnale forte su come si sta strutturando l’AI enterprise.
Risorse Video
Esplora i workflow e le innovazioni dell’intelligenza artificiale.
Ecco una semplice roadmap in 10 fasi:
- Comprendere le basi dell’IA agentica
- Imparare cosa sono realmente gli agenti IA
- Confrontare agenti, chatbot e script semplici
- Comprendere chiaramente le differenze tra automazione e autonomia
- Esplorare casi d’uso pratici reali per agenti
- Scopri come i LLM prendono decisioni sugli agenti di potenza
- Impara i componenti core degli agenti
- Comprendere il LLM come cervello centrale per il processo decisionale
- Apprende prompt come input strutturati per istruzioni
- Esplorare strumenti come azioni che gli agenti possono svolgere
- Comprendere i sistemi di memoria per memorizzare le informazioni
- Apprendere un ambiente in cui gli agenti operano dinamicamente
- Imparare a stimolare gli agenti
- Comprendere i prompt di sistema rispetto ai prompt dell’utente
- Creare esempi con pochi colpi per risultati migliori
- Utilizzare prompting basati sul ruolo per risposte strutturate
- Definire regole e formati di output attesi
- Itera continuamente i prompt finché i risultati non migliorano
- Costruisci il tuo primo agente semplice
- Scegliere un problema semplice o un caso d’uso
- Utilizzare GPT/Claude tramite interfacce semplici
- Scrivere istruzioni di sistema chiare e strutturate
- Testare con input dell’utente e valutare gli output
- Affinare i prompt finché l’agente non funziona in modo affidabile
- Aggiungi memoria al tuo agente
- Utilizzare la memoria a breve termine per le interazioni recenti
- Implementare la memoria a lungo termine utilizzando database vettoriali
- Memorizzare conversazioni passate e interazioni con gli utenti
- Recuperare dati rilevanti basandosi sulle query degli utenti
- Aggiornare continuamente la memoria dopo ogni interazione
- Utilizzare strumenti e API esterne
- Imparare la chiamata di funzioni per collegare strumenti esterni
- Integrare API per l’esecuzione di compiti nel mondo reale
- Aggiungere strumenti come ricerca e webhook
- Gestire correttamente gli input e output API
- Utilizzo degli strumenti di test all’interno del flusso di lavoro completo
- Costruire un flusso di lavoro completo per agenti
- Flusso di progettazione dal prompt all’output finale
- Aggiungere meccanismi di fallback e gestione degli errori
- Usa strumenti di orchestrazione come LangChain/n8n
- Tracciare azioni per debug e miglioramenti
- Test workflow utilizzando scenari reali
- Creare sistemi multi-agente
- Assegnare ruoli come pianificatore, esecutore testamentario, revisore
- Abilitare la comunicazione tra più agenti
- Utilizzare protocolli come i framework MCP/A2A
- Condividere memoria tra agenti per il coordinamento
- Testare il processo decisionale collaborativo tra agenti
- Dispiegare e monitorare gli agenti
- Dispiegare agenti utilizzando piattaforme come Vercel
- Monitorare token, latenza ed errori di sistema
- Implementare controlli di sicurezza e limiti di velocità
- Impostare log, avvisi e metriche
- Garantire l’uptime e prestazioni costanti del sistema
- Unisciti all’ecosistema dei costruttori
- Contribuire a framework open-source per lo sviluppo di agenti
- Agenti di benchmark su compiti di performance reali
- Rimanere aggiornati sulle ultime tendenze degli ecosistemi degli agenti
Se stai sviluppando nell’IA in questo momento, questa roadmap ti farà risparmiare mesi.
Gli agenti AI non capiscono cosa succede tra i prompt e le risposte.
Il flusso di dati all’interno di un agente AI che analizza cosa accade effettivamente in quei 2 secondi.
