Scopri come Ona (precedentemente Gitpod) sta rivoluzionando lo sviluppo software con agent di coding AI che operano in ambienti cloud completamente configurati e isolati. Scopri l’architettura, le funzionalità e le caratteristiche enterprise che rendono Ona la prossima generazione delle piattaforme di sviluppo.
Il panorama dello sviluppo software sta subendo una trasformazione fondamentale. Con la maturazione delle capacità dell’intelligenza artificiale—soprattutto con modelli come Claude 3.5 Sonnet—la possibilità di agent di coding autonomi è passata dalla teoria alla pratica. Ona rappresenta un momento spartiacque in questa evoluzione, unendo anni di esperienza negli ambienti di sviluppo cloud con tecnologia AI agent all’avanguardia. In questo articolo esploriamo come Ona stia ridefinendo il futuro dell’ingegneria del software creando una piattaforma in cui gli agent AI operano in ambienti cloud completamente sandboxed, di livello enterprise. Analizzeremo l’architettura, le funzionalità e le applicazioni reali che rendono Ona un avanzamento significativo in termini di produttività degli sviluppatori ed efficienza organizzativa.
{{ youtubevideo videoID=“qka_pUJz2KY” provider=“youtube” title=“Lancio di Ona: Coding Agent con Ambiente Cloud Completamente Sandboxed” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Gli ambienti di sviluppo cloud rappresentano una svolta rispetto alle configurazioni di sviluppo locali tradizionali. Invece di richiedere agli sviluppatori di configurare toolchain complesse, gestire dipendenze e mantenere ambienti coerenti nei team, gli ambienti cloud offrono spazi di sviluppo preconfigurati, pronti all’uso e accessibili tramite browser oppure collegati a IDE locali. Il concetto nasce dalla consapevolezza che lo sviluppo software moderno implica l’orchestrazione di vari servizi, database, sistemi di autenticazione e componenti infrastrutturali difficili da replicare localmente. Gitpod ha aperto la strada in questo ambito oltre cinque anni fa, con la visione di offrire un’esperienza one-click che permettesse agli sviluppatori di entrare istantaneamente in un ambiente di sviluppo pienamente funzionante. Questo approccio ha eliminato il famoso problema del “funziona solo sul mio computer” che ha afflitto i team software per decenni. La piattaforma ha avuto un notevole successo, accumulando oltre due milioni di utenti grazie alla community open source e dimostrando il valore anche alle aziende. Tuttavia, l’ambiente di sviluppo cloud tradizionale, seppur potente, richiedeva ancora sviluppatori umani per prendere decisioni, scrivere codice e gestire il processo di sviluppo. L’ambiente forniva l’infrastruttura; lo sviluppatore forniva intelligenza e direzione.
L’emergere di modelli AI sofisticati capaci di comprendere il codice, ragionare sull’architettura software e generare implementazioni funzionali ha creato una nuova categoria di possibilità. Gli agent di coding AI sono più di un semplice autocomplete avanzato o uno strumento di suggerimento: sono sistemi autonomi che capiscono i requisiti, analizzano codebase esistenti, prendono decisioni architetturali e implementano soluzioni con un intervento umano minimo. L’intuizione chiave che ha guidato la creazione di Ona è stata riconoscere che gli agent AI avevano bisogno di più del solo contesto del codice; serviva l’intero ambiente di sviluppo. Un agent di coding che opera isolato, senza accesso a database, API, sistemi di build e infrastruttura, è intrinsecamente limitato. Può suggerire codice, ma non può verificare che funzioni davvero nello specifico contesto infrastrutturale. Può proporre cambiamenti architetturali, ma non testarli su sistemi reali. Questa limitazione è emersa chiaramente quando le aziende hanno iniziato a sperimentare lo sviluppo assistito dall’AI. Le implementazioni più riuscite sono quelle in cui gli agent hanno accesso all’intero contesto di sviluppo—lo stesso che hanno gli sviluppatori umani in ambienti cloud ben configurati. L’innovazione di Ona è stata riconoscere questa esigenza e costruire una piattaforma che abbina l’infrastruttura collaudata degli ambienti di sviluppo cloud alle capacità autonome degli agent AI.
Il fondamento tecnico di Ona si basa su anni di esperienza infrastrutturale maturata grazie all’evoluzione di Gitpod. La piattaforma si è allontanata dall’architettura basata su Kubernetes—una scelta che riflette le esigenze specifiche degli ambienti di sviluppo moderni. Invece di adattare i carichi di lavoro a sistemi generici di orchestrazione container, Ona ha creato un’infrastruttura personalizzata ottimizzata per le richieste uniche degli ambienti di sviluppo e dell’esecuzione degli agent AI. L’approccio di sandboxing è particolarmente sofisticato. Ogni ambiente di sviluppo opera in isolamento completo, senza contaminazioni tra progetti o team. Questo isolamento non è solo una comodità; è un requisito di sicurezza e conformità per i clienti enterprise. Istituzioni finanziarie, aziende farmaceutiche e contractor governativi hanno bisogno della certezza assoluta che codice, dati e infrastruttura rimangano isolati dagli altri tenant. Ona lo raggiunge con diversi livelli di isolamento: isolamento di rete assicura che il traffico di un ambiente non raggiunga un altro; isolamento del filesystem impedisce l’accesso al codice e ai dati di altri progetti; isolamento dei processi garantisce che i carichi di lavoro non interferiscano tra ambienti diversi. Oltre all’isolamento, la piattaforma offre piena connettività all’infrastruttura enterprise. Gli sviluppatori negli ambienti Ona possono collegarsi a database on-premise, accedere a registri privati, recuperare segreti da manager centralizzati e integrarsi con i sistemi di autenticazione esistenti. Questa connettività è garantita tramite tunneling sicuro e integrazione VPC, permettendo alle organizzazioni di mantenere la propria sicurezza mentre gli sviluppatori lavorano in cloud. Il risultato è un ambiente contemporaneamente isolato dagli altri tenant e profondamente integrato con le esigenze infrastrutturali dell’organizzazione.
L’agent Ona rappresenta una riprogettazione radicale di come l’AI assiste nello sviluppo software. Invece di essere un tool separato che fornisce suggerimenti, l’agent è integrato direttamente nell’ambiente di sviluppo, con pieno accesso a tutti gli strumenti, sistemi e contesto che avrebbe uno sviluppatore umano. Questa integrazione abilita diverse capacità che distinguono Ona dagli altri assistenti di coding AI. Prima di tutto, l’agent può eseguire modifiche reali all’interno dell’ambiente di sviluppo. Quando uno sviluppatore chiede all’agent di implementare una funzionalità, l’agent non genera solo del codice isolato: modifica la codebase reale, esegue i test e verifica che i cambiamenti funzionino correttamente nello specifico contesto infrastrutturale. Così l’agent può individuare problemi di integrazione, compatibilità con database e sfide legate all’infrastruttura che sarebbero invisibili a un agent privo di contesto ambientale. In secondo luogo, l’agent mantiene workflow di sviluppo guidati dalla conversazione. Gli sviluppatori possono interagire con l’agent tramite prompt in linguaggio naturale, chiedendogli di indagare su problemi, prototipare funzionalità o analizzare codice. L’agent risponde con spiegazioni dettagliate e, quando opportuno, implementa modifiche. Questa interfaccia conversazionale rende l’agent accessibile senza dover imparare nuovi tool o workflow. In terzo luogo, l’agent abilita l’esecuzione parallela dei task. Uno sviluppatore può chiedere all’agent di indagare su un problema mentre lavora su un altro task, o eseguire più task dell’agent in parallelo. Questa parallelizzazione è possibile perché ogni task opera nello stesso ambiente completamente configurato, senza overhead di gestione dello stato. Ad esempio, uno sviluppatore può chiedere all’agent di prototipare una nuova feature mentre l’agent analizza perché un timeout non funziona, e i task procedono in parallelo senza interferenze.
