Claude Co‑Work, Swarm, Antigravity
Come gli agenti in swarming, Claude Co‑Work e Google Antigravity stanno ridefinendo lo stato dell’arte dell’AI agente nel 2026
Siamo entrati in un anno in cui la parola chiave non è più “chatbot”, ma agente: un attore autonomo che perce‑ziona, pianifica, agisce, verifica e collabora in rete. La simultanea uscita di Claude Opus 4.x con agenti swarm, dell’eco‑sistema Co‑Work e, in parallelo, di Google Antigravity con Gemini 3 Pro, non è un caso: è il segnale tecnico di una transizione epocale verso multi‑agent orchestration e swarm‑based development.
In questo articolo ti porto nello stato dell’arte delle nuove tecniche sui swarm di agenti, confronto Claude Co‑Work e Google Antigravity, leggo in modo trasversale le architetture di Opus, GPT‑5.x e Gemini 3 e tratteggio un quadro di come l’umanesimo digitale debba incarnarsi proprio in questi sistemi distribuiti.
Da singolo modello a swarm di agenti
Finché la generative AI è stata uno strumento di dialogo, la “tecnica” dominante era la prompt engineering. Oggi, con i framework di swarm intelligence e di multi‑agent orchestration, ci muoviamo verso un paradigma diverso: molteplici agenti, spesso con ruoli specializzati, collaborano in parallelo, coordinati da un “conductor” o da topologie di controllo più decentralizzate.
Tra le tecniche emerse nel 2025–2026:
- Agent team / swarm orchestration
Claude Code, con la funzione Agent Teams, introduce una vera e propria orchestrazione di squadre di agenti: un lead crea un team, spawn‑na teammates indipendenti, assegna compiti, gestisce una task list condivisa e consente ai colleghi di comunicare direttamente tramite un sistema di messaggistica interna.
Ogni agente è un’istanza separata, con contesto proprio, ma la collaborazione è coordinata: si sposta così da un singolo flusso di pensiero a molteplici linee di ragionamento concorrenti. - Swarm‑like approcci open source e enterprise
Framework come Swarms AI (kyegomez) e diverse librerie open‑source stanno standardizzando architetture di connection tra agenti:- Hierarchical, sequential, graph‑based in orchestrazione.
- Protocolli di comunicazione agent‑to‑agent, sistemi di runtime ottimizzati e memorizzazione condivisa.
- Algoritmi di swarm intelligence (ispirati a formiche, api, sciami) usati per coordinare micro‑agenti in contesti di sicurezza, marketing, healthcare.
- “Swarm‑by‑prompt” e “cognitive triangulation”
In parallelo, emergono tecniche più “leggere” ma efficaci: semplicemente un singolo prompt può far emergere un swarm interno di sub‑agenti, per esempio chiedendo a Claude Code di generare più agenti che validano, critichino e reinterpretino il codice in parallelo.
Questo approccio ibrido, indicato da alcuni come cognitive triangulation, è interessante per il suo profilo basso a livello infrastrutturale ma alto a livello di effetto cognitivo: il modello stesso simula un team di revisione.
Claude Co‑Work e Agent Teams: un laboratorio di agenti in parallelo
Con Claude Code e le Agent Teams, Anthropic ha introdotto un’analogia precisa: una squadra di developer AI coordinata da un leader.
- Architettura
- Un team lead crea la squadra, spawn‑na teammates come istanze indipendenti di Claude Code.
- Ogni teammate ha il proprio contesto (progetto, CLAUDE.md, skills, MCP) ma non eredita la cronologia del lead.
- Tutti condividono:
- una task list con stati pending/in progress/completed e dipendenze tra task;
- una mailbox per i messaggi;
- una struttura di file di configurazione locale (team‑specific).
- Tecnica di orchestrazione
- Il lead può lavorare in modalità delega: assegnare task, permettere self‑claiming, inviare istruzioni, ricevere report e sintetizzare risultati.
- È possibile abilitare la plan approval, in cui un teammate deve proporre una strategia prima di modificar file, e il lead può approvare o rigettare.
- Ogni teammate può essere interpellato direttamente (da IDE, terminale, pannelli) per re‑indirizzare il lavoro in tempo reale.
- Token cost e trade‑off
Ogni agente è un’istanza, quindi il costo in token è molto più alto di un singolo loop dialogico. Il modello diventa conveniente solo quando la paralellizzazione riduce il tempo di ricerca, debug o revisione più di quanto il costo di token lo aumenti.
