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Agenti specialisti e skill da slash command: dividere il lavoro nel coding AI

Perché N specialisti battono un LLM generalista, in cosa differiscono role / skill / agente, e cosa è incluso nell'Orchestrator gratuito rispetto al MAO beta.

Un generalista, o molti specialisti?

Il modello standard è ancora "una chat, un modello, una conversazione". Funziona finché il task rimane semplice. Quando include pianificazione, implementazione, test, review e documentazione, una sola conversazione trascina il contesto di ogni fase dentro tutte le altre—il modello confonde requisiti e artefatti, commenti di review e codice.

La letteratura sui sistemi agentici mostra un pattern. Il multi-agent research system di Anthropic lancia agenti specialisti in parallelo, ciascuno con la propria context window e strumenti. Sul loro benchmark, questo ha battuto Claude Opus 4 single-agent di oltre il 90%—al costo di 15× più token. Il takeaway non è "sempre multi-agent", bensì che per task con sotto-problemi chiari, gli specialisti paralleli superano una conversazione monolitica.

Role, skill, agente: tre unità di specializzazione

Tre concetti distinti:

Un role prompt è un'istruzione una tantum: "agisci come security reviewer". Effimero, non versionato.

Una skill è una postura salvata—un file markdown con system prompt e tool allowlist opzionale, richiamabile con /skill-name. Non persiste tra i turni; cambia la postura per un passaggio. Niente overhead di processo.

Un agente ha la propria context window, tool e subprocess. Gira in parallelo con altri. CrewAI modella gli agenti come membri del team; LangGraph usa macchine a stati esplicite; AutoGen orchestragli come partecipanti di una conversazione. Approcci diversi, stesso principio: stringi il ruolo, affina l'output.

Per ogni task: ti serve un ruolo a lungo termine (agente), un cambio di postura per un passaggio (skill), o solo una spinta (role prompt)?

Cosa è incluso nell'Orchestrator gratuito

Il VibeCoded Orchestrator gratuito, sotto licenza AGPL, esce con 19 agenti specialisti e 28 skill pronti all'uso. Coprono il loop quotidiano di scrittura, review e manutenzione di una codebase sulla tua macchina.

I 19 agenti free-tier includono coder, planner, tester, helper-scripter, kg-navigator, knowledge-curator, code-graph-updater, doc-organizer, prompt-engineer, orchestrator-installer, project-bootstrapper, project-migrator e altri dedicati all'igiene del knowledge graph e al ciclo di vita dei progetti. Ogni agente è un file markdown con system prompt, tool allowlist e cap opzionali su modello e effort — puoi leggerlo, forkarlo, riscriverlo.

Le 28 skill coprono le mosse di cambio di postura: /architect, /debug-expert, /security-reviewer, /tdd, /explore-codebase, /api-designer, /performance-optimizer, /ai-rag-advisor, /database-advisor, /deployment-advisor, /code-review-expert, /kg-research, /extract-docs, /fix-issue, /task-breakdown, /accessibility-checker, /react-patterns, /workflow-maintain, /context-compress e altre. Una skill è un comando e uno scambio di system prompt; un agente è un processo.

Il coordinamento usa il pattern blackboard: gli agenti pescano task che possono gestire da uno store condiviso, non spinti da un manager. La ricerca valuta il volontariato pull-based 13–57% migliore della delega gerarchica su costo token e parallelismo. In pratica, il limite è tre agenti paralleli; oltre e la fusione dei contesti diventa lossy e dispendiosa.

Cosa aggiunge MAO (beta)

L'Orchestrator gratuito ti dà i pezzi: 16 agenti, 29 skill, la blackboard. MAO (Multi-Agent Orchestrator), attualmente in beta, è il runtime che li tiene insieme.

MAO aggiunge 10 agenti specialisti aggiuntivi più pesanti e orientati all'orchestrazione: hybrid-agent (model routing tra Claude / Ollama / OpenAI / Gemini), maestro-internal (il task planner gerarchico), ai-llm-expert, deep-researcher, ai-agentic-architect, project-coordinator, project-architect, expert-coder, backend-specialist, frontend-specialist. Sono gli agenti che servono quando un task attraversa più servizi, pretende un ricercatore capace di incrociare paper e thread di forum, o richiede tradeoff di design documentati prima del codice.

Sopra il pool di agenti, MAO spedisce il runtime maestro: pianificazione gerarchica dei task, lo scheduler della blackboard stesso, un protocollo di handoff che impedisce agli specialisti di rifare il lavoro degli altri, e una UI desktop Tauri per osservare il team in tempo reale. Il pattern blackboard dell'Orchestrator base regge uno o due agenti paralleli; il maestro è ciò che ti permette davvero di gestire un team di quattro o cinque agenti senza che si pestino i piedi.

Questi componenti MAO non sono parte del base gratuito né di Orchestrator Pro. Pro (€19/mese, €149/anno, €199 lifetime) aggiunge al base RL reranking e pacchetti di agenti curati, ma gli stessi 19 agenti. MAO è un prodotto separato, attualmente in beta, con pricing TBD.

Due forme concrete

"Progetta e implementa un nuovo modulo di auth." L'agente planner gratuito parte per primo, spezza il lavoro in task, li scrive sulla blackboard. coder, tester e una skill /security-reviewer pescano task in parallelo. Un reviewer fa da gate prima del merge. doc-organizer aggiorna la reference. Quattro specialisti, un risultato, e nessuna context window singola ha dovuto contenere tutto. Funziona nel tier gratuito.

"Coordina un refactor che tocca frontend, backend e database, e produci prima un documento di tradeoff." maestro-internal di MAO pianifica il lavoro gerarchicamente. ai-agentic-architect scrive il documento di tradeoff. backend-specialist e frontend-specialist implementano in parallelo. deep-researcher incrocia il database advisor e fa emergere prior art rilevante. Questo richiede il runtime di MAO e i suoi 10 specialisti aggiuntivi.

Dove si colloca nel panorama

ToolSpecialisti integratiEsecuzione parallelaEstendibileOpen source
VibeCoded Orchestrator (gratis)19 agenti + 28 skillSì (blackboard)Sì (markdown)AGPL
VibeCoded MAO (beta)+ 10 specialisti, maestroSì (gerarchico)Commerciale
CursorComposer + Agent modeLimitataParzialeNo
GitHub CopilotAgent mode (singolo)NoLimitataNo
AiderSelezione di ruoliNoSì (CLI)
Devin (Cognition)Singolo agente autonomoInternaNoNo
CrewAIDIY (role-based)Sì (framework)
LangGraphDIY (state machines)Sì (framework)
AutoGenDIY (conversazionale)Sì (framework)

La maggior parte degli strumenti offre o un singolo agente (Cursor, Copilot, Devin) o un framework per costruire il tuo (CrewAI, AutoGen, LangGraph). L'Orchestrator gratuito è nel mezzo: 19 specialisti curati e 28 skill—abbastanza opinionato da funzionare subito, abbastanza aperto da riscrivere come markdown.

Quando superi la blackboard e ti serve un maestro, MAO è dove vivono i 10 specialisti successivi e il runtime gerarchico.


Fonti: