A febbraio 2025, Andrej Karpathy coniò un termine che prese d’assalto il mondo tech: vibe coding — scrivere codice descrivendo cosa vuoi a un’AI, lasciandola gestire la sintassi.

Un anno dopo, Karpathy dice che il vibe coding è già passato di moda.

Il nuovo paradigma? Agentic engineering — dove non stai scrivendo codice per il 99% del tempo. Stai orchestrando agenti AI che lo scrivono per te, agendo come supervisore anziché come autore.

E lo strumento di orchestrazione? Il Markdown.

L’Evoluzione: Tre Fasi

Software 1.0: Scrivi il Codice

Programmazione tradizionale. Gli esseri umani scrivono ogni riga. Python, JavaScript, C++. Pensi in sintassi, fai debug manualmente e itero riga per riga.

Software 2.0 / Vibe Coding: Descrivi il Codice

Assistenti AI come Copilot e Cursor generano codice da descrizioni in linguaggio naturale. “Vibri” con l’AI — descrivendo cosa vuoi, accettando o rifiutando suggerimenti. Rivedi ancora ogni riga.

Software 3.0 / Agentic Engineering: Dirige gli Agenti

Gli agenti AI operano autonomamente. Scrivi un file Markdown che definisce obiettivi e vincoli. L’agente scrive codice, lo testa, itera e commette miglioramenti. Rivedi i risultati, non il processo.

L’autoresearch di Karpathy è l’esempio più chiaro: un ricercatore scrive program.md, e l’AI esegue 100+ esperimenti durante la notte senza intervento umano.

Markdown: Il Livello di Interfaccia

In ogni fase, lo strumento dell’essere umano cambia:

Fase	Strumento Umano	Output
Software 1.0	Editor di codice	Codice sorgente
Software 2.0	Chat AI + editor di codice	Codice sorgente assistito dall’AI
Software 3.0	Editor Markdown	Istruzioni per gli agenti

Nell’agentic engineering, il file Markdown È il prodotto del lavoro umano. Tutto il resto — il codice, gli esperimenti, i risultati — è prodotto da agenti AI che seguono le tue istruzioni Markdown.

La Nuova Abilità: Scrivere Istruzioni per gli Agenti

Se non stai più scrivendo codice, cosa stai facendo? Stai scrivendo file Markdown chiari, specifici e strategicamente solidi.

Questo richiede un diverso set di competenze:

Competenza di dominio — Devi sapere come appaiono i buoni risultati, anche se non li stai producendo manualmente.

Scrittura chiara — Istruzioni ambigue producono risultati ambigui. Migliore è il tuo Markdown, migliore è l’output dell’agente.

Pensiero strategico — In autoresearch, il lavoro del ricercatore è impostare la giusta direzione di ricerca, non eseguire singoli esperimenti. Il tuo program.md definisce la strategia.

Capacità di valutazione — Devi giudicare se i risultati dell’agente sono effettivamente buoni. La supervisione è la responsabilità principale dell’essere umano.

Cosa Stai Realmente Programmando

Quando scrivi un program.md, un AGENTS.md o un CLAUDE.md, non stai solo scrivendo documentazione. Stai programmando:

Obiettivi: Per cosa dovrebbe ottimizzare l’agente?
Vincoli: Cosa non dovrebbe mai fare l’agente?
Contesto: Cosa deve sapere l’agente sul dominio?
Strategia: Come dovrebbe affrontare il problema l’agente?
Valutazione: Come dovrebbe misurare il successo l’agente?

Questo è il Software 3.0. Il linguaggio è il Markdown. Il compilatore è un LLM. Il runtime è un loop autonomo di agenti.

La Catena di Fornitura della Conoscenza

L’agentic engineering dipende dalla conoscenza. Le tue istruzioni Markdown sono buone solo quanto la tua comprensione del dominio. Questo crea una catena di fornitura della conoscenza:

Cattura la conoscenza dal web (documentazione, paper, post del blog, esempi)
Organizza in un sistema Markdown-nativo (Obsidian, Notion, file semplici)
Sintetizza in istruzioni per gli agenti (program.md, AGENTS.md, CLAUDE.md)
Distribuisci agenti che eseguono sulle tue istruzioni

Il primo passo — catturare la conoscenza web come Markdown — è dove entra in gioco Save. Conversione in un clic di qualsiasi pagina web in Markdown pulito, pronto per alimentare il tuo workflow di istruzioni per agenti.

Le persone che scrivono le migliori istruzioni per agenti nel 2026 non partono da zero. Stanno costruendo su una libreria di riferimenti Markdown attentamente curata.

Iniziare con l’Agentic Engineering

Non devi eseguire autoresearch per praticare l’agentic engineering:

Inizia con AGENTS.md nel tuo progetto attuale. Scrivi istruzioni chiare per gli assistenti AI di codifica.
Itera in base ai risultati. Quando l’AI fa un errore, non limitarti a correggerlo — aggiorna le tue istruzioni Markdown in modo che non si ripeta.
Costruisci la tua libreria di riferimento. Salva documentazione utile, esempi e best practice come Markdown. Li riferirai quando scrivi le istruzioni degli agenti.
Pensa strategicamente. Invece di dire all’AI quale codice scrivere, digli quale problema risolvere e quali vincoli rispettare.

Il passaggio dal vibe coding all’agentic engineering non è una previsione futura. Sta accadendo proprio ora, e il Markdown è l’interfaccia.

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