La recente mossa di OpenAI – il rilascio dei nuovi modelli o3 e o4-mini insieme al lancio di Codex CLI – rappresenta una pietra miliare nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale agentica. Questi modelli introducono capacità di ragionamento avanzato e uso completo di strumenti (dal web al codice, fino alla visione), mentre Codex CLI punta a portare tale potenza direttamente nelle mani degli sviluppatori tramite il terminale. In questo articolo spiegheremo cosa sono o3 e o4-mini, evidenziandone l’uso agentico degli strumenti e il ragionamento visivo avanzato, e descriveremo il nuovo Codex CLI – un agente da riga di comando open-source – illustrandone potenziale e applicazioni pratiche. Offriremo inoltre un confronto critico con altri strumenti simili (Claude, Gemini, Mistral, HuggingGPT, Auto-GPT, Devin, ReAct, ecc.) e alcune considerazioni su rischi, opportunità e implicazioni per PMI e sviluppatori.
OpenAI o3 e o4-mini: modelli agentici di nuova generazione
I nuovi modelli o3 e o4-mini appartengono alla serie “o” di OpenAI, specializzata nel reasoning (ragionamento) approfondito. OpenAI li definisce i suoi modelli «più intelligenti e capaci finora», addestrati a riflettere più a lungo prima di rispondere e con un salto di livello nelle capacità conversazionali di ChatGPT.
Uso agentico di strumenti e ragionamento visivo. La caratteristica distintiva di o3 e o4-mini è la capacità di agire come agenti completi: possono usare in autonomia qualsiasi strumento integrato in ChatGPT – navigazione web, esecuzione di codice Python su file caricati, analisi di dati, ragionamento su immagini e persino generazione di immagini – anche combinando più tool nella stessa sessione. Ad esempio, se un problema richiede di cercare informazioni online e poi eseguire calcoli complessi, o3 può farlo automaticamente in un unico flusso. Per la prima volta, questi modelli sono addestrati non solo a usare gli strumenti, ma a ragionare su quando utilizzarli e in che ordine, producendo risposte dettagliate e formattate correttamente in meno di un minuto anche per quesiti articolati. Ciò permette di affrontare in modo più efficace domande multi-faceted, rappresentando un passo concreto verso un ChatGPT più “agente” capace di eseguire compiti complessi su delega dell’utente.
Inoltre, i nuovi modelli eccellono nel ragionamento visivo: o3 in particolare spinge la frontiera della percezione visiva, riuscendo ad analizzare con accuratezza immagini, grafici e diagrammi , integrando queste informazioni nelle sue risposte. Ad esempio, può esaminare una foto caricata dall’utente per estrarre dati o rispondere a domande sul suo contenuto.
La capacità di “vedere” e interpretare contenuti visivi è un salto rispetto alle precedenti generazioni di GPT. In test interni, o3 ha commesso il 20% di errori gravi in meno rispetto al modello o1 su compiti difficili del mondo reale, mostrando miglioramenti specialmente nei task di programmazione, business/consulenza e ideazione creativa. I primi tester hanno evidenziato il suo rigore analitico come partner di pensiero e la capacità di generare e valutare criticamente ipotesi originali in contesti complessi come biologia, matematica e ingegneria. O3 ha anche ottenuto nuovi record (state of the art) su diversi benchmark accademici di coding, matematica e scienze, segno di un notevole salto qualitativo nelle capacità di ragionamento.
o4-mini: potenza accessibile. Accanto a o3, OpenAI ha lanciato o4-mini, una versione più piccola e leggera, ottimizzata per fornire ragionamento veloce a costo inferiore. Pur avendo meno parametri, o4-mini raggiunge performance sorprendenti per la sua taglia, in particolare in matematica, programmazione e compiti visivi. Si tratta del miglior modello nella sua classe su benchmark come AIME 2024/2025, l’esame di matematica avanzata: o4-mini ha ottenuto il 99,5% di risposte esatte nell’AIME 2025 quando ha potuto usare un interprete Python. (In altre parole, risolve quasi alla perfezione problemi matematici complessi se gli è concesso di scrivere ed eseguire codice). Questo risultato – non confrontabile con modelli che non usano tool, ma indicativo – mostra quanto efficacemente o4-mini sappia sfruttare gli strumenti esterni; o3 a sua volta ottiene miglioramenti analoghi se dotato di tool, confermando il valore dell’approccio agentico.