Cosa pensano le persone accada:
Input → AI pensa → Output
Cosa succede effettivamente (11 strati):
► Livello di Input – Validazione, limitazione di velocità, etichettatura dei metadati
► Context Assembly – Recupero memoria, fusione della cronologia, iniezione di ruolo
► Rilevamento Intenti – Mappatura degli obiettivi, controllo dell’ambito, risoluzione delle ambiguità
► Livello di pianificazione – suddivisione delle attività, selezione degli strumenti, ordine delle priorità
► Selezione del modello – Ingegneria dei prompt, accordatura dei parametri, chiamate API
► Esecuzione Strumento – Controlli dei permessi, chiamate API, recupero dati
► Recoveryal Pipeline – Ricerca vettoriale, riclassificamento, filtraggio contestuale
► Aggiornamento memoria – Aggiornamento di stato, incorporamento di archiviazione, scritture di sessione
► Livello di validazione – Controlli di schema, filtri di tossicità, guardrail
► Sintesi di risposta – Formattazione di uscita, allineamento dei toni, strutturazione
Generative AI vs Agentic AI vs Ai Agents
La differenza diventa molto più evidente quando la inserisci in un prodotto reale.
Prendiamo come esempio l’intelligenza artificiale vocale di ElevenLabs.
1. Il livello base: capacità di IA generativa
Al primo livello, ElevenLabs può trasformare testo, copione, riferimenti vocali o contenuti multilingue in linguaggio naturale.
Per molti prodotti, questo si presenta come una funzione di IA generativa:
Narrazione AI su una piattaforma educativa
Doppiaggio automatico in uno strumento video
Doppiaggio multilingue per contenuti
Risposta vocale naturale in un sistema di supporto
Qui, il valore è principalmente la qualità dell’output.
Il sistema genera voce, ma non necessariamente esegue un flusso di lavoro.
2. Il livello intermedio: agente vocale AI
Il livello successivo è quando la voce diventa interattiva.
Una voce generata non è un agente.
Ma un’interfaccia vocale che può ascoltare, comprendere l’intento, rispondere nel contesto, fare domande di approfondimento e gestire una conversazione inizia a sembrare molto più vicina a una conversazione.
Qui l’intelligenza vocale diventa più di una semplice generazione audio.
Diventa uno strato di interazione.
L’utente non sta semplicemente ascoltando il parlato generato.
Stanno parlando con un sistema che può gestire un ruolo all’interno di una conversazione.
3. Lo strato superiore: sistema AI agentico
Il livello più interessante appare quando l’agente vocale è collegato ai sistemi reali dell’azienda.
CRM.
Ticket di supporto.
Calendari.
Database degli ordini.
Basi di conoscenza.
Strumenti di pagamento.
API interne.
Stack telefonici.
Strumenti di automazione del flusso di lavoro.
A quel punto, il sistema può fare più che parlare naturalmente.
Può controllare un ordine, aggiornare un record cliente, creare un ticket, programmare una demo, attivare un follow-up, escalare a un utente o scrivere il risultato della conversazione nel sistema.
In breve:
L’IA generativa crea la voce.
Un agente IA usa la voce per interagire.
Un sistema agentico collega quell’interazione a strumenti, dati, permessi e flussi di lavoro.
Mappa nel Caos Digitale: Capire l’AI che Scrive, Ragiona e Agisce (da Antigravity a Claude Cowork)
Vi sentite confusi e vi gira la testa ogni volta che aprite un social network trovando l’ennesimo strumento definitivo che promette di cambiare radicalmente il vostro modo di lavorare? Se la risposta è affermativa, lasciate che vi dica subito che non siete soli e che avete perfettamente ragione a provare questo senso di disorientamento.
Solo un anno fa parlavamo di semplici chatbot che rispondevano a domande testuali, mentre oggi ci troviamo davanti a sistemi complessi che muovono il mouse al posto nostro, che pianificano software interi in totale autonomia e che gestiscono la burocrazia del nostro ufficio mentre noi ci dedichiamo al pensiero creativo.
Lo scenario odierno è caotico, frammentato e le regole del gioco cambiano quotidianamente, motivo per cui la mia missione è quella di togliere la paura verso l’AI moderando al contempo i facili entusiasmi, per riportare tutto a una dimensione di consapevolezza critica.
Per non affogare in questo mare di sigle tecniche e promesse di marketing, ho deciso di mettermi accanto a voi per tracciare una tassonomia rigorosa, ovvero una mappa ordinata che ci permetta di capire chi è chi, come questi strumenti lavorano insieme e, soprattutto, come possiamo sfruttare questa rivoluzione democratizzando il sapere senza necessariamente svuotare il nostro portafoglio.