L’evoluzione di Ona da Gitpod ha incluso una forte attenzione ai requisiti aziendali. La piattaforma oggi serve alcune delle organizzazioni più regolamentate al mondo, tra cui la banca più antica degli Stati Uniti, fondi sovrani, aziende farmaceutiche e grandi istituzioni finanziarie. Questo focus enterprise ha portato diverse funzionalità critiche che distinguono Ona dagli strumenti consumer. Sicurezza e conformità sono integrati in tutta l’architettura. Le organizzazioni possono definire configurazioni standardizzate degli ambienti di sviluppo che fanno rispettare policy di sicurezza, requisiti di conformità e standard architetturali. Quando uno sviluppatore avvia un nuovo ambiente, riceve automaticamente queste configurazioni curate e conformi. Questo approccio risolve un problema persistente nelle grandi organizzazioni: garantire che tutti lavorino in infrastrutture approvate mantenendo flessibilità per i progetti specifici. La piattaforma offre audit trail e monitoraggio completi. Ogni azione eseguita in un ambiente di sviluppo può essere registrata e monitorata, consentendo alle organizzazioni di rispettare i requisiti normativi e di sicurezza. Questo è particolarmente importante per istituzioni finanziarie e sanitarie che devono dimostrare la conformità a regolamenti come SOX, HIPAA, ecc. L’integrazione con l’infrastruttura enterprise esistente è fluida. Le organizzazioni possono collegare gli ambienti Ona ai propri sistemi di gestione delle identità, manager di segreti, registri di artefatti e database. Gli sviluppatori lavorano così in cloud mantenendo l’accesso a tutti i sistemi e dati necessari, senza VPN speciali o configurazioni di rete complesse. La piattaforma supporta anche diversi modelli di deployment. Le aziende possono eseguire Ona nei propri account cloud, on-premise o in modalità ibrida. Questa flessibilità permette di mantenere il controllo sull’infrastruttura beneficiando delle capacità della piattaforma Ona.
Per capire come funziona Ona nella pratica, bisogna osservare i reali workflow di sviluppo. La piattaforma abilita diversi pattern, ognuno per rispondere a esigenze specifiche. Il primo pattern è l’indagine e verifica rapida. Uno sviluppatore, durante una riunione, può voler verificare se un certo comportamento persiste o comprendere come funziona un sistema. Invece di dover scaricare codice, navigare tra i file e indagare manualmente, può semplicemente chiedere all’agent Ona. L’agent analizza la codebase, segue i percorsi di codice rilevanti e fornisce una spiegazione dettagliata. Il tutto in pochi minuti invece che in ore. Il secondo pattern è il prototipo e la sperimentazione. Spesso gli sviluppatori devono esplorare soluzioni prima di scegliere un approccio. Con Ona, si può chiedere all’agent di prototipare una feature, che viene implementata in versione funzionante. Lo sviluppatore può revisionare il lavoro, dare feedback e iterare. Il tutto avviene in parallelo con altri task—non si è bloccati in attesa che l’agent finisca. Il terzo pattern è l’implementazione di feature e modifiche di codice. Per feature semplici o task ben definiti, l’agent può implementare soluzioni complete. Lo sviluppatore fornisce i requisiti o indica il codice rilevante e l’agent implementa la feature, esegue i test e verifica tutto. Per feature più complesse, si collabora: l’agent gestisce i dettagli, lo sviluppatore guida le scelte architetturali. Il quarto pattern è manutenzione e refactoring. L’agent può analizzare il codice, individuare debito tecnico, suggerire miglioramenti e implementare refactoring. Questo è prezioso per codebase estese, dove il refactoring manuale sarebbe lento e soggetto a errori. L’agent può apportare modifiche coerenti su tutto il codice, garantendo accuratezza e completezza.