Dal punto di vista pratico, o4-mini – grazie alla sua efficienza – supporta limiti d’uso significativamente più alti di o3, risultando una scelta ideale per applicazioni ad alto volume di richieste. Può servire quindi scenari in cui si privilegia la velocità e il costo per chiamata, pur beneficiando di un buon livello di ragionamento. OpenAI stessa lo rende disponibile non solo agli sviluppatori via API ma anche agli utenti free di ChatGPT: questi possono provare o4-mini selezionando la modalità “Think” nell’interfaccia, avendo così un assaggio delle capacità di ragionamento avanzato gratuitamente. Per contro, o3 – più potente ma più oneroso – è riservato agli abbonati (ChatGPT Plus, Pro e Team al posto del vecchio o1). È atteso anche un modello o3-pro (potenziato) per gli utenti a pagamento nelle prossime settimane.
Codex CLI: l’agente AI open-source per il terminale
Contestualmente ai nuovi modelli, OpenAI ha presentato Codex CLI, un esperimento open-source che porta la potenza di o3 e o4-mini direttamente nel terminale dello sviluppatore. Si tratta di un “agente” leggero eseguibile da riga di comando, progettato per massimizzare le capacità di ragionamento dei modelli come o3/o4-mini applicandole al coding locale. In pratica, Codex CLI funziona sul computer locale dell’utente: può leggere, creare, modificare e eseguire codice nel filesystem locale per aiutare a sviluppare funzionalità più velocemente, eliminare bug o comprendere codice esistente, il tutto senza che il codice sorgente lasci mai l’ambiente dello sviluppatore. (Essendo la CLI eseguita in locale, il codice non viene inviato al cloud OpenAI a meno che l’utente non scelga di condividerlo, salvaguardando la riservatezza del progetto.
Con Codex CLI è possibile, ad esempio, chiedere all’AI di spiegare il funzionamento di un repository, di implementare una nuova funzionalità o di correggere un bug, interagendo via chat direttamente nella console. La Zero-setup installazione consente di iniziare con un semplice
npm install -g @openai/codex
e autenticarsi con la propria API key OpenAI. Dopodiché, basta lanciare il comando codex all’interno del progetto e porre richieste in linguaggio naturale. Ad esempio, si può digitare:
codex "spiega questo repository"per ottenere un riassunto del codice presente, oppure eseguire:
codex --approval-mode full-auto "crea la più sofisticata app to-do list"
in modalità completamente autonoma: l’agente genererà i file necessari, li eseguirà in un ambiente sicuro, installerà eventuali dipendenze e mostrerà il risultato in tempo reale. Se l’output è soddisfacente, l’utente potrà approvare e le modifiche verranno salvate nel working directory. In caso contrario, è possibile rifiutare o affinare le richieste.
Codex CLI supporta input multimodali: oltre al testo, accetta screenshot o diagrammi come input per generare o modificare codice di conseguenza. Ciò significa, ad esempio, che uno sviluppatore può fornire uno schizzo di interfaccia (disegnato a mano e fotografato) e chiedere all’agente di produrre il codice HTML/CSS corrispondente, sfruttando la capacità visiva del modello. Questo amplia le possibilità, permettendo di passare da uno schema su carta al prototipo funzionante in un solo passaggio conversazionale.
