{"id":36753,"date":"2026-10-08T16:55:10","date_gmt":"2026-10-08T14:55:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=36753"},"modified":"2026-10-08T16:57:20","modified_gmt":"2026-10-08T14:57:20","slug":"portare-gli-agenti-nellingegneria-del-software","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/intelligenza-artificiale\/portare-gli-agenti-nellingegneria-del-software\/","title":{"rendered":"Portare gli agenti nell\u2019ingegneria del software"},"content":{"rendered":"\n

Dal \u201cBring Your Own Agent\u201d agli Agent Evals: come costruire un ciclo di sviluppo in cui gli agenti AI siano componenti governabili, testabili e realmente affidabili.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Come in tutte le innovazioni informatiche c\u2019\u00e8 un momento in cui una tecnologia smette di essere semplicemente uno strumento interessante e comincia a diventare parte fondamentale della produzione entrando nel campo dell\u2019ingegneria vera e propria. \u00c8 successo con i sistemi di versionamento, con la continuous integration, con i container e, pi\u00f9 recentemente, con le piattaforme cloud-native: in tutti questi casi il passaggio decisivo non \u00e8 stato soltanto adottare un nuovo strumento, ma integrarlo all\u2019interno di processi capaci di renderla ripetibile, controllabile e, soprattutto, affidabile.<\/p>\n\n\n\n

Con gli AI agent ci troviamo oggi davanti a un passaggio simile. Un agente non si limita pi\u00f9 a suggerire una porzione di codice o a rispondere a una domanda dello sviluppatore, ma pu\u00f2 ricevere un obiettivo, analizzare un repository, consultare documentazione, utilizzare strumenti, modificare file, eseguire test e arrivare fino alla preparazione di una pull request. In altre parole, pu\u00f2 partecipare concretamente al processo attraverso il quale un requisito viene trasformato in software.<\/p>\n\n\n\n

Ed \u00e8 proprio qui che nasce una domanda molto pi\u00f9 interessante della semplice discussione sulle capacit\u00e0 dei modelli: che cosa succede quando un agente entra davvero nel ciclo di sviluppo?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La risposta non pu\u00f2 essere semplicemente che scriveremo pi\u00f9 codice in meno tempo. Se gli agenti devono diventare parte del processo, dobbiamo iniziare a considerarli per quello che sono: nuovi componenti del sistema di sviluppo, che devono essere progettati, versionati, testati, osservati e governati con la stessa attenzione che riserviamo agli altri artefatti software.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 questo il punto di partenza dell\u2019Agentic Software Development Life Cycle<\/strong>, un’evoluzione del tradizionale SDLC nella quale gli agenti diventano \u2018cittadini\u2019 effettivi al processo di sviluppo.<\/p>\n\n\n\n

Quando l\u2019agente smette di essere un assistente<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La prima generazione di strumenti AI per sviluppatori ha introdotto un modello relativamente semplice. Lo sviluppatore poneva una domanda, il modello elaborava una risposta e la persona decideva cosa farne. Poteva chiedere una spiegazione, una funzione, un test o un suggerimento per correggere un errore, mantenendo comunque il controllo diretto di ogni passaggio.<\/p>\n\n\n\n

Gli agenti cambiano questo paradigma perch\u00e9 possono lavorare verso un obiettivo anzich\u00e9 limitarsi a rispondere a una singola richiesta. Possono scomporre un problema, decidere quali strumenti utilizzare, verificare il risultato di un’operazione e proseguire con quella successiva. La differenza pu\u00f2 sembrare sottile, ma dal punto di vista dell’ingegneria del software \u00e8 enorme, perch\u00e9 significa che una parte del processo pu\u00f2 essere delegata a un sistema capace di prendere decisioni operative.<\/p>\n\n\n\n

Immaginiamo, per esempio, una normale Request for Enhancement. Oggi uno sviluppatore deve comprendere il requisito, capire quali parti del sistema siano coinvolte, analizzare il codice esistente, costruire un piano di implementazione e infine realizzare la modifica. In un Agentic SDLC alcuni di questi passaggi possono essere affidati a uno o pi\u00f9 agenti, che analizzano la richiesta e il repository, contribuiscono alla definizione del piano, realizzano la modifica e verificano il comportamento del sistema.<\/p>\n\n\n\n

