Tutti gli harness di coding IA a confronto (ottobre 2026): OpenCode v2, Hermes Agent, Claude Code, Codex e altri 24

L’harness di coding IA che scegli, e il modello che ci fai girare dentro, possono triplicare la bolletta senza cambiare i tuoi risultati. Sul Coding Agent Index di Artificial Analysis — il benchmark pubblico più dettagliato che confronta harness e modelli insieme — Codex con GPT-6.1 Sol e Claude Code con Sonnet 5.5 ottengono esattamente lo stesso punteggio, e uno costa tre volte tanto per attività rispetto all’altro. Porta Claude Code allo sforzo massimo e il punteggio sale ancora, a circa quattordici volte il prezzo di Codex.

Questo è il fatto silenzioso dietro ogni discussione, nel 2026, su “quale agente di coding dovrei usare?”. Il modello fa i titoli. L’ harness — il ciclo, gli strumenti, i permessi, la memoria e l’interfaccia che avvolgono il modello — decide quanti token consumi, quanto aspetti, cosa può toccare l’agente e se il mese prossimo potrai cambiare modello quando la classifica si ribalta di nuovo.

E gli harness si sono moltiplicati. Claude Code di Anthropic pubblica una release quasi ogni giorno. Codex di OpenAI è diventato un’app desktop, un servizio cloud e una CLI Rust open source. OpenCode si è ricostruito da zero e ha rilasciato la versione 2.1 il 20 ottobre. Hermes Agent di Nous Research impara le tue abitudini e passa i lavori di coding ad altri harness. DeepSeek, Alibaba, Moonshot, Mistral e Z.ai pubblicano ormai tutti i propri agenti. Google ha disattivato Gemini CLI per i consumatori e l’ha sostituito. Roo Code ha chiuso. Continue è stata assorbita da Cursor, che SpaceX ha concordato lo stesso mese di comprare per 60 miliardi di dollari.

Quindi questo articolo li confronta tutti. Ventotto harness in totale, dai giganti ai minimalisti, con i benchmark indipendenti più recenti, i prezzi presi dalle pagine ufficiali dei fornitori, i dati di rilascio presi direttamente dai registri npm e PyPI e una sezione sulla sicurezza costruita sulle CVE che quest’anno sono state effettivamente prodotte.

Tutto quello che c’è qui è stato verificato con la documentazione ufficiale, i changelog, i registry dei pacchetti, i repository GitHub e i due benchmark pubblici che confrontano meglio gli harness, al 22 ottobre 2026. Questi strumenti cambiano ogni settimana, quindi ho segnalato i numeri volatili man mano che procedo nell’articolo.

Informativa: Questo articolo contiene un link affiliato, al GLM Coding Plan di Z.ai. Se ti abboni tramite quel link ottieni il 10% di sconto e potrei guadagnare una commissione senza alcun costo aggiuntivo per te. Nessuna delle aziende, dei laboratori o delle fondazioni citate ha sponsorizzato, revisionato o approvato questo articolo.

---

TL;DR — La versione in 60 secondi

• L’harness e le sue impostazioni cambiano la bolletta più del punteggio. Nel Coding Agent Index dell’Artificial Analysis, Codex con GPT-6.1 Sol ottiene 63 per $1,04, 15,5 minuti e 3,2 milioni di token per attività. Claude Code con Sonnet 5.5 raggiunge quel 63 con l’impostazione di sforzo “xhigh” a $3,33 per attività — e con lo sforzo massimo segna 68 per $14,19, 1,5 ore e 27,7 milioni di token.
• Alla frontiera, l’harness aggiunge poco ai tassi di successo grezzi. Su Terminal-Bench 4.0, Claude Opus 5.5 risolve 64.8% dei task dentro Claude Code e 65.2% dentro mini-SWE-agent, un harness con un solo strumento bash. Il guadagno più grande dall’harness di un laboratorio è Grok Build di xAI, che alza Grok 4.7 di 8,8 punti.
• Risultati migliori: Claude Code. Miglior rapporto qualità-prezzo: Codex. Miglior harness open per qualsiasi modello: OpenCode v2 (2.1.2, rilasciato il 21 ottobre). Miglior agente che impara da te: Hermes Agent (v0.22.4). Miglior harness minimale: Pi 1.0.
• Il 2026 ha assottigliato il campo con la stessa velocità con cui lo ha fatto crescere. Gemini CLI ha smesso di servire i consumatori il 18 giugno ed è diventato Antigravity CLI. Roo Code ha chiuso il 15 maggio. Continue è stata incorporata in Cursor. L’ultima release di Aider è del 12 febbraio. Kilo Code è stata acquistata da Anaconda.
• Ogni laboratorio di modelli aperti ora pubblica il proprio harness. DeepSeek Harness ha raccolto circa 252.000 stelle su GitHub nell’arco di dieci settimane. Qwen Code, Kimi Code, Mistral Vibe 3.0 e ZCode di Z.ai completano il quadro.
• Gli abbonamenti sono il lock-in nascosto. Claude Pro e Max coprono solo le app di Anthropic, più un credito mensile per l’uso programmatico. Un login ChatGPT funziona in OpenCode, Pi e altri. Copilot parte gratis. Cursor ha ricostruito i suoi piani intorno a Grok a metà ottobre, da $8 al mese.
• La sicurezza ha una sola lezione. Quasi ogni CVE grave degli agenti di coding del 2026 ha seguito lo stesso schema: un testo non fidato convinceva un agente a scrivere un file di cui altri strumenti si fidavano. Codex e Cursor isolano i comandi shell in una sandbox per impostazione predefinita. La sandbox di Claude Code è un’opzione da attivare a mano, Antigravity CLI chiede conferma prima di ogni comando, OpenCode v2 si basa sulle regole di permesso e Pi non ha alcun sistema di permessi.
• Gli standard hanno reso economico il passaggio. MCP per gli strumenti, ACP per gli editor (44 agenti nel suo registro), AGENTS.md per le istruzioni e Agent Skills per il know-how ora funzionano su quasi tutti gli harness. Quindi non legarti a uno solo.
• Il mio consiglio: uso due harness. Scegli OpenCode v2 per ogni modello che potresti mai voler far girare, e abbinalo a Claude Code per il lavoro più difficile o Codex per il miglior rapporto qualità-prezzo. Metti Hermes Agent nelle tue app di chat se vuoi un agente che si ricorda di te.

---

Gli harness di coding IA in sintesi

Harness	Produttore	Licenza	Ultima versione (2026)	Modelli	Modo più economico per iniziare	Ideale per
Claude Code	Antropico	Esclusivo	2.1.308 · 22 ott	Claude; gateway	Claude Pro $20/mese o chiave API	Punteggi ai vertici, set di funzioni più completo
Codex	OpenAI	Apache-2.0 (CLI)	0.163.0 · 15 ott	Prima OpenAI; qualsiasi via configurazione	ChatGPT Free (limitato), Plus $20	Migliori risultati per dollaro
OpenCode v2	Anomaly	MIT	2.1.2 · 21 ott	Qualsiasi (oltre 75 provider), locale	Free	Un agente per ogni modello
Hermes Agent	Nous Research	MIT	0.22.4 · 21 ott	Qualsiasi, locale	Free	Un agente che impara a conoscerti
Antigravity CLI	Google	Non indicata	In distribuzione da maggio	Prima Gemini	Piano gratuito	Utenti Gemini già su Gemini CLI
Copilot CLI	GitHub	Esclusivo	1.0.102 · 21 ott	Catalogo Copilot; BYOK e locale	Copilot Free	Team già su GitHub
Cursor CLI	Cursor (SpaceX)	Esclusivo	2026.10.19	Catalogo Cursor, Grok	Cursor Free	Utenti Cursor, script CI
Pi	Earendil	MIT	1.4.0 · 21 ott	Qualsiasi, locale	Free	Un harness minimale su cui costruire
DeepSeek Harness	DeepSeek	MIT	0.2.1-rc.2 · 17 ott	DeepSeek; qualsiasi via configurazione	Gratis + API DeepSeek	Tutto a plugin, modelli economici
Qwen Code	Alibaba	Apache-2.0	0.26.0 · 21 ott	Qualsiasi, locale	Free	Qwen e modelli aperti
Kimi Code	Moonshot AI	MIT	2.3.0 · 21 ott	Prima Kimi	Kimi Plus $19 o chiave API	Utenti Kimi K3
Mistral Vibe	Mistral AI	Apache-2.0	3.0.1 · 20 ott	Mistral	Chiave API Mistral	Team europei su Mistral
Cline	Cline Bot Inc.	Apache-2.0	CLI 3.0.73 · 17 ott	Qualsiasi, locale	Free	Utenti VS Code e JetBrains
Kilo Code	Kilo (Anaconda)	MIT	7.8.15 · 19 ott	Qualsiasi (500+ modelli), locale	Free	Utenti IDE che vogliono OpenCode dentro
goose	AAIF (Linux Foundation)	Apache-2.0	1.55.0	Qualsiasi, locale	Free	Un agente MCP-first gestito da una fondazione
Factory Droid	Factory	Esclusivo	0.247.0 · 22 ott	Frontier + pesi aperti; BYOK e locale	Pro $20/mese	Missioni di lunga durata per i team

Altri dodici — Grok Build, Devin, Amp, Warp, Junie, Kiro, Crush, Letta Code, OpenHands, cecli (il fork attivo di Aider), ZCode e MiniMax Code — sono trattati nelle parti da 4 a 8, insieme a una lunga coda di nuovi arrivati. Le versioni sono uno snapshot al 22 ottobre 2026 preso dai registri npm e PyPI, dai tag GitHub e dal registro ACP (la versione di Cursor CLI viene da quest’ultimo).

---

---

Parte 1 — Che cos’è un harness di coding IA e le sette famiglie

Un modello linguistico di grandi dimensioni da solo può produrre soltanto testo. Tutto ciò che trasforma quel testo in una pull request funzionante è l’harness.

Smonta qualsiasi agente di coding e trovi sempre le stesse sei parti:

1. Il ciclo. Leggi il compito, pianifica, chiama uno strumento, leggi il risultato, decidi cosa fare dopo, ripeti fino alla fine. Come un harness esegue questo ciclo — quanto spesso ripianifica, quando si ferma, come si riprende dagli errori — è gran parte di ciò che distingue un buon agente da uno costoso.
2. Gli strumenti. Lettura e modifica dei file, esecuzione di comandi shell, ricerca nel codice e nel web, e tutto ciò che aggiungi tramite il Model Context Protocol (MCP). Pi ne fornisce quattro. Claude Code ne fornisce più di una dozzina, più tutto ciò che colleghi.
3. Gestione del contesto. Cosa entra nella finestra del modello a ogni turno, cosa viene riassunto (“compattato”) quando si riempie, cosa resta in cache così non lo paghi due volte e cosa resta tra una sessione e l’altra come memoria.
4. Permessi e isolamento. Cosa l’agente può fare senza chiedere, cosa deve chiedere e cosa il sistema operativo gli impedisce fisicamente di fare.
5. L’interfaccia. Un’interfaccia da terminale, un’app desktop, un pannello nell’editor, un’app di chat sul telefono o un servizio cloud che apre una pull request mentre dormi.
6. Punti di estensione. Subagenti, hook, plugin, skill e file di istruzioni come AGENTS.md — i punti in cui insegni a un harness come il tuo team lavora.

Un modello mentale utile, preso in prestito dal confronto tra harness di Phil Winder: il modello è il motore, l’ harness harness è un agente costruito intorno ad esso, un framework coordina più agenti lungo un percorso che progetti tu, e una piattaforma fa funzionare tutto questo per un’organizzazione. Nel 2026 c’è anche un quinto strato — il cockpit, uno strumento come Orca o Herdr che fa girare più harness in parallelo e ti lascia rivedere cosa ha fatto ciascuno.

Le sette famiglie

Ventotto harness sono troppi per confrontarli in un’unica lista, così questo articolo li raggruppa in base alla loro origine — perché l’origine di un harness predice le sue impostazioni predefinite meglio di qualsiasi tabella di funzioni.

Mostra immagine La maggior parte degli strumenti sta saldamente in una famiglia e prende idee dalle altre. MCP, ACP, AGENTS.md e Agent Skills sono le tubature condivise.

1. Harness dei laboratori di frontiera — Claude Code, Codex, Antigravity CLI e Grok Build. Costruiti dalle aziende che addestrano i modelli più forti, ottimizzati prima per quei modelli e di solito inclusi in un abbonamento.
2. Harness dei laboratori di modelli aperti — DeepSeek Harness, Qwen Code, Kimi Code, Mistral Vibe, ZCode di Z.ai, MiniMax Code e CodeBuddy Code di Tencent. Agenti di laboratori che pubblicano pesi aperti, pensati per far bella figura ai propri modelli e costare poco.
3. Harness open source per qualsiasi modello — OpenCode v2, Pi, Cline, Kilo Code, goose, Crush, OpenHands e cecli, il fork attivo di Aider. Guidati dalla community: porti la tua chiave o il tuo modello locale, nessun abbonamento richiesto.
4. Agenti che imparano — Hermes Agent, Letta Code e, come host per altri harness, OpenClaw. Agenti di lunga durata con memoria vera che, per di più, scrivono bene codice.
5. CLI per editor e piattaforme — Copilot CLI, Cursor CLI, Junie CLI, Kiro CLI, Devin CLI e Auggie di Augment. L’agente da terminale dell’IDE o del servizio di codice che già paghi.
6. Piattaforme di agenti — Factory Droid, Amp, Warp con i suoi agenti cloud Oz, Devin Cloud, Codex cloud e l’agente cloud di Copilot. Prodotti commerciali con runner ospitati, “missioni” di lunga durata e fatturazione per team.
7. Cockpit — Orca, Herdr, Conductor, Vibe Kanban e cmux. Non sono harness, ma il posto da cui oggi molti li fanno girare. Ho confrontato i due più grandi in Orca vs Herdr.

I confini si confondono. Codex è un harness di laboratorio di frontiera e e una piattaforma cloud. OpenClaw è un agente personale che può pilotare Claude Code, Codex e OpenCode come plugin. Kilo Code è un’estensione per IDE ricostruita su OpenCode. Ma la famiglia in cui uno strumento è nato ti dice ancora per chi è stato costruito — e chi lo paga.

---

Parte 2 — L’effetto harness: cosa mostrano davvero i benchmark

“L’harness conta quanto il modello” è diventato il cliché del 2026. È vero a metà, e la metà vera è quella che costa.

Il benchmark nato per confrontare gli harness

La maggior parte dei benchmark di coding testa i modelli dentro un harness fisso, quindi non può dirti nulla su Claude Code rispetto a Codex. Artificial Analysis ha cambiato le cose a maggio con il suo Coding Agent Index, che fa passare combinazioni di harness e modello attraverso le stesse attività e registra costo, tempo e token insieme al punteggio. La versione 1.5 fa la media di tre benchmark: DeepSWE v1.1 (113 attività di ingegneria del software), Terminal-Bench 4.0 (66 attività difficili da terminale) e SWE-Atlas-QnA (124 domande su codebase reali).

