Gli agenti AI stanno rivoluzionando il modo in cui interagiamo con i computer. Non si tratta più solo di chatbot testuali: gli ultimi progressi puntano verso agenti multimodali capaci di eseguire azioni sul sistema operativo dietro istruzioni in linguaggio naturale (Computer Use and AI Agents: A New Paradigm for Screen Interaction | by Tula Masterman | TDS Archive | Medium). In pratica, l’obiettivo è dare all’AI la possibilità di controllare un computer come farebbe un umano: aprire e modificare documenti, cliccare su pulsanti e menu, scorrere pagine, eseguire comandi di shell e così via.

Questi agenti combinano modelli di linguaggio avanzati con percezione dell’interfaccia grafica e potenti meccanismi di pianificazione, così da suddividere un compito in passi multipli e correggersi automaticamente in caso di errore (Computer-Using Agent | OpenAI).

In questo articolo fornirò una panoramica per sviluppatori sugli agenti AI in grado di pilotare macOS tramite interfaccia grafica o linea di comando (CLI). Mi concentrerò in particolare su strumenti che eccellono in automazione della shell Unix, interazione con API esterne e capacità di prendere decisioni complesse in autonomia. Vedremo sia soluzioni open source che commerciali (in molti casi multipiattaforma, ma con supporto macOS), e approfondiremo i tre agenti attualmente più rilevanti secondo criteri di automazione avanzata, integrazione con API e adattabilità ai flussi di lavoro degli sviluppatori.

Panoramica degli strumenti disponibili

L’ecosistema di agenti AI per l’automazione su macOS è in rapida evoluzione. Si possono distinguere due categorie: gli strumenti open source, spesso nati dalla community e liberamente estendibili, e le soluzioni commerciali, integrate in prodotti per aumentare la produttività su Mac. Di seguito un elenco dei principali strumenti attualmente disponibili:

• Auto-GPT – Progetto open source (Python, CLI) divenuto celebre per aver introdotto l’idea di “agente autonomo” basato su GPT. Consente di definire obiettivi e lasciare che l’AI pianifichi ed esegua iterativamente una serie di azioni (comandi shell, chiamate web/API, scrittura codice) per completare compiti complessi.
  È multipiattaforma (funziona su macOS, Linux, Windows) e rilasciato sotto licenza MIT. La documentazione lo descrive come «una potente piattaforma che permette di creare, distribuire e gestire agenti AI continui per automatizzare workflow complessi» (GitHub – Significant-Gravitas/AutoGPT.). Vanta una vastissima community open source (oltre 170k stelle su GitHub) e un ecosistema di plugin per estenderne le capacità (ad es. integrazioni per web browsing, accesso a servizi esterni, ecc.).
  
• Open Interpreter – Strumento open source in Python che funge da interprete universale locale per comandi in linguaggio naturale. Si installa via pip e si esegue nel terminale, offrendo un’interfaccia tipo chat attraverso cui l’LLM riceve istruzioni e può eseguire codice Python/JavaScript/bash direttamente sul Mac (GitHub – OpenInterpreter/open-interpreter).
  Supporta l’esecuzione di operazioni generiche sul computer: manipolare file (creare/modificare documenti, immagini, video, PDF), eseguire comandi shell, controllare il browser per effettuare ricerche online, analizzare dataset ed altro.
  È compatibile con macOS (oltre a Linux/Windows), licenza AGPL-3.0, ed è pensato per sviluppatori: “fornisce un’interfaccia in linguaggio naturale alle capacità generiche del computer”.
  Ha rapidamente guadagnato popolarità (circa 60k stelle su GitHub) come alternativa locale a soluzioni come Code Interpreter di OpenAI, con una community attiva che contribuisce al progetto.
  