Per l’ingegnere informatico, Claude Agent Teams è un laboratorio di swarm supervisionati: non è un singolo “super‑ingegnere” ma un team di specialisti che possono lavorare su UX, architettura, security, performance e test in parallelo, con un supervisore umano che coordina la visione d’insieme.
Google Antigravity: l’IDE agente‑first
Con Google Antigravity, l’azienda di Mountain View ha scelto una strada più “ecosistemica”: un IDE agente‑first che integra lo swarm di agenti direttamente nel flusso di sviluppo, con artifacts auto‑generati e tracciamento trasparente delle attività.
- Architettura agente‑centrica
Antigravity è costruito attorno a Gemini 3 Pro come modello centrale, ma con un’architettura di agenti che possono:- planning (dividere task in sotto‑task),
- coding (scrivere, modificare, testare),
- verifica (test automatici, report di errore),
- browser automation (controllo diretto di Chrome per UI testing e integrazione web).
- Artifacts come prova di lavoro
Ogni agente genera Artifacts, task lists, screenshot, registrazioni browser, test results, che sono pensati per essere facilmente verificabili dall’utente.
Questo introduce un’idea trasversale: l’agente deve essere “auditabile”; non basta che funzioni, deve lasciare una traccia comprensibile per l’umano. - Skills e procedural memory
Un altro elemento distintivo è il concetto di SKILL.md: Antigravity registra il comportamento degli agenti in file progetto‑specifici, creando una “memoria procedurale” versionata.
Questo è molto simile alla memoria di lungo termine agent‑based che altri framework stanno sviluppando, ma connetto direttamente al codice e alla documentazione, riducendo il “gap” tra modello linguistico e stack tecnico. - Parallel orchestration via Mission Control
Il pannello Mission Control consente di lanciare agenti multipli su skills diverse (refactoring, documentazione, test, security scan) in parallelo, con vista d’insieme e possibilità di modulare il livello di autonomia (dall’assistenza “review‑driven” alla modalità “turbo” con più agenti indipendenti).
Antigravity è interessante per l’approccio ecosistemico e integrato: non è un singolo strumento, ma una piattaforma di agenti che vive dentro Chrome, IDE e terminal, con un’architettura che pensa in modo nativo a swarm di azioni coordinate su più livelli (browser, repository, CI, infra).
Claude Co‑Work vs Google Antigravity: uno stato dell’arte trasversale
Facciamo un confronto sintetico, con focus trasversale sulle tecniche utilizzate:
| Aspetto | Claude Co‑Work / Code Agent Teams | Google Antigravity |
|---|---|---|
| Modello centrale | Claude Opus/Sonnet/Haiku (solo Claude) | Gemini 3 Pro, con possibilità di selezione multi‑modello |
| Modalità di interazione | Primariamente CLI / terminale, con team lead in prima linea | IDE agente‑first, integrato in Chrome, con superfici grafiche e Mission Control |
| Orchestrazione | Agent Teams con lead umano‑AC, task list condivisa, messaggi agent‑to‑agent | Mission Control: agenti multi‑skills, orchestrazione parallela, artifacts espliciti |
| Memoria / conoscenza | Contesto locale di progetto (CLAUDE.md, skills, MCP) | SKILL.md + memoria di stack specifico (repo, DB, CLI) |
| Autonomia vs controllo | Bias verso controllo umano; revisione e approvazione di piani | Più orientato ad autonomia, con modalità graduale (da review‑driven a turbo) |
| Ambiente d’uso | Ideal per codebase complessi, refactoring, review e ricerca con focus su qualità | Più completo per “full‑stack” agentic workflow, browser, CI/CD, automazione interna |
Da un punto di vista tecnico, Claude Co‑Work punta al modello agente come “staff engineer” supervisionato, mentre Antigravity punta a un “agente‑first OS” per sviluppatori e team.
Opus, GPT‑5 e Gemini 3: tecniche trasversali
Le uscite simultanee di Claude Opus 4.x, GPT‑5.2/5.3 e Gemini 3 Pro non sono solo update di performance, ma segnali di design di architettura condivisi su larga scala.
- Context window e “lateralità”
- Claude Opus 4.6 offre fino a 1 milione di token e una forte attitudine alla multi‑agent orchestration (varie figure specializzate parallele).
- GPT‑5.2/5.3 opticano su velocità e sulla bassa latenza di prima risposta, con contesti più piccoli ma pipeline più efficienti per iterazioni rapide.
Questo riflette un trade‑off: profondità vs reattività, che è centrale in molti scenari di agenti: se gli agenti sono molti, diventa più critica la latenza di ogni singolo turno che la lunghezza del singolo contesto.
- Architettura agente‑aware
- Claude Opus 4.6 è pensato per orchestrazione di agenti paralleli (research, architettura, UX, testing) e mostra una tendenza alla modularità cognitive: più agenti fanno più cose, ma il modello è più costoso e più lento.
- GPT‑5.3 Codex è orientato a progressive execution e mid‑task steering, ossia la possibilità di interrompere, deviare e riorientare il flusso di lavoro in corsa, come un ingegnere “fondatore” che voglia cambiare priorità mentre il sistema è in esecuzione.
Questi due profili riflettono una scelta di design:
- Claude simula una senior staff engineer che pensa “cosa fare” e coordina altri agenti;
- GPT‑5 simula un founding engineer che corre più veloce, ma con maggiore rischio di “deviare” se non controllato.[youtube]
Tecniche trasversali emerse nello stato dell’arte
Dal confronto tra Claude Co‑Work, Antigravity e i modelli di punta, emergono alcune linee di tendenza comuni:
- Orchestrazione gerarchica o decentralizzata
- Claude ha un lead centrale umano‑driven.
- OpenAI Swarm e altri framework hanno introdotto handoff agent‑to‑agent senza un singolo “brain” centrale.[financialcontent]
- Antigravity è quelque chose di ibrido: un conductor (Mission Control) ma con agenti che possono coordinarsi in modo relativamente autonomo.
- Orchestration dashboards e auditing
Tutte le piattaforme più recenti puntano a strumenti di audit: timelines, artifacts, trace di agenti, registrazioni di browser, task completion.
Questo è un punto chiave per l’umanesimo digitale: non basta avere più agenti, ma deve restare chiara l’intenzione umana e la tracciabilità delle decisioni. - Multi‑skills e specializzazione
- Claude Skills (MCP), Antigravity Skills e skill di altri framework stanno standardizzando il concetto di skill‑based agent: un agente che “sa” usare un certo tool o un certo stack, non solo un modello generic
- Ciò porta a una visione di ruoli digitali (es. “recruiter digitale”, “customer‑support agent”, “security auditor”) che possono comporre workflow end‑to‑end.
- Decentralizzazione del controllo e “zero‑single‑point failure”
In ambiti come cybersecurity, drones, logistica, la ricerca punta a swarm decentralizzati in cui la perdita di singoli agenti non blocca il sistema.
Questa idea è stata importata anche nei framework di agenti software: resilienza e adattabilità diventano requisiti di base.
Non stiamo solo parlando di strumenti che scrivono codice; stiamo parlando dell’evoluzione di una “specie digitale” che ha imparato a collaborare, a riflettere e, infine, a organizzarsi in sciami intelligenti.
Ecco il racconto di come siamo arrivati fin qui, nel febbraio 2026, con il rilascio di Claude Opus 4.6, e di cosa significhi per noi esseri umani che, in questo mare magnum tecnologico, dobbiamo restare i capitani della nave.
L’Evoluzione della Specie: Da Semplici Esecutori a Sciami Intelligenti
La storia dei coding agent non è una linea retta, ma una spirale che si allarga, abbracciando sempre più complessità e, sorprendentemente, sempre più autonomia. Ripercorriamola insieme, tappa dopo tappa.
1. L’Era del “Tab”: La Pura Completion
Ricordate quando l’AI era solo un timido suggeritore? In questa fase primordiale, i modelli erano “pappagalli stocastici” addestrati a prevedere la parola successiva.
- Cosa facevano: Completavano la riga di codice che stavi scrivendo. Premevi
Tabe speravi che avesse indovinato. - Il Limite: Non c’era ragionamento. Se iniziavi a scrivere una funzione sbagliata, l’AI la completava gloriosamente sbagliata. Era uno specchio che rifletteva le nostre intenzioni, senza correggerle.
2. Il Confidente Digitale: L’Era del Chatbot
Poi arrivò il momento in cui iniziammo a parlare con il codice. I modelli divennero conversazionali (ChatGPT, i primi Claude).
- Il Salto: Potevamo chiedere “Spiegami questo errore” o “Scrivi una funzione per calcolare Fibonacci”.
- L’Illusione: Sembrava capissero, ma in realtà stavano solo generando testo plausibile. Non potevano eseguire nulla, non vedevano i nostri file locali, erano chiusi in una scatola di vetro.
3. Il Primo Respiro di Autonomia: I Primi Coding Agent
Qui la storia si fa interessante. Intorno al 2024, emersero i primi veri agent. Strumenti come le prime versioni di Devin o le integrazioni IDE avanzate.
