Costruire l'intelligenza
Come funzionano davvero le macchine che imparano: dal primo neurone fino agli LLM e agli agenti di oggi. Senza hype, con carta, penna e ragionamento.
In uscitaQuesto è un piccolo corso interattivo per costruirti il modello mentale giusto, una volta sola. Niente nomi di prodotti da rincorrere: capisci la logica dei pezzi e poi sai smontare qualsiasi strumento esca domani. In dieci minuti ti fai la mappa; se poi fai anche gioco, configuratore e test, ci passi sopra con calma.
Aiuto aziende e professionisti tecnici a governare il passaggio all'AI agentica.
Ogni settimana esce un agente nuovo, un modello nuovo, un modo nuovo di collegarli. I tutorial ti insegnano un prodotto, e il mese dopo quel prodotto è già cambiato. Qui facciamo l'opposto: ti diamo la struttura che resta uguale anche quando cambiano i vendor.
Sette pezzi in fila. Una volta che li vedi separati, qualsiasi sistema (anche quelli che non esistono ancora) diventa leggibile.
Ognuno ha un compito preciso. Dimentica i nomi dei prodotti e guarda solo la funzione, cioè a cosa serve quel pezzo. È tutto qui dentro.
Lo stesso contenuto, due strade. Comincia da dove ti viene più naturale.
Undici domande, poca teoria e tanta pratica: stack veri da giudicare e da comporre, API da incastrare, trappole da riconoscere. Alla fine scopri il tuo livello e lo condividi.
Per chi sviluppa e vuole orientarsi tra gli strumenti AI senza impararli a memoria. Per i team che devono scegliere cosa adottare. Per chiunque abbia sentito dire "Opus dentro VS Code" o "Claude Code dentro Cursor" e abbia annuito senza essere sicuro di aver capito. Nessun prerequisito: si parte da zero.
Venti per capirlo bene. Alla fine non avrai imparato un prodotto, ma il modo di leggerli tutti.
Hai appena visto i sette pezzi degli agenti per il codice: è il primo gradino. Il percorso continua: dal primo neurone fino agli LLM e agli agenti di oggi. Seguimi su LinkedIn per riceverli in anteprima.
Lo stesso metodo applicato alle reti: come l'infrastruttura diventa un sistema nervoso che pensa, decide e agisce. Il percorso che un anno fa anticipava AgenticOps. La v1 è qui, la v2 in arrivo.
v1 disponibile · v2 a breveCome funzionano davvero le macchine che imparano: dal primo neurone fino agli LLM e agli agenti di oggi. Senza hype, con carta, penna e ragionamento.
In uscitaIl modello ISO/OSI applicato all'intelligenza artificiale: dieci blocchi, tre domande, una metafora che regge tutto. Impara la logica, aggiorna i nomi.
In uscitaQuando usare bene l'AI diventa il vero problema: cosa succede alla competenza quando sono gli agenti a lavorare al posto nostro.
In uscitaClaude Code, Cursor, Codex, Cline. Sembrano tante cose diverse da imparare a memoria, e invece sono fatti degli stessi pochi pezzi, montati in modi diversi. Qui facciamo quattro cose, in ordine. Prima capiamo a cosa serve ogni pezzo, raccontato in modo neutro, senza guardare i vendor. Poi vediamo come si incastrano fra loro. Poi chiudiamo tutto in un metodo: una griglia di domande da usare davanti a qualunque strumento. Alla fine lo proviamo su tanti stack reali, combinazioni che funzionano e qualcuna che non funziona, con il motivo spiegato ogni volta.
Sette pezzi, una catena: il lavoro scorre lungo la sequenza modello → provider → API → agente → superficie → IDE → ambiente.
Sono sette pezzi, e ognuno ha un compito preciso. Per adesso lascia perdere i nomi dei prodotti e guarda solo la funzione, cioè a cosa serve quel pezzo.
Il modello, quello che chiamano LLM, è un programma a cui passi del testo e che ti risponde con altro testo che ha senso. Gli scrivi una domanda e ti risponde, gli chiedi una funzione e te la scrive. È la parte che ragiona.
Da solo però si ferma al pensiero. Non apre i tuoi file, non lancia comandi sul tuo computer, non sa niente del tuo progetto finché non sei tu, o qualcosa per te, a passarglielo. Tutto quello che serve per agire davvero sul codice lo aggiungono i pezzi che vengono dopo.
Il modello gira sui computer di qualcuno, e il provider è chi te lo mette a disposizione. Per usarlo ti colleghi a lui, di solito con una chiave personale o con un abbonamento. Anthropic ti serve Claude, OpenAI ti serve GPT, Google ti serve Gemini, Z.AI ti serve GLM.