• “macOS Use” (Browser-Use) – Progetto open source emergente (MIT License) focalizzato specificamente sul controllo di macOS via AI. Sfrutta AppleScript e il framework MLX di Apple per rendere “ogni app Mac accessibile agli agenti AI” (GitHub – browser-use/macOS-use). In pratica permette a un modello di linguaggio (es. GPT-4 o Claude) di lanciare applicazioni e interagire con l’interfaccia grafica: cliccare menu e bottoni, inserire testo, navigare tra finestre. L’ambizione dichiarata è “dire a qualsiasi dispositivo Apple cosa fare e vederlo eseguito, su qualsiasi app”.
  Ad esempio, può aprire l’app Calcolatrice e effettuare operazioni, oppure avviare Safari, fare login su un sito e recuperare informazioni. Data la potenza, il progetto avverte che l’agente può eseguire azioni potenzialmente sensibili su qualsiasi componente UI del Mac (incluso usare credenziali salvate), per cui va usato con cautela.
  Sebbene ancora in sviluppo, “macOS Use” rappresenta una soluzione innovativa per automazione GUI con AI su Mac (un ambito tradizionalmente esplorato da tool come Automator o AppleScript, ora potenziati dal linguaggio naturale).
• AIChat (Shell Assistant) – Strumento open source (CLI scritto in Rust, multi-platform) che integra vari modelli LLM e fornisce funzionalità di assistenza in shell. Tramite la modalità Shell Assistant, AIChat consente di descrivere un’operazione a voce naturale (es: “trova tutti i PDF nella cartella Documenti e spostali nel Cestino”) e ottenerne l’esecuzione automatica come comandi esatti per la propria shell e OS (GitHub – sigoden/aichat). Si adatta infatti al sistema in uso (“aggiustandosi al tuo OS e ambiente shell” e può semplificare attività complesse in terminale.
  Supporta inoltre un REPL interattivo, chiamate a molte API LLM (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, ecc.), e modalità per l’integrazione in script. È disponibile anche via Homebrew su macOS, licenza MIT/Apache. La community è in crescita grazie alla sua versatilità (un all-in-one per chat, comandi e agenti in CLI.
  
• Raycast AI – Sul fronte commerciale, Raycast AI si distingue come soluzione nativa per macOS. Raycast è un popolare launcher per Mac (un’alternativa potenziata a Spotlight) e nella sua versione Pro ha integrato un assistente AI profondo nel sistema. Tramite AI Extensions, Raycast permette di impartire comandi in linguaggio naturale che vengono trasformati in azioni sul Mac o in risposte basate sui dati delle app (AI that works with your OS – Raycast AI). In altre parole, consente all’utente di controllare via voce/testo sia funzionalità core di macOS (file, app, impostazioni) sia integrazioni con applicazioni esterne, il tutto attraverso un’interfaccia unificata. Ad esempio, si possono rinominare file, spostare elementi nel Finder, creare eventi in Calendar o task in Todoist, impostare lo stato su Slack, fino a interrogare servizi come Linear o Jira – tutto semplicemente descrivendo l’operazione che si desidera.
  Raycast offre estensioni AI predefinite per controllare il sistema e funzionalità aggiuntive, e permette di connettere ulteriori app tramite il suo store di estensioni (molte delle quali open source). È un tool ibrido GUI/CLI (si usa via scorciatoia da tastiera e menu, ma esegue script in background) con licenza proprietaria; forte di una ampia base di utenti Mac e di supporto ufficiale, sta “trasformando il Mac in un sistema operativo nativo AI” secondo i feedback entusiasti di sviluppatori.
• GitHub Copilot CLI – Estensione sperimentale di GitHub Copilot rivolta al terminale. Fornisce un’interfaccia conversazionale in CLI per aiutare a comporre comandi shell complessi e script, oppure spiegare l’uso di comandi sconosciuti. Ad esempio, l’utente può chiedere “come faccio a trovare e sostituire una stringa in tutti i file di questa directory?” e Copilot CLI suggerirà la corretta pipeline di comandi (utilizzando tools Unix come grep/sed), con possibilità di eseguirli direttamente previa conferma (NOW AVAILABLE: GitHub Copilot in the CLI – YouTube). Pur non essendo un agente “autonomo” multi-step, è molto utile per automazione assistita della shell e integrazione nei flussi di lavoro developer, soprattutto su macOS dove può colmare lacune di memoria o sintassi degli utenti. Copilot CLI è proprietario (parte dell’offerta GitHub Copilot), con supporto su macOS/Linux tramite GitHub CLI.