Un aspetto chiave di Codex CLI è il controllo sull’autonomia dell’agente tramite varie modalità di approvazione. In modalità Suggest (predefinita), l’AI può leggere i file e proporre modifiche o comandi shell, ma ogni azione deve essere approvata dall’utente prima di essere eseguita. In modalità Auto-Edit, l’agente può applicare direttamente modifiche ai file (patch) che ritiene opportune, mantenendo però la richiesta di conferma per l’esecuzione di comandi arbitrari. Infine, la modalità Full Auto consente al modello di operare autonomamente: può leggere, scrivere file ed eseguire comandi senza intervento umano, ma sempre all’interno di un ambiente protetto (sandbox) senza accesso di rete e confinato alla directory corrente. In quest’ultima modalità l’agente potrebbe, ad esempio, compilare e far girare un intero progetto, iterare sui bug, finché tutti i test passano – il tutto mentre lo sviluppatore si gode un caffè. Per sicurezza, Codex avvisa se si tenta di abilitare l’autonomia totale su una cartella non versionata (non gestita da Git), incoraggiando a versionare il codice prima di dare carta bianca all’AI. Questo funge da safety net: in caso di errori, con Git è più facile ispezionare le differenze e ripristinare. (In futuro, OpenAI prevede di consentire la possibilità di inserire in whitelist alcuni comandi affinché vengano eseguiti automaticamente anche con rete attiva, una volta implementate ulteriori salvaguardie.
L’approccio “chat-driven development” promesso da Codex CLI mira a rendere la programmazione più interattiva e assistita: lo sviluppatore dialoga con un’AI che comprende il contesto del codice esistente (leggendo i file di progetto) e può eseguire comandi necessari, il tutto rimanendo all’interno del flusso di lavoro testuale del terminale. In breve, Codex diventa un collega virtuale direttamente nella shell, con capacità di reasoning allo stesso livello di ChatGPT ma in più la facoltà di agire sul codice.
Essendo open-source (licenza Apache-2.0), Codex CLI permette alla community di ispezionare e contribuire al suo sviluppo. Parallelamente, OpenAI ha lanciato un’iniziativa da 1 milione di dollari in crediti API per supportare progetti che utilizzano Codex CLI e i modelli OpenAI: verranno valutate proposte e assegnati grant da $25k in crediti a quelle più interessant. Questo segnale indica quanto la società punti a creare un ecosistema vivace attorno al suo agente da terminale. Vale la pena notare che il nome “Codex” può creare confusione: OpenAI aveva già un modello chiamato Codex (nel 2021, specializzato in completamento di codice). In questo caso però Codex CLI si riferisce allo strumento terminale e non a un modello specifico – di default la CLI utilizza o4-mini come motore AI, ma l’utente può specificare qualsiasi modello OpenAI disponibile.
Codex CLI è comunque etichettato come tecnologia sperimentale: il README ufficiale avvisa che il progetto è in attivo sviluppo e non ancora stabile, soggetto a bug, funzionalità incomplete e possibili cambiamenti radicali. Pertanto, per ora è indirizzato a sviluppatori pionieri e curiosi che vogliono esplorare il futuro della programmazione assistita dall’AI, più che per un utilizzo produttivo su larga scala.