{{ < cta-dark-panel heading=“Potenzia il tuo workflow con FlowHunt” description=“Scopri come FlowHunt automatizza i tuoi workflow AI per contenuti e SEO — dalla ricerca alla generazione dei contenuti, fino alla pubblicazione e all’analisi — tutto in un’unica piattaforma.” ctaPrimaryText=“Prenota una demo” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Prova FlowHunt Gratis” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”
}}
Creare una piattaforma che unisce agent AI e ambienti cloud completamente isolati ha richiesto di risolvere sfide tecniche molto complesse. La prima è stata garantire che gli agent potessero operare in modo affidabile negli ambienti sandboxed senza intervento umano costante. Le prime versioni degli agent AI tendevano a bloccarsi, fare assunzioni errate o richiedere chiarimenti a ogni passaggio. Il team Ona ha investito molto nel prompt engineering, nell’architettura degli agent e nei meccanismi di feedback per creare agent realmente autonomi ma sempre reattivi alle indicazioni degli sviluppatori. La seconda sfida è stata la gestione dello stato e del contesto tra più task paralleli. Quando uno sviluppatore esegue più task dell’agent contemporaneamente, ciascun task deve avere il proprio contesto isolato pur accedendo alle risorse comuni come codebase e infrastruttura. Questo ha richiesto una progettazione attenta di come gestire lo stato, la comunicazione tra task e l’allocazione delle risorse. La terza sfida è stata assicurare che gli agent potessero interagire con tutti gli strumenti e sistemi necessari agli sviluppatori: non solo editor di codice e version control, ma anche sistemi di build, test, database, API e strumenti di gestione infrastrutturale. Ognuno ha la sua interfaccia e i suoi requisiti, e l’agent doveva poter lavorare con tutti in modo fluido. La quarta sfida è stata mantenere sicurezza e conformità pur abilitando l’autonomia degli agent. Gli agent devono poter modificare codice e infrastruttura, ma le aziende devono mantenere il controllo su cosa sia permesso. Questo ha richiesto sistemi sofisticati di permessi, audit trail e workflow di approvazione che non ostacolino la produttività. La quinta sfida è l’evoluzione continua delle capacità AI. Man mano che i modelli migliorano, le capacità di Ona si espanderanno, ma le organizzazioni devono pianificare formazione e adattamento continuo.
I vantaggi di Ona emergono chiaramente rispetto agli approcci tradizionali. In uno scenario tradizionale, gli sviluppatori spendono molto tempo nell’impostazione e manutenzione dell’ambiente. Un nuovo sviluppatore può impiegare giorni o settimane per configurare correttamente il proprio ambiente locale, installare dipendenze, impostare database e integrare strumenti. Con Ona, questo processo dura minuti: basta scegliere un template preconfigurato e si è subito operativi. Nelle configurazioni tradizionali, chi lavora su più progetti deve gestire frequenti cambi di contesto e ambiente. Spostarsi da un progetto a un altro significa cambiare branch, installare altre dipendenze e riconfigurare strumenti. Con Ona, ogni progetto ha il suo ambiente isolato e il passaggio è immediato. Nel debugging tradizionale occorrono profonda conoscenza del codice e dell’infrastruttura; l’analisi richiede di ricostruire manualmente il funzionamento dei sistemi. Con l’agent Ona, si possono porre domande in linguaggio naturale e l’agent svolge l’indagine fornendo spiegazioni e raccomandazioni. Nei processi tradizionali, la revisione del codice è manuale e richiede tempo e competenze. Con Ona, gli agent possono revisionare il codice, individuare problemi, suggerire miglioramenti e persino implementarli. Questo non sostituisce la revisione umana, ma riduce molto il lavoro manuale. Anche l’onboarding dei nuovi sviluppatori è più rapido: con Ona sono subito produttivi, lavorando in ambienti preconfigurati che rispettano gli standard aziendali.