I tre agenti AI più rilevanti (focus approfondito)

Tra gli strumenti elencati, approfondiamo ora tre agenti particolarmente rappresentativi che soddisfano i criteri di automazione avanzata, ricco supporto API/strumenti e adattabilità ai workflow degli sviluppatori. Per ciascuno vedremo la tipologia (CLI, GUI, ecc.), la compatibilità con macOS, la licenza, le caratteristiche tecniche salienti, il livello di supporto dalla comunità, e alcuni casi d’uso rilevanti.

Auto-GPT: agente autonomo open source per workflow complessi

Auto-GPT si è affermato come uno dei primi esempi di agente AI fully autonomous, catalizzando l’attenzione degli sviluppatori nel 2023. Sfrutta la potenza dei modelli GPT-4/3.5 per pianificare ed eseguire in loop una serie di azioni volte al raggiungimento di un obiettivo definito dall’utente, con minima supervisione umana. In pratica, dato un goal (es: “Raccogli informazioni sul framework X e crea un report”), Auto-GPT suddivide il task, decide quali passi compiere (ricerche web, chiamate API, comandi locali, ecc.), genera codice o comandi necessari, li esegue, valuta i risultati e adatta il piano finché il goal non è raggiunto.

Tipo: strumento CLI (riga di comando) – un’applicazione Python eseguibile nel terminale. Può essere considerato headless (senza interfaccia grafica), anche se sono nati front-end e GUI di terze parti.
Compatibilità: multipiattaforma.
Supporta nativamente macOS (oltre a Linux e Windows) richiedendo Python 3.8+ e accesso alle API dei modelli (OpenAI, etc.).
Licenza: MIT (open source). Il progetto è ospitato su GitHub (Significant-Gravitas/AutoGPT).
Caratteristiche tecniche: utilizza modelli LLM per la reasoning chain. Integra strumenti come: web browsing e scraping, gestione file, esecuzione di codice Python, accesso a informazioni di sistema, e un sistema di plugin estensibile che consente di aggiungere supporto per nuove API (ad esempio plugin per operazioni su file system, query a database, assistente di coding, invio email, operazioni sulle immagini, etc.). Può mantenere memoria contestuale a lungo termine (tramite vettori/embedding) per ricordare informazioni tra iterazioni. Il loop decisionale prevede fasi di pianificazione, esecuzione, verifica del risultato e correzione del piano se necessario, il che realizza una forma di auto-correzione.
Supporto comunità: estremamente elevato. Auto-GPT è stato uno dei repository GitHub più trend di sempre nella sua categoria (oltre 175k ⭐️) (GitHub – Significant-Gravitas/AutoGPT), con centinaia di contributori. La community ha creato vari fork e miglioramenti (ad es. SuperAGI, AgentGPT per eseguirlo via browser, ecc.). Esiste un ecosistema di documentazione, tutorial, e discussioni (Discord, forum) molto attivo, sebbene l’hype iniziale si sia assestato su aspettative più pratiche.
Casi d’uso: Auto-GPT è ideale quando si vuole automatizzare un intero flusso di lavoro multi-step. Ad esempio, può: effettuare ricerche su più siti e sintetizzare i risultati in un documento; analizzare un repository di codice e proporre bugfix implementandoli; fungere da assistente per operazioni DevOps (eseguendo comandi di build, test, deploy in sequenza); interagire con servizi esterni via API per aggregare dati (es. chiamare API di mercato finanziario e generare un report). Un esempio concreto: con il giusto prompting, si può chiedere ad Auto-GPT di creare un pacchetto software – l’agente pianificherà la struttura del progetto, genererà i file di codice, li testerà (se possibile), iterando finché il risultato è soddisfacente. In sintesi, Auto-GPT riduce la necessità di intervento umano continuo su compiti articolati, anche se va impostato con attenzione (obiettivi chiari e eventualmente vincoli per evitare comportamenti indesiderati).