- La Novità: Non si limitavano a suggerire; potevano agire. “Crea un file”, “Modifica questa classe”.
- La Realtà: Erano goffi. Spesso rompevano più cose di quante ne aggiustassero, agendo alla cieca senza verificare il risultato delle loro azioni.
4. La Specializzazione: Il Paradigma Multi-Agent
Capimmo che un singolo “cervello” non bastava. Nacque l’architettura Multi-Agent.
- La Struttura: Immaginate una catena di montaggio. C’era l’agente “Coder”, l’agente “Reviewer” e l’agente “Tester”.
- Il Funzionamento: Uno scriveva, passava il lavoro all’altro che controllava. Era un passo avanti enorme per la qualità, ma il processo era rigido, sequenziale e spesso lento. Mancava la fluidità della vera collaborazione.
5. La Consapevolezza dell’Errore: L’Agent Loop
La vera svolta qualitativa arrivò quando demmo agli agenti la capacità di guardarsi allo specchio: il feedback loop (o REPL loop).
- Il Meccanismo: L’agente non si limitava a scrivere il codice, ma provava ad eseguirlo. Se otteneva un errore, leggeva lo stack trace, “ragionava” su cosa fosse andato storto, correggeva il codice e riprovava.
- Il Risultato: Questo ciclo iterativo (Scrivi -> Esegui -> Correggi) ha trasformato gli agenti da scrittori fantasiosi a ingegneri affidabili.
6. Febbraio 2026: L’Era dello Sciame e Claude Opus 4.6
Ed eccoci a oggi, 9 febbraio 2026. Pochi giorni fa Anthropic ha rilasciato Claude Opus 4.6, ridefinendo tutto ciò che sapevamo. Non è più un singolo assistente, e non è nemmeno una rigida catena di montaggio. È uno Sciame (Swarm).
Claude Opus 4.6 opera come un’entità Agent Swarm che contiene al suo interno molteplici Agent Loop paralleli:
- Parallelismo Reale: Invece di fare una cosa alla volta, lo sciame “spawna” (genera) sottoprocessi autonomi. Mentre un sotto-agente scrive il backend, un altro scrive contemporaneamente i test e un terzo aggiorna la documentazione.
- Mente Condivisa: Questi agenti non sono isolati; condividono una memoria di lavoro comune. Se l’agente del backend cambia un’API, l’agente dei test lo “sa” immediatamente e adatta i suoi test in tempo reale.
- Il Ruolo dell’Umano: In questo sciame, noi non siamo più quelli che scrivono il ciclo
for. Siamo gli architetti, i direttori d’orchestra che definiscono l’intenzione e valutano l’armonia del risultato finale.
FAQ: Domande Frequenti sull’Evoluzione dei Coding Agent
Che differenza c’è tra Multi-Agent e Swarm?
Nel Multi-Agent tradizionale, gli agenti spesso lavorano in sequenza rigida (passaggio di consegne). Nello Swarm (Sciame), come in Claude Opus 4.6, gli agenti lavorano in parallelo, si auto-organizzano e condividono lo stato in tempo reale, adattandosi dinamicamente ai cambiamenti degli altri agenti.
[8][11]Cos’è esattamente un “Agent Loop”?
È il ciclo ricorsivo in cui l’agente scrive il codice, lo esegue in un ambiente sandbox, legge l’eventuale errore e si auto-corregge finché il codice non funziona. È ciò che distingue un generatore di testo da un risolutore di problemi.
[1][2]Claude Opus 4.6 può sostituire un programmatore junior?
Più che sostituirlo, ne “aumenta” le capacità esponenzialmente. Un junior con Opus 4.6 può gestire l’architettura di un senior, ma serve sempre la visione critica umana per validare le scelte etiche e strutturali del software.
L’umanesimo digitale in un mondo di swarm di agenti
In questo mare di agenti, swarm e orchestrazione, la leva umanista digitale non è più solo la trasparenza o la responsabilità, ma la centratura del valore umano nel design del sistema.
- Design etico dell’orchestrazione: chi sceglie il grado di autonomia degli agenti? Chi legge e interpreta gli artifacts? Chi ha l’ultima parola sulle decisioni?
- Formazione continua: come equipaggiare studenti e professionisti a leggere e coordinare squadre di agenti, non a semplicemente usare un singolo modello.
- Controllo comprensibile: dashboards, timeline, artifacts devono essere non solo tecnici, ma narrativi, in modo che l’utente possa ricostruire il “percorso”.
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