Confronto con altri agenti AI e modelli concorrenti
L’adozione di un approccio agentico da parte di OpenAI con o3/o4-mini e Codex CLI avviene in un contesto dove molti altri attori stanno lavorando su idee simili. Di seguito una panoramica comparativa dei principali agenti AI attuali (modelli o framework) e delle loro caratteristiche, per contestualizzare le novità di OpenAI rispetto allo stato dell’arte:
| Agente/Modello | Tipologia | Uso strumenti | Multimodalità | Note salienti |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI o3 | LLM proprietario (OpenAI) | Sì (web, codice, ecc. integrati) | Sì (immagini input/output) | Top performance in ragionamento; uso completo di tool (agentico) ([Introducing OpenAI o3 and o4-mini |
| OpenAI o4-mini | LLM proprietario (OpenAI) | Sì (come o3) | Sì (immagini) | Versione ridotta ed efficiente; costi minori e throughput maggiore ([Introducing OpenAI o3 and o4-mini |
| Anthropic Claude 2 | LLM proprietario (Anthropic) | No integrato (solo API/chat) | Parziale (testo; file PDF) | Notorio per il contesto lunghissimo (fino a 100k token) ; eccelle in dialoghi sicuri e lunghe sintesi, ma non ha tool use nativo. |
| Google Gemini 2.0 | LLM proprietario (Google/DeepMind) | Sì (supporto nativo ai tool) | Sì (testo, immagini; audio) | Modello multimodale di nuova generazione; integra ragionamento avanzato e uso strumenti; disponibile via API Google Cloud (Vertex) e integrato nei prodotti Google. |
| Mistral 7B | LLM open-source (Mistral AI) 7B parametri | No (richiede orchestrazione esterna) | No (solo testo) | Modello piccolo ma avanzato, libero uso commerciale; outperforms Llama2 13B su tutti i benchmark ([Mistral 7B |
| HuggingGPT | Framework orchestratore (Microsoft Research) | Sì (invoca modelli esterni come strumenti) | Sì (dipende dai modelli chiamati) | Esempio di approccio modulare: un LLM (es. ChatGPT) smista compiti ad altri modelli specializzati (visione, NLP, ecc.) e aggrega i risultati. Proof-of-concept, non un prodotto pronto all’uso. |
| Auto-GPT | Framework open-source (Python) | Sì (plugin per web, file, ecc.) | Limitata (per lo più testo) | Agente autonomo basato su GPT-4/3.5: pianifica e esegue sub-task iterativamente. Ha mostrato però limiti di affidabilità e efficienza senza supervisione. Utile come esperimento, richiede API OpenAI e hardware potente. |
| Devin (Cognition) | Agente AI proprietario | Sì (orientato al coding, esecuzione test) | No (focus codice/testo) | “AI software engineer” commerciale che promette sviluppo autonomo. Costoso (~$500/mese) per l’uso, chiuso; adozione finora limitata. Ha ispirato versioni open-source alternative (es. Devika, OpenDevin). |
Come si evince, OpenAI con o3 e Google con Gemini 2.0 stanno spingendo verso modelli di AI generali agentiche (general-purpose, multimodali e con tool integrati). La differenza sta nell’implementazione: OpenAI ha addestrato i suoi modelli attraverso reinforcement learning per insegnare loro non solo ad usare gli strumenti, ma anche a decidere quando usarli, migliorando le prestazioni in situazioni aperte e multi-step. Questo approccio riecheggia il paradigma ReAct (Reason + Act) proposto dalla ricerca accademica, in cui l’LLM alterna riflessioni e azioni in risposta a un problema. Google dal canto suo integra nativamente l’uso di tool in Gemini (specialmente nella versione 2.0 “agentica”), potendo sfruttare il suo vasto ecosistema: ad esempio, Gemini può interagire con Google Search o altre API per completare compiti connessi al mondo reale, il che lo avvicina alla visione di un assistente universale annunciata da Mountain View.
Sul fronte dei modelli open-source, l’approccio è diverso: si punta a modelli più leggeri e distribuiti liberamente, spesso specializzati. Mistral 7B, ad esempio, ha dimostrato che un team indipendente può produrre un modello di piccole dimensioni in grado di competere con sistemi molto più grandi di natura proprietaria (Mistral 7B | Mistral AI). Tali modelli però, almeno per ora, non incorporano di default la capacità di usare strumenti: per dotarli di “agenticità” occorre affiancarli a framework esterni (come Auto-GPT, HuggingGPT o altri agenti su misura). Ciò richiede maggiore complessità di sviluppo, ma offre anche maggiore controllo: una community può decidere quali tool integrare e come. Ad esempio, HuggingGPT ha mostrato come un LLM centrale possa orchestrare modelli open di visione artificiale o audio per risolvere compiti che nessun singolo modello potrebbe svolgere da solo.
