Le migliori strutture per agenti: Claude Code vs Codex
Le strutture per agenti fungono da ambiente di esecuzione in produzione per gli agenti IA, con scelte progettuali che creano variazioni di prestazioni tra modelli sottostanti identici. Abbiamo testato 17 strutture per agenti in 10 attività di coding.
A-Code Bench
Per isolare la struttura anziché il modello, abbiamo eseguito ogni CLI agentico su un singolo modello di base, Claude Sonnet 4.6 (non-reasoning), e gli editor di codice IA con Claude Opus 4.6, in modo che qualsiasi differenza di punteggio rifletta l'orchestrazione: come ogni strumento raccoglie il contesto, sequenzia i comandi shell, convalida il proprio output e si riprende dopo un errore. Ogni agente ha costruito lo stesso insieme di attività full-stack da specifiche identiche, e abbiamo valutato i risultati in base a criteri verificabili automaticamente (correttezza del backend, comportamento del frontend e conformità alle specifiche tramite smoke test e controlli degli endpoint), integrati da due sonde “osservatorie” sul fondamento della ricerca web e la compattazione del contesto.
Per la metodologia completa, consulta il benchmark degli editor di codice IA e il benchmark delle CLI agentiche. Un'attività del benchmark è disponibile su GitHub.
Strutture per agenti IA
Claude Code (Anthropic)
Anthropic ha creato Claude Code come struttura proprietaria strettamente integrata con la famiglia di modelli Claude, enfatizzando primitive infrastrutturali che lo separano dai plugin generici per editor. Il supporto nativo MCP consente al runtime di scoprire e invocare strumenti esterni tramite un protocollo standardizzato senza adattatori personalizzati.1
Un sistema di hook consente l'automazione pre e post-strumento, permettendo ai team di iniettare convalida, registrazione o controlli di sicurezza attorno a ogni azione intrapresa dall'agente.
La struttura orchestra da decine a centinaia di sottoagenti paralleli all'interno di una singola sessione, rendendola adatta per il refactoring batch notturno o grandi lavori di generazione di test.
Gli agenti in background alimentati da Claude Agent SDK eseguono attività a lunga esecuzione al di fuori del ciclo interattivo principale.
La compressione automatica del contesto gestisce i limiti di token in progetti di grandi dimensioni, e il runtime è disponibile su terminale, VS Code, JetBrains, claude.ai/code e dispositivi mobili.
OpenAI Codex
OpenAI Codex viene fornito come CLI open-source insieme a un ambiente di esecuzione sandbox basato su cloud, posizionandosi tra il controllo locale e l'infrastruttura gestita. Il codice sorgente della CLI è pubblico, consentendo agli sviluppatori di verificare il ciclo di esecuzione e modificare le definizioni degli strumenti.2
Il suo sandbox cloud fornisce un'esecuzione isolata per i programmi scritti dagli agenti, e la struttura supporta l'invio diretto di pull request per semplificare i flussi di lavoro di revisione.
La comunicazione bidirezionale modello-ambiente consente al runtime di reimmettere l'output della shell, i risultati dei test e gli errori del linter nel contesto del modello per una riparazione iterativa.
Cursor Agent Mode
Cursor Agent Mode risiede all'interno dell'IDE Cursor come livello di esecuzione nativo, non come applicazione terminale autonoma.
La struttura è agnostica rispetto al modello, consentendo agli utenti di passare da un backend LLM all'altro senza uscire dall'editor.
Supporta il deployment di pipeline CI/CD, il che significa che un agente può attivare build e test direttamente da una sessione di chat.
L'esecuzione di agenti in background consente di eseguire attività lunghe mentre lo sviluppatore continua un lavoro non correlato.
Cursor Agent Mode è per gli sviluppatori che hanno già adottato Cursor e desiderano capacità agentiche senza installare una struttura separata.3
Cline
Cline è un'estensione di VS Code, non un'applicazione autonoma, quindi eredita le scorciatoie da tastiera, i temi e l'esploratore file dell'editor senza sovraccarico di sincronizzazione.4
OpenHands
OpenHands esegue ogni sessione dell'agente all'interno di un container Docker, isolando completamente il filesystem, la rete e la shell dal sistema host.
All'interno di quel sandbox, l'agente può navigare sul web, eseguire comandi terminale, leggere e scrivere file ed eseguire codice in un ambiente unificato.
Una modalità API headless consente l'integrazione CI/CD, permettendo alle pipeline di avviare agenti per la risoluzione automatica dei problemi o la generazione di test.5
Aider
Lo strumento funziona come una CLI pura senza dipendenze da GUI o IDE, e supporta una modalità duale architetto/editor in cui un modello progetta la modifica mentre un secondo la implementa.6
Il supporto per la programmazione vocale consente agli sviluppatori di dettare i prompt senza digitare.
OpenCode
OpenCode utilizza un'architettura a doppio agente che abbina un agente di pianificazione in sola lettura a un agente di build attivo, imponendo una fase di definizione dell'ambito prima che qualsiasi file venga modificato.7
LangGraph (LangChain)
LangGraph definisce i flussi di lavoro degli agenti come grafi anziché catene lineari, utilizzando nodi e archi condizionali per modellare decisioni di ramificazione e cicli di feedback.
