I workflow dinamici di Claude Code risolvono un problema che chiunque usi lo strumento seriamente conosce: chiedi di rinominare 50 variabili e ne rinomina 35. Il resto “segue lo stesso pattern”, puoi completare tu. Questo comportamento si chiama pigrizia agentica, e fino a poco tempo fa l’unica soluzione era spezzare il task in sotto-prompt manuali.
Un workflow dinamico è un harness JavaScript che Claude Code genera al volo per coordinare più subagent, ognuno con la propria context window e un obiettivo preciso. Invece di affidare tutto a un singolo agente, Claude scompone il task e assegna ogni pezzo a un agente indipendente. La funzionalità, annunciata da Anthropic a giugno 2026, si attiva con la parola chiave “ultracode” nel prompt o con una richiesta esplicita di workflow multi-agente.
Tre problemi strutturali che i workflow dinamici risolvono
Perché serve orchestrare più agenti? Per tre limiti cognitivi che emergono quando un singolo agente lavora su task lunghi, e che chi usa Claude Code quotidianamente riconosce subito.
Pigrizia agentica: su task ripetitivi con molti elementi, l’agente decide che “il pattern è chiaro” e si ferma prima di completare. Con un workflow, ogni subagent riceve un sottoinsieme preciso e non ha visibilità sul totale, eliminando la tentazione di abbreviare.
Bias di auto-preferenza: se lo stesso agente genera codice e poi lo valida, tende a giudicarlo positivamente. Nei workflow, la generazione e la verifica sono assegnate a subagent separati che non condividono contesto, producendo valutazioni più oneste.
Deriva dell’obiettivo: dopo un /compact o quando la context window si riempie, l’agente può perdere di vista il task originale. In un workflow, ogni subagent parte con un obiettivo fresco e mirato, senza il rumore delle iterazioni precedenti.
I 6 pattern di orchestrazione per workflow Claude Code
I workflow dinamici non sono generici. Anthropic ha identificato sei pattern specifici, ognuno ottimizzato per un tipo di task. Claude Code sceglie il pattern giusto in base al prompt, ma è utile conoscerli per guidare meglio la richiesta.
Un agente classifica ogni elemento, poi instrada al subagent specializzato. Ideale per triage di issue e ticket.
Lancia N agenti in parallelo su sotto-task indipendenti, poi sintetizza i risultati. Perfetto per ricerca e migrazioni.
Un agente genera, un altro critica. Elimina il bias di auto-preferenza. Essenziale per code review e audit.
Genera molte varianti in parallelo, poi filtra le migliori secondo criteri definiti. Utile per naming, copy e design.
Confronto a eliminazione tra soluzioni. Ogni coppia viene valutata da un giudice indipendente. Ideale per ordinamenti qualitativi.
Itera fino a raggiungere un criterio di completamento. Si combina con /goal per hard completion. Per refactor incrementali.
Ogni pattern è selezionato automaticamente da Claude Code in base al tipo di task richiesto
Un esempio concreto: il team di Bun ha usato Fan-out and Synthesize per migrare il runtime da Zig a Rust. Ogni subagent ha gestito un modulo indipendente, l’harness coordinava le dipendenze. Un task da settimane di refactoring manuale completato in una frazione del tempo.
Subagent, skill e workflow dinamici: quando usare cosa
Claude Code offre oggi tre strumenti per estendere le capacità dell’agente. La confusione tra i tre è comprensibile, ma servono a cose diverse.
| Caratteristica | Subagent | Skill | Workflow |
|---|---|---|---|
| Formato | Agente singolo | File Markdown | Harness JavaScript |
| Coordinamento | Nessuno | Nessuno | Fino a 16 paralleli |
| Context window | Propria (isolata) | Condivisa (~200 token) | Propria per agente |
| Caso d’uso | Task isolato | Conoscenza ripetibile | Orchestrazione complessa |
| Riutilizzabile | No | Sì | Sì (tasto ‘s’) |
| Risolvere pigrizia | Parziale | No | Sì |
I tre strumenti sono complementari: skill per la conoscenza, subagent per task isolati, workflow per l’orchestrazione
In termini pratici: se devi standardizzare il formato delle tue presentazioni, ti serve una skill. Se devi analizzare un singolo file complesso, basta un subagent. Se devi migrare 200 file, ordinare 1.000 elementi per qualità, o verificare la coerenza di un intero progetto, servono i workflow dinamici. Il discrimine è la presenza di coordinamento tra task paralleli.
