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Dopo 4 mesi a destreggiarmi con Haystack in un progetto di ricerca di media scala: la constatazione è la seguente, “le tariffe di Haystack sembrano basse, ma i costi nascosti prosciugheranno le vostre tasche più velocemente di quanto pensiate.”

Permettetemi di andare dritto al punto prima che iniziate a sognare architetture: il modello di pricing di Haystack è più disordinato di un incrocio stradale. Il framework open-source deepset-ai/haystack stesso è

FastAPI vs Express vs Hono : Duello di Backend
FastAPI conta attualmente un impressionante totale di 96 522 stelle su GitHub. Express, un favorito di lunga data, ha una base di utenti consistente, ma è indietro rispetto a FastAPI da questo punto di vista. Hono, il nuovo arrivato, sta appena cominciando a farsi notare. Ma non giriamo intorno al problema: le stelle non offrono funzionalità, e quando ciò

Ciao a tutti, Alex qui, di nuovo su agntai.net. Siamo il 23 marzo 2026, e recentemente ho incontrato un problema particolare che penso molti di voi che costruiscono agenti IA stiano probabilmente affrontando: come evitare che la memoria a lungo termine del vostro agente diventi un disastro ingombrante, lento e alla fine inutile?

Ci siamo passati tutti. Iniziate

Activepieces vs Windmill : Quale scegliere per progetti paralleli

Activepieces sta guadagnando popolarità con circa 8.400 utenti sulle sue piattaforme, mentre Windmill ha raccolto una base di circa 10.000 utenti. I numeri sono interessanti, ma rappresentano solo la parte visibile dell’iceberg quando si tratta di scegliere gli strumenti per i tuoi progetti paralleli. Ho utilizzato entrambi e ho le mie riflessioni,

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