Il prompt engineering è morto, ora si fa loop

Introduzione

I prompt sono morti, ora si fanno i loop.

Ecco, l’ho detto. Ed è esattamente il tipo di frase che mi fa venire l’orticaria, perché nel mondo dell’AI ogni due settimane qualcosa muore o si reinventa e aggiorna e nasce il nuovo termine. Ti distrai un giorno e c’è già una parola nuova. Però stavolta, sotto l’hype, c’è un cambiamento vero e siccome tutti noi con questa roba ci lavoriamo, vale la pena capirlo ben bene, senza esagerare. Approfondiamo. 

Cos’è il loop engineering

Partiamo dalla definizione, in tre righe. Il loop engineering è l’arte di progettare il ciclo che fa lavorare un agente AI al posto tuo. Invece di scrivere un prompt, leggere la risposta, correggere, riscrivere, quel botta e risposta manuale che facciamo da anni, tu imposti un obiettivo, delle regole e un punto di stop, e l’agente gira da solo finché non ha finito. In pratica passi da operatore ad architetto del tuo lavoro.

Loop engineering vs prompt engineering: che differenza c’è?

La differenza è tutta qui, quindi fermiamoci un attimo.

Nel prompt engineering il protagonista sei tu. Ti siedi davanti alla chat, scrivi un prompt curato e anche super studiato, leggi l’output e inizi il ping-pong: “no, non mi convince”, “rifallo più corto”, “aggiungi questo”, “guarda in questo PDF”. Vai avanti così finché il risultato non ti piace, poi lo prendi e lo usi. Il valore sta tutto nel saper scrivere bene quella singola istruzione.

Nel loop engineering il protagonista è l’agente. Tu intervieni una volta sola, all’inizio: definisci cosa vuoi, come si verifica che sia fatto bene e quando ci si deve fermare. Poi parte il ciclo, loop appunto, e non torni più a scrivere prompt uno alla volta. Il lavoro lo fa lui, anzi, lo fanno i suoi subagenti, ma ci arriviamo tra poco.

Una cosa che nel dibattito a mio avviso si dice poco: la definizione di “loop engineering” non è un termine che gira da moltissimo tempo. Ha una data di nascita precisa, giugno 2026. L’ha coniato, infatti, Addy Osmani in un saggio che guida l’engineering su Google Chrome, mettendo nero su bianco un’idea che stava già circolando tra chi questi strumenti li costruisce davvero, in particolare Peter Steinberger (OpenClaw) e Boris Cherny, la perosna che ha creato Claude Code in Anthropic. Ecco perché ne senti parlare solo adesso: gli agenti sono diventati abbastanza bravi da girare per ore in autonomia, e il collo di bottiglia si è spostato dal come scrivere il prompt al come progettare il ciclo.

Cherny l’ha detta nel modo più asciutto possibile: non scrive più prompt a Claude, ha dei loop che lo fanno al posto suo, il suo lavoro ormai è scrivere loop. Quando chi costruisce gli agenti più usati al mondo dice che ha smesso di scrivere prompt a mano, forse è il caso di drizzare le antenne.

Come funziona un loop agentico? Le 4 fasi

Il loop, come dice la parola, è un ciclo e semplificando al massimo (ma anticipo subito che in giro trovi framework con cinquantamila fasi diverse), ne ha quattro:

1. Pianificazione: l’agente si fa un piano. Attenzione: non lo fai tu. Gli dai il task e lui decide che, per arrivarci, deve fare A, B, C e D
2. Azione: esegue quei passi
3. Analisi: mentre lavora controlla: questo dato non si trova, questa informazione manca, qui ho sbagliato.
4. Correzione: sistema e ricomincia.

Qui sta il punto: ricomincia. Il ciclo si ripete finché il task non è concluso. Nessuna botta e risposta, ma un motore che gira. Oggi possiamo farlo perché i modelli di ultima generazione, come Claude Code e simili, riescono a lavorare a lungo, ad accedere a strumenti esterni, a leggere e scrivere file. Roba che la semplice chat del 2023 si sognava.

Due esempi pratici (senza scrivere una riga di codice)

Il loop nasce nel mondo della programmazione, ma la cosa interessante è che funziona benissimo anche nei lavori d’ufficio, di intelletto, creativi e di concetto. Due esempi, zero codice.

Analisi dei competitor. Dici all’agente: voglio i 10 principali competitor internazionali nel mio settore, che tu venda borracce termiche, cover per telefoni o altro. Partono i subagenti in parallelo: uno fa la ricerca social (chi sono, quanto sono seguiti, che strategia usano), uno scava nei database di startup e venture capital (round raccolti, investitori, cap table, amministratore delegato), uno recupera i dati pubblici (fatturato, dipendenti, utile). Alla fine tutto viene ricompattato dove dici tu.

Il dettaglio operativo che fa la differenza è come imposti l’obiettivo. Non dovrai dire più “analizzami i competitor”. Dì: “Voglio un PDF di 10 pagine, una pagina per competitor, ognuna con questi campi: nome, fatturato, dipendenti, investimenti raccolti, canali social, posizionamento”. Così l’obiettivo è concreto e soprattutto è verificabile: il loop sa di aver finito quando il PDF ha 10 schede complete secondo quello standard. 