Come usare i workflow dinamici nella pratica
L’attivazione è semplice: scrivi “ultracode” nel prompt, oppure chiedi esplicitamente qualcosa come “crea un workflow per migrare tutte le API REST a GraphQL”. Claude Code genera l’harness JavaScript, mostra il piano, e inizia l’esecuzione.
Alcuni dettagli operativi che fanno la differenza:
- Budget di token: puoi limitare il consumo con istruzioni come “usa massimo 10k token per agente”. L’harness rispetta il vincolo e interrompe i subagent che lo superano.
- Ripresa dopo interruzione: i workflow sono resumable. Se la sessione si interrompe, puoi riprendere da dove ti eri fermato. Lo stato intermedio è persistente.
- Salvataggio: durante l’esecuzione, premi ‘s’ per salvare il workflow in
~/.claude/workflows/. Da lì puoi condividerlo con il team o convertirlo in skill. - Combinazione con /loop: per task ricorrenti come il monitoraggio di metriche o il triage di issue, i workflow si combinano con il comando
/loopper esecuzioni a intervalli regolari. - Hard completion con /goal: il comando
/goaldefinisce un criterio di completamento esplicito. Claude non si ferma finché non lo raggiunge, eliminando la pigrizia agentica alla radice.
Casi d’uso concreti per l’orchestrazione multi-agente
Dove i workflow dinamici fanno la differenza? Ovunque ci sia volume, parallelismo o necessità di giudizio incrociato: migrazioni di codice con dipendenze tra moduli, ricerca approfondita con il comando /deep-research che usa internamente Fan-out and Synthesize, ordinamento di grandi liste tramite Tournament, e root cause investigation dove più agenti esplorano ipotesi diverse in parallelo.
Per le aziende che stanno costruendo automazioni AI strutturate, i workflow dinamici rappresentano il passaggio da “un agente che fa cose” a “un sistema che coordina agenti”, una differenza architetturale prima ancora che di scala.
Limiti e cautele sui workflow dinamici
Non tutto si risolve con più agenti. Alcuni limiti concreti da considerare:
Il costo in token scala: 16 subagent concorrenti consumano token 16 volte più velocemente. Senza budget espliciti, un workflow complesso può esaurire i limiti del piano in una sessione. Il monitoraggio del consumo resta essenziale.
Non ogni task beneficia del parallelismo: se il task è sequenziale per natura, un workflow aggiunge complessità senza valore. L’agente singolo resta la scelta giusta per task lineari.
La qualità dell’harness dipende dal prompt: come per le skill, un prompt vago produce un workflow generico. Chi sta sviluppando competenze AI attraverso percorsi di formazione aziendale dovrebbe sperimentare con workflow reali prima di adottarli su processi critici.
Workflow dinamici e il futuro dell’orchestrazione AI
I workflow dinamici segnalano dove sta andando lo sviluppo assistito da AI: non agenti più potenti, ma sistemi che sanno quando e come dividere il lavoro. La differenza è la stessa che c’è tra un developer senior che fa tutto da solo e un tech lead che coordina un team.
Il fatto che l’harness sia JavaScript, salvabile e condivisibile, apre possibilità concrete. Un team che adotta i workflow dinamici può costruire una libreria di orchestrazioni riutilizzabili, codificando non solo la conoscenza ma anche i processi decisionali.
Resta una domanda aperta: fino a che punto ha senso delegare il coordinamento all’AI? Un harness generato automaticamente funziona bene per migrazioni e ricerche strutturate. Ma per decisioni strategiche, il giudizio umano rimane il vero orchestrator, e probabilmente lo resterà.