Effective context engineering for AI agents
Anthropic ha appena riscritto le regole del gioco. Non più prompt perfetti, non più magie da incantatore digitale. La vera innovazione è la gestione del contesto, o “context engineering”, un approccio che trasforma l’AI da un semplice esecutore a un collaboratore cognitivo.
Immagina un assistente di codifica che ristruttura il tuo codice con un tasso di errore pari a zero. Non è più un sogno, è realtà con Claude Sonnet 4.5. Secondo i benchmark interni di Anthropic, questo modello ha ridotto il tasso di errore nella modifica del codice da un 9% con Sonnet 4 a uno 0% con Sonnet 4.5.
Ma come ci è arrivato? La risposta è semplice: gestione avanzata del contesto. Claude Sonnet 4.5 utilizza tecniche di “note-taking strutturato” o “memoria agentica”, dove l’agente scrive regolarmente note memorizzate al di fuori della finestra di contesto. Queste note vengono poi recuperate al momento opportuno, consentendo all’agente di mantenere il contesto critico e le dipendenze che altrimenti andrebbero perse.
In pratica, ciò significa che un agente di supporto può trasformare una conversazione con 200 messaggi in un riepilogo chiaro e azionabile. Un assistente personale può memorizzare appunti di progetto e richiamarli al momento giusto. Uno strumento di codifica può ristrutturare il codice in modo pulito con quasi zero bug al primo tentativo. Un agente di vendita può recuperare i dettagli del cliente solo quando sta preparando una proposta.
Questa strutturazione del contesto consente all’AI di evitare confusioni, ridurre gli errori e mantenere la coerenza nel ragionamento. Per gli utenti quotidiani, ciò significa assistenti più acuti, affidabili e genuinamente produttivi.
Ma non è tutto. Anthropic ha introdotto il Model Context Protocol (MCP), un framework open standard e open source che standardizza il modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale integrano e condividono i dati con strumenti, sistemi e fonti di dati esterni. Questo protocollo è stato adottato da fornitori di servizi AI come DeepMind e OpenAI, facilitando l’integrazione e l’interoperabilità tra diversi sistemi.
La gestione del contesto è la chiave per sbloccare il vero potenziale dell’AI. Non è più sufficiente fornire semplici prompt; è necessario strutturare e gestire attivamente il contesto per ottenere risultati affidabili e coerenti. Con l’adozione di tecniche come la memoria agentica e l’MCP, l’AI sta evolvendo da un semplice strumento a un collaboratore cognitivo avanzato.
Anthropic. “Effective Context Engineering for AI Agents.” https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents
DevOps.com. “Anthropic Launches Claude Sonnet 4.5 Built for Production Coding and Extended Autonomous Work.” https://devops.com/anthropic-launches-claude-sonnet-4-5-built-for-production-coding-and-extended-autonomous-work
Wikipedia. “Model Context Protocol.” https://en.wikipedia.org/wiki/Model_Context_Protocol