Gestire team di agenti AI senza perdere il contesto

Chi lavora con più assistenti AI per lo sviluppo sa quanto sia frustrante. Ogni volta che si riavvia una sessione, gli agenti ripartono da zero. Bisogna ripetere il contesto, ricostruire i flussi di lavoro e ricordare le decisioni prese giorni prima. È come riassumere ogni mattina lo stesso progetto ai nuovi collaboratori.

OpenRig affronta il problema trattando gli agenti come infrastruttura vera e propria.

Il limite dei flussi di lavoro attuali

Oggi la maggior parte degli sviluppatori usa gli agenti in sessioni isolate. Uno completa un compito, un altro arriva senza sapere cosa sia successo. Non esiste memoria condivisa né identità persistente. Funziona per compiti rapidi, ma crolla quando serve continuità su più giorni.

Per lavorare seriamente servono identità stabili, conoscenza condivisa tra agenti e decisioni che sopravvivano ai riavvii. Senza questi elementi è impossibile coordinare un gruppo numeroso senza caos.

La topologia come infrastruttura

OpenRig introduce il concetto di rig: una topologia definita in YAML che descrive come gli agenti lavorano insieme. Non è solo un elenco di agenti, ma un grafo con pod che condividono contesto e connessioni definite tra loro. L'intera struttura può essere salvata e ripristinata come un sistema coerente.

pods:
  orchestration:
    agents:
      - lead (Claude Opus)
      - coordinator (Claude Sonnet)
  
  development:
    agents:
      - implementation (Claude Code)
      - review (Codex)

Una volta definita, basta un comando per avviare l'intero gruppo.

Funzionalità chiave

Identità persistente: gli agenti mantengono ruolo e conoscenze nel tempo. Quando il contesto si esaurisce, lo stato viene trasferito a una nuova sessione senza perdere continuità.

Memoria condivisa: gli agenti in un pod possono scambiare informazioni. Le decisioni architetturali e i pattern di codice rimangono accessibili a tutta la rete.

Coordinamento centralizzato: un'unica interfaccia permette di gestire l'intero gruppo, anche da dispositivi mobili.

Casi d'uso reali

La documentazione mostra diversi pattern già in produzione. Due agenti possono revisionare lo stesso codice da angolazioni diverse. Un cluster di ricerca permette a più agenti di esplorare un problema in parallelo. Altri setup gestiscono attacchi e difese per il testing di sicurezza, o eseguono refactoring notturni senza supervisione.

Un agente può persino operare strumenti come HashiCorp Vault al posto degli sviluppatori.

Perché conta per chi sviluppa

Quando gli agenti hanno memoria e identità stabile, la conoscenza si accumula invece di disperdersi. Non serve più ripetere gli stessi requisiti. Ogni agente può specializzarsi in un aspetto del progetto senza interferire con gli altri. Il lavoro procede anche quando sei offline.

Come iniziare

OpenRig include una modalità discovery che analizza le sessioni esistenti e genera una bozza di topologia. Non si parte da zero, ma si formalizza ciò che già funziona. Il resto lo gestisce la CLI: avvio, snapshot, ripristino e visualizzazione.

Per chi è abituato a definire l'infrastruttura con Terraform o tool simili, il passaggio è naturale. La stessa disciplina si applica ora anche ai team di agenti AI.

OpenRig è open source e non richiede chiavi aggiuntive. Definire, versionare e ripristinare la propria topologia di agenti diventa un'operazione infrastrutturale come le altre.