C'è anche un'altra strada. Molti modelli sono aperti e puoi scaricarli per farli girare direttamente sul tuo computer, in locale: Llama, Qwen, Gemma, e perfino versioni aperte di GLM. Qui non c'è un provider esterno, ma serve un programma che faccia girare il modello sulla tua macchina, e quel programma fa da provider locale. I due più usati sono Ollama, che lavora da terminale, e LM Studio, che ha un'interfaccia grafica.
Quale modello riesci davvero a far girare dipende dalle risorse del tuo computer, soprattutto la memoria e la scheda video: più il modello è grande, più ne chiede. Programmi come LM Studio ti aiutano proprio in questo, perché ti mostrano quali modelli il tuo hardware regge e quanto serve per ciascuno, così scegli quello giusto per la tua macchina.
Perché un programma possa usare un modello, deve sapere come parlargli. Gli manda la domanda e ne riceve la risposta seguendo un formato preciso, e quel formato è l'API. Il fatto è che di formati ne esistono diversi.
I due mondi che contano oggi sono lo stile di OpenAI, che storicamente si chiama chat completion e ha una versione più recente chiamata responses, e lo stile di Anthropic. Funzionano come prese elettriche di forma diversa: un programma costruito per l'API di OpenAI non riesce a infilarsi in quella di Anthropic, anche se dietro c'è un modello bravissimo.
Qui arriviamo al pezzo centrale. Un agente prende un modello, che per conto suo saprebbe soltanto parlare, e lo mette in condizione di lavorare davvero sul codice. È un involucro costruito intorno al modello, e dentro ci sono quattro cose che lavorano insieme.
Non tutti gli agenti si portano dietro un modello di casa. Alcuni nascono senza cervello proprio: il modello glielo dai tu, con la tua chiave, e loro lo fanno lavorare. È la famiglia che si chiama BYOK (sigla inglese di Bring Your Own Key, «porta la tua chiave»), e tre esempi aperti aiutano a vederla.
Sono lo stesso tipo di pezzo, lo stesso operaio senza cervello fisso, montato su porte diverse: KiloCode nell'editor, OpenCode nel terminale. Tienilo a mente, torna utile fra due pezzi.
Lo stesso agente lo puoi comandare da posti diversi, e questi posti si chiamano superfici. Prendi Claude Code. Da dove lo usi?
È sempre lo stesso agente con lo stesso cervello dietro, e quello che cambia è solo la porta da cui entri. Anche Codex funziona così, con la sua CLI, la sua app, l'estensione per l'IDE e una versione che gira nel cloud.
Un IDE, per esempio VS Code, è il programma dove apri i file di un progetto, vedi com'è fatto a cartelle e lo modifichi. È l'officina dove guardi il codice. Gli IDE di oggi accettano plugin ed estensioni, e questo cambia le cose, perché dentro l'officina ci puoi far entrare uno o più agenti.
Una domanda che viene naturale. E un modello, ce lo posso mettere dentro? Ha senso mettere Opus dentro VS Code? Da solo no, perché un modello è solo un cervello che risponde e non sa toccare i file. Quello che agganci all'IDE è sempre un agente, o un'estensione, che il modello lo usa per conto suo. Quando senti dire Opus dentro VS Code, in pratica vuol dire installare un'estensione-agente collegata a Opus.
E qui c'è il passaggio che confonde di più, ed è su Cursor. Cursor è un IDE che si porta dietro un agente suo, il Cursor Agent, già pronto di fabbrica. Siccome però è costruito sulla base di VS Code, dentro Cursor puoi farci entrare anche un altro agente, per esempio Claude Code, installandolo come estensione oppure scrivendo claude nel suo terminale integrato. A quel punto, nella stessa finestra, hai due agenti diversi che convivono, il Cursor Agent e Claude Code. Ognuno ragiona per conto suo, con il suo cervello e il suo abbonamento, e non sa nemmeno cosa sta facendo l'altro. È sempre la stessa officina, ma dentro ci lavorano due agenti diversi.
Il lavoro può girare sul tuo computer, in locale, e allora i file restano da te e serve la tua macchina accesa. Può girare su un computer nel cloud, da qualche parte sui server di qualcuno, e in quel caso va avanti anche a computer tuo spento. Oppure può lavorare in modo ibrido, una parte da te e una parte nel cloud.
Per ora bastano queste tre risposte. Esistono varianti più tecniche, un server tuo raggiunto da remoto o le pipeline che girano da sole, ma non ti servono per capire il quadro.
Superficie, IDE e ambiente si confondono facilmente. Ognuno però risponde a una domanda diversa.
Qui si nasconde la confusione più grossa, e nasce dal mettere in fila cose che stanno su due piani diversi. Quando paghi e accendi un agente, in realtà rispondi a due domande separate, non a una. La prima è chi mette il modello, cioè da dove arriva il cervello. La seconda è come paghi e ti autentichi, cioè con cosa entri e chi ti manda il conto. Tienile separate e non sbagli più.