1. I “Quartier Generali”: VS Code vs Google Antigravity
Per comprendere a fondo la differenza tra questi due strumenti fondamentali, vi invito a dimenticare per un attimo il codice informatico e a usare un’immagine mentale molto semplice, ovvero quella della costruzione di una casa.
Visual Studio Code: L’Officina dell’Artigiano
Immaginate una stanza enorme e luminosa, piena di attrezzi incredibili e di altissima precisione. In questa metafora, Visual Studio Code è l’officina e voi siete l’artigiano esperto che entra, sceglie gli attrezzi, misura accuratamente il legno e lo taglia con le proprie mani. L’Intelligenza Artificiale, che in questo ambiente si manifesta sotto forma di plugin come GitHub Copilot, agisce come un assistente solerte che vi passa i chiodi al momento giusto o vi suggerisce dove effettuare il taglio migliore, lasciando però che la responsabilità dell’azione fisica rimanga vostra.
- La filosofia operativa: “Scrivo io, tu aiutami e suggeriscimi la strada migliore”.
- Il vantaggio competitivo: Avete il controllo assoluto e totale su ogni singola vite della vostra architettura digitale, garantendo una cura del dettaglio artigianale.
Google Antigravity: Il Cantiere Robotizzato
Google Antigravity rappresenta invece un vero e proprio salto di specie evolutiva. Non parliamo più di un’officina, bensì di un cantiere autonomo e interconnesso dove voi assumete il ruolo dell’Architetto supremo. Arrivate con il vostro progetto concettuale, descrivete l’atmosfera e le funzionalità che desiderate, e il sistema lancia i suoi agenti robotici che disegnano i piani strutturali, ordinano i materiali e iniziano a costruire i muri. Se durante la costruzione un muro viene eretto storto, l’Intelligenza Artificiale se ne accorge autonomamente e lo abbatte per rifarlo da zero, sfruttando quel processo miracoloso che chiamiamo “self-healing” o auto-guarigione del codice.
- La filosofia operativa: “Io decido il risultato finale e traccio la visione, tu occupati di costruirlo materialmente”.
- Il vantaggio competitivo: Potete dare vita a un’intera applicazione funzionante senza mai dover impugnare un attrezzo manuale, concentrandovi esclusivamente sulla logica di business.
2. L’Olimpo degli Agenti: I “Super-Operai” Proprietari
Esistono dei cervelli digitali potentissimi chiamati Agenti CLI che vivono e operano dentro una scatola nera che chiamiamo terminale. Questi strumenti sono i veri motori della rivoluzione agentica e, sebbene alcuni siano costosissimi, offrono funzionalità che rasentano la fantascienza.
Claude Code: Il Genio del Terminale
Sviluppato da Anthropic, Claude Code è attualmente considerato l’apice degli agenti da terminale, comportandosi esattamente come un programmatore junior instancabile che legge la vostra intera base di codice, analizza i problemi ed esegue modifiche incrociate su decine di file contemporaneamente. È brillante e sofisticato, ma per un uso intensivo richiede un abbonamento che può arrivare a costare fino a duecento dollari al mese, rendendolo uno strumento elitario.
Gemini CLI: Il Gigante Integrato
L’agente ufficiale di Google brilla per una caratteristica che lascia senza fiato, ovvero una finestra di contesto da un milione di token che gli permette di leggere interi manuali, libri e repository immensi in un solo colpo. L’integrazione nativa in ambienti come Antigravity lo rende un compagno di squadra formidabile, capace di pianificare architetture complesse avendo sempre la visione d’insieme del progetto.
OpenAI Codex App: L’Architetto delle Automazioni
Non possiamo assolutamente ignorare Codex di OpenAI, un’applicazione indipendente che merita un capitolo a sé stante per via delle sue innovazioni uniche. Codex introduce la possibilità formidabile del “mid-task steering”, che in parole povere significa che potete interrompere l’agente mentre sta lavorando, correggerne la rotta e fargli riprendere il lavoro senza dover ricominciare tutto dall’inizio. Inoltre, Codex si distingue per l’uso massiccio di “Skills” e automazioni ricorrenti, permettendovi di programmare attività che l’agente eseguirà in totale autonomia ogni mattina, come andare sul web, leggere i dati di borsa, generare un report PDF e salvarlo sul vostro computer.
