Ricordi quel periodo in cui abbiamo addestrato un modello con problemi di latenza terribili, grazie alla nostra eccessiva dipendenza dagli LLM basati su cloud? Sì, quelli erano tempi! Ricordo chiaramente la frustrazione di dover aspettare ore per risultati che sarebbero potuti arrivare in minuti se avessimo mantenuto il controllo localmente. Adesso, invece di sbattere la testa contro il muro,

Sandboxing degli Agenti: Pratiche di Sicurezza Essenziali

Ricordo ancora la prima volta che ho lasciato un modello AI libero senza un adeguato contenimento. Potresti pensare che liberare un algoritmo di machine learning in un ambiente di produzione senza un corretto sandboxing sia come lasciare un cucciolo giocare nel traffico. Ma no, non sembrava così pericoloso

Il Falso Fascino dei Dibattiti Multi-Agente
Essendo un ingegnere ML che ha accumulato un po’ di esperienza, mi sono imbattuto in una buona quantità di sistemi multi-agente. Ricordo un progetto di qualche anno fa in cui pensavamo di poter semplicemente inserire un paio di agenti dibattitori e considerare il lavoro fatto per il nostro

Dominare la Cache degli Agent: Consigli dal Campo

Sai, c’è stato un periodo in cui ero convinto che il codice funzionasse sempre come previsto. Voglio dire, avevo seguito ogni best practice, implementato ogni ottimizzazione conosciuta, eppure, le prestazioni erano insufficienti. Era come se fossi intrappolato in un labirinto senza uscita. Poi io

Perché desidero avere un framework di valutazione per il mio primo agente AI
Devo confessare: il primo agente AI che ho costruito era un disastro. Ricordo di aver fatto buon viso a cattivo gioco, pensando di poter farcela da solo. Basta impostare un paio di casi di test e poi darmi una pacca sulla spalla, giusto? Sbagliato. Senza un adeguato framework di valutazione,

Padroneggiare i Modelli di Chiamata degli Strumenti negli Algoritmi ML

Ricordi quando hai costruito con entusiasmo un’AI che semplicemente non riusciva a comunicare efficacemente con i suoi strumenti? Ci sono passato anch’io, ed è davvero frustrante. Lavorando fino a tardi nella notte, mi sono reso conto che i modelli di chiamata degli strumenti sono la chiave per far operare gli agenti senza problemi. Ma certo, lo hanno fatto

Sai cosa mi fa davvero arrabbiare? Vedere persone rovinare l’ottimizzazione dei modelli come se fosse il tacchino del Ringraziamento. Sei lì, a osservarli mentre lo smontano, e tutto ciò a cui riesci a pensare è: “Non deve essere per forza così.” L’ho visto accadere, più e più volte. Modelli meravigliosamente complessi, distrutti in un attimo

Ho quasi rinunciato a queste cose multi-modali quando ho iniziato. Seriamente, cercare di far capire a una macchina sia le immagini che i suoni sembrava come cercare di radunare gatti e cani attraverso una porta allo stesso tempo. Hai mai provato a insegnare a un’AI a riconoscere sia un’immagine di un cane che abbaia sia il suono di

Se hai mai perso mezza giornata a fare debug di un agente AI solo per scoprire che un punto e virgola dispettoso era il colpevole, benvenuto nel club. Proprio la scorsa settimana, ero immerso nel codice, cercando disperatamente di capire comportamenti degli agenti che sembravano avere una loro volontà. Testare queste bestie può essere mostruoso,

Conosci quella sensazione quando hai passato quello che sembra un’eternità cercando di sistemare un modello di machine learning, solo per scoprire che era tutto a causa di un punto e virgola mancante? Sì, ci sono passato. Ma sinceramente, ciò che mi entusiasma di queste cose è come gli agenti specifici per il dominio possano davvero cambiare le cose in settori come la salute,