Activepieces vs Windmill: Quale scegliere per i progetti collaterali
Activepieces sta guadagnando attenzione con circa 8.400 utenti sulle sue piattaforme, mentre Windmill ha accumulato una base di utenti di circa 10.000. I numeri sono interessanti, ma rappresentano solo la punta dell’iceberg quando si tratta di scegliere gli strumenti per i tuoi progetti collaterali. Ho utilizzato entrambi e ho le mie opinioni,
Come Configurare CI/CD con Milvus: Una Guida Passo-Passo
Impostare CI/CD con Milvus può sembrare scoraggiante, ma non deve esserlo per forza. In questo tutorial, stiamo costruendo un sistema che semplifica il deployment di Milvus, un database vettoriale che attualmente vanta 43.455 stelle, 3.912 fork e ha 1.085 problemi aperti su GitHub, che
Produzione ML: Il Buono, il Cattivo e il Completamente Infastidante
Hai mai passato sei mesi a scolpire un capolavoro di machine learning, solo per vederlo sgretolarsi nel momento in cui è tempo di andare live? Benvenuto nel club. È come togliere il nastro luccicante, ma il pacchetto esplode. Il mio primo tentativo di ottenere un chatbot
Va bene, gente, Alex Petrov qui, fresco dopo aver discusso con un LLM-as-a-brain particolarmente ostinato per un nuovo progetto di agente. E questo, amici miei, ci porta all’argomento di oggi. Non stiamo parlando solo di agenti; stiamo approfondendo qualcosa che ho visto mettere in difficoltà anche squadre esperte: l’arte e la scienza della gestione dello stato nell’AI complessa
Lista di Controllo per la Gestione delle Conversazioni: 7 Cose Prima di Andare in Produzione
Ho visto 3 implementazioni di agenti in produzione fallire questo mese. Tutti e 3 hanno commesso gli stessi 5 errori. Questo non è solo sfortuna o l’universo che gioca brutti scherzi; è un problema di scarsa gestione delle conversazioni. Prima di lanciare il tuo prossimo prodotto o sistema nel mondo, avere un
Debugging degli Agenti: Una Guida Sincera per Sviluppatori
Ho visto 3 distribuzioni di agenti in produzione fallire questo mese. Tutti e 3 hanno commesso gli stessi 5 errori. Se lavori con agenti AI, il processo di debugging può sembrare come navigare in un campo minato con un sacchetto sugli occhi. Tuttavia, non deve essere per forza così. Questa guida al debugging degli agenti è pensata per aiutare
Perché lo stiamo ancora facendo?
Lasciami raccontarti di quella volta in cui stavo per sbattere il mio portatile contro il muro. Immagina questo: è un venerdì sera del 2025, e sto eseguendo il debug di un sistema di agenti che è stato costruito da qualcuno che, chiaramente, amava gli spaghetti più che una buona architettura. Ogni singola funzione era come un polpo—tentacoli
Ciao a tutti, Alex qui da agntai.net. È venerdì 21 marzo 2026 e ultimamente mi sono trovato a combattere con un problema particolare nello sviluppo di agenti AI che penso molti di voi potrebbero incontrare. Abbiamo tutti visto le incredibili dimostrazioni di agenti che possono navigare in rete, scrivere codice e persino gestire progetti complessi. Ma
Dopo aver testato Weaviate per 14 mesi su scala aziendale: i prezzi pubblicizzati sono solo il punto di partenza della tua fattura, preparati.
Gestisco Weaviate come parte di un’infrastruttura di ricerca vettoriale in produzione dall’inizio del 2025, gestendo milioni di voci e richieste di query complesse. Durante quel tempo, ho visto in prima persona dove i prezzi pubblicizzati
Aggiungi memoria al tuo agente Weaviate: Un tutorial di 2500 parole senza fronzoli
Se vuoi che il tuo agente intelligente ricordi effettivamente il contesto tra le conversazioni, devi weaviate add memory to your agent nel modo giusto, utilizzando la ricerca vettoriale per memorizzare e richiamare interazioni precedenti. Non stiamo semplicemente gettando frammenti in qualche database; stiamo costruendo un