Le sue pagine pubbliche di confronto coprono al momento tre harness — Claude Code, Codex e OpenCode — ed ecco cosa mostrano:

Harness + modello (sforzo)	Indice	Terminal-Bench 4.0	Costo per attività	Tempo per attività	Token per attività
Claude Code + Sonnet 5.5 (max)	68	66%	$14.19	1,5 h	27,7M
Claude Code + Opus 5.5 (max)	66	63%	$13.04	1,1 h	15,6M
Codex + GPT-6.1 Sol (xhigh)	63	55%	$1.04	15,5 min	3,2M
Claude Code + Sonnet 5.5 (xhigh)	63	58%	$3.33	27,0 min	7,1M
Codex + GPT-6 Astra (max)	62	56%	$7.47	29,4 min	3,3M
Claude Code + Fable 5.1 (max)	62	58%	$12.39	34,8 min	5,7M
Codex + GPT-6.1 Sol (medium)	61	52%	$0.70	10,9 min	2,3M
Claude Code + Sonnet 5.5 (high)	55	42%	$1.24	12,3 min	2,7M
OpenCode + GLM-5.3	54	40%	$4.37	48,1 min	14,3M
Codex + DeepSeek V4 Flash 0731 (max)	39	11%	$0.08	18,3 min	15,4M
Claude Code + Haiku 5.5 (low)	28	6%	$0.14	11,6 min	2,4M

Fonte: pagine di confronto del Coding Agent Index v1.5 di Artificial Analysis, consultate il 22 ottobre 2026. Il costo indicato è quello dell’API a consumo per token per attività, non il prezzo in abbonamento. Righe selezionate; 28 combinazioni in tutto.

Mostra immagine Ogni punto è una combinazione di harness e modello sulla stessa suite. L’angolo in alto a destra è Claude Code; la frontiera efficiente a sinistra è soprattutto Codex.

Tre cose saltano all’occhio.

Claude Code domina la cima del grafico. Niente su queste pagine batte Sonnet 5.5 o Opus 5.5 allo sforzo massimo dentro Claude Code; il secondo miglior valore che ho trovato nello stesso indice, citato da Morph, è Devin Fusion CLI di Cognition a 61,7. Se l’unica cosa che ti interessa è che il compito più difficile venga portato a termine, questo resta l’harness da battere.

Codex domina la frontiera del rapporto qualità-prezzo. GPT-6.1 Sol in Codex arriva cinque punti più in basso con meno di un decimo del costo, in circa un sesto del tempo. Anche a sforzo medio segna 61 per 70 centesimi. E poiché Codex ti permette di collegare altri fornitori, Artificial Analysis ha fatto passare da lì anche i modelli DeepSeek V4 — DeepSeek V4 Flash è arrivato a una media di otto centesimi per attività, anche se con un punteggio di 39 nell’indice.

OpenCode con un modello a pesi aperti arriva a circa l’80% del punteggio massimo. GLM-5.3 in OpenCode segna 54 — tra Sonnet 5.5 di Claude Code a sforzo medio e alto — con un tasso di cache hit del 97% e nessun abbonamento.

Mostra immagine Gli stessi tre benchmark, tre quantità di lavoro molto diverse. Claude Code allo sforzo massimo fa 266 turni per attività; Codex ne fa 40.

I turni raccontano la storia. Allo sforzo massimo, Claude Code arriva a circa 266 turni per attività: legge di più, controlla di più e lancia più subagenti. Codex ne fa 40. Nessuno dei due sbaglia — la meticolosità di Claude Code è ciò che gli vale il punteggio più alto — ma significa che le impostazioni di sforzo ora contano quanto la scelta dell’harness. Claude Code con Sonnet 5.5 a sforzo alto costa $1,24 per attività e segna 55. Con lo sforzo xalto costa $3,33 e segna 63 — alla pari del meglio di Codex per circa tre volte il prezzo.

Stesso modello, due harness

Il test più pulito di un harness è tenere fermo il modello. Terminal-Bench 4.0 ce lo permette, più o meno, confrontando l’agente di ogni laboratorio sulla classifica pubblica di tbench.ai con le esecuzioni degli stessi modelli fatte da Vals AI in mini-SWE-agent — un harness volutamente minimale che dà al modello un solo strumento bash e nient’altro.

Modello	L’harness del laboratorio	Punteggio proprio	mini-SWE-agent	Gap
Claude Opus 5.5	Claude Code (max)	64.8%	65.2%	−0,4
Claude Sonnet 5.5	Claude Code (max)	61.8%	64.1%	−2,3
GPT-6 Astra	Codex (max)	58.2%	59.6%	−1,4
GPT-6.1 Sol	Codex (max)	58.2%	55.1%	+3.2
Claude Fable 5.1	Claude Code (max)	57.9%	58.1%	−0,2
Claude Opus 5	Claude Code (xhigh)	53.9%	53.5%	+0.4
GPT-6 Sol	Codex (max)	49.4%	44.4%	+5.0
GLM-5.3	Claude Code (max)	41.8%	38.9%	+2.9
Grok 4.7	Grok Build (xhigh)	37.6%	28.8%	+8.8
GPT-5.6 Sol	Codex (max)	37.3%	37.9%	−0,6

Punteggi con l’harness del laboratorio: classifica pubblica di tbench.ai (cinque prove per attività), come riportato da Morph e CodingFleet dopo le loro verifiche del 6 ottobre. Punteggi di mini-SWE-agent: Vals AI, aggiornati al 19 ottobre 2026. Runner e impostazioni di sforzo diversi, quindi considera rumore i divari sotto i tre punti circa.

Mostra immagine Sette coppie su dieci stanno entro tre punti. Un harness con solo bash tiene il passo di Claude Code quando il modello è Opus 5.5.

Questa è la metà del cliché che non è vera — almeno non più. Con i modelli più forti, un harness da 100 righe ottiene quasi lo stesso tasso di successo dell’agente di punta di un laboratorio. I modelli hanno assorbito gran parte di ciò che prima aggiungevano gli harness: pianificare, riprovare, controllare il proprio lavoro.

L’harness conta ancora per i punteggi grezzi in due casi. I modelli più deboli o meno agentici ne traggono più vantaggio: Grok Build alza Grok 4.7 di quasi nove punti e Codex alza GPT-6 Sol di cinque. E i confronti più vecchi mostrano oscillazioni più ampie, perché i modelli di allora avevano bisogno di più aiuto. Sul precedente Terminal-Bench 2.0, Winder.AI cita Letta Code battere Claude Code per 59,1% a 41,6% con lo stesso modello Claude, un divario che Winder attribuisce al design della memoria di Letta.

Cosa significa per la scelta

• Scegli il modello guardando al tetto massimo. Se un compito va oltre le capacità di un modello, nessun harness lo salva.
• Scegli l’harness per tutto il resto. Costo per attività, tempo per attività, quanto ti chiede, cosa può toccare, quali modelli puoi cambiare il mese prossimo e se funziona nel tuo editor, nel tuo terminale o sul tuo telefono. È lì che vivono le differenze da 14×.
• Leggi con cautela i numeri dei fornitori. La tabella di lancio di Anthropic dà Sonnet 5.5 al 70,6% su Terminal-Bench 4.0 nel proprio setup; le esecuzioni indipendenti lo collocano più vicino al 62–66%. Anche i benchmark stessi continuano a muoversi: Artificial Analysis ha rivisto il suo indice ad agosto, così che gli agenti non ricevano più credito per il “reward hacking” — far segnare un compito come risolto senza risolverlo davvero.

---

Parte 3 — Il 2026, l’anno in cui l’harness è diventato il prodotto

Se il 2025 è stato l’anno in cui gli agenti di coding sono diventati utili, il 2026 è stato l’anno in cui sono diventati un business — con tutte le acquisizioni, chiusure, battaglie sui prezzi e riscritture che questo comporta.

Mostra immagine Venticinque momenti in dieci mesi. Le date sono quelle degli annunci o dei rilasci.

Sei forze spiegano quasi tutto su quella linea del tempo.

1. Consolidamento. SpaceX ha concordato il 16 giugno di comprare Cursor per 60 miliardi di dollari in azioni, pochi giorni dopo il proprio debutto in Borsa e mesi dopo la fusione con xAI; Bloomberg Law ha poi riferito che l’accordo è stato completato. Cursor stessa ha assorbito Continue, l’assistente open source, in un acqui-hire lo stesso mese. Anaconda ha comprato Kilo Code a luglio. Earendil — la società viennese cofondata dal creatore di Flask Armin Ronacher — ha rilevato l’harness Pi ad aprile. Cognition ha rinominato Windsurf in Devin Desktop e rimosso del tutto il vecchio agente Cascade.

2. Chiusure e passaggi di consegne. Roo Code, un tempo uno degli agenti per VS Code più popolari, ha chiuso il 15 maggio e ha archiviato il repository, indirizzando gli utenti verso un fork della community chiamato ZooCode e verso Cline. Google ha smesso di fornire Gemini CLI agli utenti gratuiti e consumer il 18 giugno e li ha spostati sul nuovo Antigravity CLI. Il piano OAuth gratuito di Qwen Code è scaduto il 15 aprile, dopo che la domanda, per usare le parole del team, ha “superato di gran lunga” le aspettative. Aider, il primo pair programmer da terminale, non pubblica una release dal 12 febbraio.

3. Ogni laboratorio di modelli aperti ora pubblica un harness. Moonshot ha sostituito la sua Kimi CLI in Python con Kimi Code in TypeScript. DeepSeek ha lanciato DeepSeek Harness insieme a V4-Pro il 13 agosto. Mistral ha ricostruito Vibe intorno a un’interfaccia terminale in Rust per la versione 3.0. Z.ai commercializza il suo ZCode IDE come harness ufficiale per GLM. MiniMax e Tencent hanno agenti nel registro ACP. I laboratori hanno imparato che un modello viene giudicato dall’agente in cui gira — così pubblicano il proprio.

4. La guerra degli abbonamenti. Il 9 gennaio Anthropic ha stretto i controlli, così i login Claude Pro e Max hanno smesso di funzionare negli harness di terze parti come OpenCode. In seguito ha scritto quella regola nei propri termini, poi l’ha ammorbidita a maggio con un credito mensile per l’uso programmatico e tramite l’Agent SDK. OpenAI ha fatto l’opposto e ha permesso agli sviluppatori di accedere con ChatGPT in strumenti come OpenCode e Pi. Cursor, ora parte di SpaceX, ha ricostruito i prezzi intorno a un bundle Grok e X a metà ottobre.

5. Hanno vinto gli standard. Block ha ceduto goose alla Agentic AI Foundation della Linux Foundation ad aprile, dove si unisce a MCP e AGENTS.md. L’Agent Client Protocol (ACP), che permette a qualsiasi agente di girare dentro editor come Zed e gli IDE JetBrains, ha pubblicato una bozza v2 a luglio; il suo registro ora elenca 44 agenti.

6. Le grandi riscritture. OpenCode si è ricostruito come servizio condiviso in background per la 2.0. Cline ha ricostruito la sua CLI su un nuovo SDK per la 3.0. Pi ha raggiunto la 1.0 e ha finalmente accettato MCP. Hermes Agent ha pubblicato la sua release più grande, la v0.22 “The Threshold Release”. goose ha una beta 2.0 con una nuova architettura disponibile da aprile.

Il risultato è un mercato che sembra affollato ma che in realtà si è diviso in schieramenti chiari. Il resto dell’articolo li passa in rassegna uno per uno.

---

Parte 4 — Gli harness dei laboratori di frontiera: Claude Code, Codex, Antigravity CLI e Grok Build

Sono gli harness costruiti dalle aziende che addestrano i modelli più forti. Sono i più rifiniti, i più usati e — con un’eccezione importante — i più legati a un abbonamento.

Claude Code — il leader nei benchmark e l’harness più completo

Cos’è: Lo strumento di coding agentico di Anthropic. È nato come CLI da terminale e ora gira nel terminale, in VS Code, negli IDE JetBrains, in un’app desktop per macOS, Windows e Windows on ARM (Linux in beta), sul web su claude.ai/code, nelle app mobili Claude e in Slack. Ogni superficie esegue lo stesso motore, quindi ti seguono dappertutto CLAUDE.md, impostazioni e server MCP.

Ritmo di rilascio: implacabile. La versione 2.1.308 è uscita il 22 ottobre, e il registro npm mostra 27 release stabili nei 30 giorni precedenti — più di qualsiasi altro harness dei grandi laboratori.

Cosa fa che gli altri non fanno — o non fanno ancora:

• Il modello di estensione più profondo del settore. Skill, hook (con decine di eventi), plugin dai marketplace, MCP, subagent personalizzati, team di agenti che si scambiano messaggi, e flussi di lavoro dinamici in cui Claude scrive uno script che orchestra molti subagent e può essere rieseguito.
• Lavoro in background e in parallelo. Ora i subagent girano in background per impostazione predefinita nell’app desktop e in VS Code, e i worktree di git isolano le sessioni parallele con claude --worktree.
• Lavoro che ti segue. Remote Control continua una sessione locale dal tuo telefono o dal browser, --teleport tira una sessione cloud nel tuo terminale, e i “Channels” spingono eventi Telegram, Discord o webhook dentro una sessione in corso.
• Attività pianificate. Le attività pianificate cloud (in precedenza “routines”) girano anche con il computer spento e possono attivarsi su eventi GitHub; le attività pianificate desktop girano in locale.
• Memoria. Si legge CLAUDE.md — oppure il tuo AGENTS.md — e costruisce una memoria automatica di quello che impara su un progetto.
• Strumenti di sicurezza. Regole e modalità di permesso granulari, una modalità auto il cui classificatore decide cosa è sicuro eseguire senza chiedere, checkpoint con rewind e una sandbox a livello di sistema operativo per i comandi shell su macOS, Linux e WSL2.

Le release recenti hanno riguardato l’esecuzione di tutto questo su larga scala: subagent fork per impostazione predefinita in modalità headless, la “idle compaction” che riassume le conversazioni lunghe prima che scada la cache dei prompt di un’ora, un nuovo /effort ultracode livello, hook che possono bloccare un’azione se l’hook stesso fallisce, e un evento OpenTelemetry per ogni chiamata a uno strumento fermata da una regola, una sandbox o un hook.

Modelli: Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5 e Fable 5.1, tramite l’API di Anthropic, Amazon Bedrock, la Agent Platform di Google Cloud (in precedenza Vertex AI), Microsoft Foundry o il tuo gateway LLM. Ufficialmente è un harness per Claude. In pratica diversi laboratori — tra cui Z.ai, MiniMax e Moonshot — pubblicano endpoint compatibili con Anthropic, ed entrambe le tabelle di benchmark qui sopra includono Claude Code con modelli non Claude come GLM-5.3, Qwen3.8 Max e Step 5. Uno switcher di profili locale come CC Switch rende indolore lo scambio di quegli endpoint.

Prezzi: incluso in Claude Pro ($20 al mese, o $17 al mese con fatturazione annuale), Max ($100 al mese per un uso Pro 5×, $200 per 20×), Team posti ($20–$25 Standard, $100–$125 Premium) e Enterprise ($20 per posto più il consumo alle tariffe API). Tutti i piani condividono un unico pool di utilizzo tra chat e Claude Code, con limiti su una finestra mobile di cinque ore più un tetto settimanale. Dal 15 giugno, Pro e Max includono anche, ogni mese, un credito Agent SDK ($20, $100 o $200) per l’uso programmatico — claude -p, GitHub Actions e app di terze parti costruite sull’Agent SDK.

Dove è più debole:

• È l’harness più pesante da eseguire. Al massimo sforzo consuma circa 27,7 milioni di token e 266 turni per attività sulla suite di Artificial Analysis. Ridurre lo sforzo taglia nettamente il conto, ma devi scegliere di farlo.
• La sandbox è disattivata per impostazione predefinita. La attivi con /sandbox. Su Windows nativo, i comandi shell girano senza sandbox.
• È proprietario. Il repository GitHub pubblico (circa 153.000 stelle) contiene plugin, esempi e il tracker delle issue, non il codice sorgente.
• Il tuo abbonamento Claude funziona solo nelle app di Anthropic. Gli harness di terze parti richiedono una chiave API o il credito Agent SDK.

Verdetto: se vuoi i punteggi più alti e paghi già per Claude, Claude Code è l’harness di riferimento su cui viene misurato ogni altro strumento.

