Implementare la cache con Semantic Kernel: passo dopo passo
Costruire un meccanismo di caching efficace con Semantic Kernel può migliorare notevolmente le prestazioni—passando da chiamate API poco affidabili a chiamate efficienti. Questo può non solo migliorare i tempi di risposta ma anche ridurre il carico inutile sui vostri sistemi. Con il Semantic Kernel di Microsoft, un progetto che ora conta 27 506 stelle, il potenziale per
Bene, amici, Alex Petrov qui, di nuovo su agntai.net. Oggi voglio parlare di qualcosa che mi frulla in testa da un po’, soprattutto dopo aver trascorso troppe notti in bianco a debugare la « comprensione » di un agente in un compito semplice. Costruiamo tutti questi agenti IA, vero? Sistemi autonomi, che cercano di realizzare delle cose.
Una guida pratica per trasferire modelli ML dai notebook alla produzione, trattando le scelte architettoniche, i pipelines di addestramento e il deployment.
Quando un prototipo geniale diventa un vero disastro
Quindi eccomi qui, sorseggiando il mio terzo caffè della giornata, cercando di capire perché il nostro modello ML stesse facendo le peggiori previsioni possibili. È un caso classico: tutto funziona perfettamente in laboratorio, poi lo metti in produzione e BAM—il caos. Se hai mai vissuto questa situazione,
Ricordo la prima volta che ho provato a costruire un sistema di agenti. Pensavo di essere un genio, assemblando una serie di soluzioni preconfezionate e pezzi di codice incompiuti. Ma indovinate un po’? Il mio “capolavoro” era un disordine lento e inefficace. Zero efficienza. Impegno negativo. Se mai avete provato a costruire un
Ciao a tutti, Alex qui da agntai.net. Siamo il 17 marzo 2026, e ho affrontato un problema particolare nel design degli agenti che penso molte persone tra voi potrebbero incontrare. Stiamo tutti cercando di costruire agenti IA più intelligenti e autonomi, vero? Ma nel momento in cui iniziate a spingere per una complessità del mondo reale, il
Valutazione degli agenti: Fare ordine nel rumore
L’altro giorno, ero nel bel mezzo del debug di un altro sistema di agenti quando mi sono reso conto di quanto spesso trascuriamo una valutazione adeguata. È come se le persone fossero attivamente allergiche ai veri feedback e alle valutazioni dettagliate! Sono stanco di vedere versioni in cui l’agente è a malapena più intelligente di
Ciao a tutti, qui è Alex di agntai.net! Siamo a marzo 2026 e ho passato troppo tempo ultimamente a riflettere su come costruiamo gli agenti AI. Più precisamente, mi sono concentrato sul “glue code” – gli elementi che collegano tutte le uscite impressionanti dei LLM, le chiamate agli strumenti e la gestione degli stati. Abbiamo tutti visto le dimostrazioni impressionanti, vero?
Dapo : Un sistema di apprendimento per rinforzo LLM open-source su larga scala
In quanto ingegnere ML, ho constatato in prima persona le sfide del fine-tuning dei grandi modelli linguistici (LLMs) per compiti specifici. Sebbene il fine-tuning supervisionato (SFT) sia efficace, spesso non riesce ad allineare i modelli con le preferenze umane complesse o segnali di ricompensa sfumati del mondo reale. È qui che l’apprendimento per rinforzo a partire da