Dynamic workflow e graph engineering in Claude Code: quando usare più agenti AI e quando basta uno solo

I dynamic workflow di Claude Code permettono a Claude di creare al volo una squadra di agenti AI: decide il compito di ciascun agente e l’ordine in cui lavorano. Funzionano bene in tre casi precisi. Nella maggior parte dei task un agente solo basta, e aggiungerne altri porta solo costi e coordinamento.

Cosa sono i dynamic workflow di Claude Code?

Un dynamic workflow è un piano di lavoro che Claude Code scrive da solo, sotto forma di script, per distribuire un compito fra più agenti. Lo script stabilisce quali agenti partono, cosa fa ciascuno, cosa gira in parallelo e cosa aspetta il risultato di qualcun altro.

Anthropic ha presentato la funzione il 2 giugno 2026 nel post A harness for every task: dynamic workflows in Claude Code. Nello stesso post avverte che i workflow non servono per ogni task e possono consumare molti più token.

Come si attivano i dynamic workflow?

Per provare i dynamic workflow in Claude Code ci sono due strade:

• parti da una richiesta normale e aggiungi la parola chiave ultracode;
• scrivi nel prompt usa un dynamic workflow.

In entrambi i casi Claude genera da solo lo script che organizza il lavoro fra più agenti.

Cos’è il graph engineering?

Il graph engineering è un termine che sta iniziando a circolare per indicare la progettazione della squadra di agenti: chi fa cosa, in che ordine e quali informazioni un agente passa agli altri. Gli agenti sono i nodi, i passaggi di informazioni sono i collegamenti.

Le architetture principali sono quattro:

1. Catena: un agente passa il risultato al successivo.
2. Fan-out: più agenti lavorano in parallelo su parti indipendenti.
3. Verifica: un agente produce, un altro controlla.
4. Loop: si controlla il risultato e, se serve, si ripete.

Il vero valore del graph engineering sta in cosa gli agenti si passano tra di loro. Un passaggio di informazioni povero rende inutile anche la squadra più numerosa.

Quando conviene usare più agenti AI?

Pensa a due buche da scavare. Una è lunga 10 metri: puoi mettere 10 persone in punti diversi e farle lavorare in parallelo. L’altra è profonda 10 metri ma larga solo 1 metro: ogni palata dipende da quella prima, e dieci persone si intralciano.

Con gli agenti AI vale la stessa cosa. Se devi analizzare 100 file indipendenti, dividere il lavoro fra più agenti ha senso. Se ogni decisione dipende dalla precedente, aggiungere agenti crea solo coordinamento inutile.

I dynamic workflow hanno senso soprattutto in tre casi:

• molto lavoro indipendente da dividere;
• un agente che controlla il lavoro di un altro agente;
• un task troppo grande per essere gestito bene da un singolo agente.

Per questo, quando qualcuno racconta di usare 50 o 100 agenti contemporaneamente, spesso vuole solo venderti qualcosa. Far partire 100 agenti fa scena, ma il numero di agenti da solo non dice nulla sulla qualità del risultato.

Come capisco se mi serve un workflow multi-agente?

Uso una regola molto semplice. Faccio eseguire il task tre volte a un solo agente. Se almeno due risultati su tre sono già buoni, non mi servono più agenti.

La regola funziona perché misura il problema reale. Se un agente singolo sbaglia spesso, una squadra con un verificatore o un loop può alzare la qualità. Se un agente singolo ci riesce già, il workflow aggiunge solo token e tempo.

Questo approccio è lo stesso che si vede nelle aziende che fanno lavorare più agenti sullo stesso codice, come racconto nell’articolo su come Spotify fa lavorare 5-10 agenti AI in parallelo: il parallelismo si usa dove i compiti sono davvero separati.

Perché un solo agente dovrebbe scrivere?

C’è una regola che applico a ogni workflow: 10 agenti possono leggere, uno solo dovrebbe scrivere.

Leggere è sicuro da parallelizzare: dieci agenti che analizzano file diversi non si pestano i piedi. Scrivere no: due agenti che modificano gli stessi file producono conflitti e decisioni incoerenti. Gli agenti che leggono raccolgono e passano le informazioni, l’agente che scrive le mette insieme.

Da dove partire

Per iniziare ti bastano tre cose:

1. la parola chiave ultracode;
2. in alternativa, il prompt usa un dynamic workflow;
3. una domanda da farti sempre: sto scavando una buca lunga o una buca profonda?

Se la buca è lunga, scegli un lavoro con tante parti indipendenti, decidi cosa ogni agente deve passare agli altri e lascia la scrittura a un agente solo. Il momento di capire quando una squadra di agenti ti fa davvero risparmiare lavoro è adesso.