Da dove arriva il cervello che lavora. Risponde alla domanda «il modello ce l'ha già lo strumento, o glielo do io?».
Con cosa entri, e in che forma arriva il conto. È indipendente dall'asse 1.
Messi in fila, i sette pezzi formano una catena, e questo è il modo in cui conviene leggerla.
Un modello, servito da un provider e raggiunto con un certo tipo di API, viene usato da un agente, che tu comandi da una superficie, magari dentro un IDE, e tutto questo gira in un ambiente. Per orientarti bastano tre regole.
La seconda regola merita più spazio, perché è qui che quasi tutti scivolano. La superficie da cui usi un agente non è solo una questione di comodità: è il punto in cui le regole del gioco possono cambiare davvero. Lo stesso, identico strumento si comporta in modo diverso a seconda della porta da cui entri.
Hai visto che la superficie cambia le regole. Adesso allarghiamo lo stesso ragionamento a tutto lo stack e lo chiudiamo in un metodo: una griglia di domande da usare davanti a qualunque strumento nuovo. Perché non basta conoscere i pezzi — bisogna vedere quali stanno fermi e quali, invece, si muovono insieme.
I sette a sinistra ci sono sempre: sono la struttura stabile. Quelli a destra non stanno mai fermi da soli — si spostano quando muovi un pezzo a sinistra. Tutto il metodo sta nel vedere questo legame.
Sposti un solo pezzo — la superficie — e cadono in fila tutti gli altri. È l'effetto domino: qui sotto lo vedi su casi concreti.
Quattro casi reali: sposti una sola colonna a sinistra e ne vedi muovere diverse a destra.
Prendi Claude. Da Claude Code nel terminale entri con login oppure con API key. Da Claude Desktop entri con login o OAuth, e la chiave della CLI non viene letta. Dal web sei di nuovo nel mondo login e abbonamento. Il modello è lo stesso, il prodotto sembra lo stesso, ma cambiando porta cambiano le regole di accesso.
Non chiedere «Claude Code supporta le API key?». Chiedi «da quale superficie lo sto usando?».
Prendi Codex. Con l'app, la CLI o l'estensione IDE lavori in locale: il progetto sta sul tuo computer. Con Codex nel cloud, invece, il lavoro gira sui server. Sempre Codex, sempre OpenAI, sempre lo stesso cervello — ma cambia il cantiere, e con lui l'accesso ai file, la privacy e la persistenza.
La superficie è da dove comandi; l'ambiente è dove il lavoro avviene davvero. Non sono la stessa cosa.
Prendi Cursor. Puoi usare il suo agente nativo, oppure farci girare dentro Claude Code, oppure installare Cline. L'IDE è lo stesso, la finestra è la stessa, ma l'agente cambia — e se cambia l'agente, cambiano modello, provider, autenticazione, billing, strumenti, memoria e permessi.
Stessa officina non significa stesso operaio.
Prendi GLM. Da un endpoint compatibile con lo stile Anthropic entra negli strumenti che parlano quello stile; da un endpoint OpenAI entra in quelli OpenAI-style. Se lo strumento vuole una presa che il provider non espone, la combinazione non parte. Il modello è sempre GLM, ma la presa decide dove può entrare.
Cambi il provider e ricontrolli sempre la presa: se lo stile non combacia, non si collega.
La griglia madre. Davanti a qualunque stack nuovo scendi la lista e rispondi: se rispondi a queste, lo smonti in pochi minuti.
Qui si capisce davvero. Ogni riga è una combinazione concreta, con i pezzi in fila e il motivo per cui tiene, o per cui non tiene. Leggi questi e ti viene l'occhio per smontare qualsiasi sistema nuovo.
Le regole di compatibilità non me le sono inventate, le ho verificate sulle documentazioni ufficiali a giugno 2026. Qui ci sono i link, così controlli tu stesso. I nomi e le regole cambiano nel tempo, quindi vale la pena ricontrollarli ogni tanto.
Aiuto aziende e professionisti tecnici a governare il passaggio all'AI agentica: capire cosa cambia davvero, ridisegnare competenze e processi e costruire modelli mentali che restano quando cambiano gli strumenti.
Tra i primi formatori CCIE in area EMEA · Co-Founder & CTO, IeXa Academy.
Scegli un pezzo per ogni livello. A ogni passo ti dico se l'incastro tiene, e perché. Quando tutti i pezzi combaciano, hai uno stack che funziona davvero.
Nessun "migliore in assoluto": qui conta cosa ha senso per come lavori tu. Resto neutrale rispetto ai vendor e ancorato alle fonti ufficiali. Puoi rifare il giro quante volte vuoi.