Le implicazioni di Ona vanno oltre la produttività individuale. Le organizzazioni che adottano ambienti di sviluppo AI vedono miglioramenti misurabili in diversi KPI. La velocità di sviluppo aumenta notevolmente. Attività che richiedevano giorni o settimane possono essere svolte in ore o minuti. Questa accelerazione riguarda non solo lo sviluppo di nuove feature, ma anche bugfix, refactoring e manutenzione. La qualità del codice migliora grazie ad analisi, test e revisioni automatizzate. Gli agent possono individuare problemi prima della produzione, suggerire miglioramenti architetturali e garantire coerenza nel codice. I tempi di onboarding si riducono drasticamente. I nuovi sviluppatori diventano produttivi subito, senza dover passare settimane a imparare codebase e infrastruttura. Questo è particolarmente prezioso per aziende con turnover elevato o che devono scalare rapidamente. L’overhead operativo diminuisce: i team di piattaforma dedicano meno tempo alla gestione degli ambienti, risolvendo problemi di setup e mantenendo l’infrastruttura. Ciò libera risorse per iniziative strategiche invece che per il problem solving quotidiano. Il trasferimento di conoscenza migliora: quando gli agent possono spiegare il funzionamento dei sistemi, la conoscenza aziendale diventa più accessibile. I nuovi sviluppatori imparano dagli agent invece che dipendere esclusivamente dai senior. Il rischio diminuisce: gli agent possono individuare rischi, suggerire approcci più sicuri e garantire che i cambiamenti siano testati prima della produzione, riducendo i rischi di incidenti dovuti a errori di sviluppo.
Sebbene Ona rappresenti un progresso importante, le organizzazioni che valutano l’adozione devono considerare alcune sfide. La prima riguarda il percorso di apprendimento degli sviluppatori. Anche se Ona è pensato per essere intuitivo, chi è abituato ai workflow tradizionali avrà bisogno di tempo per adattarsi allo sviluppo guidato da agent. È utile pianificare formazione e adozione graduale, senza aspettarsi produttività immediata. La seconda è la necessità di standard di sviluppo ben definiti. Ona dà il meglio quando l’azienda ha chiaro come configurare gli ambienti, quali strumenti fornire e quali requisiti di conformità rispettare. Senza questi standard, si rischia di non sfruttare a pieno il valore della piattaforma. La terza riguarda la qualità del prompting e della comunicazione: gli agent lavorano meglio con istruzioni chiare e specifiche. Gli sviluppatori devono imparare a fornire prompt efficaci, con sufficiente contesto e dettaglio. La quarta riguarda il bisogno di supervisione e governance: anche se gli agent sono autonomi, servono meccanismi per revisionare le loro azioni, garantire la conformità e mantenere il controllo sui cambiamenti. Servono processi di governance pensati per non ostacolare la produttività. La quinta è l’evoluzione costante delle capacità AI. Man mano che i modelli migliorano, le capacità di Ona si espanderanno e le organizzazioni dovranno pianificare formazione e adattamento continui.
Ona offre uno sguardo sul futuro dello sviluppo software. Con il miglioramento delle capacità AI, ci aspettiamo diverse tendenze: gli agent diventeranno sempre più autonomi, in grado di gestire task complessi con meno guida umana; l’integrazione tra agent e ambiente di sviluppo sarà sempre più profonda, con accesso a strumenti e sistemi sofisticati; la collaborazione tra sviluppatori e agent AI sarà più evoluta, con migliori meccanismi di guida e spiegazione; la piattaforma si estenderà oltre lo sviluppo del codice, includendo gestione infrastrutturale, deployment e operation; sicurezza e conformità continueranno ad evolvere, permettendo governance e controllo anche con agent autonomi. Il cambiamento fondamentale rappresentato da Ona è la consapevolezza che il futuro dello sviluppo software non è sostituire gli sviluppatori con l’AI, ma potenziarli. Gli sviluppatori si concentreranno su decisioni di alto livello, architettura e requisiti; gli agent su implementazione, testing e manutenzione. Questa partnership tra creatività umana e capacità AI rappresenta il modello più produttivo per lo sviluppo software.
Ona segna un momento chiave nell’evoluzione delle piattaforme di sviluppo. Unendo ambienti cloud completamente isolati con agent di coding AI sofisticati, Ona abilita un nuovo modello di sviluppo in cui gli agent operano con tutto il contesto necessario, con pieno accesso a infrastruttura, database e strumenti. La piattaforma risolve sfide fondamentali—configurazione dell’ambiente, cambio di contesto, indagine e debugging, qualità del codice—mantenendo i requisiti di sicurezza e conformità tipici del mondo enterprise. Per gli sviluppatori, Ona offre guadagni di produttività senza precedenti grazie a task paralleli, rapidità di indagine e implementazione autonoma di task ben definiti. Per le aziende, Ona accelera la velocità di sviluppo, migliora la qualità del codice, riduce i tempi di onboarding e l’overhead operativo. Le funzionalità enterprise garantiscono controllo, governance e conformità mentre gli sviluppatori lavorano in modo più efficace. Con il continuo miglioramento dell’AI e l’esperienza accumulata nello sviluppo guidato da agent, Ona e piattaforme simili saranno presto infrastruttura standard per aziende di ogni dimensione.
