Ciao a tutti, Alex qui da agntai.net. È il 25 marzo 2026 e ultimamente sto lottando con qualcosa di piuttosto fondamentale: come costruiamo veramente questi agenti AI. Non solo i brillanti pezzi LLM, ma l’intera struttura caotica che consente loro di fare qualsiasi cosa utile nel mondo reale. Siamo andati oltre il “l’ingegneria dei prompt è tutto
Guarda, lo ammetto. Sono stato colpevole di alcuni crimini orribili contro l’architettura degli agenti. E sai una cosa? Vedo sempre gli stessi errori quando la gente parla di costruire questi sistemi. Ricordi quando ho inviato un agente per gestire un semplice processo automatizzato e le cose sono andate fuori controllo?
Bene, gente, Alex Petrov qui, di nuovo su agntai.net. È marzo 2026, e se siete come me, i vostri canali Slack e i feed di Twitter sono pieni di discussioni sugli agenti AI. Non solo i vaghi “e se,” ma i molto concreti e complicati “come fare” per far sì che queste cose facciano davvero qualcosa di utile senza
L’agonia di valutare erroneamente gli agenti
Conosci quella sensazione straziante quando distribuisci un sistema di agenti apparentemente perfetto, solo per vederlo andare in crash in uno scenario dal vivo? Ci sono passato troppe volte. È come investire in un criceto per difendere la tua fortezza. Inutile. Ricordo che a ottobre 2022, ho distribuito
Dopo 4 mesi di lotta con Haystack in un progetto di ricerca di media scala: il titolo è, “I prezzi di Haystack sembrano economici, ma i costi nascosti svuoteranno le tue tasche più velocemente di quanto pensi.”
Lasciami andare dritto al punto prima che tu inizi a progettare architetture: il modello di prezzo di Haystack è più caotico di un incrocio di spaghetti. Il framework open-source deepset-ai/haystack stesso è
FastAPI vs Express vs Hono: Confronto tra Backend
FastAPI attualmente ha un notevole 96,522 stelle su GitHub. Express, uno dei preferiti di lunga data, ha un seguito consistente ma è indietro rispetto a FastAPI in questo senso. Hono, il nuovo arrivato, sta appena cominciando a farsi notare. Ma non illudiamoci: le stelle non portano funzionalità, e quando si tratta di
Ciao a tutti, Alex qui, di nuovo su agntai.net. È il 23 marzo 2026 e ultimamente ho combattuto con un problema particolare che penso molti di voi che stanno costruendo agenti AI stiano affrontando: come evitare che la memoria a lungo termine del vostro agente diventi un pasticcio gonfio, lento e, alla fine, inutile?
Siamo tutti passati di lì. Inizi
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