Dopo una fase di anteprima iniziata a luglio, Kiro raggiunge la disponibilità generale e punta a ridefinire il modo in cui team e sviluppatori costruiscono software insieme agli agenti AI. L’impostazione spec-driven, introdotta da Kiro prima di chiunque altro nel settore, si sta affermando come modello naturale per orchestrare il lavoro con gli agenti: strutturare i requisiti, verificare la coerenza, ridurre la dipendenza da prompt lunghi e minimizzare gli errori di interpretazione. Proprio questa centralità della pianificazione è uno dei motivi principali dell’adozione crescente registrata negli ultimi mesi.
Nel percorso verso la GA, Kiro ha introdotto funzionalità che hanno ampliato il raggio d’azione della piattaforma, come il supporto remoto MCP, i global steering file, il dev server integrato, l’Auto agent e una maggiore flessibilità nella gestione degli optional task. Oggi questo approccio viene consolidato e potenziato da un set di capacità nuove pensate per portare il controllo qualitativo e il lavoro collaborativo a un livello superiore.
Property-based testing: la risposta al problema della “spec correctness”
Uno dei limiti più noti dell’AI applicata alla generazione di codice è la difficoltà nel garantire che l’implementazione rispecchi realmente ciò che è stato definito nei requisiti. I test unitari coprono solo esempi specifici e risentono dei bias di chi li scrive, umano o modello che sia. L’effetto è evidente: edge case mancanti, soluzioni che “giocano” con i test invece di risolvere i problemi, cicli infiniti di correzioni.
La nuova implementazione di property-based testing di Kiro affronta il tema in modo radicalmente diverso. Le proprietà vengono estratte direttamente dai requisiti scritti in formato EARS, trasformandole in dichiarazioni universali sul comportamento atteso del sistema. A partire da queste proprietà, Kiro genera centinaia o migliaia di casi randomizzati, simulando input variabili e cercando sistematicamente controparti che infrangano la logica definita.
Il risultato è un controllo molto più esteso e realistico della coerenza tra specifiche e codice. Quando emergono violazioni, Kiro può aggiornare automaticamente l’implementazione o proporre modifiche alla specifica stessa, creando un ciclo di verifica continua che riduce sensibilmente il margine d’errore. Il processo usa tecniche di shrinking simili al red teaming per trovare il caso minimo necessario a riprodurre un bug, rendendo la correzione più rapida ed efficace.
Checkpointing e multi-root workspace: più controllo sul flusso di lavoro
Con la GA arriva anche la possibilità di tornare indietro nel flusso operativo degli agenti senza perdere i progressi. Il sistema di checkpoint automatici consente di ripristinare uno stato precedente in qualsiasi momento, funzione particolarmente utile quando il lavoro è già avanzato o quando si vogliono esplorare alternative senza rischiare di compromettere ciò che è stato già costruito.
A questo si aggiunge il supporto ai workspace multi-root, pensato per team che operano con più moduli Git o progetti distribuiti. Un singolo workspace può ora contenere radici differenti e permettere all’agente di lavorare su più contesti contemporaneamente, migliorando la gestione dei codebase compositi tipici delle aziende e delle architetture moderne.
Il debutto della Kiro CLI porta gli agenti AI nel terminal
La disponibilità della Kiro CLI è uno degli elementi che segna un vero cambio di passo. Le funzionalità dell’agente vengono portate direttamente nel terminale, in un flusso interattivo pensato per velocizzare analisi, debugging, generazione di codice e correzione degli errori. Il tutto sfruttando gli stessi steering file e le preferenze configurate nell’IDE, creando continuità tra i due ambienti.
Il cuore dell’interazione è composto da modelli come Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5 e Auto, uniti a un sistema avanzato di gestione del contesto e agli strumenti MCP per leggere e scrivere file locali, eseguire comandi bash e orchestrare operazioni complesse. Sono supportati anche agenti personalizzati che agiscono come specialisti verticali, modellati sulle convenzioni del team e sui pattern del progetto. Il risultato è un modo più preciso di trasferire conoscenza e ridurre la dispersione del contesto nei processi di sviluppo.
Kiro per le organizzazioni, con gestione centralizzata e piani team
La GA introduce anche funzionalità pensate per una gestione aziendale più strutturata. Le organizzazioni possono ora integrare Kiro con AWS IAM Identity Center e altri identity provider in arrivo, assegnare piani Pro, Pro+ o Power, controllare i limiti di credito, monitorare i costi, gestire le autorizzazioni MCP e consolidare la fatturazione in un’unica interfaccia.
Questa gestione centralizzata, insieme al nuovo pannello dedicato agli admin, risponde a una domanda crescente di strumenti che rendano il lavoro AI-driven più governabile, prevedibile e conforme alle esigenze delle realtà enterprise e delle startup in espansione.
Un anno gratuito di Kiro Pro+ per le startup
Per accelerare l’adozione, Kiro introduce un’offerta destinata alle startup idonee fino alla Serie B: un anno gratuito di Kiro Pro+, disponibile fino al 31 dicembre 2025, con la possibilità di combinare anche i crediti AWS Activate. Una leva concreta che può fare la differenza per i team in fase di crescita che vogliono integrare agenti AI in modo sistematico nei propri processi.
La disponibilità generale sancisce una piattaforma più matura, più completa e più allineata ai flussi reali dello sviluppo moderno. Strumenti, agenti, specifiche, test e controllo del contesto convergono in un ambiente che punta a rendere la costruzione del software con AI più affidabile, ripetibile e collaborativa. Per Kiro, è solo l’inizio di un percorso che mira a trasformare definitivamente il modo in cui i team lavorano con gli agenti intelligenti.
