Agenti Terminali Sono Sufficienti per l'Automazione Aziendale

Terminal Agents Suffice for Enterprise Automation

March 31, 2026

Autori: Patrice Bechard, Orlando Marquez Ayala, Emily Chen, Jordan Skelton, Sagar Davasam, Srinivas Sunkara, Vikas Yadav, Sai Rajeswar

cs.AI

Abstract

Cresce l'interesse nello sviluppo di agenti in grado di interagire con piattaforme digitali per eseguire autonomamente compiti aziendali significativi. Tra gli approcci esplorati vi sono agenti potenziati da strumenti basati su astrazioni come il Model Context Protocol (MCP) e agenti web che operano tramite interfacce grafiche. Tuttavia, non è ancora chiaro se sistemi agentivi così complessi siano necessari, dati i loro costi e sovraccarichi operativi. Sosteniamo che un agente di programmazione dotato unicamente di un terminale e di un filesystem possa risolvere molti compiti aziendali in modo più efficace interagendo direttamente con le API delle piattaforme. Valutiamo questa ipotesi su diversi sistemi reali e dimostriamo che questi agenti a basso livello operanti da terminale eguagliano o superano le prestazioni di architetture agentive più complesse. I nostri risultati suggeriscono che semplici interfacce programmatiche, combinate con modelli fondazionali potenti, sono sufficienti per un'automazione aziendale pratica.

English

There has been growing interest in building agents that can interact with digital platforms to execute meaningful enterprise tasks autonomously. Among the approaches explored are tool-augmented agents built on abstractions such as Model Context Protocol (MCP) and web agents that operate through graphical interfaces. Yet, it remains unclear whether such complex agentic systems are necessary given their cost and operational overhead. We argue that a coding agent equipped only with a terminal and a filesystem can solve many enterprise tasks more effectively by interacting directly with platform APIs. We evaluate this hypothesis across diverse real-world systems and show that these low-level terminal agents match or outperform more complex agent architectures. Our findings suggest that simple programmatic interfaces, combined with strong foundation models, are sufficient for practical enterprise automation.