Codex — il campione del rapporto qualità-prezzo, e davvero open source

Cos’è: L’agente di coding di OpenAI, in quattro forme che condividono sessioni e configurazione: una CLI open source scritta in Rust (Apache-2.0, circa 128.000 stelle su GitHub), un’ Estensione IDE, il app Codex per macOS (lanciata il 2 febbraio) e Windows (4 marzo), e Codex cloud, che esegue le attività da remoto e revisiona le pull request. Anche l’app ChatGPT per iOS può avviare attività cloud.

Ultima versione: CLI 0.163.0 (15 ottobre), che ha reso predefinito il reindirizzamento a metà risposta — puoi correggere l’agente mentre sta ancora scrivendo — e ha risolto diversi problemi con i proxy aziendali.

Cosa spicca:

• Una sandbox attiva per impostazione predefinita. Gli agenti Codex possono modificare solo la loro cartella di lavoro o il loro branch e devono chiedere prima di azioni elevate come l’accesso alla rete. Tra gli harness dei grandi laboratori, solo Codex arriva con l’isolamento a livello di sistema operativo attivo; la modalità predefinita di Cursor fa qualcosa di simile dentro i suoi prodotti.
• Efficienza. Usa una frazione dei turni e dei token di Claude Code per un risultato simile (Parte 2).
• Un modello di estensione completo. Subagent (gli agenti integrati “worker” e “explorer” più quelli personalizzati definiti in TOML), una modalità goal di lunga durata, hook, un marketplace di plugin con più di 20 plugin ufficiali come Slack, Figma, Notion e Sentry, skill, e MCP sia come client sia come server. Il formato di istruzioni di OpenAI, AGENTS.md ora gestito dalla Agentic AI Foundation, è nato qui ed è usato in decine di migliaia di repository.
• Lavoro in parallelo nell’app. Worktree integrati, thread per agente, revisione dei diff con commenti e automazioni che girano secondo una pianificazione e lasciano i risultati in una coda di revisione.
• Libertà di modello, senza clamore. I modelli OpenAI vengono prima, ma --oss esegue modelli locali tramite Ollama, LM Studio o MLX, e i provider personalizzati funzionano tramite il file di configurazione. Artificial Analysis ha testato DeepSeek V4 dentro Codex proprio per questo motivo.

Modelli: GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra (il più capace), GPT-6 Sol e il GPT-6 Luna, quello economico. GPT-5.5 è stato ritirato da Codex per gli accessi con ChatGPT il 14 ottobre.

Prezzi: incluso con ChatGPT. Plus ($20) ottiene circa 15–160 messaggi GPT-6.1 Sol, o 5–45 messaggi GPT-6 Astra, per finestra di cinque ore. Pro parte da $100, con livelli da $200 e $500 e al momento nessun limite di cinque ore; il livello da $500 aggiunge una modalità “Ultrafast”. Business costa $20 per utente al mese con fatturazione annuale. Free e Go ($8) hanno accesso limitato, e chi usa una chiave API ottiene la CLI, l’SDK e l’estensione per IDE alle tariffe API — ma non le funzioni cloud come la revisione del codice su GitHub.

La differenza di policy che conta: OpenAI ti permette di accedere con ChatGPT in altri harness. Quest’estate Thibault Sottiaux di OpenAI ha detto che solo OpenCode e Pi rappresentavano circa il 10% del traffico di Codex. Se preferisci usare l’interfaccia di OpenCode con il tuo piano ChatGPT, puoi.

Dove è più debole: un’esperienza che mette OpenAI al primo posto; limiti di utilizzo pubblicati come stime ampie invece che come numeri fissi; e, come ogni harness, quest’anno ha imparato che i file di istruzioni dei repository non vanno fidati alla cieca (Parte 12).

Verdetto: i migliori risultati per dollaro di qualsiasi harness, i valori predefiniti più sicuri tra gli harness dei laboratori di frontiera, e in più l’open source.

Antigravity CLI, e cosa è successo a Gemini CLI

Gemini CLI è stato il beniamino del piano gratuito nel 2025: Apache-2.0, mille richieste gratuite al giorno e l’agente che ha lanciato l’Agent Client Protocol con Zed. Nel 2026 Google ha cambiato rotta.

Su 19 maggio Google ha annunciato che la sua esperienza da terminale passava al nuovo Antigravity CLI, e il 18 giugno Gemini CLI ha smesso di servire gli utenti gratuiti, gli abbonati Google AI Pro e Ultra e gli utenti individuali di Gemini Code Assist. I clienti enterprise su Gemini Code Assist Standard o Enterprise, gli utenti Google Cloud e chiunque avesse una a pagamento API Gemini a pagamento manteneva l’accesso. Google dice che Gemini CLI “resta disponibile alla community” come repository Apache-2.0 e continuerà a ricevere aggiornamenti su modelli, bug e sicurezza per i clienti enterprise — e in effetti è così: 0.65.0 è uscita il 20 ottobre, con le build notturne della 0.67 già disponibili.

Antigravity CLI è un programma diverso. Il binario si chiama agy, è scritto in Go e condivide l’architettura con l’app desktop Antigravity 2.0, compresi i flussi di lavoro asincroni in background. Mantiene Agent Skills, hook e subagent; le estensioni di Gemini CLI diventano “plugin” (agy plugin import gemini le converte); GEMINI.md e AGENTS.md restano invariati; le skill del workspace passano a .agents/skills; e i server MCP passano a un mcp_config.json. Google stessa la chiama “parità parziale”. L’annuncio non dice se Antigravity CLI è open source, e la sua licenza non è indicata.

Il suo modello di permessi è più prudente di quello di Gemini CLI. Per impostazione predefinita (request-review) si ferma prima di eseguire comandi, scrivere file o chiamare qualcosa di esterno che non hai già approvato. La modalità proceed-in-sandbox esegue i comandi del terminale automaticamente dentro un container isolato senza accesso ai tuoi file, e la modalità Strict lascia girare liberamente solo gli strumenti in sola lettura, e --dangerously-skip-permissions fa quello che dice il nome. Accedi con un account Google o un progetto Google Cloud.

Antigravity usa prima i modelli Gemini — Google ha lanciato il suo nuovo fiore all’occhiello, Gemini 4 Argon, nell’app Gemini e nell’interfaccia di coding di Antigravity il 13 ottobre. C’è un piano gratuito per gli individui, e gli abbonamenti Google AI alzano i limiti.

Verdetto: se usavi Gemini CLI gratuitamente, installa agy ed esegui l’import dei plugin. Se vuoi il codice open source di Gemini CLI, è ancora lì — ma per gli account consumer l’azione si è spostata altrove.

Grok Build — la CLI parallela di xAI, ora parte dell’offerta Cursor

L’agente di coding di xAI è entrato in beta anticipata a metà maggio per SuperGrok gli abbonati SuperGrok ($30 al mese). Funziona in tre fasi — pianifica, cerca, costruisci — e può eseguire fino a otto agenti in parallelo. Da allora xAI si è fusa in SpaceX, che ora possiede anche Cursor, e i nuovi piani di Cursor includono Grok Build insieme a Grok Chat e ad altre funzioni di xAI.

Nei benchmark è l’esempio più chiaro di un harness che aiuta un modello: su Terminal-Bench 4.0, Grok 4.7 ottiene il 37,6% in Grok Build contro il 28,8% in un harness basato solo su bash. Resta comunque circa 27 punti dietro Claude Code con Opus 5.5. È disponibile per gli editor ACP tramite il registro.

Verdetto: vale un’occhiata se paghi già SuperGrok o i nuovi piani Cursor; non è ancora un motivo sufficiente per cambiare da solo.

---

Parte 5 — OpenCode v2 e gli harness open source per qualsiasi modello

Questa è la famiglia a cui indirizzerei per prima la maggior parte delle persone, perché è quella che non ti blocca mai. Se cerchi alternative a Claude Code, parti da qui: ognuno di questi harness esegue quasi qualsiasi modello — API di frontiera, modelli a pesi aperti ed economici, o qualcosa che gira sul tuo Mac — e nessuno richiede un abbonamento.

OpenCode v2 — l’harness aperto per ogni modello

Io sviluppo con OpenCode — è lo strumento che ho usato per creare la mia app, Stash — quindi leggi questa sezione tenendo presente questo pregiudizio. Sono entrato nel dettaglio della versione 2.0 il 17 ottobre in OpenCode v2 vs Hermes Agent vs OpenClaw; ecco la versione breve, più quello che è cambiato da allora.

Cos’è: l’agente di coding open source di Anomaly, il team dietro SST. Con licenza MIT, circa 220.000 stelle su GitHub, e, con la versione 2, ricostruito come un unico servizio in background a cui si collega ogni interfaccia: una UI da terminale, una versione opencode minipiù leggera, un’app desktop Electron, un’app web installabile, estensioni per IDE e i tuoi script. Avvia una sessione nel terminale, approva una richiesta di permesso dal telefono, finisci nell’app desktop.

Cosa lo distingue:

• Qualsiasi modello, davvero. Il suo catalogo di provider è models.dev, il database aperto di modelli avviato dal team di OpenCode, così i nuovi modelli compaiono in fretta; sono supportati più di 75 provider. Ollama, LM Studio e vLLM vengono rilevati automaticamente sulle loro porte predefinite. Gli accessi con ChatGPT e GitHub Copilot funzionano. Claude funziona tramite una chiave API — a gennaio Anthropic ha smesso di far funzionare gli accessi con abbonamento Claude negli harness di terze parti.
• Code Mode, attivo per impostazione predefinita per ogni server MCP. Il modello scrive un breve programma JavaScript che concatena le chiamate agli strumenti in un interprete isolato invece di fare un round trip per ogni chiamata, il che evita che grandi configurazioni MCP inondino il contesto.
• Subagent e comandi shell in background. Stampa Ctrl+B per mandare in background un’attività in corso; assegna a un subagent di revisione un modello diverso da quello dell’agente principale.
• Worktree git integrati, snapshot dei file a ogni passaggio con /undo e /redo, diff ancorati e una vista “file modificati per turno”.
• Permessi che si leggono come un firewall: un elenco ordinato di regole allow, ask e deny in cui vince l’ultima corrispondenza, più policy di blocco totale.
• Un runtime, non solo un’app. Un’API HTTP ricostruita, un pacchetto client e un SDK integrabile fanno sì che altri strumenti possano pilotarlo — Orca, OpenClaw e Hermes lo fanno.

Cosa c’è di nuovo dalla 2.0. Versione 2.1.0 (20 ottobre) ha aggiunto terminali persistenti su Windows x64 e ARM64, ripristinato l’archiviazione delle sessioni, permesso di modificare le regole di permesso dall’interfaccia e aggiunto liste di cose da fare sperimentali e la voce Gemini Live. Ha anche rinominato alcuni campi interni, quindi i plugin costruiti sulle prime build della 2.0 potrebbero dover essere aggiornati. 2.1.2 (21 ottobre) gestisce con eleganza i limiti dei modelli gratuiti — mostrando quando il limite si azzera e proponendo di cambiare modello — e aggiunge OPENCODE_DISABLE_FREE_MODELS per i team che non vogliono modelli a costo zero nel selettore.

Benchmark: nell’indice di Artificial Analysis, OpenCode con GLM-5.3 ottiene 54 a $4,37 per attività con un tasso di cache hit del 97% — l’unico risultato di un harness aperto in quelle pagine di confronto, e per di più solido.

Dove è ancora ruvido: la v2 non esegue ancora i language server, quindi non ci sono diagnostiche LSP; il consiglio della guida alla migrazione è lasciare che l’agente esegua il tuo type checker. I plugin della V1 non si caricano. Nella v2, l’accesso alle cartelle fuori dal progetto è consentito per impostazione predefinita, e legge solo AGENTS.md, non CLAUDE.md. La V1 (1.19.3) riceve ancora patch se devi aspettare.

Prezzi: gratis. OpenCode Go ($10 al mese) e Go Plus ($40) includono l’accesso a un set curato di modelli; Zen è pay-as-you-go.

Verdetto: l’harness predefinito migliore per chi vuole scegliere — e continuare a scegliere — i propri modelli.

Pi — il minimalista su cui si costruiscono gli altri agenti

Cos’è: un “harness di agenti minimale ed estensibile” avviato da Mario Zechner (noto per libGDX) e rilevato in aprile da Earendil, la società benefit di Vienna cofondata dal creatore di Flask Armin Ronacher. Con licenza MIT, circa 117.000 stelle, e la versione 1.4.0 al 21 ottobre.

La filosofia: Pi include quattro strumenti — leggere, scrivere, modifica e bash — e un system prompt più le definizioni degli strumenti che restano sotto i 1.000 token. Non ci sono subagent integrati, modalità piano, liste di cose da fare o richieste di permesso. Aggiungi quello che vuoi tramite estensioni TypeScript o pacchetti della community, e puoi sostituire del tutto il system prompt con un SYSTEM.md.

Perché conta più di quanto la sua dimensione suggerisca: OpenClaw è costruito sui componenti di Pi, e abbastanza altri strumenti usano i pacchetti di Pi da farlo scaricare circa 2,7 milioni di volte a settimana. Pi ha finalmente accettato MCP a fine settembre e ne ha fatto una funzione di punta di Pi 1.0 il 1° ottobre — a modo suo: gli strumenti MCP passano per uno strumento di scripting in sandbox, “Codemode”, così i loro schemi non riempiono la finestra di contesto. Un fork, oh-my-pi, confeziona una configurazione completa per chi vuole il nucleo di Pi senza montarlo da solo.

Dove è più debole: per scelta, quasi tutto. Non c’è nessun sistema di permessi — Pi gira con i diritti del tuo account e non chiede prima di ogni chiamata a uno strumento — perciò la sua documentazione consiglia di eseguirlo in un container. Earendil ha anche detto che alcune future funzioni aggiuntive saranno source-available e alcune funzioni enterprise proprietarie, anche se Pi resta MIT.

Verdetto: l’harness da scegliere se vuoi capire e possedere ogni riga del tuo agente. Eseguilo in un container.

Cline — il preferito di VS Code, ormai ovunque

Cos’è: uno dei primi agenti di coding open source per VS Code, ora anche un plugin per JetBrains, un CLI ricostruito su un nuovo SDK per la versione 3.0, un SDK Node (@cline/sdk) per costruire i tuoi agenti, e una board Kanban basata sul web per eseguire diversi agenti. Apache-2.0 e circa 68.000 stelle.

Punti di forza: qualsiasi modello, compresi quelli locali; una netta separazione tra piano e azione, dove la modalità piano ora blocca del tutto i comandi shell che modificano file; subagent che eseguono le chiamate agli strumenti in parallelo; “team di agenti”; supporto ACP; e un cline history --json comando per gli script. ClinePass, un abbonamento che copre l’uso dei modelli, ora è disponibile per ogni utente della CLI.

Attenzione al l'agente --yolo flag, che il testo di aiuto stesso consiglia di usare solo in ambienti con sandbox.

Verdetto: l’agente open source più consolidato per il tuo editor.

Kilo Code — OpenCode dentro il tuo IDE, ora di proprietà di Anaconda

Cos’è: un agente di coding open source per VS Code e JetBrains con una CLI e un Cloud Agent. È nato come fork di Roo Code, ma da allora Kilo ha ricostruito la sua CLI e l’estensione per VS Code sopra OpenCode — le sue stesse FAQ chiamano Kilo CLI “un fork di OpenCode”. Con licenza MIT, circa 28.000 stelle, CLI 7.8.15 (19 ottobre).

La notizia: Anaconda ha acquisito Kilo a luglio. All’epoca Kilo ha detto che più di tre milioni di sviluppatori facevano passare attraverso di essa quasi dieci trilioni di token al mese, su oltre 500 modelli di più di 60 provider. La proposta di Anaconda è la governance: coding con IA neutrale rispetto al modello, che le aziende possono controllare.