Questo non significa sostituire lo sviluppatore. Significa piuttosto spostare il lavoro umano verso le attivit\u00e0 nelle quali comprensione del contesto, responsabilit\u00e0 e giudizio rimangono fondamentali.<\/p>\n\n\n\n

Per questo, quando si parla di agenti, la domanda pi\u00f9 utile probabilmente non \u00e8 quanto siano autonomi, ma quanto bene abbiamo progettato la loro autonomia<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Bring Your Own Agent<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Da questa considerazione nasce naturalmente il concetto di Bring Your Own Agent<\/strong>, o BYOA. Se gli agenti diventano componenti del processo di sviluppo, \u00e8 difficile immaginare che una singola implementazione possa essere la soluzione migliore per ogni team, progetto o fase del ciclo di vita.<\/p>\n\n\n\n

Un’organizzazione potrebbe avere agenti specializzati nell’analisi del codice, nella generazione dei test, nella documentazione o nella sicurezza, e potrebbe voler utilizzare modelli e framework differenti a seconda del caso d’uso. La possibilit\u00e0 di \u2018portare\u2019 il proprio agente diventa quindi soprattutto una questione architetturale: l’infrastruttura deve essere in grado di eseguire e governare componenti differenti senza obbligare il team a costruire ogni volta un sistema completamente nuovo.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 un principio molto vicino a quello che ha guidato l’evoluzione del cloud-native. Kubernetes non ha avuto successo perch\u00e9 ha eliminato la complessit\u00e0 dei sistemi distribuiti, ma perch\u00e9 ha fornito un modello standard attraverso il quale gestire workload differenti. L’idea del BYOA segue una logica simile: lasciare libert\u00e0 nella scelta del componente, mantenendo per\u00f2 standard e regole comuni nel modo in cui quel componente viene eseguito, osservato e integrato nel processo.

In questo scenario, l’approccio open source rappresenta il fondamento naturale del BYOA. L’utilizzo di standard aperti e di tecnologie basate sulla collaborazione delle community consente alle organizzazioni di adottare, combinare e governare agenti e framework differenti senza subire vincoli di vendor lock-in. \u00c8 la stessa filosofia che ha guidato la crescita del cloud-native, in cui la libert\u00e0 di scelta si unisce alla condivisione di regole comuni, garantendo piena visibilit\u00e0 su come gli agenti operano e interagiscono con il codice.<\/p>\n\n\n\n

Questa distinzione diventa ancora pi\u00f9 importante quando si parla di sovranit\u00e0 digitale. Avere il controllo del proprio Agentic SDLC non significa necessariamente costruire internamente un grande modello linguistico. Significa poter decidere quali modelli utilizzare, dove eseguirli, quali dati possono raggiungere, quali strumenti possono utilizzare e come vengono verificati i risultati prodotti.<\/p>\n\n\n\n

La libert\u00e0 di cambiare un modello o un framework senza dover riscrivere l’intero processo diventa quindi una caratteristica architetturale, non semplicemente una preferenza tecnologica.<\/p>\n\n\n\n

Dobbiamo sapere chi ha fatto cosa<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

C’\u00e8 per\u00f2 un passaggio ulteriore. Se un agente entra davvero nel processo di sviluppo, non possiamo considerarlo una sorta di assistente anonimo che produce codice e poi scompare. Dobbiamo poter ricostruire il suo lavoro, proprio come facciamo per qualsiasi altro passaggio della nostra pipeline.<\/p>\n\n\n\n

Quando una modifica arriva in produzione, siamo abituati a sapere da quale commit proviene, quali dipendenze sono state utilizzate e quale versione del software \u00e8 stata distribuita. Con gli agenti dobbiamo applicare lo stesso principio: sapere quale agente ha lavorato alla modifica, quale modello stava utilizzando, con quale configurazione, quali strumenti aveva a disposizione e quale contesto gli era stato fornito.<\/p>\n\n\n\n