3. La Ribellione Open Source: Le Alternative Gratuite per Sviluppatori
Come umanista digitale, credo che la tecnologia debba essere accessibile a tutti, ed è per questo che accolgo con entusiasmo la risposta della community open source. Se non volete o non potete permettervi gli abbonamenti salatissimi dei giganti della Silicon Valley, oggi avete a disposizione delle alternative gratuite e potentissime che non vi faranno rimpiangere i modelli a pagamento.
1. OpenCode: L’Ecosistema Indipendente
OpenCode è l’alternativa open-source che sta letteralmente esplodendo su GitHub, offrendo la stessa interfaccia pulita di Claude Code ma garantendovi l’accesso a oltre settantacinque fornitori di AI diversi. È la vostra assicurazione personale contro il monopolio delle grandi aziende, permettendovi di saltare da un modello all’altro in una frazione di secondo.
2. Qwen Code: Il Dragone Orientale
Sviluppato dal colosso Alibaba, Qwen (in particolare la versione Qwen 3 Coder) è un modello open weights che ha sconvolto il mercato raggiungendo prestazioni che competono testa a testa con i migliori modelli chiusi americani. La sua valenza positiva risiede nella possibilità di essere eseguito localmente sulle vostre macchine, offrendovi una potenza di ragionamento mostruosa per risolvere bug complessi senza spendere un centesimo in API e mantenendo il vostro codice strettamente privato.
3. DeepSeek V4: Il Miracolo Economico
Questa è forse la novità più deflagrante dell’ultimo periodo, poiché DeepSeek V4 offre una finestra di contesto da un milione di token e capacità logiche straordinarie a un costo che è letteralmente una frazione infinitesimale rispetto alla concorrenza. Le sue versioni Flash e Pro vi permettono di orchestrare interi flussi di lavoro agentici spendendo pochi centesimi per sessioni di sviluppo che altrove vi costerebbero decine di dollari.
4. Cline: L’Infiltrato in VS Code
Nato appositamente per chi ama Visual Studio Code, Cline è un agente open-source che si installa come una comoda estensione e vi permette di agganciare qualsiasi modello vogliate, offrendovi un’esperienza visiva integrata e trasparente che vi salva dall’obbligo di utilizzare il terminale puro.
5. Aider: Il Chirurgo del Codice
Aider è un pioniere open source che eccelle nei refactoring complessi e si interfaccia in modo assolutamente perfetto con Git, scrivendo per voi dei messaggi di commit sensati e tracciando ogni singola modifica in modo impeccabile per le vostre sessioni di programmazione più intense.
6. OpenHands (ex OpenDevin): L’Esploratore Autonomo
Se il vostro obiettivo è l’autonomia pura, OpenHands è la piattaforma perfetta poiché è progettata per eseguire compiti a lungo raggio all’interno di un ambiente isolato e sicuro. Voi assegnate la risoluzione di un problema complesso su GitHub e potete tranquillamente andare a bervi un caffè mentre lui lavora in background.
7. Continue.dev e Ollama: Il Bunker della Privacy
Se lavorate in settori estremamente sensibili come quello bancario o sanitario, l’accoppiata tra il framework Continue.dev e il sistema locale Ollama vi garantisce una privacy totale al cento per cento. Nessuna riga del vostro codice aziendale lascerà mai il vostro computer, permettendovi di usare l’Intelligenza Artificiale rispettando le più severe norme di sicurezza.
4. La Serie A dell’Autonomia: Il “Computer Use”
Tolta l’equazione della scrittura del codice, la vera e propria rivoluzione che stiamo vivendo nel 2026 riguarda l’azione pura e tangibile, ovvero quello che definiamo “Computer Use”. In questo stadio evolutivo, l’Intelligenza Artificiale esce dal confine del testo e inizia a muovere fisicamente il cursore del mouse, cliccando sui pulsanti e usando le applicazioni del vostro computer esattamente come fareste voi.
Claude Cowork: Il Collega Instancabile
Questo strumento rappresenta il pezzo più pregiato della nostra mappa per chi non fa lo sviluppatore di professione. Claude Cowork vive in una stanza sicura del vostro computer e, se gli fornite una cartella piena di cento fatture disordinate, potete chiedergli verbalmente di riordinarle in un file Excel divise per cliente. Lui aprirà i documenti, leggerà i dati, sposterà i file e compilerà il foglio di calcolo sotto i vostri occhi increduli.
