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I loop stanno cambiando il modo di usare l’intelligenza artificiale agentica
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Ogni due mesi, nel mondo dell’intelligenza artificiale, sembra cambiare tutto: cambiano i modelli, cambiano le promesse, cambiano perfino le parole d’ordine. Stavolta la formula da ricordare è “loop”. Non si tratta di una moda tecnica per addetti ai lavori, ma del meccanismo che sta trasformando gli agenti AI da sistemi che rispondono a sistemi che fanno, verificano, correggono e riprovano. Ed è proprio qui che si gioca una parte importante del prossimo salto dell’AI.
Il momento di cristallizzazione del paradigma ha una data precisa: 7 giugno 2026, praticamente ieri l’altro. Peter Steinberger, fondatore del progetto open-source OpenClaw e ingegnere di OpenAI, pubblica su X due frasi che raggiungono 2,2 milioni di visualizzazioni in pochi giorni: chi lavora con gli agenti di coding dovrebbe smettere di scrivere prompt e iniziare a progettare i loop che li generano al posto suo.
Quasi in contemporanea, Boris Cherny, il creatore e responsabile di Claude Code di Anthropic, offre la versione più limpida del concetto: il suo lavoro non è più scrivere prompt per Claude, ma scrivere i cicli che li producono in autonomia. Il nome “loop engineering” viene coniato da Addy Osmani, ingegnere di Google, in un altro post ampiamente condiviso che mette ordine nel dibattito.
Il termine ha radici più antiche: il pattern ReAct (Reason-Act) del 2022 era già un ciclo di ragionamento, azione e osservazione, e AutoGPT nel 2023 lo aveva reso autonomo con il problema notorio di non sapere quando fermarsi. La tecnica artigianale più citata nella pratica è il cosiddetto “ralph loop” del luglio 2025, un semplice ciclo scritto per la shell bash ideato dallo sviluppatore Geoffrey Huntley, che resettava il contesto a ogni iterazione, faceva completare all’agente un’unità discreta di lavoro, validava e ripartiva.
Con quel metodo Huntley decise di realizzare un progetto per dimostrare che la tecnica aveva senso. Costruì una cosa in particolare: Cursed, un linguaggio di programmazione esoterico (cioè linguaggio progettato a tavolino per mettere alla prova i limiti del design dei linguaggi informatici a scopo dimostrativo), spendendo solo (almeno, così si dice nei forum specializzati) 297 dollari in API: una cifra diventata un riferimento ricorrente nelle discussioni tecniche dell’epoca.
L’architettura di base è semplice nel concetto. Il ciclo fa quattro cose: invia un prompt all’agente, legge l’output prodotto, verifica se il compito è completato e, se non lo è, rilancia con l’errore riscontrato o con il passo successivo. L’ingegnere non sta più dentro il ciclo a dettare ogni mossa: scrive il ciclo, e il modello diventa una subroutine richiamata in modo iterativo. Con l’arrivo degli agenti AI questa trasformazione sta già ridisegnando i flussi di lavoro in molti ambienti professionali.
A rendere concreta questa astrazione sono i comandi /goal e /loop, introdotti da Claude Code nella versione 2.1.139 rilasciata a metà maggio 2026. Con /goal, il programmatore definisce una condizione finale verificabile (ad esempio, per la scrittura di codice: “tutti i test in test/auth passano con exit code 0 e lint è pulito“) e l’agente lavora per turni autonomi fino a quando quella condizione non risulta vera.
Con /loop, invece, l’agente viene rilanciato su un intervallo di tempo definito, utile per task ricorrenti senza una singola condizione di arrivo: dal monitoraggio delle pull request al clustering dei feedback ogni trenta minuti. OpenAI Codex ha introdotto lo stesso meccanismo nella versione 0.128.0 del 30 aprile 2026, a conferma che l’approccio sta convergendo verso uno standard condiviso.
La distinzione più critica del comando /goal non è nella ripetizione meccanica, ma nella verifica indipendente. Dopo ogni turno dell’agente-esecutore, un modello separato e più veloce, legge il transcript e decide se la condizione finale è soddisfatta. Un modello che ha prodotto il codice tende sistemati