Questo livello di tracciabilit\u00e0 diventa importante soprattutto quando qualcosa va storto. Se una modifica introduce un problema, non dovrebbe essere necessario indovinare cosa sia successo o ripetere l’esperimento sperando di ottenere lo stesso risultato. Dovremmo poter ricostruire il percorso che ha portato a quella modifica e capire in quali condizioni l’agente ha preso le proprie decisioni.<\/p>\n\n\n\n

In questo senso, trattare l’agente come una componente del processo di sviluppo significa soprattutto renderne il comportamento identificabile, riproducibile e verificabile<\/strong>. Ed \u00e8 proprio questo che permette di portare gli agenti fuori dalla fase sperimentale e dentro sistemi software che devono funzionare davvero in produzione.<\/p>\n\n\n\n

Il mondo cloud-native ha gi\u00e0 sviluppato molti dei concetti necessari per affrontare questo problema: artefatti versionati, registri, pipeline automatizzate, firme, attestazioni e meccanismi per verificare la provenienza di ci\u00f2 che viene distribuito. L’evoluzione dell’AI porta questi concetti in un territorio nuovo, nel quale modelli, configurazioni, agenti e risultati delle valutazioni entrano progressivamente nella stessa supply chain.<\/p>\n\n\n\n

L’obiettivo non \u00e8 aggiungere complessit\u00e0 all’AI, ma fare esattamente il contrario: utilizzare pratiche ingegneristiche mature per rendere pi\u00f9 prevedibile una tecnologia che, per sua natura, introduce una componente di variabilit\u00e0<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Il problema non \u00e8 soltanto generare codice<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ed \u00e8 proprio questa variabilit\u00e0 a introdurre una delle questioni pi\u00f9 interessanti dell’Agentic SDLC.<\/p>\n\n\n\n

Un agente pu\u00f2 produrre codice che compila e che supera i test gi\u00e0 presenti nel progetto, ma questo non significa necessariamente che abbia svolto correttamente il lavoro richiesto. Potrebbe aver interpretato male un requisito, modificato un componente che non avrebbe dovuto toccare, introdotto una soluzione eccessivamente complessa oppure utilizzato uno strumento al di fuori dei limiti che gli erano stati assegnati.<\/p>\n\n\n\n

Con un sistema tradizionale siamo abituati a verificare principalmente il risultato del software. Con un agente dobbiamo iniziare a verificare anche il comportamento che ha portato a quel risultato.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 qui che entrano in gioco gli Agent Evals<\/strong>, che possono essere considerati, con una certa semplificazione, una sorta di CI\/CD del comportamento dei sistemi AI.<\/p>\n\n\n\n

L’idea \u00e8 costruire scenari ripetibili nei quali l’agente riceve un determinato compito e il sistema valuta automaticamente ci\u00f2 che \u00e8 accaduto. Non si tratta soltanto di stabilire se la risposta sia corretta, ma di verificare se l’agente abbia rispettato i requisiti, utilizzato gli strumenti appropriati, modificato le parti corrette del sistema e prodotto un risultato coerente con gli standard definiti dal team.<\/p>\n\n\n\n

In questo modo la valutazione smette di essere un’attivit\u00e0 manuale e occasionale e diventa una parte del processo di delivery.<\/p>\n\n\n\n

Gli Agent Evals come nuova quality gate<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La vera forza degli eval emerge quando smettono di essere semplicemente un sistema per assegnare un punteggio e diventano una quality gate della pipeline<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Possiamo immaginare un flusso nel quale una RFE viene prima analizzata da un agente, trasformata in un piano di implementazione e quindi affidata a un agente di sviluppo. Il codice prodotto viene sottoposto ai normali controlli di qualit\u00e0 e, successivamente, l’intero comportamento dell’agente viene verificato attraverso una serie di eval progettati specificamente per quel progetto.<\/p>\n\n\n\n

Se il risultato non raggiunge una determinata soglia, la pipeline si ferma. Se un test fallisce, la modifica non procede. Se l’agente viola una policy o utilizza uno strumento non autorizzato, il processo viene bloccato.<\/p>\n\n\n\n

