Corso · 7 capitoli

Panorama degli Agenti di Coding

Scegli il giusto agente AI di coding per il tuo team. Confronta Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot e Cursor su architettura, permessi e costi. 7 capitoli, livello base.

A pagamentofoundations7 capitoli140 minInglese + 6 lingueCertificato al completamento

Cosa saprai fare

  • Confronta i 5 principali agenti di coding
  • Mappa agenti da terminale, cloud e IDE
  • Valuta il modello di permessi di ogni agente
  • Confronta i costi degli agenti di coding
  • Abbina l'agente giusto al tuo team
  • Pianifica un rollout multi-agente

Cosa contiene

  1. 1
    Coding agents landscape: parti da qui

    Un orientamento di 12 minuti su cinque coding agent le cui feature list sono ormai convergenti vicino a 1M di context — quindi la vera decisione è il fit, non le capabilities.

    20 min
  2. 2
    Claude Code Overview

    Il coding agent nativo nel terminale di Anthropic — architettura, context window da 1M token, permessi, modello di costo e trade-off onesti per gli engineering manager che valutano le opzioni.

    20 min
  3. 3
    Panoramica di OpenAI Codex

    L'agente di coding async-first di OpenAI — architettura CLI e cloud task, esecuzione in sandbox, modello dei permessi, struttura dei costi e compromessi onesti per gli engineering manager che valutano le proprie opzioni.

    20 min
  4. 4
    Panoramica di Gemini CLI

    L'agente da terminale open-source di Google — in dismissione per gli utenti consumer, Pro e Ultra dal 18 giugno 2026 a favore della Antigravity CLI closed-source.

    20 min
  5. 5
    GitHub Copilot: panoramica

    L'ecosistema di assistenza al coding IDE-native di Microsoft/GitHub — superfici, architettura, gestione del contesto, permessi, modello di costo e trade-off onesti per gli engineering manager che valutano le opzioni.

    20 min
  6. 6
    Panoramica di Cursor

    L'IDE AI-native che forka VS Code e intreccia più modelli in ogni superficie di editing — architettura, gestione del contesto, permessi, modello di costo e compromessi onesti per gli engineering manager che valutano le proprie opzioni.

    20 min
  7. 7
    Scegliere l'Agente Giusto

    Un framework decisionale per gli engineering manager che valutano gli agenti di coding — le dimensioni che contano, gli archetipi di team, le strategie multi-agente e il playbook di rollout.

    20 min

Domande frequenti

Cosa imparerò nel corso Coding Agents Landscape?
Imparerai come cinque dei principali agenti AI di coding (Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot e Cursor) si differenziano per architettura, finestra di contesto, permessi e costi. L'ultimo capitolo ti fornisce un framework decisionale per abbinare l'agente giusto al tuo team e pianificare un rollout.
A chi è rivolto questo corso sugli agenti di coding?
È pensato per ingegneri e responsabili tecnici che devono valutare e scegliere agenti AI di coding per un team. È un corso di livello base a carattere panoramico, quindi è adatto a chiunque prenda o influenzi decisioni sugli strumenti da adottare.
Devo saper programmare o avere esperienza per seguire questo corso?
Una conoscenza di base dell'ingegneria del software è utile, poiché il corso tratta architettura, esecuzione in sandbox e modelli di costo. Non scriverai codice durante il corso: si tratta di una panoramica valutativa e comparativa, non di un progetto pratico.
Quanto dura il corso ed è previsto un certificato?
Il corso ha 7 capitoli e dura circa 140 minuti (all'incirca 2 ore e 20 minuti). Completando i capitoli otterrai un certificato che potrai condividere.
Il corso Coding Agents Landscape è gratuito?
No. È un corso a pagamento incluso nell'abbonamento all'AI Academy by Anthropos.

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