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Non vanno però sottovalutati i limiti evidenziati da approcci completamente autonomi come Auto-GPT: lasciato a sé stesso, un agente può facilmente andare fuori strada, ripetere cicli inutili o produrre risultati incoerenti se il problema non è ben definito. L’esperienza degli utenti con Auto-GPT (un progetto nato ad aprile 2023 e divenuto virale) ha mostrato che, senza un addestramento specifico, un agente basato su GPT-4 può necessitare di decine di tentativi per portare a termine anche compiti relativamente semplici, a meno di forti interventi manuali e prompt engineering. OpenAI sembra aver appreso questa lezione: la serie o è concepita per mitigare questi problemi attraverso training dedicato sul chain-of-thought (catena di ragionamenti) e l’uso consapevole degli strumenti, anziché lasciare che il modello esplori in modo completamente bruto. In pratica, l’intelligenza aggiuntiva di o3 sta anche nel sapere fermarsi o cambiare strategia durante un task complesso, dove un agente non specializzato potrebbe invece incagliarsi.
Implicazioni, rischi e opportunità per PMI e sviluppatori
L’avvento di modelli AI sempre più agentici porta con sé sia opportunità significative, sia rischi da gestire attentamente, soprattutto per piccole-medie imprese (PMI) e sviluppatori indipendenti.
Opportunità: Le PMI possono delegare alle AI compiti complessi che prima richiedevano costose competenze umane. Un’azienda senza un data analyst potrebbe chiedere a o3 di analizzare un dataset grezzo: il modello potrebbe cercare dati di riferimento sul web, eseguire calcoli statistici via Python e produrre un report dettagliato – il tutto in pochi minuti e senza intervento umano diretto. Allo stesso modo, attività di business intelligence, ricerca di mercato, o anche consulenza di base potrebbero essere accelerate utilizzando un agente AI che combina fonti online e ragionamento.
Per gli sviluppatori, strumenti come Codex CLI rappresentano un potenziale cambio di paradigma: un programmatore singolo, assistito dall’AI nel terminale, può sviluppare funzionalità in ore anziché giorni. L’AI può scrivere il codice di contorno, la documentazione, i test, mentre l’umano si concentra sull’architettura e le decisioni di alto livello. Ciò potrebbe abbassare le barriere d’ingresso per lanciare nuovi prototipi o prodotti: una piccola startup può iterare più rapidamente, avendo di fatto un “team” rinforzato da agenti AI. Inoltre, con o4-mini reso parzialmente gratuito, anche realtà con budget limitati possono sperimentare il valore del reasoning avanzato nelle proprie attività quotidiane, ad esempio tramite ChatGPT (modalità Think) per ottenere analisi e soluzioni complesse senza costi aggiuntivi. L’open source di Codex CLI permette poi alle aziende di personalizzare l’agente AI sulle proprie esigenze (aggiungendo magari vincoli di sicurezza specifici, integrazione con sistemi interni, o adattando lo stile di codifica alle proprie convenzioni).
Rischi: D’altra parte, affidare compiti esecutivi a un’AI comporta delle sfide. In primo luogo, c’è il rischio di errori e allucinazioni: se il modello interpreta male una richiesta o decide un’azione sbagliata, le conseguenze possono essere concrete (es. modifica errata a un file di codice, o utilizzo di una fonte web non affidabile per prendere una decisione di business). Per questo, OpenAI mantiene (e consiglia) un umano nel loop: funzionalità come l’approvazione manuale in Codex CLI sono cruciali per evitare che l’AI commetta passi falsi irreversibili. Tuttavia, l’automazione completa è allettante e potrebbe indurre alcuni utenti ad abbassare la guardia. Le PMI dovranno sviluppare protocolli interni per validare i risultati prodotti dall’AI – ad esempio, revisioni del codice generato, verifica di fonti e calcoli – per non cadere in una fiducia cieca.