Il checkpointing integrato rende le esecuzioni a lunga durata durevoli, consentendo ai flussi di lavoro di riprendere dopo arresti anomali o pause.
CrewAI
CrewAI organizza gli agenti per ruolo, assegnando a ciascuno un obiettivo e un retroscena per modellare il comportamento di coordinamento nei team multi-agente.
Il framework implementa un protocollo di messaggistica Agent-to-Agent in modo che gli agenti possano negoziare le attività peer-to-peer invece di instradare tutto attraverso un orchestratore centrale.
Funzionalità fornite da ogni struttura per agenti
Tutte le strutture in questo confronto condividono un insieme di funzionalità di base. Comprendere questo livello minimo aiuta i lettori a valutare i differenziatori piuttosto che confrontare i requisiti minimi.
Ciclo di ragionamento LLM. Ogni struttura implementa un ciclo piano-azione-osservazione in cui il modello propone azioni, il runtime esegue gli strumenti e i risultati vengono reimmessi nel contesto per l'iterazione successiva. Questo ciclo è il meccanismo di base per il comportamento autonomo.
Operazioni sul file system. I permessi di lettura, scrittura e modifica nelle directory del progetto sono standard; senza di essi, un agente non può modificare il codice sorgente o i file di configurazione.
Esecuzione di comandi terminale e shell. Ogni struttura può invocare comandi shell per installare dipendenze, eseguire test o interrogare l'ambiente, perché l'ingegneria del software è inscindibile dalla riga di comando.
Gestione degli errori e logica di ripetizione automatica. Quando una chiamata di strumento restituisce un codice di uscita diverso da zero o un modello produce un output strutturato non valido, la struttura intercetta l'errore e riprova con parametri modificati o mostra l'errore all'utente.
Gestione della finestra di contesto. Man mano che le conversazioni crescono, tutte le strutture impiegano una qualche forma di riepilogo, troncamento o scarico per rimanere entro i limiti di token del LLM sottostante.
Uso degli strumenti e chiamata di funzione. Ogni runtime espone un'interfaccia strutturata, sia tramite schemi proprietari che protocolli aperti come MCP, in modo che il modello possa invocare capacità esterne.
Come scegliere lo strumento agente giusto?
Attività di coding e ingegneria del software
Per l'ingegneria del software pura, Claude Code è in testa per le prestazioni grezze nei benchmark con il suo punteggio SWE-bench Verified dell'88,6%, e la sua architettura a sottoagenti paralleli lo rende la scelta migliore per il refactoring batch notturno o la generazione di test su ampie codebase.
OpenHands compete sulla sicurezza; il suo sandbox Docker e la modalità API headless consentono alle pipeline CI/CD di risolvere i problemi di GitHub in modo autonomo mantenendo l'esecuzione dell'agente al di fuori del sistema host.
Aider si adatta ai team che apprezzano l'igiene di Git sopra ogni altra cosa, poiché ogni modifica viene automaticamente committata e la modalità duale architetto/editor può migliorare la qualità del design.
Cline è la scelta giusta per gli utenti di VS Code che necessitano di una struttura gratuita e conforme con flussi di lavoro di approvazione passo-passo.
Pipeline multi-agente e flussi di lavoro personalizzati
I nodi e gli archi basati su grafi di LangGraph si adattano a flussi di lavoro che richiedono una logica di ramificazione verificabile, come controlli di conformità o pipeline di diagnosi medica, mentre il suo checkpointing garantisce la durabilità in caso di errori.
Requisiti di sicurezza e conformità aziendale
Le organizzazioni con rigorosi requisiti di residenza dei dati dovrebbero dare priorità a strutture auto-ospitabili. OpenHands offre il sandboxing Docker e un'opzione auto-ospitata, anche se la sua conformità SOC 2 è ancora nella tabella di marcia.
Cline fornisce controlli di audit allineati a SOC 2 e GDPR all'interno di un'estensione gratuita di VS Code, rendendola attraente per i team regolamentati che desiderano un deployment a basso attrito.
Le opzioni open-source tra cui Aider, Cline, OpenHands e LangGraph eliminano il vincolo al fornitore consentendo ai team di eseguire la struttura su infrastrutture private.
Aggiungi come fonte preferitaTendenze degli agenti IA
L'adozione del Model Context Protocol ha subito un'accelerazione nell'ecosistema delle strutture nel 2025 e 2026. Claude Code, Cline, CrewAI e OpenCode offrono tutti un supporto nativo MCP, stabilendo il protocollo come interfaccia predefinita per il discovery degli strumenti.
Anche la messaggistica Agent-to-Agent ha preso piede; CrewAI ha implementato il protocollo A2A per la negoziazione peer-to-peer tra agenti senza orchestrazione centrale.
L'esecuzione parallela e in background sono diventate capacità attese, con Claude Code in grado di eseguire da decine a centinaia di sottoagenti in una singola sessione per lavori batch notturni.
Le meta-strutture come Meta Omnigent ora si collocano al di sopra dei singoli runtime, consentendo agli ingegneri di scambiare le strutture a metà sessione e collaborare in tempo reale su superfici native, web e mobile.
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@misc{dilmegani2026,
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}Collegamenti di riferimento
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