Categoria

agenti AI

16 articoli associati a questo tag.

13 agosto 2026

Correggere gli errori Lighthouse con un agente AI direttamente in Chrome DevTools

Lighthouse in Chrome DevTools può essere usato in modo “agentico”: invece di copiare audit falliti e sistemare tutto a mano, puoi incaricare un agente AI di eseguire i controlli e applicare correzioni mirate (meta description mancanti, contrasto colori, e altro). In più compare una nuova categoria dedicata all’agentic browsing, pensata per l’ottimizzazione verso i futuri casi d’uso con agenti.

3 agosto 2026

eve: agent AI senza “plumbing” (e con una struttura che sta in una cartella)

Costruire un agente utile non significa solo scrivere prompt e tool: significa gestire canali (Slack/Teams/SMS), credenziali, job schedulati, approvazioni umane, retry e osservabilità. eve propone un approccio “directory-first”: una struttura standard che separa chiaramente canali, connessioni, schedule, skill e tool, con esecuzione isolata, workflow checkpointati e gate di approvazione integrati. Risultato: meno scaffolding ripetuto e più tempo sul prodotto.

20 luglio 2026

WebMCP in pratica: un “adapter” per far parlare gli agenti AI con le web app (senza DOM scraping)

WebMCP può essere visto come un livello di adattamento standardizzato tra agenti AI e applicazioni web. Invece di affidarsi a DOM scraping e simulazioni fragili dei flussi utente, espone “tool” descritti da nome, descrizione e schema, rendendoli scopribili e invocabili dagli agenti quando serve. Questo approccio è interessante sia per semplificare journey complessi (es. prenotazioni internazionali con regole su visti, transiti e bagagli) sia per rendere i test UI meno flaky, definendo i casi in linguaggio naturale e riducendo la manutenzione.

9 luglio 2026

WebMCP: dare alle pagine web un “catalogo di strumenti” per agenti AI

Gli agenti AI spesso falliscono nell’usare un sito perché devono “indovinare” dove cliccare e come completare un flusso. WebMCP propone un modo standard per esporre, in modo dichiarativo o via JavaScript, un elenco di strumenti azionabili presenti nella pagina: dalle form HTML ai tool custom. Risultato: meno fragilità, meno passaggi rotti e integrazioni più affidabili per checkout, inserimenti dati e azioni guidate.

29 giugno 2026

L’editor non è morto: è diventato un lettore di codice (e la sfida ora è la revisione)

Per anni abbiamo ottimizzato l’editor per scrivere più velocemente: autocompletamento, refactor, scorciatoie, estensioni. Oggi, con agenti AI che generano patch e cambiano file interi, l’editor viene “retrocesso” a strumento di lettura e revisione: un posto dove scansionare diff, controllare contesto, validare impatti e rimandare indietro le correzioni. In questo articolo vediamo cosa cambia davvero nel workflow frontend e quali caratteristiche iniziano a contare nella nuova guerra degli editor.

26 giugno 2026

Il ciclo di QA che manca agli agenti (soprattutto su mobile): verificare davvero l’app, non solo il codice

Gli agenti di sviluppo sanno generare codice e persino scrivere test, ma spesso mancano del passaggio più importante nel mobile: confermare che ciò che “dovrebbe” funzionare nel codice funzioni davvero nell’app, sullo schermo, end‑to‑end. In questo articolo vediamo perché questo loop è critico, quali informazioni servono durante la verifica (accessibilità, screenshot, crash, log, performance) e come impostare un flusso pratico con un tool CLI pensato per dare agli agenti un’interfaccia unificata verso simulatori/emulatori, localmente e in CI.

25 giugno 2026

AI Skills: cosa sono e perché conviene crearle anche nei progetti frontend

Le AI skills sono un modo pratico per aggiungere capacità mirate a un agente: dal generare snippet coerenti al seguire regole di linting e design system. In questo articolo vediamo cosa sono, come funzionano a livello concettuale e come crearne una in forma minimale con un semplice file Markdown (skill.md), oltre a come richiamarle nei tool più comuni.

1 giugno 2026

WebMCP: strumenti strutturati per far capire (davvero) le intenzioni complesse agli agenti

Quando un flusso utente diventa articolato (ricerca, filtri, preferenze, checkout), per un agente automatizzato ricostruire un piano d’azione solo da UI e semantica della pagina può diventare fragile. WebMCP propone di standardizzare l’esposizione di strumenti strutturati direttamente dai siti, così che l’agente possa invocare azioni esplicite con input validati, invece di “indovinare” clic e selettori.

25 maggio 2026

Il software mancante: cosa cambia davvero quando costruire diventa (quasi) gratis

Per anni il limite non è stato cosa si poteva automatizzare, ma cosa valeva la pena costruire. Oggi, con agenti sempre più capaci, una parte enorme di “software che dovrebbe esistere” diventa economicamente sostenibile: strumenti piccoli, verticali, interni, spesso ignorati perché troppo costosi da sviluppare e mantenere. Vediamo cosa significa per chi fa frontend e come progettare prodotti e workflow in un mondo dove il costo marginale di scrittura del codice crolla, ma crescono i rischi su qualità, affidabilità e governance.

22 maggio 2026

Siti “agent-ready”: progettare UI e HTML per l’era degli agenti

Per decenni abbiamo ottimizzato i siti per persone: UI, performance, SEO, accessibilità. Oggi entra in gioco un nuovo “utente”: l’agente AI che esegue task complessi al posto nostro, dentro una sessione reale di browser. In questo articolo vediamo come un agente interpreta una pagina (visuale, DOM, accessibility tree), quali scelte di design e markup rendono un’interfaccia più affidabile e perché WebMCP punta a ridurre ambiguità e fragilità offrendo tool strutturati agli agenti, senza creare una “seconda web”.

19 maggio 2026

Codex e Claude Co‑work: agenti AI che automatizzano anche il “non‑codice” (senza uscire dal tuo flusso di lavoro)

Gli strumenti nati per aiutare a scrivere codice stanno diventando agenti capaci di completare attività end‑to‑end: generano immagini, analizzano CSV/PDF, producono report e documenti Office, e — nel caso di Claude Co‑work — lavorano direttamente su cartelle e progetti locali con permessi espliciti e output tracciabili. Una panoramica pratica, con esempi concreti e un focus su come integrarli nel lavoro quotidiano di un frontend dev.

29 aprile 2026

Chiudere l’AI Value Gap: perché quasi tutti sperimentano e pochi monetizzano (e cosa cambia per chi costruisce prodotti)

Molte aziende hanno accumulato decine (o centinaia) di proof-of-concept di GenAI senza trasformarli in valore misurabile. Il problema raramente è “il modello”: è l’operatività, l’organizzazione e l’architettura necessarie per portare l’AI in produzione e scalarla. In questo articolo vediamo cosa alimenta l’AI value gap, perché si sta passando dai sistemi di record ai sistemi di work, come scegliere i workflow su cui investire e quali componenti servono davvero in una piattaforma AI enterprise orientata a multi-agent.

21 aprile 2026

Automazioni no‑code con Zapier: dalla prima “Zap” agli agenti AI (senza perdere il controllo)

Zapier è spesso presentato come “collego due app e via”, ma il vero salto di produttività arriva quando impari a ragionare per workflow, trigger, azioni e task. In questo articolo metto ordine tra i concetti fondamentali, ti spiego come orientarti nell’interfaccia, come stimare i consumi mensili e quando ha senso passare da Zap manuali a Copilot, Tabelle, Form e agenti AI per automazioni che richiedono classificazione e decisioni.