Ascoltate, lo ammetterò. Sono stato colpevole di alcuni crimini odiosi contro l’architettura d’agente. E sapete una cosa? Vedo gli stessi errori tutto il tempo quando le persone parlano della costruzione di questi sistemi. Ricordate quando ho inviato un agente per gestire un semplice processo automatizzato e questo è cresciuto in modo inatteso?
D’accordo, amici, Alex Petrov qui, di nuovo su agntai.net. Siamo a marzo 2026, e se siete come me, i vostri canali Slack e i vostri feed Twitter sono in subbuglio con discussioni sugli agenti IA. Non solo i “E se?” astratti, ma le molto reali e molto complesse domande di “Come fare” affinché queste cose facciano davvero qualcosa di utile senza
L’angoscia di valutare gli agenti in modo errato
Conosci quel sentimento straziante quando implementi un sistema di agenti apparentemente perfetto, solo per vederlo crollare in uno scenario dal vivo? Ci sono passato anche io troppe volte. È come investire in un criceto per difendere la tua fortezza. Inutile. Ricordo che nell’ottobre 2022, ho implementato
Dopo 4 mesi a destreggiarmi con Haystack in un progetto di ricerca di media scala: la constatazione è la seguente, “le tariffe di Haystack sembrano basse, ma i costi nascosti prosciugheranno le vostre tasche più velocemente di quanto pensiate.”
Permettetemi di andare dritto al punto prima che iniziate a sognare architetture: il modello di pricing di Haystack è più disordinato di un incrocio stradale. Il framework open-source deepset-ai/haystack stesso è
FastAPI vs Express vs Hono : Duello di Backend
FastAPI conta attualmente un impressionante totale di 96 522 stelle su GitHub. Express, un favorito di lunga data, ha una base di utenti consistente, ma è indietro rispetto a FastAPI da questo punto di vista. Hono, il nuovo arrivato, sta appena cominciando a farsi notare. Ma non giriamo intorno al problema: le stelle non offrono funzionalità, e quando ciò
Ciao a tutti, Alex qui, di nuovo su agntai.net. Siamo il 23 marzo 2026, e recentemente ho incontrato un problema particolare che penso molti di voi che costruiscono agenti IA stiano probabilmente affrontando: come evitare che la memoria a lungo termine del vostro agente diventi un disastro ingombrante, lento e alla fine inutile?
Ci siamo passati tutti. Iniziate
Activepieces vs Windmill : Quale scegliere per progetti paralleli
Activepieces sta guadagnando popolarità con circa 8.400 utenti sulle sue piattaforme, mentre Windmill ha raccolto una base di circa 10.000 utenti. I numeri sono interessanti, ma rappresentano solo la parte visibile dell’iceberg quando si tratta di scegliere gli strumenti per i tuoi progetti paralleli. Ho utilizzato entrambi e ho le mie riflessioni,
Come configurare CI/CD con Milvus: una guida passo dopo passo
Configuare CI/CD con Milvus può sembrare intimidatorio, ma non è una fatalità. In questo tutorial, creeremo un sistema che semplifica il deployment di Milvus, un database vettoriale che attualmente conta 43 455 stelle, 3 912 fork e ha 1 085 problemi aperti su GitHub, il che
Produzione ML : Il Buono, Il Cattivo e L’Estremamente Infastidioso
Hai mai passato sei mesi a perfezionare un capolavoro di apprendimento automatico, per vederlo crollare al momento di metterlo online? Benvenuto nel club. È come togliere il nastro luccicante, ma il pacco esplode. Il mio primo tentativo di ottenere un chatbot
D’accord, amici, Alex Petrov qui vi parla, appena uscito da una lotta con un LLM-as-a-brain particolarmente testardo per un nuovo progetto di agente. E questo, amici, ci porta all’argomento di oggi. Non parliamo solo di agenti; esploreremo in profondità qualcosa che ho visto bloccare anche i team più esperti: l’arte e la scienza di gestire gli stati nell’IA complessa.