Verdetto: se ti piace il motore di OpenCode ma lo vuoi dentro VS Code o JetBrains, con un proprietario enterprise alle spalle, è questo.

goose — l’agente gestito da una fondazione

Cos’è: l’agente open source che Block ha rilasciato nel 2025 e donato in aprile alla Agentic AI Foundation (AAIF) presso la Linux Foundation, dove convive con MCP e AGENTS.md. Apache-2.0, circa 55.500 stelle, con un’app desktop nativa per macOS, Linux e Windows, una CLI e un’API integrabile.

Punti di forza: Estensibilità all’insegna di MCP (goose è stato uno dei primi ad adottare MCP), “recipe” condivisibili che impacchettano un flusso di lavoro, qualsiasi modello inclusi quelli locali tramite Ollama, e una governance neutrale. Una beta di goose 2.0 con una nuova architettura è disponibile da aprile; la linea stabile attuale è la 1.55.

Verdetto: una buona scelta per le organizzazioni che vogliono un agente governato da una fondazione invece che da un’azienda.

Crush — l’agente nativo da terminale di Charm

Cos’è: l’agente di coding di Charm, l’azienda dietro gran parte dell’ecosistema moderno di UI da terminale in Go. Circa 28.000 stelle, la versione 0.98.1. È sotto licenza FSL-1.1-MIT — source-available ora, convertibile in MIT dopo due anni — invece che sotto una licenza open source standard.

Punti di forza: usa i language server per il contesto del codice (cosa che OpenCode v2 al momento non ha), supporta MCP su stdio, HTTP e SSE, ti permette di cambiare modello a metà sessione mantenendo il contesto, e gira su una gamma di piattaforme insolita, da Windows e macOS ad Android e ai BSD.

Verdetto: un agente da terminale bello e veloce per chi tiene a come si sentono i propri strumenti. Controlla la licenza se pensi di costruirci sopra un prodotto.

OpenHands — da app per agenti a SDK per agenti

Cos’è: il progetto nato come OpenDevin. Con licenza MIT nel suo nucleo (il repository contiene anche componenti con licenze separate), circa 91.500 stelle, e sempre più una piattaforma per costruire agenti: l’OpenHands Software Agent SDK (1.57.0 il 21 ottobre) viene scaricato quasi un milione di volte a settimana da PyPI. La GUI locale ora gira come agent-canvas, e ogni conversazione può avere la propria sandbox Docker. OpenHands Cloud ed Enterprise lo eseguono per te.

Il problema: la OpenHands CLI standalone non ha più avuto una release dall’1.16.0 dell’8 maggio. L’energia è nell’SDK e nella GUI.

Verdetto: sceglilo se vuoi costruire il tuo prodotto basato su agenti, o se vuoi l'isolamento Docker per conversazione fin da subito.

Aider e cecli — il pioniere e il suo fork

Aider ha praticamente inventato il pair programmer da terminale: commit git per ogni modifica, una mappa del repository, la modalità architetto/editor e benchmark che tutto il settore ha usato. Ha ancora circa 50.000 stelle e una licenza Apache-2.0. Ma la sua ultima release su PyPI, 0.86.2, è uscita il 12 febbraio 2026, ci sono circa 500 pull request aperte, e una issue su GitHub di gennaio che chiedeva del futuro del progetto non ha ricevuto risposta da nessun maintainer.

L’energia si è spostata su cecli (in precedenza “Aider CE”), un fork della community che aggiunge una modalità agente, subagent e supporto MCP. Ha rilasciato 1.9.0 il 17 ottobre, con le release candidate della 1.10 già in arrivo.

Verdetto: se ami il flusso di lavoro di Aider, usa cecli. Se vuoi un agente moderno, usa uno degli harness qui sopra.

Scomparsi nel 2026: Roo Code e Continue

• Roo Code ha chiuso il 15 maggio 2026 e ha archiviato il suo repository. Il suo README indirizza gli utenti verso ZooCode, un fork della community, e verso Cline, dove Roo è nato. Anche Kilo, nata da Roo, sta corteggiando i suoi utenti.
• Continue, l’assistente open source per VS Code e JetBrains, è stato acquisito con un acqui-hire da Cursor a giugno. Gli utenti avevano tempo fino al 15 luglio per esportare i propri dati. La sua release finale 2.0.0 ha rimosso la telemetria, e il codice resta disponibile sotto Apache-2.0 per chiunque voglia farne un fork.

---

Parte 6 — Hermes Agent e gli agenti che imparano

La maggior parte degli harness di coding ti dimentica nel momento in cui una sessione finisce; nella migliore delle ipotesi ricordano il tuo progetto attraverso un AGENTS.md . Una piccola famiglia di agenti è costruita al contrario — intorno alla memoria a lungo termine — e si dà il caso che sia molto brava con il codice.

Hermes Agent — l’agente che impara da te e scrive codice come si deve

Cos’è: l’agente che migliora se stesso di Nous Research. Con licenza MIT, circa 254.000 stelle su GitHub — più di OpenCode — e uno dei tre soggetti del mio OpenCode v2 vs Hermes Agent vs OpenClaw confronto. Ci parli da un terminale, dall’app Hermes Desktop, da più di 20 piattaforme di messaggistica o dal tuo editor. Mantiene una memoria piccola e curata di te (USER.md) e del tuo ambiente (MEMORY.md), cerca nelle proprie conversazioni passate, si scrive nuove skill dopo i compiti difficili e le affina la volta successiva.

Perché sta in un confronto tra harness di coding:

• Language server veri. Hermes esegue pyright, gopls, rust-analyzer, il language server TypeScript e circa altri venti, e rimanda le loro diagnostiche dopo ogni modifica — cosa che OpenCode v2 al momento non fa.
• Reti di sicurezza per il coding: checkpoint con /rollback, supporto ai worktree di git e contesto del progetto da AGENTS.md, CLAUDE.md, .cursorrules o dal suo .hermes.md.
• Lavoro in parallelo e da script: fino a dieci subagent contemporaneamente per impostazione predefinita, più execute_code, che permette al modello di scrivere uno script Python che chiama gli strumenti di Hermes in un solo turno.
• Delega ad altri harness. Hermes include delle skill già pronte per affidare lavori di coding a OpenCode, Claude Code o Codex, così puoi scrivergli dal telefono — “usa OpenCode per aggiungere la paginazione alle API degli ordini e mandami il diff” — e lui guida lo specialista per te.
• Gira ovunque: backend terminal integrati per il tuo laptop, Docker, SSH, Modal, Daytona e Vercel Sandbox, con altri disponibili come plugin. Alcuni dormono quando sono inattivi e costano quasi nulla.
• Parla ACP, quindi funziona anche come agente dentro VS Code, Zed e gli editor JetBrains.

Le novità: v0.22.0, “The Threshold Release” (13 ottobre), è stata la sua release più grande finora: un primo avvio che si configura da solo su un modello di prova gratuito, connettori per app come Linear e Notion, modelli locali in un clic tramite llama.cpp, pacchetti desktop firmati e una presenza nel Microsoft Store, un catalogo di circa 600 plugin verificati, supporto per le famiglie Claude 5.5, GPT-6 e Gemini 4, accessi tramite gestore di password per il suo agente browser, una “Bot Screen” che puoi prendere in mano e la guida in tempo reale dei subagenti. Le release di patch sono arrivate in fretta; v0.22.4 (21 ottobre) ha aggiunto voci di catalogo per le sandbox bubblewrap e Apptainer e un importatore che ora può importare una configurazione di Cursor.

Dove è più debole: è quello con più parti in movimento di qualsiasi altra cosa qui, il suo percorso più fluido passa dal Portal a pagamento di Nous, e la sua politica di sicurezza è schietta: “L’unico confine di sicurezza contro un LLM ostile è il sistema operativo.” Metti il suo terminale su un backend isolato prima di lasciarlo leggere la posta o il web.

Verdetto: non è l’agente su cui punterei per primo su un repository — ma è la miglior reception per un repository. Lo uso insieme a OpenCode, non al posto suo.

Letta Code — la memoria come prodotto

Cos’è: un agente di coding di Letta, l’azienda dietro MemGPT. Apache-2.0, versione 0.34.20, e uno dei progetti che si muovono più in fretta in questo articolo: 32 release stabili in 30 giorni.

Che cosa cambia: le sessioni appartengono a agenti persistenti che riscrivono il proprio contesto nel tempo. /init fa studiare all’agente il tuo codebase e formare memorie; /remember lo fa riflettere e imparare; /sleeptime gli permette di “sognare” tra una sessione e l’altra; e MemFS tiene la sua memoria in git, con sincronizzazione opzionale sul tuo repository GitHub. Impara skill riutilizzabili dai compiti conclusi, cerca in tutti i suoi messaggi passati, esegue subagenti in background, mantiene pianificazioni e heartbeat e si può raggiungere da Slack, Telegram o Discord. Funziona con la maggior parte dei modelli.

Le prove: Letta ha detto a dicembre 2025 che Letta Code era il miglior harness open source indipendente dal modello su Terminal-Bench, e Winder.AI lo cita mentre batte Claude Code su Terminal-Bench 2.0 con lo stesso modello Claude. Non sono riuscito a trovare una voce su Terminal-Bench 4.0 o sul Coding Agent Index per lui.

Verdetto: l’alternativa più interessante a Hermes per chi vuole che la memoria sia il centro del proprio agente di coding, non un accessorio.

OpenClaw — non è un harness di coding, ma il più grande host per loro

OpenClaw, la piattaforma di assistente autoospitata con circa 392.000 stelle, non cerca di battere Claude Code sul codice. Piuttosto ospita harness di coding: i plugin guidano il loop app-server di Codex di OpenAI, l’SDK di GitHub Copilot e l’eseguibile Claude Code installato, e tramite ACP può legare una conversazione a una sessione OpenCode con /acp spawn opencode. Il suo nucleo agente è costruito su Pi. Anthropic ha detto che gli strumenti costruiti sul suo Agent SDK, OpenClaw compreso, possono attingere al credito programmatico mensile di un piano Claude. La mia guida a OpenClaw copre la configurazione.

---

Parte 7 — Gli harness dei laboratori di modelli aperti: DeepSeek, Qwen, Kimi, Mistral e Z.ai

Un anno fa i laboratori di pesi aperti pubblicavano modelli e lasciavano che la community trovasse gli harness per loro. Nel 2026 hanno imparato quello che Anthropic e OpenAI sapevano già: un modello viene giudicato dall’agente in cui gira. Così se ne sono costruiti uno tutti.

DeepSeek Harness — “tutto è un plugin”

Cos’è: l’agente open source di DeepSeek, pubblicato come v0.1 il 13 agosto insieme a DeepSeek V4-Pro. Con licenza MIT, si invoca come dsh, e costruito sul Cordis framework di plugin, dove letteralmente tutto — modelli, strumenti, skill, sessioni, sandbox, file system, il loop dell’agente stesso, l’orchestrazione e l’interfaccia utente — è un plugin sostituibile.

Come lo usi: npx @deepseek-ai/dsh web avvia una web UI locale sulla tua macchina; ci sono anche un comando headless, un SDK Python e app desktop per macOS e Windows. Ispeziona repository, modifica file, esegue comandi shell, cerca sul web, mantiene piani, invoca skill, delega ai subagenti e applica le politiche di approvazione. Le modalità vanno da un agente di coding completo a uno minimale, più una modalità “creator” per costruire i tuoi profili di agente. Subagenti e team di agenti sono ancora plugin sperimentali.

I numeri: a proposito di 252.000 stelle su GitHub in dieci settimane — più di OpenCode — e circa 300.000 download npm a settimana. Ed è ancora in pre-release: l'ultima build è 0.2.1-rc.2 (17 ottobre), ogni build pubblicata su npm dal lancio è stata un'alpha o una release candidate, e il repository avverte a caratteri cubitali che c'è ci saranno cambiamenti che rompono la compatibilità.

Modelli: DeepSeek V4 Pro e Flash per impostazione predefinita, con sforzo di ragionamento per sessione; si possono configurare endpoint compatibili Anthropic, OpenAI e personalizzati, compresi quelli locali.

Verdetto: l’architettura più ambiziosa dell’articolo e la casa naturale per i modelli molto economici di DeepSeek — ma trattalo come un’anteprima. Se sei nell’UE, pensaci bene prima di mandare codice dei clienti alle API di DeepSeek, che elaborano i dati in Cina; un provider ospitato nell’UE o i pesi locali evitano il problema.

Qwen Code — il discendente di Gemini CLI che ha continuato a crescere

Cos’è: l’agente open source di Alibaba, nato adattando Gemini CLI e da tempo avviato per la sua strada. Apache-2.0, circa 27.000 stelle, la versione 0.26.0 (21 ottobre).

Punti di forza: davvero indipendente dal modello — API OpenAI, Anthropic, Gemini e Qwen, altri provider e modelli locali tramite Ollama o vLLM, cambiabili a runtime. Memoria automatica, skill generate automaticamente, subagenti e team di agenti, MCP, una modalità headless per la CI, un demone sperimentale qwen serve , supporto IDE per VS Code, Zed e JetBrains, un’app desktop, SDK per TypeScript, Python e Java e chatbot per Telegram, DingTalk, WeChat e Feishu. La sua “Agent Arena” fa girare più modelli sullo stesso compito, così puoi confrontarli.

Il problema: il piano gratuito che l’ha reso famoso non c’è più. L’accesso OAuth gratuito di Qwen è finito il 15 aprile 2026; il team ha detto che la domanda era diventata troppo costosa per un piccolo team. Ora porti la tua chiave, usi modelli locali o paghi il piano di coding di Alibaba Cloud.

Verdetto: uno degli harness open source più completi disponibili, e una casa eccellente per Qwen e altri modelli aperti.

Kimi Code — la riscrittura di Moonshot

Cos’è: il successore dell’originale Kimi CLI in Python di Moonshot AI, ora archiviato. Kimi Code è scritto in TypeScript, viene distribuito come binario singolo o pacchetto npm, è con licenza MIT e ha raggiunto la versione 2.3.0 il 21 ottobre.

Punti di forza: avvio rapido, una UI terminale pensata per sessioni lunghe, input video così l’agente può guardare una registrazione dello schermo di un bug, configurazione di MCP in conversazione con /mcp-config, un marketplace di plugin che mostra i livelli di fiducia in anticipo, subagenti codificatore, explore e plan isolati, hook del ciclo di vita che possono bloccare le chiamate rischiose agli strumenti e integrazione con gli editor tramite ACP (kimi acp). Funziona con i modelli Kimi per impostazione predefinita e può essere puntato su API in stile OpenAI, Anthropic o Google, compresi endpoint autoospitati.

Prezzi: l’agente è gratis; l’uso di Kimi K3 passa da un abbonamento Kimi (Plus $19, Pro $39, Max $99, Ultra $199 al mese a metà ottobre) o da una chiave API Moonshot.

Verdetto: la casa naturale per Kimi K3, e un harness ben fatto di per sé.

Mistral Vibe 3.0 — l’harness europeo viene riscritto

Cos’è: l’agente di coding open source di Mistral, Apache-2.0. La versione 3.0 rilasciato il 19 ottobre ed è una rottura netta: l’interfaccia Python legacy è sparita e vibe avvia sempre una nuova UI terminale in Rust ; ogni sessione gira su un unico “Unified Harness”; la modalità piano è stata rimossa; e un’app desktop complementare può importare progetti e sessioni da altri agenti di coding durante l’onboarding. Ora richiede Python 3.14 o successivo. La 3.0.1 è arrivata il giorno dopo.

Punti di forza: subagenti (strumento task più un agente in sola lettura explore ), skill nel formato Agent Skills, MCP su stdio e HTTP con OAuth, ACP per gli editor, /branch per diramare una conversazione in una nuova sessione, e un interruttore amministrativo per disattivare MCP in tutta un’organizzazione.

