AWS (Amazon Web Services) ha presentato tre nuovi Frontier Agents, una generazione di agenti AI in grado di completare task legati a sviluppo software, sicurezza e DevOps. Tra questi ultimi il protagonista assoluto è Kiro, un agente autonomo in grado di lavorare in modo del tutto indipendente per ore, persino per giorni, e di gestire attività complesse senza bisogno di intervento umano. Le versioni preliminari dei tre agenti sono già disponibili per i clienti AWS.
Come Kiro sfrutta il “contesto persistente” per programmare
L’annuncio di Kiro è avvenuto nel corso del keynote di Matt Garman al re:Invent 2025. L’agente ha la capacità di eseguire compiti di coding a partire da semplici istruzioni di alto livello. Determina in autonomia i passaggi necessari, coordina le modifiche in più repository e produce codice conforme agli standard aziendali.
Kiro si basa su un principio che prende il nome di persistent context, cioè la capacità di conservare la memoria delle istruzioni e dei dettagli ricevuti nel tempo. A differenza di molti strumenti AI che “perdono il filo” dopo sessioni di lavoro prolungate, mantiene la coerenza anche su processi molto complessi e di lunga durata.
Questo approccio è reso possibile dallo spec-driven development che è stato introdotto nella versione iniziale di Kiro nel luglio 2025. In tale modello gli sviluppatori convalidano o correggono le ipotesi dell’agente e introducono delle specifiche che guidano le fasi successive. La nuova versione estende queste funzionalità e apprende direttamente da repository preesistenti e osserva come i team collaborano attraverso strumenti come GitHub e Jira.
Kiro può aggiornare codice distribuito su ben 15 servizi differenti con un unico prompt, attività che richiederebbe ore di lavoro manuale a un programmatore.
Security Agent e DevOps Agent
Insieme a Kiro AWS ha lanciato anche Security Agent e DevOps Agent. Il primo agisce come analista della sicurezza virtuale e monitora il codice in tempo reale testando vulnerabilità e proponendo eventuali correzioni. Il secondo ottimizza i processi di test e deployment, verifica le prestazioni, la compatibilità e robustezza del software prima del rilascio in produzione.
Altre aziende come OpenAI, con il modello GPT-5.1-Codex-Max, stanno investendo in soluzioni per la programmazione autonoma su lunghe sessioni di lavoro. I problemi legati alle allucinazioni e alla coerenza dei modelli rimangono però il vero banco di prova da superare.
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