Ona è l’evoluzione di Gitpod e rappresenta un cambiamento fondamentale da una piattaforma IDE web-based a una piattaforma di agent per l’ingegneria del software guidati dall’AI. Mentre Gitpod si concentrava sul fornire ambienti di sviluppo cloud con un clic, Ona integra agent di coding intelligenti direttamente in questi ambienti, permettendo l’esecuzione autonoma di task, analisi del codice e workflow collaborativi di sviluppo. L’azienda ha cambiato nome per riflettere questa trasformazione dell’architettura di prodotto e del valore offerto.
Ona offre ambienti cloud completamente configurati e isolati che si connettono in sicurezza a database on-premise, registri e gestori di segreti. La piattaforma è progettata per settori altamente regolamentati come banche, farmaceutica e istituzioni finanziarie. Ogni ambiente di sviluppo opera all’interno di una VPC con isolamento rigoroso, consentendo alle organizzazioni di rispettare i requisiti di conformità mentre gli sviluppatori lavorano in sicurezza all’interno dei confini della propria infrastruttura.
Sì, Ona supporta diversi linguaggi di programmazione e framework tra cui Python, Go, TypeScript e altri. Il punto di forza della piattaforma è la capacità di mantenere ambienti di sviluppo perfettamente configurati indipendentemente dallo stack tecnologico. Gli sviluppatori possono lavorare su diversi linguaggi e progetti contemporaneamente senza dover gestire manualmente la configurazione dell’ambiente o i cambi di stato.
L’agent di Ona opera in un ambiente cloud completamente configurato e isolato, non in maniera separata. Ciò significa che l’agent ha accesso all’intero contesto di sviluppo, inclusi database, API, registri e tutta l’infrastruttura necessaria. L’agent può eseguire modifiche reali, lanciare test e verificare il codice nell’ambiente reale di sviluppo, non solo generare suggerimenti. Inoltre, Ona consente l’esecuzione parallela dei task, permettendo agli sviluppatori di far girare più attività dell’agent contemporaneamente continuando a lavorare sui propri task.
FlowHunt completa le piattaforme di agent di coding AI fornendo funzionalità di automazione dei workflow per orchestrare task di sviluppo, integrarsi con pipeline CI/CD e gestire processi complessi multi-step. Mentre Ona gestisce l’esecuzione dell’agent all’interno di ambienti isolati, FlowHunt può automatizzare il workflow di sviluppo più ampio, dalla generazione del codice al testing, al deployment e al monitoraggio.
Arshia è una AI Workflow Engineer presso FlowHunt. Con una formazione in informatica e una passione per l'IA, è specializzata nella creazione di workflow efficienti che integrano strumenti di intelligenza artificiale nelle attività quotidiane, migliorando produttività e creatività.
Scopri come gli agent AI possono accelerare le tue attività di coding mantenendo pieno controllo e sicurezza in ambienti sandboxed.
Scopri come AMP, l'agente di programmazione di frontiera di Sourcegraph, sta rivoluzionando il panorama dello sviluppo AI abbracciando iterazione rapida, ragion...
Integra FlowHunt con Code Sandbox MCP per eseguire il codice in modo sicuro in container Docker isolati, gestire ambienti di sviluppo e alimentare l'automazione...
Integra FlowHunt con il server Defang Model Context Protocol (MCP) per automatizzare il deployment, la gestione e la rimozione dei servizi cloud direttamente da...
Consenso Cookie
Usiamo i cookie per migliorare la tua esperienza di navigazione e analizzare il nostro traffico. See our privacy policy.