Gli Altri Campioni dell’Automazione Visiva
- OpenClaw: È lo spirito libero dell’automazione, un sistema che potete installare ovunque e che gode del controllo totale della vostra macchina, capace di mandare messaggi su WhatsApp o gestire il PC da remoto, ma che richiede una grandissima attenzione etica e di sicurezza.
- Perplexity Computer: È l’orchestratore assoluto nel Cloud, capace di interrogare diciannove modelli diversi simultaneamente per compiere ricerche di mercato o analisi finanziarie di una profondità e di una vastità che nessun essere umano potrebbe eguagliare in tempi brevi.
- Microsoft Copilot Cowork: Il sovrano indiscusso dell’ecosistema aziendale, che vive dentro Word e Teams conoscendo perfettamente lo storico delle vostre email e delle vostre riunioni, pronto a stendere report o preparare presentazioni strategiche.
Conclusione: Guidare la Macchina con Consapevolezza
Alla luce di questa mappa, la direzione verso cui stiamo viaggiando in questo tumultuoso 2026 è chiara e inequivocabile. Siamo passati dal Livello 1, dove chattavamo con l’AI per ricevere risposte, al Livello 2, dove gli agenti verticali scrivono software interi per noi, per approdare infine al Livello 3, dove l’AI usa fisicamente il computer al nostro posto.
Il futuro non richiede più che ci domandiamo “come si fa una certa cosa”, ma ci impone di imparare a delegare dicendo “fallo tu seguendo questi parametri etici e qualitativi”. Il mio invito, in qualità di divulgatore, non è quello di imparare a memoria l’uso di tutti questi strumenti, ma di scegliere con saggezza il vostro Quartier Generale, di invitare l’operaio virtuale più adatto alle vostre necessità economiche e di iniziare a familiarizzare con questa nuova estensione della mente umana.
L’incubo della frammentazione tecnologica svanisce nel momento esatto in cui acquisiamo la consapevolezza critica necessaria per governare la macchina, ricordandoci sempre che la tecnologia è solo uno strumento per elevare il nostro potenziale e rendere il nostro mondo un po’ più umano.
🦞 Il Panorama Attuale: Da “Artigli” Generici ad Agenti Specializzati
Tutti questi strumenti (Claude Code, Claude Cowork, Gemini CLI, GPT Codex, OpenClaw) rappresentano l’evoluzione verso agenti AI operativi, capaci di interagire direttamente con il tuo computer e i tuoi dati.
Per orientarsi meglio, possiamo classificarli in base al loro contesto operativo e al target utente:
| Strumento | Piattaforma | Tipo | Target | File System | Punti di Forza | Considerazioni |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Code | Anthropic | CLI / Terminale | Sviluppatori | ✅ Sì, diretto | Controllo granulare, integrazione IDE, efficienza token | Setup tecnico richiesto. Meno sicuro senza sandbox. |
| Claude Cowork | Anthropic | App Desktop | Knowledge Workers | ✅ Sandbox | Facile, niente setup, workflow visuali | Isolato in VM, sicuro ma meno potente. |
| Gemini CLI | CLI / Terminale | Sviluppatori | ✅ Sì, estensione VS Code | 1M+ token, open source, Skills | UI meno leggibile rispetto a Claude Code. | |
| Antigravity | IDE (Fork VSCode) | Sviluppatori | ✅ Accesso completo | Agenti multipli, pianifica-prima, test auto | Instabile, richiede migrazione, problemi quota. | |
| GPT Codex CLI | OpenAI | CLI / Terminale | Sviluppatori | ✅ Via tool CLI | Accesso a GPT-5-Codex-Mini (chiuso) | Complesso, requisiti tecnici elevati. |
| OpenClaw | Open Source | Assistente Personale | Utenti generici | ✅ Sul tuo server | WhatsApp, Telegram, Gmail, hackabile | Setup minimo, progetto in rapida evoluzione. |
🔍 Analisi Approfondita: Differenze e Scelte
Anthropic ha creato due prodotti volutamente diversi:
Pieno controllo, ogni passo visibile, script e comandi terminal. Estensione naturale dell’ambiente di sviluppo.
Indica una cartella, descrivi il compito, lui esegue in ambiente sicuro e isolato. Assistente visuale per la produttività.