La modifica pu\u00f2 arrivare alla code review soltanto quando l’insieme dei controlli ha fornito sufficienti garanzie.<\/p>\n\n\n\n

Questo introduce una distinzione importante rispetto alla semplice generazione automatica di codice. L’obiettivo non \u00e8 produrre pi\u00f9 software possibile, ma aumentare la velocit\u00e0 mantenendo il controllo sulla qualit\u00e0 del risultato<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

In altre parole, l’AI diventa davvero utile quando il lavoro che ci fa risparmiare non viene semplicemente spostato nella fase successiva sotto forma di attivit\u00e0 di verifica manuale.<\/p>\n\n\n\n

L’autonomia deve essere progettata<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Parlare di agenti autonomi pu\u00f2 facilmente far pensare a sistemi ai quali concedere la massima libert\u00e0 possibile. In un ambiente di produzione, per\u00f2, dovrebbe essere esattamente il contrario.<\/p>\n\n\n\n

L’autonomia deve essere progettata e delimitata.<\/p>\n\n\n\n

Un agente potrebbe avere accesso in lettura al repository ma non in scrittura, potrebbe creare una pull request senza poter effettuare direttamente il merge oppure potrebbe essere autorizzato a eseguire test e modificare un ambiente temporaneo senza avere alcun accesso all’infrastruttura di produzione.<\/p>\n\n\n\n

Questi limiti non rappresentano necessariamente un ostacolo, piuttosto sono ci\u00f2 che permette all’automazione di essere utilizzata in un contesto reale.<\/p>\n\n\n\n

La vera autonomia, soprattutto in un ambiente enterprise, non coincide quindi con l’assenza di vincoli ma \u00e8 la capacit\u00e0 di operare autonomamente all’interno di un perimetro definito e verificabile<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Anche in questo caso l’esperienza maturata nell’ecosistema cloud-native offre un modello interessante: sistemi complessi diventano gestibili quando responsabilit\u00e0, permessi e confini vengono esplicitati e trasformati in regole che la piattaforma pu\u00f2 applicare automaticamente.<\/p>\n\n\n\n

Dalla RFE alla release<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A questo punto \u00e8 possibile immaginare un Agentic SDLC completo, nel quale il passaggio da una richiesta a una release non sia pi\u00f9 una sequenza di attivit\u00e0 esclusivamente manuali, ma un processo nel quale uomini e agenti collaborano all’interno di confini ben definiti.<\/p>\n\n\n\n

Una RFE pu\u00f2 essere analizzata da un agente che la confronta con il codice e con la documentazione esistente, contribuendo a trasformarla in una specifica pi\u00f9 precisa. Un altro agente pu\u00f2 costruire il piano di implementazione, mentre un agente di sviluppo realizza la modifica in un ambiente isolato.<\/p>\n\n\n\n

A quel punto entrano in gioco gli strumenti che conosciamo gi\u00e0: test automatici, analisi statica, controlli di sicurezza e continuous integration. Ma, accanto a questi, vengono eseguiti gli Agent Evals, che verificano il comportamento del sistema agentico e confrontano il risultato con criteri stabiliti in precedenza.<\/p>\n\n\n\n

Soltanto quando questi controlli vengono superati la modifica pu\u00f2 arrivare alla revisione umana e proseguire verso la release.<\/p>\n\n\n\n

La differenza rispetto all’utilizzo occasionale di un copilota \u00e8 sostanziale. L’agente non \u00e8 pi\u00f9 uno strumento che lo sviluppatore apre quando ne ha bisogno, ma diventa un componente del sistema di delivery<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La sovranit\u00e0 passa anche dalla supply chain<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Questo modello porta inevitabilmente a un’altra questione: la supply chain.<\/p>\n\n\n\n

Quando il software viene sviluppato con il contributo di agenti, la catena degli artefatti coinvolti diventa pi\u00f9 articolata. Non abbiamo soltanto il codice sorgente e le sue dipendenze, ma anche modelli, configurazioni, agenti, tool e risultati delle valutazioni che contribuiscono al processo.<\/p>\n\n\n\n