Open Interpreter: interfaccia naturale alla shell e alle API locali

Open Interpreter rappresenta un approccio pragmatico e orientato agli sviluppatori: invece di un agente che autonomamente decide i passi, offre un ambiente in cui l’utente dialoga con l’AI dando comandi, e l’AI li esegue immediatamente sul sistema. È stato descritto come un “ChatGPT Code Interpreter locale”, poiché estende l’idea di OpenAI (esecuzione di codice Python in sandbox) al contesto dell’intero computer dell’utente.

Tipo: applicazione CLI interattiva. Si avvia da terminale (interpreter dopo installazione) e si comporta come una sessione chat REPL, dove i prompt dell’utente in linguaggio naturale vengono analizzati e possono generare l’esecuzione di codice o comandi. Esiste anche una modalità programmatica (importando il modulo Python) per integrarlo in altri software.
Compatibilità: supporta macOS, Linux e Windows. Su macOS non richiede nulla di specifico oltre a Python; può utilizzare risorse locali (es. aprire applicazioni Mac tramite comandi shell/AppleScript se richiesto).
Licenza: AGPL-3.0 (open source con copyleft). Repository GitHub: OpenInterpreter/open-interpreter.
Caratteristiche tecniche: la caratteristica chiave è la esecuzione diretta di codice generato dall’AI sul computer locale. Quando l’utente pone una richiesta (ad esempio: “Converti tutti i file CSV in questa cartella in un unico file Excel e generane un grafico riassuntivo”), Open Interpreter decide quali snippet di codice Python, shell o JavaScript usare per soddisfarla, li esegue, e poi mostra o utilizza i risultati per proseguire. Supporta una vasta gamma di azioni, perché in pratica può chiamare qualunque libreria o comando: dall’uso di librerie Python per manipolare immagini o dati, al controllo di un browser tramite automazione (es. Playwright) per navigare e recuperare informazioni online. Di default, chiede conferma all’utente prima di eseguire codice potenzialmente distruttivo (per sicurezza) (GitHub – OpenInterpreter/open-interpreter: A natural language interface for computers).
Può utilizzare modelli GPT via API (OpenAI) ma supporta anche modelli locali (es. Llama 2) se configurati, permettendo esecuzione offline. Non è fully autonomous: esegue ciò che l’utente richiede, però un singolo prompt dell’utente può innescare internamente più operazioni in sequenza (l’LLM può elaborare un piano nel suo output code e compiere passi multipli prima di rispondere). Ad esempio, l’istruzione “scarica questo dataset, filtra i dati, crea un grafico e mostramelo” richiederà più sub-azioni che l’agente realizza da solo prima di fornire il grafico finale.
Supporto comunità: molto buono. Pur essendo più giovane di Auto-GPT, ha ottenuto ampia visibilità (decine di migliaia di stelle) e adozione da parte di sviluppatori data-science e IT ops che ne apprezzano la capacità di automazione rapida. La community contribuisce con plugin non ufficiali, guide (come utilizzare Open Interpreter per scopi specifici) e ha persino sviluppato interfacce voice e GUI sperimentali. Inoltre, il team mantiene un Discord attivo per feedback. Sono previste evoluzioni (es. una desktop app dedicata) per migliorarne usabilità.
Casi d’uso: Open Interpreter brilla in contesti interattivi di automazione. Alcuni esempi:

• Sviluppatore DevOps può usarlo come “assistente terminale” chiedendo di configurare un ambiente (l’AI scriverà ed eseguirà script di installazione, creando file di configurazione necessari).
• Data scientist può incollare un dataset e chiedere analisi/esplorazione: l’AI scriverà codice Pandas/Matplotlib per analizzare i dati e mostrare grafici o statistiche.
• Automazione desktop: “Apri Photoshop, applica questa trasformazione a un’immagine e salva il risultato” – interpreterà il comando e, se possibile via script, lo eseguirà (magari utilizzando AppleScript o chiamate di automator in macOS).
• Interazione con servizi web locali: ad esempio, pilotare un browser per fare login a un sito, estrarre dati e salvarli in un file.

In generale, Open Interpreter è come un coltellino svizzero AI per sviluppatori: al posto di scrivere manualmente uno script, si può descrivere il risultato desiderato e lasciare che l’agente scriva ed esegua il codice, riducendo tempi e sforzo.

Raycast AI: automazione naturale dell’ambiente Mac

Raycast AI rappresenta l’integrazione dell’agente AI in un prodotto maturo e raffinato per macOS. A differenza di Auto-GPT e Open Interpreter (orientati al terminale), Raycast AI vive nell’interfaccia utente Mac e mira a semplificare i flussi di lavoro quotidiani degli sviluppatori (e power user) combinando la versatilità delle estensioni Raycast con la comodità del linguaggio naturale.

Tipo: applicazione GUI (launcher) con funzionalità AI ibride. Raycast è un’app con finestra di comando (triggerabile con scorciatoia da tastiera) che mostra risultati e aziona script/estensioni. L’AI di Raycast si manifesta principalmente tramite una finestra di chat/comando in linguaggio naturale integrata nell’app. Dunque è un approccio ibrido: interfaccia grafica per input/output, ma esecuzione di automazioni (script shell, chiamate API) dietro le quinte.
Compatibilità: esclusivamente macOS per la parte desktop (è in beta una versione Windows, ma su Mac è dove brilla e offre piena integrazione). Richiede macOS recente; la componente AI (Raycast Pro) utilizza servizi cloud (OpenAI API) per l’LLM.
Licenza: Proprietaria commerciale. Raycast è gratuito nelle funzionalità base; l’AI richiede un abbonamento Pro (a partire da ~$8/mese). Le estensioni sono in gran parte open source (script in TypeScript/JavaScript condivisi su GitHub) ma l’infrastruttura AI è closed source.

Caratteristiche tecniche: Raycast AI introduce il concetto di AI Extensions, che sono essenzialmente comandi Raycast pilotabili via linguaggio naturale. In pratica l’utente può premere una scorciatoia, aprire la console Raycast e scrivere una richiesta come parlasse a un assistente: es. “Crea un nuovo repo su GitHub chiamato my-app e clonalo in ~/Progetti”. L’AI parserà l’intento e potrà concatenare azioni: chiamare l’API di GitHub per creare il repository, poi eseguire un’estensione (o uno script shell) locale per effettuare il clone. Raycast di per sé ha un ricco store di estensioni (oltre 500) per integrare servizi e applicazioni: gestione di issue su GitHub/Linear/Jira, controllare Homebrew, aprire PR, cercare documentazione, manipolare file, controllare app Mac (Music, Calendar, Notes, ecc.).