Modelli: quelli di Mistral, come Mistral Medium 3.5.

Verdetto: la scelta ovvia per i team europei che standardizzano su Mistral, e da tenere d’occhio ora che la riscrittura in Rust è finita. Se ti affidavi alla modalità piano, prova prima di aggiornare.

ZCode e il GLM Coding Plan — la strategia a due binari di Z.ai

Z.ai vende il suo IDE desktop, ZCode (la versione 3.2.2 era quella corrente a luglio; macOS e Windows, con Linux in beta), che presenta come l’harness ufficiale per GLM, con flussi di lavoro multi-agente e controllo remoto da WeChat, Feishu o Telegram. Ma la mossa più intelligente di Z.ai è il Piano di codifica GLM, che funziona in più di 20 harness, tra cui Claude Code, Codex, OpenCode e Cursor, e un agente del GLM Coding Plan è elencato nel registro ACP.

GLM-5.3 è il modello con pesi aperti più forte su entrambe le classifiche della Parte 2: 41,8% su Terminal-Bench 4.0 dentro Claude Code e 54 sul Coding Agent Index dentro OpenCode. Il piano costa $18 (Lite), $80 (Pro) o $168 (Max) al mese a metà ottobre, meno con la fatturazione annuale — e il GLM Coding Plan tramite il mio link affiliato toglie un altro 10%. (Link affiliato — vedi l'informativa in cima.) Per saperne di più sui modelli in sé, vedi la mia confronto Kimi K3 vs Fable 5.1 vs GLM-5.3 e GLM-5.3-Flash contro MiniMax M3 in OpenCode.

MiniMax Code e CodeBuddy Code

Altri due laboratori hanno agenti nel registro ACP. Codice MiniMax è agli inizi (versione 0.2.7); gli abbonamenti di coding “M Plan” di MiniMax, fatturati annualmente da $220 l’anno, funzionano anche in Claude Code, Codex, Cursor e OpenCode. Il CodeBuddy Code non è affatto agli inizi: versione 2.172.1, 20 release stabili negli ultimi 30 giorni e circa 130.000 download npm a settimana, anche se con una licenza personalizzata invece che una open source standard.

---

Parte 8 — CLI per editor e piattaforme di agenti: Copilot, Cursor, Junie, Kiro, Devin, Factory, Amp e Warp

Le ultime due famiglie vengono da aziende il cui prodotto principale è altro — un editor, un host per il codice, un terminale o una piattaforma — e i cui agenti da terminale sono pensati per tenerti lì dentro.

GitHub Copilot CLI — l’agente che la tua azienda forse paga già

Cos’è: l’agente da terminale di GitHub, disponibile in generale da fine febbraio e ora alla 1.0.102 (21 ottobre), con 14 release stabili nell'ultimo mese e più di un milione di download npm a settimana.

Che cosa fa bene:

• Agenti specializzati e un secondo parere. Agenti integrati per esplorare un codebase ed eseguire compiti, più Rubber Duck (disponibile in generale da giugno), un agente revisore che critica i piani, i progetti, il codice e i test dell’agente principale prima che vada avanti. Puoi chiamarlo anche tu con /rubber-duck.
• Autopilot (sperimentale) continua a lavorare finché un compito non è finito; pianificazione dei prompt (/every 30m run the frontend tests, anch’essa sperimentale) ripete un prompt o una skill a intervalli.
• Supporto ai language server per il go-to-definition e la diagnostica — i server li installi tu — e MCP, con il server MCP di GitHub integrato.
• Anche i tuoi modelli. Da aprile la CLI supporta l’uso della tua chiave e i modelli locali, e dal 7 ottobre /model elenca automaticamente i modelli di un’istanza Ollama in esecuzione accanto ai modelli cloud di Copilot. GitHub precisa che scegliere un modello locale non disattiva da solo la telemetria o le funzioni cloud; la modalità offline è un opt-in separato.
• Input vocale elaborato in locale, una UI terminale ridisegnata con modalità colore accessibili e il supporto ACP per gli editor.
• Una casa sul desktop. Il GitHub Copilot app, lanciata in anteprima tecnica al Microsoft Build di giugno, esegue ogni sessione di agente nel proprio worktree git, segue le pull request attraverso la CI fino al merge e affianca l’agente cloud di Copilot, che può girare su pianificazione o sugli eventi di GitHub.
• Infrastruttura enterprise: i proprietari dell’organizzazione possono disattivare la CLI, e gli amministratori ottengono metriche d’uso per le sessioni da terminale.

Prezzi: dal 1° giugno Copilot fattura il lavoro degli agenti in crediti AI che valgono un centesimo ciascuno. Free include un uso limitato dell’agente nella CLI; Pro costa $10 al mese con 1.500 crediti, Pro+ $39 con 7.000, e il nuovo Max $100 con 20.000. I completamenti di codice restano illimitati. I modelli vengono da un catalogo multi-fornitore — OpenAI, Anthropic, Google, xAI e altri.

Verdetto: se la tua azienda paga già Copilot, parti da qui; solo Rubber Duck è una buona idea che gli altri harness dovrebbero copiare.

Cursor CLI — l’agente dell’editor, ora di SpaceX

Cos’è: l’agente di Cursor nel terminale (curl https://cursor.com/install -fsS | bash), con una modalità headless per gli script, un’integrazione con GitHub Actions, una modalità shell con controlli di sicurezza e MCP. Il suo menu di modelli mescola i modelli propri di Cursor Composer 2.5 con modelli di frontiera — tra cui Grok 4.7, Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1, GPT-5.6 Sol e Gemini 3.1 Pro — e gli agenti cloud di Cursor si prendono i lavori più lunghi.

Che cosa è cambiato nel 2026: quasi tutto quello che gli sta intorno. SpaceX a giugno ha accettato di comprare Cursor per $60 miliardi in azioni, dopo la fusione con xAI; da allora Bloomberg Law ha riferito che l’accordo è stato completato. Cursor ha assorbito Continue lo stesso mese, e ha presentato Origin, un rivale di GitHub per l’hosting del codice, nativo per gli agenti. Poi, a metà ottobre, la sua pagina pubblica dei prezzi è stata ricostruita intorno a un bundle Grok e X.

I nuovi prezzi — come catturati dalla pagina di Cursor il 19 ottobre dal tracker PricingSaaS, che non cita nessun annuncio di Cursor — vanno Free, Plus a $8 (un pool d’uso condiviso Cursor e Grok, solo con modelli Grok), Premium a $30 (quattro volte l’uso di Plus, agenti cloud, automazioni, revisioni del codice con Bugbot e modelli di terze parti al prezzo di listino delle API), Super a $100 e Ultra a $200, con Teams da $30 per posto. Il vecchio livello Pro da $20 è sparito dalla pagina. Controlla la pagina live prima di comprare; il tracker stesso segnala alcune incongruenze.

Sicurezza: l’impostazione predefinita consigliata da Cursor, Auto-review, esegue subito i comandi in whitelist, mette in sandbox gli altri comandi shell dove può su macOS e Linux e manda il resto a un classificatore. Ha avuto anche due dei CVE più notevoli del 2026 sugli agenti, entrambi corretti: CVE-2026-26268, in cui una prompt injection poteva piazzare un git hook, e CVE-2026-48124, in cui gli hook di Claude definiti dal workspace giravano senza approvazione.

Verdetto: un agente forte dentro un’azienda la cui direzione ora è legata ai modelli di xAI. Se vuoi modelli di frontiera non Grok, li paghi a tariffe API sui nuovi piani.

JetBrains Junie CLI — il fornitore dell’IDE diventa indipendente dal modello

JetBrains a marzo ha trasformato il suo agente interno all’IDE in un Junie CLI indipendente dall’LLM autonomo. Gira nel terminale, dentro qualsiasi IDE, in CI e su GitHub o GitLab; funziona con modelli OpenAI, Anthropic, Google e Grok; supporta l’uso della tua chiave per evitare le commissioni della piattaforma; importa le impostazioni da Claude Code e Codex in un clic; e supporta linee guida, agenti personalizzati, skill, comandi e MCP. È disponibile tramite le licenze JetBrains AI (AI Pro da $10 al mese per i privati) ed è elencato nel registro ACP.

Verdetto: la scelta naturale per i team che vivono in IntelliJ, PyCharm o WebStorm e vogliono un solo agente tra IDE e terminale.

Kiro — l’agente spec-first di AWS

Il Kiro di AWS abbina un IDE a una Kiro CLI imperniato sullo sviluppo “spec-driven”: l’agente scrive i requisiti, un design e una lista di compiti prima di scrivere codice. È basato su crediti — Free (50 crediti), Pro $20 (1,000), Pro+ $40, Pro Max $100 e Massimo $200 (10.000), con crediti aggiuntivi a $0,04 — e ogni modello consuma crediti con un moltiplicatore diverso: nei dati di settembre, Claude Opus 5.5 costava 2× la base e GPT-5.6 Sol 4,4×. Funziona negli editor compatibili con ACP, ma i suoi termini limitano l’uso dell’abbonamento attraverso alcuni harness di terze parti non collegati.

Verdetto: buono per i team che vogliono struttura prima del codice, soprattutto su AWS. Tieni d’occhio i moltiplicatori.

Devin — il successore di Windsurf, la piattaforma di Cognition

Cognition ha completato quest’anno il restyling di Windsurf: l’editor ora è Devin Desktop, il suo vecchio agente Cascade è stato rimosso in favore di Devin Local, e lo stesso agente gira nel terminale come Devin CLI e in remoto in Devin Cloud. La sua funzione di punta è Fusion, che abbina un modello principale a una “spalla” — le note di Cognition suggeriscono GPT-6 Astra come principale con il suo modello interno SWE-2 al fianco. Devin Desktop può anche ospitare altri agenti via ACP, eseguire agenti su macchine remote via SSH e — cosa notevole — permettere agli abbonati ChatGPT Plus e Pro idonei di addebitare l’uso di GPT al proprio piano ChatGPT. I piani vanno da Free a Pro ($20) e Max ($200), con piani team sopra. La classifica di Morph, citando Artificial Analysis, mette la Fusion CLI di Devin a 61,7 sul Coding Agent Index, a un paio di punti dal miglior risultato di Codex.

Verdetto: una piattaforma seria per i team che vogliono agenti locali, da terminale e cloud da un solo fornitore.

Factory Droid — missioni per i team

Droid di Factory (CLI 0.247.0, pubblicato il 22 ottobre; 32 release stabili in 30 giorni) è l’agente più pensato per l’enterprise di questa lista: un’app Factory Appdesktop, la CLI Droid e l’SDK, macchine cloud gestite (“Droid Computers”), Missioni di lunga durata tracciate in Mission Control, Automazioni, revisione del codice e un AutoWiki. Instrada tra modelli di frontiera e modelli con pesi aperti, consente BYOK fino a una quota e ripiega su un pool “Droid Core” con pesi aperti quando l’uso standard finisce. Piani: Pro $20, Plus $100, Max $200, e un Teams piano a $60 al mese più $40 per posto. Non c’è un piano gratuito. Secondo quanto riportato, Factory ha raccolto $200 milioni su una valutazione di $5 miliardi a settembre.

Verdetto: pensato per organizzazioni di ingegneria che vogliono agenti che smaltiscano un backlog, non per singoli in cerca di una CLI economica.

Amp — “agenti oltre il codice”, fatturati a costo

Amp, che è nato in seno a Sourcegraph, viene rilasciato di continuo — 223 build con timestamp su npm negli ultimi 30 giorni. Ha esordito con un piano gratuito supportato dalla pubblicità nel 2025, poi sospeso, e ora offre un Hobby piano a $0 (porta la tua chiave o collega un altro abbonamento, come ChatGPT), Megawatt a $20 e Gigawatt a $200 al mese, più crediti a consumo con nessun ricarico sui prezzi dei provider per i privati. Gli “Orbs” — gli ambienti di esecuzione ospitati di Amp, fatturati al minuto — permettono agli agenti di girare senza il tuo laptop. In una storia cliente di OpenAI del 14 ottobre, il CEO di Amp, Quinn Slack, ha detto che i modelli OpenAI rappresentano la maggior parte dei token di Amp. Subagenti e un “oracolo” per i problemi difficili fanno parte dell’agente; il supporto ACP arriva tramite un wrapper.

Verdetto: un agente commerciale rifinito con prezzi onesti; buono se vuoi che qualcun altro gestisca l’infrastruttura.

Warp — il terminale che si è reso open source

Warp ha aperto il codice del suo client il 28 aprile — il framework UI sotto MIT, il resto sotto AGPL-3.0 — con OpenAI come sponsor fondatore del progetto open source. Ha circa 64.000 stelle, un agente integrato e spazio per gli agenti CLI che già usi, come Claude Code, Codex e Gemini CLI. La sua piattaforma Oz esegue agenti cloud che triageano le issue, scrivono specifiche, implementano modifiche e revisionano pull request — pubblicamente, sul codebase di Warp stesso. Warp dice che la usano quasi un milione di sviluppatori. Ad agosto i suoi piani partivano da Costruire$20 al mese ($18 con fatturazione annuale) con 1.500 crediti, fino a Max a $200.

Verdetto: il miglior terminale per ospitare host altri harness, con un agente capace di suo.

La coda lunga: Auggie e altri 30 e rotti

L’agente Auggie CLI di Augment — costruito attorno al suo “context engine” del codebase — è ancora sviluppato ogni giorno, con pre-release notturne, anche se la sua ultima release stabile (0.36.0) risale al 21 agosto, e Augment ha ridotto i prezzi a meno piani a fine agosto. Oltre a lui, il registro ACP elenca agenti di IBM (Bob), Snowflake (Cortex Code), Poolside, Qoder, LangChain (DeepAgents) e più di una dozzina di indipendenti. Se un agente di cui non hai mai sentito parlare compare nel selettore di agenti del tuo editor, è per questo.

---

Parte 9 — Le grandi tabelle di confronto

Mostra immagine Undici dei sedici hanno licenza MIT o Apache, e la maggior parte di questi fa girare qualsiasi modello. Tutti e cinque gli harness proprietari arrivano con agenti cloud ospitati e piani a pagamento.

