Come configurare CI/CD con Milvus: una guida passo dopo passo
Configuare CI/CD con Milvus può sembrare intimidatorio, ma non è una fatalità. In questo tutorial, creeremo un sistema che semplifica il deployment di Milvus, un database vettoriale che attualmente conta 43 455 stelle, 3 912 fork e ha 1 085 problemi aperti su GitHub, il che
Produzione ML : Il Buono, Il Cattivo e L’Estremamente Infastidioso
Hai mai passato sei mesi a perfezionare un capolavoro di apprendimento automatico, per vederlo crollare al momento di metterlo online? Benvenuto nel club. È come togliere il nastro luccicante, ma il pacco esplode. Il mio primo tentativo di ottenere un chatbot
D’accord, amici, Alex Petrov qui vi parla, appena uscito da una lotta con un LLM-as-a-brain particolarmente testardo per un nuovo progetto di agente. E questo, amici, ci porta all’argomento di oggi. Non parliamo solo di agenti; esploreremo in profondità qualcosa che ho visto bloccare anche i team più esperti: l’arte e la scienza di gestire gli stati nell’IA complessa.
Liste di controllo per la gestione delle conversazioni: 7 cose da fare prima di passare in produzione
Ho visto 3 distribuzioni di agenti di produzione fallire questo mese. Tutti e 3 hanno commesso le stesse 5 errori. Non si tratta solo di sfortuna o dell’universo che gioca scherzi; è un problema di cattiva gestione delle conversazioni. Prima di lanciare il tuo prossimo prodotto o sistema sul mercato, è essenziale avere una
Debugging dell’agente: La guida onesta di un sviluppatore
Ho visto 3 deployment di agenti in produzione fallire questo mese. Tutti e 3 hanno commesso gli stessi 5 errori. Se stai lavorando con agenti IA, il processo di debug potrebbe sembrare un percorso pieno di ostacoli a occhi chiusi. Tuttavia, non deve essere così. Questa guida al debugging dell’agente mira ad aiutare
Perché continuiamo a fare questo?
Lasciatemi raccontare di quando stavo per fracassare il mio laptop contro il muro. Immaginate questo: è un venerdì sera del 2025 e sto debuggando un sistema di agenti costruito da qualcuno che, evidentemente, amava gli spaghetti più di un’architettura chiara. Ogni funzione era come un polpo—tentacoli
Ciao a tutti, Alex qui da agntai.net. Siamo venerdì 21 marzo 2026, e recentemente mi sono trovato di fronte a un problema particolare nello sviluppo di agenti AI che penso molti di voi stiano affrontando. Abbiamo tutti visto dimostrazioni incredibili di agenti capaci di navigare su web, scrivere codice e persino gestire progetti complessi. Ma
Dopo aver testato Weaviate per 14 mesi su scala aziendale: i prezzi annunciati sono solo il punto di partenza della tua fattura, preparati.
Utilizzo Weaviate all’interno di un’infrastruttura di ricerca vettoriale di produzione dall’inizio del 2025, gestendo milioni di ingressi e richieste di query complesse. Durante questo periodo, ho visto con i miei occhi dove si trovano i prezzi annunciati.
Weaviate Aggiungere memoria al tuo agente: Un tutorial di 2500 parole senza fronzoli
Se desideri che il tuo agente intelligente si ricordi veramente del contesto tra le conversazioni, devi weaviate add memory to your agent nel modo giusto, utilizzando la ricerca vettoriale per memorizzare e richiamare le interazioni precedenti. Non stiamo lanciando estratti in un database; stiamo costruendo un
Un Coup de Gueule sui Incubi del Deployment
D’accordo, andiamo dritti al punto. Sapete cosa mi infastidisce davvero riguardo all’apprendimento automatico? La gente pensa che distribuire un modello sia semplicemente cliccare su “Avvia” e puff, la magia accade. Spoiler: non è affatto così. Ho perso il conto delle volte in cui un modello, che ha funzionato in modo impeccabile