La novità è che qualsiasi estensione può essere richiamata dall’AI se il comando naturale dell’utente lo richiede. I creatori la descrivono così: “le AI Extensions trasformano il linguaggio quotidiano in azioni e risposte – dal rinominare file al verificare ticket su Linear” (AI that works with your OS – Raycast AI). Raycast include estensioni AI di base per controllare il sistema operativo (es: aprire app, gestire file, eseguire script AppleScript) e funzionalità proprie (Note, Clipboard, ecc.). Inoltre, offre suggerimenti mentre si digita la richiesta, per aiutare l’utente a specificare l’azione. Dal punto di vista tecnico, l’AI analizza il testo, mappa l’intento su una serie di comandi (come farebbe un assistente vocale avanzato) e li esegue in sequenza presentando il risultato. Per informazioni non locali, può anche effettuare ricerche web inline con fonti. Tutto avviene con tempi di risposta molto rapidi, per restare in linea con l’idea di launcher (strumento immediato).

Supporto comunità: Raycast aveva già una forte community di sviluppatori contribuendo estensioni. Con l’arrivo di Raycast AI, la comunità può creare AI Extensions personalizzate, ovvero definire come l’AI debba interagire con una certa estensione. La documentazione è attiva e c’è un forum dedicato. Essendo un prodotto commerciale, gli utenti beneficiano anche di supporto ufficiale e aggiornamenti costanti. Molti sviluppatori Mac hanno adottato Raycast AI per velocizzare routine di lavoro, e online si trovano condivisioni di workflow utili (ad esempio script AI per configurare ambienti, gestire to-do, tradurre selezioni di testo al volo, ecc.). Insomma, c’è sia una comunità spontanea che il backing dell’azienda Raycast.
Casi d’uso: Raycast AI è pensato per migliorare la produttività quotidiana su Mac. Alcuni casi tipici:

• Gestione file e sistema: basta chiedere “sposta tutti i PDF dal Desktop a una cartella Archivio” per far eseguire all’agente una ricerca e spostamento di file (evitando di farlo manualmente). Oppure “dimmi quanto spazio occupano le cartelle più pesanti nel disco” per ottenere un’analisi senza scrivere comandi du complicati.
• Integrazione servizi dev: esempio, “crea un ticket su Jira dal titolo X assegnato a me con priorità alta” – l’AI compila e invia direttamente il ticket via API Jira. O “estraimi tutte le pull request aperte su GitHub per il repo Y” – ottenendo un elenco in pochi secondi.
• Automazione flussi multi-app: ad esempio, “aggiungi i miei task ad alta priorità da Linear alla lista di Things e blocca il calendario oggi pomeriggio per lavorarci”. In un solo comando naturale, l’agente recupera i task (Linear), crea elementi (Things) e inserisce eventi (Calendar) – operazioni che manualmente richiederebbero di passare tra 3 applicazioni.
• Coding e setup ambienti: sebbene Raycast non sia un IDE, si integra bene col terminale e editor. Un dev può usare AI per cercare snippet di codice/documentazione al volo, generare comandi git corretti (“inizializza repo, fai commit e push origin main”), aprire project-specific tools. Nonché sfruttare il fatto che Raycast può eseguire script: un comando AI potrebbe lanciare uno script di build/test mentre ci si dedica ad altro.
• Informazioni e domande generali: Raycast AI funge anche da assistente stile ChatGPT on-demand (grazie a Quick AI e ricerche web integrate), utile per rispondere a dubbi di programmazione, generare regex, tradurre testo, ecc., sempre senza lasciare il contesto del Mac (ad esempio può essere richiamato mentre si è in un’altra app).

In sintesi, Raycast AI è altamente adattabile al flusso di lavoro Mac di uno sviluppatore: riduce il numero di click e passaggi tra app, delegando all’AI le operazioni ripetitive o la navigazione tra API di servizi vari. Pur non avendo la totale autonomia pianificante di Auto-GPT, eccelle nel comprendere comandi complessi e svolgerli immediatamente integrandosi nell’ambiente quotidiano.

