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.
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
- 1Coding 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.
- 2Claude 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.
- 3Panoramica 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.
- 4Panoramica 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.
- 5GitHub 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.
- 6Panoramica 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.
- 7Scegliere 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.
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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