Diventa quindi importante poter rispondere a una domanda molto semplice: da dove proviene ci\u00f2 che stiamo distribuendo?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Possiamo verificare l’integrit\u00e0 di un codice? Possiamo associarlo alla sua provenienza? Possiamo sapere quale versione di un modello o di un agente abbia contribuito a una determinata release? Possiamo dimostrare che ci\u00f2 che stiamo eseguendo corrisponde effettivamente a ci\u00f2 che \u00e8 stato valutato?<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 qui che concetti come OCI, registri di artefatti, firme e attestazioni assumono un’importanza che va ben oltre l’infrastruttura. Diventano strumenti per costruire una supply chain nella quale anche gli elementi AI possano essere identificati, verificati e governati.<\/p>\n\n\n\n

La sovranit\u00e0 digitale, in questo senso, non consiste soltanto nel decidere dove eseguire un modello. Consiste nel mantenere il controllo dell’intera catena attraverso la quale quel modello, quell’agente e il software che ne deriva arrivano fino alla produzione.

\u00c8 proprio in questo ambito che l’impegno open source diventa centrale. Promuovere una supply chain software aperta, trasparente e verificabile significa assicurarsi che ogni componente, dai modelli ai framework degli agenti, fino agli artefatti generati, possa essere ispezionato, tracciato e governato con rigorosi standard ingegneristici. La vera sovranit\u00e0 digitale nell’era dell’AI non si ottiene blindando i sistemi, ma costruendo una filiera aperta in cui la fiducia \u00e8 il risultato di trasparenza, verificabilit\u00e0 e collaborazione.<\/p>\n\n\n\n

L’obiettivo non \u00e8 sostituire gli sviluppatori<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La questione \u00e8 molto pi\u00f9 concreta. Gli agenti possono prendere in carico una parte crescente del lavoro necessario per trasformare un requisito in software, ma pi\u00f9 aumenta la loro capacit\u00e0 di agire, pi\u00f9 diventa importante progettare il sistema che li circonda.<\/p>\n\n\n\n

Servono specifiche migliori, architetture modulari, standard, ambienti isolati, policy, osservabilit\u00e0, test e sistemi di evaluation. Serve inoltre una supply chain capace di descrivere la provenienza degli artefatti e di fornire evidenze sulla loro integrit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

In altre parole, l’arrivo degli agenti rende ancora pi\u00f9 importante l’ingegneria del software.<\/strong>
<\/strong>
<\/strong>Il vero salto non sar\u00e0 quindi passare dal programmatore all’agente, ma passare dall’agente utilizzato come strumento occasionale all’agente inserito in un processo nel quale ogni componente pu\u00f2 essere versionato, verificato e governato.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 questo il significato pi\u00f9 interessante del Bring Your Own Agent: lasciare ai team la libert\u00e0 di scegliere e costruire i propri agenti senza rinunciare agli standard della piattaforma, poter utilizzare modelli e framework differenti mantenendo un processo comune e aumentare progressivamente l’autonomia senza perdere la capacit\u00e0 di controllare ci\u00f2 che accade.<\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 la domanda decisiva nell’era degli agenti non sar\u00e0 pi\u00f9 soltanto quanto codice pu\u00f2 scrivere l’AI<\/strong>, ma capire quanto possiamo fidarci del software che l’AI contribuisce a costruire<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

E la risposta, ancora una volta, passer\u00e0 dall’ingegneria del software.<\/p>\n\n\n\n

Scopri come l\u2019AI sta cambiando il modo di sviluppare software nel talk \u201cBring Your Own Agent: Building Real-World Agents for a Sovereign SDLC\u201d<\/strong> di Daniele Zonca e Matteo Mortari<\/strong> alla Codemotion AI & Tech Conference di Milano<\/strong>. <\/a><\/em><\/p><\/blockquote><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Dal \u201cBring Your Own Agent\u201d agli Agent Evals: come costruire un ciclo di sviluppo in cui gli agenti AI siano componenti governabili, testabili e realmente affidabili. 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