E-commerce da popolare da zero. Devi caricare centinaia di prodotti, prendiamo come esempio delle sneakers su un catalogo vuoto. Partono i subagenti: uno prende i dati da un database che gli indichi, uno genera le immagini dei prodotti in contesti nuovi (immerse nella vernice, sparate nello spazio, su sfondo colorato e così via), uno traduce le schede in 14 lingue perché il negozio sarà multilingua, uno scrive i metadati ottimizzati SEO per ogni pagina.

Anche qui l’obiettivo va reso numerico. sarebbe sbagliato chiedere genericamente di popolare l’e-commerce, ma devi dire di caricare 12.000 prodotti, ognuno con scheda tradotta in 14 lingue, tre immagini e metadati SEO compilati. La regola di stop è quel numero: quando i prodotti caricati e completi sono 12.000, il loop si ferma. Senza quel numero, il ciclo non sa quando ha finito e un loop che non sa quando fermarsi è un problema, per due motivi che vediamo subito.

Quando usare un loop (e quando no)?

Non tutto merita un loop. Anzi.

Ha senso quando hai tre cose insieme:

• Un risultato verificabile. Devi poter dire con certezza “è fatto”: 10 competitor nel PDF, 12.000 prodotti a catalogo. Se non c’è un modo oggettivo di controllare l’output, lascia perdere.
• Un task ripetibile. Una cosa che rifai spesso, ogni settimana, ogni mese, è il candidato perfetto: costruisci il loop una volta e lo riusi.
• Strumenti esterni disponibili. I subagenti devono poter accedere a database, API, ricerche sul web, i tuoi documenti. Se sono isolati non vanno da nessuna parte.

Non ha senso quando:

• Il task è vago. “Dammi qualche idea”, “scrivimi una mail al cliente in inglese”. Lì ti serve un prompt al volo, non un loop.
• La richiesta è semplice e una tantum. Traduci questo PDF, dammi cinque idee per giocare con mio figlio in spiaggia. Un colpo, via.
• L’output non è verificabile. E questo è il più insidioso, perché un loop senza traguardo oggettivo non si ferma. Continua a girare e siccome lo lasci lavorare per ore, a volte per giorni, con poca supervisione, quel giro incontrollato ti costa. La verificabilità non è un dettaglio tecnico: è quello che tiene sotto controllo il conto.

Le 3 cose da padroneggiare per usare bene i loop

Se prima tutta la nostra attenzione andava su una cosa sola cioè scrivere bene il prompt, adesso si sposta su tre. Se impari questo hai in mano il vero mestiere del loop engineering:

1. Obiettivi chiari. Prima di far partire qualsiasi loop, la domanda è: qual è l’obiettivo? Sembra banale, e invece in azienda è quasi sempre la cosa che manca.
2. Regole di verifica. Come capiamo che il task è fatto? E soprattutto: come capiamo che è fatto bene? Se non sai rispondere tu, il loop non può saperlo per te.
3. Regole di stop. Quando si ferma questo ciclo? Perché se non glielo dici, va avanti per giorni.

E qui c’è la parte che mi interessa di più: nessuna di queste tre cose è un tecnicismo. Sono domande sul tuo business. Sapere qual è l’obiettivo, cosa vuol dire “fatto bene”, quando è finito significa conoscere i tuoi processi. Torna sempre lui, il mindset, prima degli strumenti. La tecnologia è la parte facile; la parte difficile, come sempre, sei tu che devi sapere cosa vuoi.

Serve saper programmare per usare i loop?

C’è una domanda che è legittima a questo punto: devo saper programmare per usare i loop, visto che nascono nel mondo del codice? Risposta breve: no. E non lo dico per darti una pacca sulla spalla, lo dicono i dati.

Anthropic ha analizzato circa 400.000 sessioni di Claude Code di 235.000 persone tra ottobre 2025 e aprile 2026 (uno studio pubblicato a giugno 2026). Il risultato più interessante è che nelle sessioni che producono codice, ognuna delle dieci professioni più rappresentate ottiene risultati a pochi punti di distanza dagli sviluppatori software. Management, vendite e ambito legale sono praticamente a pari merito con chi programma di mestiere e il management, sul metro più severo di successo verificato, è addirittura leggermente sopra.

Quello che conta davvero non è il background tecnico, ma l’expertise di dominio: quanto conosci il problema che stai cercando di risolvere. Chi padroneggia la propria materia guida meglio l’agente, gli fa fare più lavoro per ogni istruzione e si riprende prima quando qualcosa va storto, nel caso di errori. Che è poi esattamente il discorso di prima: obiettivi chiari, verifica, stop. Non serve saper scrivere codice, assolutamente, però è fondamentale sapere cosa vuoi e riconoscere un risultato quando ce l’hai davanti.

Detto in altri termini: diventiamo manager di agenti e come ogni bravo o brava manager, il valore non sta nel fare il lavoro, ma nel saperlo dirigere.

Conclusioni

Il prompt engineering, in fondo, sappiamo bene che non è morto. È diventato il minimo sindacale per chi usa l’AI. Il loop engineering è il livello sopra e come sempre, non vince chi conosce lo strumento migliore: vince chi conosce i propri processi meglio di chiunque altro.

Se vuoi smettere di rincorrere i termini che “muoiono” ogni due settimane e imparare davvero a lavorare con gli agenti,  impostare loop, gestire i subagenti, scrivere regole di verifica e di stop senza fare danni, è esattamente quello che trovi nel mio corso su Claude Code.