Google offre due percorsi paralleli per gli sviluppatori:
Leggero, estensione VS Code, contesto 1M+ token, open source con Skills.
Fork di VSCode, orchestrazione agenti multipli, pianifica-prima, test automatici integrati.
Si posiziona diversamente: è un agente AI personale open-source che vive sul tuo computer o server. Ti segue ovunque tramite chat (Telegram, WhatsApp, ecc.). La sua forza è nella personalizzazione estrema e nella capacità di collegare strumenti disparati — calendario, note, servizi cloud — creando un ecosistema unico. Spesso descritto come “Siri come avrebbe dovuto essere” o un vero “Jarvis” personale.
Perché “Claw” è il nome perfetto?
Gli artigli (claws) sono strumenti di presa, azione e adattamento. Ogni agente ha il suo “artiglio” specializzato: uno afferra il codice, uno organizza i file, uno si aggrappa ai tuoi servizi. Non esiste l’artiglio universale — esiste quello giusto per il compito giusto.
💎 Conclusione: Scegliere in Base al Proprio Ruolo
La scelta non è tra “artigli” migliori o peggiori, ma tra strumenti che rispondono a esigenze diverse:
| Il tuo Ruolo | Artiglio Ideale | Perché? |
|---|---|---|
| Sviluppatore Software | Claude Code / Gemini CLI | Integrazione profonda con il flusso di coding. Claude Code più affidabile e leggibile. Gemini CLI per contesto enorme e open source. |
| Knowledge Worker / Manager | Claude Cowork | Automatizza compiti ripetitivi su documenti #818484;”>Assistente che si adatta a te, controlla i tuoi servizi, è modificabile. Il progetto più aperto e personalizzabile. |
| Team / Progetti Complessi | Antigravity | Orchestrazione multi-agente per sviluppo e test complessi (se riesci a gestirne l’instabilità attuale). |
L’ecosistema è in fermento e offre opzioni potenti. La chiave è riconoscere che questi strumenti non sono tutti uguali: il loro design riflette filosofie e casi d’uso specifici. L’accesso al file system è il tratto comune che li unisce, trasformando l’AI da consulente a collaboratore attivo.
🐴 Harness vs Senza Harness: L’AI che Agisce vs L’AI che Parla
Nel 2026 la battaglia non è tra modelli, ma tra chi li incanala meglio. Un modello “nudo” è un genio senza mani: potentissimo ma inutile. Un harness è l’infrastruttura che trasforma quel genio in un lavoratore affidabile.
Pensa a un cavallo da corsa: il modello AI (Gemini, GPT) è il cavallo — veloce, forte, imprevedibile. L’harness è sella, briglie e recinto: non cambia il cavallo, ma decide dove può andare e cosa può fare.
Gemini CLI è un harness perfetto: non è il modello, è il sistema che lo collega al tuo terminale, gli dà permessi, gli passa i tuoi file e lo costringe a seguire un piano prima di agire.
⚡ Confronto Diretto con Esempi Concreti
| Capacità | 🐴 Senza Harness (ChatGPT base) | 🪢 Con Harness (Gemini CLI / Claude Code) |
|---|---|---|
| Cosa chiedi | “Riorganizza i file del progetto” | “Riorganizza i file del progetto” |
| Cosa risponde | “Ecco come dovresti fare: crea cartelle A, B, C…” 📝 | ✅ Crea le cartelle, sposta 47 file, ti mostra il diff. 📂 |
| Accesso file system | ❌ Zero | ✅ Diretto, con permessi granulari |
| Se sbaglia | Ti dà un consiglio sbagliato. Fine. | Tenta → verifica → riprova (Loop ReAct) 🔄 |
| Contesto | ~128K token, poi dimentica | 1M+ token, ricorda l’intero progetto 🧠 |
| Può usare tool? | ❌ No | ✅ Shell, Google Search, MCP, API… |
| Esempio reale | “Scrivi uno script che cancella i .txt” → Lo scrive ma non lo esegue | “Cancella i .tmp nella cartella /tmp” → ✅ Eseguito con conferma |
🔓 Il termine chiave: HACKABLE
Quando diciamo che uno strumento è hackable, non significa “insicuro” — significa trasparente, modificabile, apribile come un cofano.