Chi vince in ogni categoria

Categoria	Vincitore	Secondo classificato	Perché
Risultati grezzi	Claude Code	Codex	Punteggio più alto sul Coding Agent Index (68) e migliore voce nella classifica di Terminal-Bench 4.0 (64,8% con Opus 5.5)
Risultati per dollaro	Codex	OpenCode + un modello aperto	63 sull’indice a $1,04 per compito; GLM-5.3 in OpenCode fa 54 senza abbonamento
Scelta del modello	OpenCode v2	Kilo Code	oltre 75 provider via models.dev; Kilo instrada verso oltre 500 modelli
Modelli locali	OpenCode v2	Hermes Agent	Scoperta automatica di Ollama, LM Studio e vLLM; Hermes aggiunge llama.cpp in un clic
Impostazioni predefinite sicure	Codex	Cursore	sandbox del sistema operativo attiva di default; la modalità predefinita di Cursor mette in sandbox i comandi shell dove può
Estensibilità	Claude Code	Pi	Skill, hook, plugin, team di agenti e flussi di lavoro con script; Pi ti lascia riscrivere tutto quanto
Memoria	Hermes Agent	Letta Code	Memoria curata dell’utente e dell’ambiente, ricerca nelle sessioni e skill scritte da sé
Integrazione con l’editor	Cline	Kilo Code	Estensioni VS Code e JetBrains di primo livello; Junie per i team che puntano tutto su JetBrains
Team e governance	Copilot CLI	Factory Droid	Politiche dell’organizzazione e metriche d’uso dentro GitHub; Factory aggiunge mission e controlli enterprise
Agenti nel cloud	Codex	Claude Code	Codex cloud più le automazioni dell’app; le sessioni web di Claude Code e le attività pianificate nel cloud
Ritmo di rilascio	Letta Code, Factory Droid	Claude Code	32, 32 e 27 release stabili in 30 giorni
Governance neutrale	goose	OpenClaw (come host)	goose è gestito dalla Agentic AI Foundation della Linux Foundation; OpenClaw da una fondazione indipendente senza scopo di lucro
Inizio gratuito	OpenCode v2	Copilot CLI	Modelli gratuiti integrati; il piano Free di Copilot include la CLI

Il resto del campo in un’unica tabella

Harness	Famiglia	Licenza	Ultima versione	Verdetto in una riga
Grok Build	Laboratorio di frontiera	Non indicata	1.0.67 (registro ACP)	Il maggior guadagno di un harness su TB 4.0; incluso in SuperGrok e nei nuovi piani di Cursor
Devin (Desktop, CLI, Cloud)	Piattaforma	Esclusivo	Desktop 3.10.67	Il successore di Windsurf; Fusion abbina due modelli
Amp	Piattaforma	Esclusivo	Build continue	Prezzi senza ricarico, “orbs” ospitati
Warp	Piattaforma	AGPL-3.0 / MIT	—	Il miglior terminale per ospitare altri harness
Junie CLI	CLI dell’editor	Esclusivo	ACP 3659.7.0	Agente JetBrains indipendente dal modello con BYOK
Kiro	CLI dell’editor	Esclusivo	—	Prima le specifiche, a crediti
Crush	Open source	FSL-1.1-MIT	0.98.1	TUI elegante con language server
Letta Code	Impara	Apache-2.0	0.34.20	Memoria prima di tutto, contesto tracciato con git
OpenHands	Open source	MIT	SDK 1.57.0	Ora soprattutto un SDK e una GUI
cecli (fork di Aider)	Open source	Apache-2.0	1.9.0	Dov’è finito lo sviluppo di Aider
ZCode	Laboratorio di modelli aperti	Non indicata	3.2.2 (luglio)	L’IDE GLM di Z.ai; il piano GLM funziona anche altrove
Codice MiniMax	Laboratorio di modelli aperti	Non indicata	0.2.7 (registro ACP)	Agli inizi; l’M Plan di MiniMax funziona in altri harness
CodeBuddy Code	Laboratorio di modelli aperti	Personalizzato	2.172.1	L’agente in rapida evoluzione di Tencent Cloud
Auggie	CLI dell’editor	Personalizzato	0.36.0 (stabile)	Motore di contesto; pre-release giornaliere
Gemini CLI	Laboratorio di frontiera	Apache-2.0	0.65.0	Solo utenti enterprise e con chiave API a pagamento dal 18 giugno

---

Parte 10 — I numeri: stelle, download e ritmo delle release

La popolarità non è qualità, ma ti dice dov’è la community, i plug-in e le risposte su Stack Overflow.

Mostra immagine DeepSeek Harness è passato da zero a circa 252.000 stelle in dieci settimane. Claude Code e Copilot CLI restano fuori perché i loro repository pubblici non contengono il codice sorgente del prodotto.

Download settimanali

I download dei pacchetti sono un segnale ancora più rumoroso delle stelle — includono esecuzioni CI, aggiornamenti automatici e strumenti tirati dentro come dipendenze — ma mostrano dove le persone installano davvero le cose.

Pacchetto	Harness	Download settimanali	Avvertenza
@openai/codex (npm)	Codex CLI	13.2M	Le build specifiche per piattaforma sono pubblicate come versioni dello stesso pacchetto, il che probabilmente gonfia il conteggio
@anthropic-ai/claude-code (npm)	Claude Code	6.4M	npm install is deprecated; native-installer installs aren’t counted
@earendil-works/pi-coding-agent (npm)	Pi	2,7M	Include l'uso come dipendenza dentro altri agenti
openclaw (npm)	OpenClaw	2.1M
opencode-ai / @opencode/cli (npm)	OpenCode v1 / v2	2.1M / 0.27M	La v2 ha il suo pacchetto, creato a settembre
@github/copilot (npm)	Copilot CLI	1.1M
openhands-sdk (PyPI)	OpenHands	0.97M	L'SDK, non la CLI
mistral-vibe (PyPI)	Mistral Vibe	0.37M
@deepseek-ai/dsh (npm)	DeepSeek Harness	0.30M
@google/gemini-cli (npm)	Gemini CLI	0.23M	Solo utenti enterprise e con chiave API da giugno
@tencent-ai/codebuddy-code (npm)	CodeBuddy Code	0.13M
aider-chat (PyPI)	Aider	68K
@moonshot-ai/kimi-code (npm)	Kimi Code	52K
@qwen-code/qwen-code (npm)	Qwen Code	45K
cline (npm)	Cline CLI	43K	Le installazioni di VS Code sono conteggiate a parte da Microsoft
@letta-ai/letta-code (npm)	Letta Code	41K

Fonte: api.npmjs.org e pypistats.org, dati dell'ultima settimana rilevati il 22 ottobre 2026.

Due numeri in quella tabella meritano un’occhiata più attenta. I 2,7 milioni di download settimanali di Pi sono gonfiati da altro software che lo usa come motore — di per sé il segno più chiaro che il “minimal harness” è diventato un’infrastruttura. E gli SDK dietro i grandi harness ora si scaricano quanto gli harness stessi: quello di Anthropic, il Claude Agent SDK è stato scaricato circa 7,3 milioni di volte nella settimana fino al 22 ottobre, e l' Agent Client Protocol SDK circa 4,3 milioni — le persone costruiscono i propri agenti su queste fondamenta.

Chi rilascia ancora

Mostra immagine Un controllo di salute approssimativo. Le pre-release sono escluse, quindi DeepSeek Harness, Auggie e la beta 2.0 di goose sembrano più tranquilli di quanto non siano, ma è solo un’impressione.

Veloce non è automaticamente buono — 27 release di Claude Code in un mese significano cambiamenti a cui devi restare dietro — ma anche lo zero è un segnale. Aider non ha rilasciato nulla da febbraio, e non c’è stata alcuna release della CLI autonoma di OpenHands da maggio.

---

Parte 11 — Quanto costa e la guerra degli abbonamenti

Gli harness open source sono gratuiti. Tutto il resto — e i modelli dietro tutti loro — costa denaro, e nel 2026 come il modo in cui paghi è diventato importante quanto la cifra.

Mostra immagine Il livello da $20 è quasi universale. I livelli seri si concentrano tra $100 e $200.

I piani, uno accanto all’altro

Famiglia di piani	Livelli (USD al mese)	Cosa ottieni per il coding	Al
Claude	Pro $20 ($17 annuale) · Max 5× $100 · Max 20× $200 · Team $20–$125 per posto	Claude Code ovunque; limiti condivisi di cinque ore e settimanali; credito Agent SDK $20–$200	22 ott, claude.com; Morph, 5 ott
ChatGPT	Free · Go $8 · Plus $20 · Pro $100 / $200 / $500 · Business $20–$25	App Codex, CLI, IDE e cloud; al momento Pro non ha il tetto delle cinque ore	22 ott, OpenAI
GitHub Copilot	Free · Pro $10 · Pro+ $39 · Max $100	Copilot CLI e agente cloud, fatturati in crediti IA (1.500 / 7.000 / 20.000)	Cambio di giugno; Morph, 5 ott
Cursore	Free · Plus $8 · Premium $30 · Super $100 · Ultra $200 · Teams da $30	Con Grok incluso; modelli frontier non Grok al prezzo API da Premium	Rilevazione PricingSaaS, 19 ott
Kiro	Free · Pro $20 · Pro+ $40 · Pro Max $100 · Power $200	Da 50 a 10.000 crediti; i modelli consumano crediti a tariffe diverse	Morph, 30 Sep
Factory	Pro $20 · Plus $100 · Max $200 · Teams $60 + $40 per posto	Droid CLI, app e macchine cloud; quota BYOK	Listini di terzi
Devin	Free · Pro $20 · Max $200 · Teams da $80	Devin Desktop, CLI e Cloud	Firecrawl, 3 ago; AiCybr, 5 ago
Amp	Hobby $0 · Megawatt $20 · Gigawatt $200 · pagamento a consumo	Nessun ricarico sui prezzi dei modelli per i privati	Prezzi Amp come rilevati il 17 set
Warp	Build $20 · Max $200	Da 1.500 a 18.000 crediti	AiCybr, 5 ago
Grok Build	SuperGrok $30	Grok Build CLI e modelli Grok	Copertura del lancio di maggio
OpenCode	Agent gratuito · Go $10 · Go Plus $40 · Zen a consumo	Modelli aperti e frontier selezionati per OpenCode (e come provider altrove)	OpenCode, 17 ott
Nous Portal (Hermes)	Riportati $20 / $100 / $200	Oltre 300 modelli e l’accesso agli strumenti di Nous	Composio, settembre

Tutti i prezzi sono in dollari USA, IVA esclusa. In Germania e in gran parte dell'UE, sui conti personali aspettati l'IVA in più; alcuni fornitori fatturano in euro con i propri tassi. I prezzi cambiano di continuo: controlla prima di acquistare.

Piani di coding per modelli a pesi aperti

Piano	Prezzo (USD al mese)	Modelli	Funziona in
Piano di codifica GLM (Z.ai)	Lite $18 · Pro $80 · Max $168 (meno con fatturazione annuale)	GLM-5.3, GLM-5.3-Flash	Oltre 20 strumenti, tra cui Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor e ZCode
Abbonamento Kimi (Moonshot)	Plus $19 · Pro $39 · Max $99 · Ultra $199	Kimi K3	Kimi Code desktop, CLI e plug-in per IDE
MiniMax M Plan	Da $220 all'anno (circa $18 al mese)	MiniMax M3.1 Flash Preview	Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode
Alibaba Cloud Coding Plan	Pro $50 (Lite chiuso a marzo)	Qwen 3.7 e altri	Qwen Code, che indirizza gli utenti lì; per gli altri dai un’occhiata alla documentazione di Alibaba
DeepSeek	Nessun piano; paghi per token	Famiglia DeepSeek V4	Qualsiasi harness con un endpoint personalizzato

Fonti: il confronto di Morph sui piani di coding (prezzi verificati il 15 ottobre 2026) e le pagine dei fornitori.

Se scegli la via GLM, il GLM Coding Plan tramite il mio link affiliato ti dà il 10% di sconto. (Link affiliato — vedi l'informativa in cima.) Assicurati che il tipo di chiave corrisponda al provider che configuri: le chiavi Coding Plan e le chiavi API standard non si possono usare una per l’altra.

Abbonamenti contro pagamento a token

I costi per singola attività del Coding Agent Index danno un’idea concreta del compromesso. Cento attività di agente al mese al prezzo di GPT-6.1 Sol su Codex costerebbero all’incirca $104 in spese API; al prezzo di Sonnet 5.5 con lo sforzo massimo su Claude Code, all’incirca $1,419. Quel divario è esattamente il motivo per cui esistono abbonamenti da $100 e $200 — e per cui i laboratori li proteggono.

La guerra degli abbonamenti

La notizia più importante del 2026 nell’ambito degli harness non è stata una funzione. È stata chi può usare quale abbonamento e dove.

• Anthropic ha chiuso la porta, poi ha aperto una finestra. Su 9 gennaio ha stretto i controlli in modo che gli accessi Claude Pro e Max smettessero di funzionare negli harness di terzi come OpenCode; Thariq Shihipar di Anthropic ha detto che avevano “rafforzato le nostre difese contro la falsificazione dell’harness Claude Code”. I termini per i consumatori sono stati poi aggiornati di conseguenza. Il 13 maggio ha annunciato, con cadenza mensile, un credito Agent SDK — $20 per Pro, $100 per Max 5×, $200 per Max 20× — che copre claude -p, GitHub Actions e gli strumenti di terzi costruiti sul suo Agent SDK, dal 15 giugno. L’uso interattivo di Claude Code rientra comunque nei limiti normali. I crediti non si riportano al mese successivo.
• OpenAI ha fatto il contrario. “Sign in with ChatGPT” funziona in OpenCode, Pi e altri harness, e il programma Codex for Open Source di OpenAI ne elenca diversi. Anche Devin Desktop e Amp ti permettono di collegare un piano ChatGPT. Niente di tutto questo è contrattuale — ma nel 2026 ha reso un piano ChatGPT il più portabile degli abbonamenti nel coding con l’IA.
• Google ha ristretto Gemini CLI. Gli utenti consumer e dei piani Google AI sono passati ad Antigravity CLI il 18 giugno; solo i clienti enterprise e le chiavi API a pagamento mantengono Gemini CLI.
• Cursor si è legata a xAI. I nuovi piani condividono un unico pool di utilizzo tra i prodotti Cursor e Grok, e applicano il prezzo di listino API ai modelli frontier non Grok.
• Kiro limita l'uso del suo abbonamento attraverso alcuni harness di terzi non correlati.

La regola pratica: se vuoi cambiare harness liberamente, paga i modelli tramite una chiave API, un router, un piano ChatGPT o un piano di coding per modelli aperti — non tramite un abbonamento che funziona solo nell’app di un fornitore.

---

Parte 12 — Sicurezza: cosa ci ha insegnato il 2026

Gli agenti di coding leggono testo non attendibile — issue, README, pagine web, commenti alle pull request — e poi agiscono con le tue credenziali. Nel 2026 questa combinazione ha prodotto un flusso costante di CVE, e quasi tutti hanno seguito lo stesso schema.

Mostra immagine I difetti più gravi di quest’anno non sono stati attacchi esotici ai modelli. Sono stati file considerati fidati, scritti da un agente che aveva letto qualcosa di cui non avrebbe dovuto fidarsi.

Lo schema, con esempi reali

Una revisione del 2026 di nove record CVE riguardanti assistenti di coding e un popolare server MCP, condotta dall'azienda di sicurezza Stingrai, ha trovato la stessa causa in tutti: un file nella directory di lavoro viene trattato come configurazione fidata, il prompt injection porta l'agente a scrivere quel file, e strumenti ordinari — un hook di git, un riavvio, uno step di CI — lo eseguono più tardi.

Harness	CVE	Cosa è successo	Corretto in
Claude Code	CVE-2026-25725	La sandbox non proteggeva .claude/settings.json se non esisteva all’avvio, così gli hook iniettati partivano al riavvio	2.1.2 (febbraio)
Claude Code	CVE-2026-39861	Un processo in sandbox poteva creare un symlink che un processo fuori sandbox seguiva	2.1.64 (aprile)
Claude Code	CVE-2026-55607	La gestione dei percorsi dei worktree permetteva di sovrascrivere i file di avvio della shell	2.1.163 (luglio)
Cursore	CVE-2026-26268	Il prompt injection poteva scrivere hook di git eseguiti fuori dalla sandbox	2.5
Cursore	CVE-2026-48124	Gli hook di Claude definiti dal workspace venivano eseguiti senza approvazione	3.0.0
Gemini CLI	CVE-2026-12537	Nella CI headless i workspace erano considerati fidati automaticamente e --yolo la allow-list degli strumenti veniva ignorata	0.39.1
OpenCode (v1)	CVE-2026-22812	Esecuzione di codice da remoto senza autenticazione tramite il server locale	1.0.216 (gennaio)

A Black Hat USA di agosto, Novee Security ha dimostrato che una singola issue di GitHub, aperta da un account senza privilegi, poteva eseguire codice sui runner CI dei repository degli agenti di Anthropic e Google e dirottare l’esecuzione successiva dell’agente su quello di OpenAI — ogni volta con la configurazione predefinita del fornitore. Claude Code ha ricevuto una CVE corretta in 2.1.163; Gemini CLI è stato corretto in 0.39.1; e OpenAI ha separato le due passate di Codex che condividevano un checkout in job distinti e ora dice agli utenti di trattare i file di istruzioni del repository come input non attendibile.