Confronto tra gli agenti principali

Per ricapitolare le caratteristiche, riportiamo una tabella comparativa dei tre agenti approfonditi:

Agente AI	Tipo	Compatibilità macOS	Licenza	Community & Supporto	Casi d’uso esemplificativi
Auto-GPT	CLI puro (Python), autonomo	✅ Mac (Windows/Linux)	MIT (open source)	Community open source massiva (175k+ ⭐️, molti plugin) Sviluppo rapido, doc online, forum Discord.	Task multi-step complessi senza supervisione: es. ricerca web + aggregazione + output report; coding autonomo di prototipi; operazioni ripetitive su dati con controllo di qualità automatico.
Open Interpreter	CLI interattivo (Terminal Chat)	✅ Mac (Windows/Linux)	AGPL-3.0 (open source)	Community in crescita (60k ⭐️) con contributi attivi; manutentori presenti su Discord. Strumento testato dalla community dev/data.	Automazione assistita in linguaggio naturale: es. eseguire batch di comandi shell, scripting on-the-fly, analisi dataset locale, controllo browser per scraping, il tutto con conferma umana nei passaggi critici.
Raycast AI	GUI (launcher Mac) con chat NL	✅ Mac (app nativa; beta Win)	Proprietaria (commerciale)	Supporto ufficiale + community estensioni Mac. Estensioni open source, base utenti sviluppatori Mac ampia.	Produttività su Mac: es. orchestrare app e servizi (da Slack a Finder) con un solo comando; creare ticket/commit/progetti via API istantaneamente; gestire file, note, calendario con istruzioni semplici invece di click manuali.

(Legenda: ✅ = supportato nativamente)

Conclusione

L’era degli agenti AI capaci di pilotare macOS è appena iniziata, ma già si intravedono i benefici per sviluppatori e power user. Dall’automazione di attività shell complesse alla regia di applicazioni GUI tramite linguaggio naturale, questi strumenti promettono di farci risparmiare tempo e ridurre la necessità di interventi manuali ripetitivi. Soluzioni open source come Auto-GPT e Open Interpreter offrono grande flessibilità e sperimentazione, permettendo alla community di spingere i limiti di ciò che un agente può fare (ad esempio, dotandolo di nuove integrazioni o maggiore capacità di ragionamento). D’altro canto, prodotti come Raycast AI mostrano come integrare l’AI in modo armonioso nell’ecosistema Mac, adattando gli agenti ai flussi di lavoro reali degli sviluppatori e nascondendo la complessità tecnica dietro interfacce eleganti.

È importante notare che maggiore potenza porta anche nuove responsabilità: un agente che controlla il nostro sistema ha potenzialmente accesso a dati sensibili e può compiere azioni indesiderate se non ben configurato. Le aziende stanno studiando approcci per mitigare i rischi – ad esempio, Anthropic fa girare il suo Claude in una sandbox limitata per i test di “computer use” (Computer Use and AI Agents) e OpenAI sta addestrando agenti come “Computer-Using Agent (CUA)” con tecniche di rinforzo per massimizzarne l’affidabilità (Computer-Using Agent | OpenAI). Anche a livello utente, è buona pratica mantenere l’uomo “in the loop” almeno finché la tecnologia non maturerà ulteriormente, ad esempio confermando operazioni critiche suggerite dall’AI.

In definitiva, gli agenti AI per macOS stanno diventando collaboratori sempre più capaci: possono scrivere codice, controllare software, prendere decisioni di routine e interagire con innumerevoli API. Sfruttarli al meglio richiede un po’ di apprendimento (capire come formulare i prompt, quali compiti delegare, come impostare limiti di sicurezza), ma il risultato è un nuovo livello di automazione “intelligente” al servizio dello sviluppatore. Con la rapida evoluzione in corso – e il coinvolgimento attivo sia della community open source sia di big tech (OpenAI, Apple, Microsoft, Anthropic) – possiamo aspettarci agenti sempre più affidabili, integrati e “dev-friendly” nel prossimo futuro. Prepariamoci a un Mac sempre più “AI-native”, dove parlare o scrivere una richiesta sarà tutto ciò che serve per vederla realizzata sullo schermo.