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Sto affrontando ora i miei disordinati deploy di agenti AI

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

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Come Smettere di Giudicare Male gli Agenti: Segreti di Valutazione

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

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Haystack Prezzi nel 2026: I Costi Che Nessuno Menziona

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

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FastAPI vs Express vs Hono: Confronto tra Backend

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

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La memoria dei miei agenti AI: risolvere il gonfiore & la lentezza

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

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Activepieces vs Windmill: Quale scegliere per progetti secondari

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,

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Come impostare Ci/CD con Milvus (Passo dopo passo)

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

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Produzione ML Fatta Bene: Lezioni dal Campo

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

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Il mio punto di vista: Padroneggiare lo Stato per Agenti AI Complessi

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

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Checklist per la gestione delle conversazioni: 7 cose da fare prima di andare in produzione

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

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