Come ogni harness isola i comandi di serie

• Codex: una sandbox a livello di sistema operativo attiva per impostazione predefinita; l'accesso alla rete richiede approvazione.
• Cursor: la modalità Auto-review predefinita mette in sandbox i comandi shell dove può, su macOS e Linux.
• Claude Code: una sandbox a livello di sistema operativo per i comandi shell, spento finché non esegui /sandbox; non disponibile su Windows nativo.
• Antigravity CLI: chiede prima di eseguire i comandi per impostazione predefinita, con una modalità opzionale che li esegue in un container isolato.
• OpenCode v2: regole ordinate allow/ask/deny e policy di hard-deny, nessuna sandbox a livello di sistema operativo, e cartelle fuori dal progetto consentite per impostazione predefinita.
• Hermes Agent: gira sull'host a meno che tu non scelga un backend isolato come Docker, SSH, Modal o Daytona.
• Pi: nessun sistema di permessi; eseguilo in un container.
• Cline, Kimi Code e Copilot CLI: richieste di approvazione per impostazione predefinita, più flag che le disattivano (--yolo in Cline e Kimi Code).

Sei abitudini che avrebbero attenuato gran parte dei difetti del 2026

1. Aggiorna ogni settimana. Ogni correzione qui sopra è arrivata in una point release — e il flusso non si è fermato: Claude Code 2.1.309, pubblicato a tarda sera il 22 ottobre, ha corretto nove lacune di sandbox, permessi e isolamento in un’unica release.
2. Tratta i file di istruzioni del repository come non attendibili — AGENTS.md, CLAUDE.md e qualsiasi impostazione dell'agente committata in un repo.
3. Attiva la sandbox, oppure esegui l'intero agente in un container o in una macchina virtuale.
4. Non usare mai le modalità yolo o auto-approve fuori da un ambiente usa e getta.
5. Tieni le chiavi di produzione fuori dall’ambiente del tuo agente. Chiavi API separate per ogni agente, nessuna credenziale di deploy.
6. Blinda i workflow CI che possono essere attivati dall'esterno, soprattutto quelli che eseguono un agente sul contenuto di issue o pull request.

Se esegui agenti su un server Linux, inizia dalla mia checklist di hardening del server Debian.

---

Parte 13 — Gli standard che rendono economico il cambio: MCP, ACP, AGENTS.md e Skills

La tendenza più rassicurante del 2026 è che gli harness stanno diventando intercambiabili. Quattro standard hanno fatto la maggior parte del lavoro:

• MCP (Model Context Protocol) per gli strumenti. Ogni harness ancora in sviluppo in questo articolo lo supporta — persino Pi, che ha resistito fino a settembre — anche se l’originale Aider non lo fa ancora; la specifica stessa continua a muoversi — l’ultima release di Devin Desktop aggiunge il supporto alla revisione del 28 luglio 2026. MCP ora fa parte di Agentic AI Foundation, accanto ad AGENTS.md e goose.
• ACP (Agent Client Protocol) per gli editor. Avviato da Zed con Gemini CLI, permette a qualsiasi agente di girare dentro qualsiasi editor compatibile con ACP, come Zed o gli IDE JetBrains, o dentro host come Devin Desktop e OpenClaw. Il registro ufficiale elenca 44 agenti — Claude Code, Codex, Pi e Amp tramite adattatori, e OpenCode, Copilot CLI, Cursor, Gemini CLI, Cline, Kilo, goose, Kimi, Qwen Code, Mistral Vibe, Junie, Devin, Factory Droid, Grok Build e molti altri direttamente. Una bozza della v2 pubblicata a luglio ridefinisce come scorrono messaggi, diff e richieste di permesso, e l'SDK TypeScript ha raggiunto la 2.0.0 il 19 ottobre.
• AGENTS.md per le istruzioni. Claude Code lo legge al posto di CLAUDE.md, OpenCode v2 legge l’unico AGENTS.md, e anche Pi, Antigravity CLI, Hermes e la maggior parte degli altri lo adottano.
• Agent Skills (SKILL.md cartelle) per il know-how. Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes, Pi, Antigravity CLI e Mistral Vibe li caricano tutti, e diversi leggono le cartelle degli altri — OpenCode carica .claude/skills e .agents/skills direttamente.

Cosa farne: metti le regole del tuo progetto in AGENTS.md, le tue procedure riutilizzabili in .agents/skills, e i tuoi strumenti dietro MCP. Così passare da un harness all’altro — o usarne due affiancati — è il lavoro di un pomeriggio, non un progetto di migrazione.

---

Parte 14 — Come installare i principali harness, passo dopo passo

Ogni comando qui sotto l’ho verificato sulla documentazione ufficiale del progetto o sul suo pacchetto nel registro npm o PyPI tra il 22 e il 25 ottobre 2026. Scegline uno o due: non c’è bisogno di averli tutti.

Fase 0 — Cosa ti serve prima di tutto

1. Git, e il tuo progetto in un repository Git. Ogni harness dà il meglio quando vede un diff pulito — e quando puoi annullare il suo lavoro. Scarica Git da git-scm.com.
2. Un terminale moderno: Ghostty, WezTerm, Kitty, iTerm2, Warp o Windows Terminal.
3. Node.js 22 o successivo per le installazioni via npm (Pi e Kimi Code richiedono la 22.19 o successiva). Scaricalo da nodejs.org. Claude Code, OpenCode, Hermes Agent e Antigravity CLI hanno i propri installer da una riga.
4. Almeno un modello: un abbonamento (Claude, ChatGPT, Copilot), una chiave API, un piano di coding per modelli aperti, o un modello locale tramite Ollama.

Claude Code

bash

# macOS, Linux, WSL
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
# Windows PowerShell:  irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
# or: brew install --cask claude-code   |   winget install Anthropic.ClaudeCode

cd ~/code/your-project
claude            # sign in with your Claude account, or approve an ANTHROPIC_API_KEY

Poi esegui /sandbox dentro la sessione per attivare la sandbox della shell (macOS, Linux e WSL2), oppure imposta sandbox.enabled a vero in ~/.claude/settings.json così è attiva in ogni sessione. L’installer nativo si aggiorna da solo; le installazioni Homebrew e WinGet no. Documentazione: code.claude.com/docs.

Codex

bash

npm install -g @openai/codex
cd ~/code/your-project
codex             # sign in with ChatGPT, or use an OpenAI API key
codex --oss       # optional: run a local model through Ollama or LM Studio

L’app desktop Codex per macOS e Windows condivide sessioni e impostazioni della CLI; vedi l’annuncio di OpenAI e il e il repository open source. Piani e limiti sono su la pagina dei prezzi di Codex di OpenAI.

OpenCode v2

bash

# macOS, Linux, WSL
curl -fsSL https://opencode.ai/v2/install | bash
# or: npm install -g @opencode/cli

cd ~/code/your-project
opencode

Dentro OpenCode, esegui /connect per aggiungere un provider — una chiave API, un accesso ChatGPT o GitHub Copilot, OpenCode Go o Zen — e /models per sceglierne uno. Se Ollama, LM Studio o vLLM gira sulla porta predefinita, OpenCode lo trova da solo. Arrivi dalla v1? Fai un backup di ~/.config/opencode, poi esegui opencode upgrade --major. Documentazione: opencode.ai/v2/docs.

Una policy di permessi iniziale sensata per opencode.jsonc nella radice del tuo progetto — chiede prima di qualsiasi comando shell, consente quelli sicuri, non fa mai push:

jsonc

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "permissions": [
    { "action": "shell", "resource": "*",                   "effect": "ask"   },
    { "action": "shell", "resource": "git status *",        "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "git diff *",          "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "npm test *",          "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "npm run typecheck *", "effect": "allow" },
    { "action": "shell", "resource": "git push *",          "effect": "deny"  }
  ]
}

La regola del typecheck sostituisce le diagnostiche LSP che la v2 non produce ancora — sostituiscila con i comandi della tua toolchain.

Hermes Agent

bash

# macOS, Linux, WSL2
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
source ~/.bashrc          # or ~/.zshrc

hermes setup              # guided setup
hermes model              # choose a provider and model
hermes                    # start chatting in the terminal
hermes gateway setup      # optional: connect Telegram, Discord, Slack, WhatsApp…

Su Windows, esegui iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1) in PowerShell, oppure installa Hermes Desktop. Per affidare lavori di coding a OpenCode, assicurati che il opencode comando che Hermes vede sia quello della v2 (which -a opencode). Documentazione: hermes-agent.nousresearch.com/docs.

Antigravity CLI (il successore di Gemini CLI firmato Google)

bash

# macOS, Linux
curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash
# Windows PowerShell:  irm https://antigravity.google/cli/install.ps1 | iex

agy                         # sign in with a Google account or a Google Cloud project
agy plugin import gemini    # optional: convert your Gemini CLI extensions

La guida alla migrazione di Google spiega come spostare le skill in .agents/skills e i server MCP in mcp_config.json. Se hai una chiave API Gemini a pagamento o una licenza Gemini Code Assist Standard o Enterprise, l'originale Gemini CLI funziona ancora: npm install -g @google/gemini-cli, allora gemini.

GitHub Copilot CLI

bash

npm install -g @github/copilot
cd ~/code/your-project
copilot             # follow the prompt to sign in with your GitHub account

Ti serve un piano Copilot; il piano Free include un uso limitato della CLI. Usa /model per scegliere un modello — anche i modelli Ollama locali — e /rubber-duck per chiedere un secondo parere all'agente revisore. Repository: github.com/github/copilot-cli.

Pi

bash

npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent      # Node.js 22.19 or newer
cd ~/code/your-project
pi

Pi non ha un sistema di permessi, quindi eseguilo in un container o in una VM usa e getta. Puntalo a un provider con una chiave API o un abbonamento supportato, aggiungi estensioni e pacchetti quando ti servono, e leggi il repository di Pi per l'API delle estensioni.

Qwen Code, Kimi Code e Mistral Vibe

bash

# Qwen Code — then run /auth to choose a provider and add a key
npm install -g @qwen-code/qwen-code
qwen

# Kimi Code — sign in with Kimi Code or a Moonshot API key (Node.js 22.19+)
npm install -g @moonshot-ai/kimi-code
kimi

# Mistral Vibe 3 — needs Python 3.14 or newer
curl -LsSf https://mistral.ai/vibe/install.sh | bash
# or: uv tool install mistral-vibe
vibe

Repository: Qwen Code, Kimi Code, Mistral Vibe.

Cline, Kilo, DeepSeek Harness, Factory Droid e Cursor CLI

bash

npm install -g cline                 # then: cline
npm install -g @kilocode/cli         # then: kilo
npx @deepseek-ai/dsh web             # DeepSeek Harness web UI on http://127.0.0.1:3080
npm install -g @factory/cli          # then: droid  (needs a Factory plan)
curl https://cursor.com/install -fsS | bash    # Cursor CLI

Per le estensioni per l'editor, cerca Cline fido Kilo Code nel marketplace di VS Code o JetBrains. goose ha download per desktop e CLI su goose-docs.ai.

Rendi portatile la tua configurazione

Qualunque harness tu scelga, tre file rendono indolore passare dall'uno all'altro:

1. AGENTS.md nella radice del repository, con i tuoi comandi di build, test e lint, le convenzioni di codice e le cose che l'agente non deve mai fare. Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes, Pi, Antigravity CLI e la maggior parte degli altri lo leggono.
2. .agents/skills/<name>/SKILL.md per procedure ripetibili — “rilascia una nuova versione”, “aggiungi una migrazione del database”. OpenCode, Antigravity CLI e altri leggono questa cartella direttamente.
3. I tuoi server MCP documentati in un unico posto. Ogni harness tiene il proprio file di configurazione MCP, ma i comandi dei server e gli URL sono identici ovunque.

Un minimo AGENTS.md da cui partire:

markdown

# AGENTS.md

## Commands
- Install: `npm ci`
- Test: `npm test`
- Type check: `npm run typecheck`
- Lint: `npm run lint`

## Rules
- Run the type check and tests before you say a task is done.
- Never commit secrets, and never run `git push`.
- Ask before adding a new dependency.

---

Parte 15 — Quale usare? Dodici situazioni

Mostra immagine Trova la riga che ti somiglia. La maggior parte delle persone finisce con due: un harness principale e uno per il lavoro economico o privato.

Se…	Inizia con	Perché
Vuoi i punteggi più alti e paghi già per Claude	Claude Code	I migliori risultati su Coding Agent Index e Terminal-Bench 4.0; i piani Max lo includono
Vuoi i migliori risultati per dollaro	Codex	Cinque punti di indice in meno a circa un quattordicesimo del costo per attività
Vuoi un solo agent per ogni modello, locali compresi	OpenCode v2	Oltre 75 provider, modelli locali rilevati in automatico, gratuito e MIT
Vuoi un agent che impari a conoscerti e viva nelle tue chat	Hermes Agent	Memoria, skill che scrive da sé, oltre 20 app di messaggistica; il coding lo passa a OpenCode
Vuoi l’harness più piccolo che puoi riscrivere	Pi	Quattro strumenti, un prompt sotto i 1.000 token, estensioni per tutto il resto
La tua azienda paga già GitHub Copilot	Copilot CLI	Incluso dal piano Free; policy aziendali e agent cloud integrati
Vivi in VS Code o JetBrains	Cline o Kilo Code	Open source, qualsiasi modello; Junie se il tuo team punta tutto su JetBrains
Vuoi modelli con pesi aperti ed economici	OpenCode + un piano di coding	Piani GLM o MiniMax da circa $18; DeepSeek a consumo di token
Il tuo codice non può uscire dall’azienda	OpenCode v2 o goose, modelli locali	Puntali su Ollama o llama.cpp; blocca i provider cloud con le policy
Vuoi agenti al lavoro mentre dormi	Codex cloud, Claude Code, Factory o Devin	Runner ospitati, pianificazioni e pull request che ti aspettano al mattino
Vuoi iniziare gratis	OpenCode, Copilot Free o Antigravity CLI	Modelli gratuiti, un piano gratuito o l’offerta gratuita di Google
Eri su Aider, Roo Code o Continue	cecli, ZooCode o Kilo, Cline	I fork attivi e i successori più vicini

Alcuni meritano una frase in più.

“Migliori risultati per dollaro” non è l’equivalente di “più economico”. Il vantaggio di Codex sta nel fare lo stesso lavoro in molti meno turni e token. Se paghi già ChatGPT Plus, Codex non ti costa nulla in più finché non ne tocchi i limiti — e puoi usare lo stesso login ChatGPT dentro OpenCode se preferisci l’interfaccia di OpenCode.

“Modelli con pesi aperti ed economici” significa un harness a cui non importa di chi sia il modello che esegue. OpenCode, Kilo, Cline e Qwen Code eseguono nativamente modelli con pesi aperti, e Claude Code può farlo tramite endpoint compatibili con Anthropic. Il GLM Coding Plan di Z.ai funziona in più di 20 strumenti e l’M Plan di MiniMax in Claude Code, Codex, Cursor e OpenCode; l’iscrizione a Kimi ruota intorno al Kimi Code di Moonshot. GLM-5.3 in OpenCode ha ottenuto 54 sul Coding Agent Index — circa l’80% del punteggio più alto.

“Non può uscire dall’azienda” è una questione di hardware non meno che di software. Un modello di coding locale all’altezza richiede molta memoria; la mia guida all'AI locale su MacBook Pro M5 Pro 64 GB spiega cosa ci sta e dove. Se non hai mai costruito con gli agenti, parti dalla mia guida al vibe coding.

---

Parte 16 — Cinque configurazioni che funzionano

Il miglior consiglio di questo articolo sta in una riga: usa due harness — uno per il lavoro più difficile, un harness aperto per tutto il resto. Ecco come si presenta su cinque budget.

