Passare dal vibe coding all’agentic engineering non significa semplicemente adottare strumenti più evoluti.

Significa ridisegnare il processo di sviluppo affinché l’AI possa produrre valore senza aumentare rischio, debito tecnico e complessità.

Un processo efficace dovrebbe basarsi su alcuni principi operativi chiari.

1. Nessun task senza una specifica minima

L’agente non dovrebbe mai partire da una richiesta vaga.

Ogni attività deve avere almeno:

• obiettivo
• contesto
• vincoli tecnici
• criteri di accettazione
• edge case principali
• componenti o servizi da riutilizzare

La qualità dell’output dipende direttamente dalla qualità del problema definito.

In un processo agentico, scrivere bene la specifica non è documentazione accessoria.

È parte dell’implementazione.

2. Task piccoli, isolabili e verificabili

Un agente lavora meglio quando il perimetro è chiaro.

“Costruisci il nuovo modulo ordini” è troppo ampio.

“Implementa la validazione dello stato ordine secondo queste regole, utilizzando il servizio esistente e aggiungendo i relativi test” è un task molto più adatto.

La regola dovrebbe essere semplice:

ogni task deve poter essere compreso, eseguito e verificato senza richiedere una ricostruzione completa del sistema.

Più il task è grande, più aumenta lo spazio per decisioni implicite, errori architetturali e perdita di contesto.

3. Gli agenti devono lavorare dentro confini definiti

Non tutti gli agenti devono poter fare tutto.

Serve un modello esplicito di permessi.

Un agente può avere accesso in lettura a tutta la codebase, ma scrittura limitata a determinati repository o directory.

Può eseguire test, ma non fare deploy autonomi in produzione.

Può aprire una pull request, ma non approvarla.

Può proporre una migrazione dati, ma non applicarla senza controllo.

Il principio è quello del least privilege applicato anche agli agenti AI.

Più aumenta l’autonomia, più devono essere chiari i confini operativi.

4. Ogni output deve essere verificabile automaticamente

Un processo agentico non può dipendere dalla semplice impressione che “sembra funzionare”.

Ogni modifica dovrebbe passare attraverso verifiche automatiche:

• test unitari
• test di integrazione
• linting
• type checking
• security scanning
• dependency scanning
• controlli sulle performance, quando rilevanti

L’obiettivo è trasformare il più possibile la qualità da giudizio soggettivo a condizione verificabile.

Un agente può produrre codice molto rapidamente.

La pipeline deve essere altrettanto rapida nel dire se quel codice è accettabile.

5. L’AI può generare, ma non deve auto-certificarsi

Un errore comune è chiedere all’agente di:

• scrivere il codice,
• scrivere i test,
• eseguire i test,

e poi dichiarare che il lavoro è corretto.

Questo crea un sistema in cui lo stesso soggetto produce e valida il proprio output.

Meglio separare i ruoli.

Un agente implementa.

Un secondo controllo, umano o automatizzato, verifica.

Nei sistemi più maturi possono esistere agenti distinti per implementazione, review, sicurezza e testing.

Il punto non è moltiplicare gli agenti.

È evitare che la validazione sia semplicemente una continuazione della generazione.

6. La review umana resta obbligatoria dove il rischio è alto

Non tutte le modifiche hanno lo stesso livello di rischio.

Un refactoring di un componente interno non è equivalente a una modifica al sistema di autenticazione.

Un cambiamento CSS non è equivalente a una migrazione del database.

Serve quindi una classificazione del rischio.

Per esempio:

• basso rischio: modifiche locali, facilmente reversibili, con test completi.
• medio rischio: modifiche che coinvolgono logica applicativa o più componenti.
• alto rischio: autenticazione, autorizzazioni, pagamenti, dati sensibili, infrastruttura, migrazioni, sicurezza.

Maggiore è il rischio, maggiore deve essere la supervisione umana.

L’obiettivo non è approvare manualmente qualsiasi cosa.

È concentrare l’attenzione umana dove il costo dell’errore è più alto.

7. La conoscenza prodotta dagli agenti deve restare nel sistema

Uno dei pericoli maggiori è che il ragionamento rimanga confinato nella conversazione con l’agente.

Se una decisione architetturale importante viene presa durante una sessione AI e non viene documentata, quella conoscenza scompare.

Ogni decisione significativa dovrebbe quindi lasciare una traccia:

• documentazione tecnica
• commenti nella pull request
• aggiornamenti alla specifica
• note sulle dipendenze
• motivazioni delle scelte architetturali

Questo riduce il debito cognitivo.

Il team non deve sapere soltanto cosa è cambiato.

Deve poter capire perché è cambiato.

Il processo ideale

Un workflow agentico maturo può quindi diventare:

Specifica → Task → Implementazione AI → Test automatici → Review → Approvazione → Deploy → Osservabilità

L’elemento importante è che l’AI non sostituisce il processo.

Opera dentro il processo.

Questa è probabilmente la differenza più importante tra un’azienda che “usa strumenti AI” e un’azienda che sta costruendo una vera capacità di agentic engineering.

Nel primo caso l’AI aumenta la velocità individuale.

Nel secondo aumenta la capacità produttiva dell’intera organizzazione senza rinunciare a qualità, controllo e responsabilità.

Ed è qui che si crea il vero vantaggio competitivo.