Dominare i modelli di risposta in streaming dell’agente

La settimana scorsa, mi sono trovato a discutere con un agente di chat che aveva una propria volontà. Questo mi ha ricordato quei libri in cui sei il protagonista, dove finisci bloccato nel deserto perché hai fatto una serie di scelte ingenuo. Ero in una situazione simile, cercando di convincere

Perché i modelli di incrustazione sono importanti per la memoria degli agenti
Ti ricordi dell’ultima volta che un agente IA ha completamente fallito un compito perché sembrava avere la memoria di un pesce rosso? Frustrante, vero? Ricordo un episodio di qualche anno fa in cui un agente IA su cui stavo lavorando ha fallito in un semplice compito di servizio clienti perché

Perché amo e odio le macchine di stato
Vi siete mai ritrovati completamente immersi in un progetto in cui pensavate di poter improvvisare con una struttura di codice basilare, per poi rendervi conto di aver incontrato un muro? È successo a me, tre anni fa, mentre lavoravo a un progetto di chatbot. L’idea era quella di creare

Ricorda quel momento in cui abbiamo addestrato un modello con problemi di latenza terribili, grazie alla nostra eccessiva dipendenza dagli LLMs basati sul cloud? Sì, quei giorni erano memorabili! Ricordo molto bene la frustrazione di dover aspettare ore per risultati che avrebbero potuto arrivare in pochi minuti se avessimo mantenuto il controllo localmente. Ora, invece di colpirmi la testa contro il muro,

Esplorazione degli Agenti: Pratiche di Sicurezza Fondamentali

Ricordo ancora la prima volta che ho lasciato un modello di IA crescere senza il giusto confinamento. Si potrebbe pensare che sia altrettanto rischioso liberare un algoritmo di machine learning in un ambiente di produzione senza un appropriato sandboxing quanto lasciare un cucciolo giocare nel traffico. Ma no, non sembrava così pericoloso

La falsa apparenza dei dibattiti tra agenti multipli
In qualità di ingegnere in ML con una certa esperienza, ho incontrato la mia parte di sistemi multi-agenti. Ricordo un progetto di qualche anno fa in cui pensavamo di poter semplicemente aggiungere alcuni agenti di dibattito e considerare questo come un successo per il nostro

Dominare la cache degli agenti: consigli tratti dal campo

Sai, c’è stato un periodo in cui ero convinto che il codice funzionasse sempre come previsto. Voglio dire, avevo seguito ogni migliore prassi, implementato ogni ottimizzazione che conoscevo, eppure, le prestazioni lasciavano a desiderare. Era come se fossi intrappolato in un labirinto senza uscita. Poi io

Perché desidero aver avuto un framework di valutazione per il mio primo agente IA
Lasciatemi confessare: il primo agente IA che ho costruito è stato un disastro. Ricordo di aver preso il coraggio a due mani, pensando di poter improvvisare. Bastava impostare alcuni casi di test, poi farmi i complimenti, giusto? Sbagliato. Senza un framework di valutazione adeguato,

Dominare gli schemi di chiamata degli strumenti dell’agente nella progettazione ML

Ricordi quel momento in cui hai costruito con entusiasmo un’IA che semplicemente non riusciva a comunicare in modo efficace con i suoi strumenti? Ci sono passato, ed è davvero frustrante. Lavorando fino a tardi nella notte, ho capito che gli schemi di chiamata degli strumenti sono il segreto per far funzionare gli agenti senza intoppi. Ma va bene, è…

Sai cosa mi fa davvero arrabbiare? Vedere persone massacrare l’ottimizzazione dei modelli come se fosse un tacchino del Ringraziamento. Sei lì, a guardarli strappare tutto ciò, e tutto ciò a cui riesci a pensare è: « Non dovrebbe essere così. » L’ho visto accadere, ancora e ancora. Modelli splendidamente complessi, messi a ginocchio.