Entire lancia una fucina Git riprogettata per la collaborazione con agenti di codifica
11 novembre 2026 · 3 min di lettura
Entire ha presentato una nuova piattaforma di gestione del codice sorgente concepita specificamente per facilitare la collaborazione tra sviluppatori umani e agenti di intelligenza artificiale dedicati alla scrittura di codice. Questa infrastruttura nasce dalla convinzione che i modelli tradizionali di sviluppo software, in particolare il sistema delle richieste di integrazione, non siano adeguati a un ambiente in cui gli agenti automatizzati generano, revisionano e iterano il codice a velocità elevate. La piattaforma si propone di sostituire i flussi di lavoro esistenti con un approccio centrato sull'orchestrazione asincrona e sulla verifica degli agenti che operano a fianco degli esseri umani.
L'architettura distribuita su cui è costruita la soluzione consente operazioni di invio del codice fino a ottantanove volte più rapide rispetto alle piattaforme concorrenti tradizionali. Il componente fondamentale di questo sistema è rappresentato dai percorsi di sviluppo, i quali affrontano le criticità poste dagli agenti di codifica al modello basato sulle richieste di integrazione. Secondo i creatori, la cronologia delle richieste di integrazione si è trasformata in un registro di controllo leggibile solo dagli agenti, senza fornire agli sviluppatori le informazioni necessarie per decidere se unire le modifiche con sicurezza. I percorsi di sviluppo portano le informazioni più rilevanti in evidenza sotto forma di punteggi di valutazione aggiornati a ogni invio, aiutando i programmatori a determinare se il codice ha raggiunto uno stato stabile o se richiede ulteriori iterazioni guidate dall'intelligenza artificiale.
Un percorso di sviluppo può essere avviato a partire da una segnalazione di errore, una richiesta di funzionalità o manualmente, e può estendersi attraverso più repository. Ogni volta che viene inviato nuovo codice, un agente di revisione operante in un ambiente sandbox nel cloud valuta le modifiche e restituisce un punteggio accompagnato da una motivazione basata sulla qualità del codice, sulla sicurezza, sulla presenza di codice superfluo e sulla necessità di una revisione umana. Se il punteggio relativo al codice superfluo indica un livello di attenzione intermedio, gli sviluppatori possono richiedere al proprio agente di codifica di migliorare il lavoro e inviare una nuova modifica, attivando così un nuovo ciclo iterativo. Il sistema visualizza le ultime cinque esecuzioni insieme a quella corrente per ogni valutazione, poiché i cicli singoli spesso trascurano problemi critici e la stabilizzazione dei punteggi attraverso ripetizioni è essenziale per il successo della codifica agentica.
Gli agenti di valutazione possono essere configurati tramite l'interfaccia della piattaforma o mediante file di configurazione in formato JSON a livello di repository. Gli agenti di revisione sono in grado di suggerire correzioni o miglioramenti, che rimangono visibili nel percorso di sviluppo finché questo è aperto. Tutte le segnalazioni emerse durante la revisione devono essere risolte o chiuse prima che sia consentita l'unione del codice. Gli sviluppatori hanno inoltre la possibilità di configurare cancelli a livello di repository per definire le condizioni necessarie all'approvazione delle modifiche. Un altro concetto fondamentale introdotto è la memoria continua, che preserva tutta la conoscenza accumulata nel repository permettendo agli agenti di riutilizzarla tra le sessioni invece di ricominciare da zero. Questa funzionalità è implementata attraverso due strumenti a codice aperto: uno costruisce una mappa precalcolata del repository includendo ricerche di codice classificate, definizioni, chiamanti, tipi e rotte, mentre l'altro crea uno strato di memoria persistente combinando la mappa del codice con le sessioni precedenti degli agenti e le informazioni registrate nella cronologia del sistema di controllo versione.
Questa struttura permette agli agenti di disporre sempre del contesto corretto al momento giusto, comprendendo le ragioni dietro le modifiche apportate. La piattaforma supporta inoltre integrazioni con sistemi di integrazione continua esterni. Alcuni osservatori nel settore hanno commentato che gli ingegneri hanno delegato la scrittura del codice agli agenti a causa di linguaggi e strumenti inadeguati, mentre i rappresentanti dell'azienda sostengono che il problema reale risiede nel fatto che il ragionamento viene perso tra la persona e il manufatto digitale. I messaggi di commit sono spesso insufficienti, la documentazione diventa obsoleta e le spiegazioni sulle scelte progettuali dipendono dalla memoria individuale, un limite che gli agenti hanno reso più acuto eliminando la figura umana che ricorda. L'obiettivo dichiarato è risolvere questa discontinuità informativa indipendentemente dagli strumenti linguistici utilizzati.