Un secondo rischio riguarda la dipendenza da tecnologie proprietarie. O3 e o4-mini sono offerti da OpenAI tramite servizi cloud: questo implica costi variabili (in base al volume di utilizzo) e possibili vincoli su dati e privacy. Una PMI che integri pesantemente l’API di OpenAI nei propri processi dovrà tenere conto di spese mensili che, sebbene inferiori a un dipendente umano, non sono trascurabili. Inoltre, un cambiamento di policy o di pricing da parte di OpenAI potrebbe avere impatti significativi sul business. Per mitigare, alcune aziende potrebbero scegliere un approccio ibrido: utilizzare modelli open-source on-premise per i dati più sensibili o per assicurarsi continuità, e ricorrere ai modelli OpenAI solo per i task dove realmente servono le massime performance. La lock-in tecnologica è un fattore da valutare strategicamente.
La questione della privacy e sicurezza dei dati è anch’essa centrale. Anche se Codex CLI esegue il codice in locale, le richieste dell’utente (in linguaggio naturale, contenenti spiegazioni del codice o snippet) vengono inviate a OpenAI per essere processate dal modello. Cosa accade se queste richieste includono parti di codice proprietario o informazioni riservate? OpenAI sostiene di non conservare i dati dei clienti che usano le API in modalità opt-out, e il design locale della CLI tutela da invii indesiderati. Tuttavia, ogni organizzazione dovrà attentamente soppesare quali informazioni far “vedere” all’AI esterna. In certi settori regolamentati (es. finance, sanità), potrebbe non essere accettabile trasmettere alcun dato a terzi, anche se per elaborazione temporanea. Ciò potrebbe frenare l’adozione fino a che non esisteranno soluzioni self-hosted dei modelli equivalenti (o finché non maturerà la fiducia nei contratti e audit di servizi cloud AI).
Un aspetto meno tangibile ma importante è l’impatto sulle competenze e sui posti di lavoro. Se un agente come Codex CLI diventa parte integrante del workflow di sviluppo, il ruolo dei programmatori potrebbe spostarsi: meno scrittura manuale di codice di routine, più supervisione, definizione di obiettivi e revisione. Per le PMI questo può significare poter fare di più con meno sviluppatori, ma nel lungo termine richiederà investire nella formazione del personale su come collaborare con le AI (prompt efficaci, lettura critica dell’output dell’AI, etc.). Alcune mansioni di livello junior potrebbero venire automatizzate, mentre aumenterà la richiesta di figure in grado di interpretare i risultati dell’AI e garantire la qualità finale. Analogamente, sul fronte del knowledge work, un agente come o3 potrebbe redigere bozze di report, email o documenti: i team dovranno essere capaci di rifinire il lavoro grezzo dell’AI e aggiungere quel tocco di creatività e giudizio umano che – almeno per ora – rimane insostituibile.
In definitiva, il rilascio di OpenAI o3, o4-mini e Codex CLI offre un punto di vista nuovo sul futuro prossimo: stiamo passando da AI che rispondono a domande a AI che eseguono autonomamente azioni per conto nostro. Per gli appassionati e le imprese è un’occasione entusiasmante di sperimentare soluzioni prima fantascientifiche, ma è importante approcciarsi con occhio critico. Il contesto competitivo (Claude, Gemini, open-source…) assicura che l’innovazione non rallenterà, ma solo il tempo dirà quali approcci prevaleranno in termini di affidabilità e adozione. Nel frattempo, chi saprà combinare l’efficienza instancabile di queste AI agentiche con la supervisione e creatività umana, potrà avere un vantaggio competitivo notevole. Le PMI farebbero bene a iniziare sin da ora a esplorare queste possibilità, per non farsi trovare impreparate di fronte a quella che si prospetta come una rivoluzione nei modelli di lavoro portata dall’AI.