Configurazione	Harness	Modelli	Circa al mese	Ideale per
Free	OpenCode v2, più Copilot Free o Antigravity CLI per un secondo parere	I modelli gratuiti di OpenCode, i modelli locali tramite Ollama	$0 (più l'hardware che già possiedi)	Imparare, progetti secondari, provare harness
Valore	Codex, più OpenCode v2 collegato allo stesso piano ChatGPT	GPT-6.1 Sol; aggiungi GLM-5.3 con il GLM Coding Plan Lite	$20–38	La maggior parte degli sviluppatori indipendenti
Massimo	Claude Code per il lavoro più difficile, OpenCode v2 per tutto il resto, Hermes Agent come reception	Claude Opus 5.5 e Sonnet 5.5; OpenCode Go per i modelli aperti	Circa $210 (Max 20× + Go)	Chi programma con gli agenti tutto il giorno
Privato	OpenCode v2 o goose, Hermes Agent per le chat	Solo modelli locali tramite Ollama o llama.cpp	$0 (più hardware serio)	Codice dei clienti che non può uscire dalla tua rete
Team	Copilot CLI e l’app Copilot, oppure Claude Code sui piani Team; Factory o Devin per smaltire il backlog	Quello che prevede il contratto	Per utente	Aziende con contratti GitHub o Anthropic già attivi

Gli importi mensili usano i prezzi di listino della parte 11: ChatGPT Plus $20, GLM Coding Plan Lite $18, Claude Max 20× $200, OpenCode Go $10. IVA esclusa.

Gratis. I modelli a costo zero di OpenCode sono promozioni a tempo con limiti di utilizzo — la versione 2.1.2 ha aggiunto messaggi chiari per quando li raggiungi — quindi trattali come un modo per iniziare, non come un piano. Un modello locale elimina i limiti, ma non la questione dell’hardware.

Convenienza. Questa è la configurazione che consiglierei alla maggior parte delle persone che leggono questo articolo. Un piano ChatGPT Plus copre Codex su CLI, app e cloud, e lo stesso login funziona in OpenCode, così puoi usare l’interfaccia che preferisci. Aggiungi il GLM Coding Plan quando vuoi un modello con pesi aperti forte per le sessioni lunghe — il link affiliato ti dà il 10% di sconto. (Link affiliato — vedi l'informativa in cima.)

Potenza. Claude Code su Max resta il singolo harness più forte, ma l’abbonamento Anthropic non ti segue negli altri strumenti, quindi abbinalo a un harness aperto per tutto ciò che vuoi eseguire su altri modelli. Hermes Agent sta nelle tue app di chat, ricorda i tuoi progetti e passa i lavori di coding a Claude Code o OpenCode. Ho raccontato lo schema reception e officina in OpenCode v2 vs Hermes Agent vs OpenClaw.

Privato. Usa le policy di OpenCode v2 per far sparire i provider cloud dal selettore dei modelli nei progetti dei clienti, e tieni la macchina dell’agente fuori da internet se il contratto lo richiede. Aspettati risultati più lenti e più deboli rispetto ai modelli di frontiera.

Team. Parti dall’harness che la tua azienda paga già — di solito Copilot — perché governance, fatturazione e single sign-on contano di più su larga scala di qualche punto di benchmark. Aggiungi una piattaforma come Factory o Devin quando vuoi che gli agenti smaltiscano un backlog senza supervisione.

---

Parte 17 — Cosa tenere d’occhio

• LSP in OpenCode v2. La versione 2 accetta ancora la configurazione dei language server, ma non avvia i server. Se questo cambierà è la più grande domanda aperta per chi lavora in una codebase tipizzata.
• ACP v2. La bozza pubblicata a luglio ridisegna il flusso di messaggi, diff e richieste di permesso. Quando si stabilizzerà, aspettati che gli editor mostrino output più ricchi da ogni harness contemporaneamente.
• La licenza di Antigravity CLI. Google non ha detto se agy è open source. La community di Gemini CLI starà a guardare.
• Le regole degli abbonamenti Anthropic. La restrizione di gennaio e il credito Agent SDK di giugno mostrano che la policy può muoversi in entrambe le direzioni. Ogni cambiamento si ripercuoterà su OpenCode, OpenClaw e ogni altro harness di terze parti.
• Cursor sotto SpaceX. I piani con Grok incluso sono comparsi sulla pagina prezzi di Cursor a metà ottobre senza un annuncio formale nelle fonti che ho trovato. Tieni d’occhio come vengono prezzati i modelli di frontiera non-Grok e se Origin, il suo rivale di GitHub, arriverà sul mercato.
• DeepSeek Harness 0.2 stabile. Ogni build npm dal lancio è stata un'alpha o una release candidate. Una prima release stabile lo renderebbe un'opzione seria per i team.
• goose 2.0 esce dalla beta, e cosa ne farà l’Agentic AI Foundation.
• Benchmark migliori per gli harness. La sezione di confronto tra harness di Artificial Analysis dice ancora “prossimamente”, e le sue pagine pubbliche di confronto mostrano una sola riga OpenCode e nulla per Hermes, Pi o Copilot. Più harness sulla stessa suite chiuderebbe molte discussioni.
• Default del sandboxing. Codex e Cursor isolano i comandi shell per impostazione predefinita; Claude Code, OpenCode, Hermes e Pi no. Il prossimo exploit serio potrebbe obbligare a risolvere la questione.
• La questione Aider. O il progetto originale si risveglia, o cecli ne diventa il successore di fatto.
• I prezzi. Quasi ogni piano di questo articolo è cambiato almeno una volta nel 2026. Ricontrolla prima di rinnovare.

---

Domande frequenti

Che cos’è un harness di coding IA?

Un harness di coding IA, a volte chiamato harness di agenti, è il software che avvolge un modello linguistico e lo trasforma in un agente di coding: il ciclo che pianifica e agisce, gli strumenti che modificano i file ed eseguono comandi, la gestione del contesto e la memoria, i permessi e il sandboxing, e l’interfaccia — un terminale, un editor, un’app desktop o il cloud. Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes Agent e Pi sono harness; Claude Opus 5.5 e GPT-6.1 Sol sono i modelli che eseguono.

Qual è il miglior harness di coding IA nel 2026?

Dipende da cosa ottimizzi; non c’è un unico agente di coding IA migliore per tutti. Claude Code ha i punteggi indipendenti più alti (68 sul Coding Agent Index di Artificial Analysis), Codex ha i migliori risultati per dollaro (63 a $1,04 per attività), e OpenCode v2 è il miglior harness open source per eseguire qualsiasi modello, compresi quelli locali. Molti sviluppatori ne usano due: uno per il lavoro più difficile e uno aperto per tutto il resto.

Claude Code è meglio di Codex?

Claude Code ottiene punteggi più alti — 68 contro 63 sul Coding Agent Index, e 64,8% contro 58,2% sulla classifica di Terminal-Bench 4.0 — ma Codex fa lo stesso lavoro a un costo molto inferiore: $1,04 e 15,5 minuti per attività, contro $14,19 e 1,5 ore per Claude Code al massimo sforzo. Con l’impostazione di sforzo “xhigh”, Claude Code pareggia il 63 di Codex a $3,33 per attività. Codex è anche open source e arriva con un sandbox attivo.

OpenCode è meglio di Claude Code?

Per risultati puri con i modelli Claude, no — Claude Code è l’harness di Anthropic e guida le classifiche. I punti di forza di OpenCode sono libertà e costo: ha licenza MIT, funziona con oltre 75 provider e con modelli locali, e con GLM-5.3 ottiene 54 sul Coding Agent Index a $4,37 per attività. Gli abbonamenti Claude non funzionano in OpenCode, quindi useresti Claude lì tramite una chiave API.

Posso usare il mio abbonamento Claude Pro o Max in OpenCode o in altri harness?

Non direttamente. Da gennaio 2026 i login degli abbonamenti Claude funzionano solo nelle app di Anthropic, Claude Code compreso. Dal 15 giugno i piani Pro e Max includono un credito mensile per l’Agent SDK — $20, $100 o $200 — che copre claude -p, GitHub Actions e gli strumenti di terze parti basati sull’Agent SDK di Anthropic. Gli altri harness, come OpenCode, richiedono una chiave API Anthropic.

Posso usare il mio abbonamento ChatGPT in altri agenti di coding?

Sì, in diversi. OpenAI supporta “Sign in with ChatGPT” in harness di terze parti come OpenCode e Pi, e anche Devin Desktop e Amp ti permettono di collegare un piano ChatGPT. Le dichiarazioni pubbliche di OpenAI in merito non sono vincolanti per contratto, quindi controlla i termini attuali se il tuo flusso di lavoro dipende da questo.

Che fine ha fatto Gemini CLI?

Il 18 giugno 2026 Google ha smesso di fornire Gemini CLI agli utenti gratuiti, agli abbonati Google AI Pro e Ultra e ai singoli utenti di Gemini Code Assist, spostandoli sul nuovo Antigravity CLI, il cui comando è agy. Gemini CLI resta open source con licenza Apache-2.0 e funziona ancora con chiavi API Gemini a pagamento e con licenze Gemini Code Assist Standard o Enterprise; la versione 0.65.0 è uscita il 20 ottobre.

Che fine hanno fatto Roo Code, Continue e Aider?

Roo Code ha chiuso il 15 maggio 2026 e indirizza gli utenti verso il fork ZooCode e verso Cline. Continue è stata acqui-hired da Cursor a giugno, e il suo codice resta disponibile con licenza Apache-2.0. Aider non pubblica un rilascio dal 12 febbraio 2026, e la maggior parte dello sviluppo attivo si è spostata sul suo fork della community, cecli.

Quale harness di coding è il migliore per i modelli locali?

OpenCode v2 è il più semplice: rileva automaticamente Ollama, LM Studio e vLLM sulle loro porte predefinite. Hermes Agent aggiunge modelli locali con un clic tramite llama.cpp, Codex ha una --oss modalità, Copilot CLI elenca i modelli Ollama locali nel suo selettore dei modelli, e goose, Qwen Code, Cline, Kilo Code, Factory Droid e Pi funzionano tutti con server locali compatibili con OpenAI. I modelli di coding locali più forti richiedono molta memoria.

Quali agenti di coding IA sono gratuiti?

OpenCode, Pi, Cline, Kilo Code, goose, Qwen Code, Kimi Code, Mistral Vibe, Hermes Agent, DeepSeek Harness, Crush e la CLI di Codex sono gratuiti da usare — paghi solo il modello, o nulla con i modelli locali. OpenCode include anche modelli gratuiti a tempo, Copilot ha un piano Free che include la sua CLI e Antigravity CLI ha un livello gratuito.

Conta più l’harness o il modello?

Sui tassi di successo alla frontiera non cambia molto: Claude Opus 5.5 risolve il 64,8% delle attività di Terminal-Bench 4.0 dentro Claude Code e il 65,2% dentro un harness con un solo strumento bash. L’harness conta di più per i modelli più deboli — Grok Build alza Grok 4.7 di 8,8 punti — e decide costo, velocità e sicurezza. Sull’indice di Artificial Analysis, lo stesso punteggio di 63 costa $1,04 per attività in una configurazione e $3,33 in un’altra.

Hermes Agent è un agente di coding?

Hermes Agent è un agente personale generico di Nous Research, ma se la cava bene nel coding: esegue veri language server e ne rimanda le diagnostiche dopo ogni modifica, mantiene checkpoint su cui puoi tornare indietro, supporta i git worktree e include skill per passare i lavori di coding a OpenCode, Claude Code o Codex. I suoi punti di forza principali sono la memoria a lungo termine e l’accesso da oltre 20 app di messaggistica.

Che cos’è DeepSeek Harness?

DeepSeek Harness è l’agente open source di DeepSeek, rilasciato il 13 agosto 2026 insieme a DeepSeek V4-Pro. Ha licenza MIT, gira come web app locale (npx @deepseek-ai/dsh web), e tratta tutto — modelli, strumenti, skill, sandbox e persino il ciclo dell’agente — come un plug-in. Ha raccolto circa 252.000 stelle su GitHub in dieci settimane, ma è ancora in pre-release, alla versione 0.2.1-rc.2.

Quale agente di coding IA è il più sicuro di serie?

Codex è l’unico harness di un grande laboratorio che arriva con un sandbox a livello di sistema operativo già attivo, e la modalità predefinita di Cursor isola i comandi shell dove può. Claude Code ha un sandbox solido, ma devi attivarlo con /sandbox. OpenCode v2 si affida alle regole sui permessi e Pi non ha alcun sistema di permessi, quindi eseguili in un container per il lavoro non fidato. Qualunque cosa usi, aggiorna ogni settimana e non usare mai le modalità di approvazione automatica fuori da un ambiente usa e getta.

Che cos’è ACP, l’Agent Client Protocol?

ACP è un protocollo aperto, avviato da Zed, che permette a qualsiasi agente di coding di girare dentro qualsiasi editor o host compatibile, come Zed, gli IDE JetBrains o Devin Desktop. Il suo registro ufficiale elenca 44 agenti, tra cui OpenCode, Copilot CLI, Cursor, Gemini CLI, Cline, Kilo e Junie, con Claude Code e Codex disponibili tramite adattatori. Una bozza della versione 2 è stata pubblicata a luglio 2026.

Posso usare più di un harness di coding sullo stesso progetto?

Sì, ed è sempre più facile. Metti le regole del progetto in AGENTS.md, le procedure riutilizzabili in .agents/skills, e gli strumenti dietro i server MCP; la maggior parte degli harness legge tutti e tre. Molti sviluppatori abbinano un harness in abbonamento come Claude Code o Codex a uno aperto come OpenCode, e le cockpit come Orca o Herdr fanno girare più harness affiancati in git worktree separati.

---

In sintesi

Due anni fa la domanda era quale modello usare. Nel 2026 è in quale harness eseguirlo — e la risposta onesta è due.

Claude Code è l’harness più capace e più completo, e quello che i benchmark incoronano — a un prezzo in token, e con un abbonamento che funziona solo nelle app di Anthropic. Codex è quello efficiente: quasi altrettanto buono, open source, in sandbox per impostazione predefinita e a una frazione del costo per attività. OpenCode v2 è l’harness aperto che esegue tutto e ti tiene aperte le opzioni mentre la classifica dei modelli cambia. Hermes Agent è quello che metti nelle tue app di chat se vuoi un agente che ti conosce. Pi è il minimalista su cui gira in silenzio una quantità sorprendente dell’ecosistema. E gli harness dei laboratori di modelli aperti — quelli di DeepSeek, Qwen, Kimi e Mistral — hanno reso il coding IA capace più economico che mai.

Gli standard — MCP, ACP, AGENTS.md e Agent Skills — significano che non devi più sposare nessuno di loro. Quindi non farlo. Scegli un harness principale per il lavoro più difficile e uno aperto per tutto il resto, tieni le tue istruzioni in AGENTS.md, attiva il sandbox e aggiorna ogni settimana. Poi lascia che gli harness si contendano la tua attenzione. Non stanno rallentando.

---

Usi un harness di cui non ho parlato, o vedi numeri diversi sui tuoi progetti? Mi piacerebbe sapere quale harness e quale modello usi, quanto ti costa ogni mese e dove si rompe. Correzioni e controprove sono benvenute — l’articolo viene aggiornato quando il quadro cambia.

Informativa: Questo articolo contiene un link affiliato, al GLM Coding Plan di Z.ai. Se ti abboni tramite quel link ottieni il 10% di sconto e potrei guadagnare una commissione senza alcun costo aggiuntivo per te. Nessun altro prodotto in questo articolo è sponsorizzato e nessuna delle aziende, dei laboratori o delle fondazioni citate lo ha revisionato prima della pubblicazione.

Fatti verificati: 22 ottobre 2026.