OpenClaw è hackable per definizione: lo installi sul tuo server, lo colleghi ai tuoi servizi, cambi il codice. È il “Linux degli AI Agent” — non ti danno un prodotto, ti danno gli attrezzi per costruirti il tuo Jarvis.
🎯 Esempi dal Mondo Reale
| Scenario | Senza Harness 🚫 | Con Harness ✅ | Hackable 🔓 |
|---|---|---|---|
| Debug complesso | “Il bug è probabilmente nella funzione X” | Apre il file, legge il codice, propone la fix, la applica, fa il test | OpenClaw: lo colleghi al repo GitHub e lui debugga in autonomia via Telegram |
| Ricerca + Azione | “Cerca i prezzi dei voli per Roma” | Cerca su Google, confronta 3 siti, ti scrive un riepilogo in un file .md | Gemini CLI con Skill “Travel”: fai tutto da terminale, open source |
| Automazione | “Dovresti automatizzare i backup” | Scrive lo script, lo testa in sandbox, lo piazza nel cron | OpenClaw: lo hacki per fargli fare backup ogni notte via WhatsApp |
| Sicurezza | Può inventare comandi pericolosi ⚠️ | Ogni comando chiede conferma, opera in sandbox isolato 🛡️ | Hackable = tu decidi i limiti, non il fornitore |
🏁 Chi Vince nel 2026?
Non vince il modello più grande. Vince l’harness migliore.
| Strumento | Harness | Hackable? | Perché |
|---|---|---|---|
| Gemini CLI | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ✅ Sì | Harness completo: 1M token, Skills, estensione VS Code |
| Claude Code | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ❌ No | Harness per dev: controllo totale, integrazione IDE, ma chiuso |
| Claude Cowork | ⭐⭐⭐⭐ | ❌ No | Harness visuale: sandbox sicuro, zero setup, ma non tocchi niente |
| ChatGPT base | ⭐⭐ | ❌ No | Quasi nessun harness: parla bene, agisce zero |
| Antigravity | ⭐⭐⭐⭐ | ❌ No | Harness-piattaforma: multi-agente, ma instabile e chiuso |
| OpenClaw | ⭐⭐⭐ | 🔓 SÌ, al max | Hackable per eccellenza: open source, modificabile, il tuo Jarvis personale |
In Una Frase
Senza harness = un consulente geniale ma paralizzato.
Con harness = lo stesso genio con mani, occhi e un capo che supervisiona.
Hackable = quel genio è tuo, lo smonti e lo ricostruisci come vuoi. 🔓🪢
L’accesso al file system è il tratto comune. L’harness è ciò che lo rende sicuro. L’hackabilità è ciò che lo rende tuo. 🐴
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Nota di trasparenza sull’uso dell’AI nel blog
In questo spazio digitale, dedicato alla comprensione critica dell’innovazione tecnologica, desidero condividere con chiarezza due aspetti importanti del lavoro che porto avanti.
Immagini generate con l’AI
La quasi totalità delle immagini presenti nel blog è generata tramite strumenti di intelligenza artificiale. Le utilizzo sia come supporto visivo sia come modo per sperimentare nuove forme di comunicazione creativa, coerenti con i temi trattati.
Un blog nato dalla scrittura… e trasformato dalla velocità dell’AI
Scrivere è sempre stata una mia passione. Dopo anni di appunti, riflessioni e sperimentazioni, tre anni fa è nato questo blog. Fin da subito, però, ho dovuto confrontarmi con una sfida evidente: l’incredibile accelerazione dell’evoluzione scientifica legata all’intelligenza artificiale rende complesso mantenere aggiornato un progetto di divulgazione che ambisce alla qualità e alla precisione.
Per questo, in coerenza con la mia missione di promuovere consapevolezza, oggi più che mai un elemento vitale, ho scelto di farmi affiancare da piattaforme di AI in molte fasi del lavoro editoriale. In particolare, l’AI mi supporta in:
- ricerca e verifica preliminare delle notizie
- organizzazione e strutturazione degli articoli
- creazione di sezioni HTML per FAQ e link alle fonti
- ideazione di infografiche
- esplorazione di titoli efficaci e pertinenti
L’obiettivo non è delegare il pensiero, ma amplificare la capacità di analisi e di sintesi, così da offrire contenuti sempre più chiari, accurati e utili.
