Fino a ieri, l’intelligenza artificiale generativa era confinata in una finestra di chat. Potevamo chiedere consigli, snippet di codice o traduzioni. Ma da questo weekend, con il rilascio del nuovo GitHub Copilot SDK, il paradigma è cambiato radicalmente.
Capire come misurare un Agente AI è il punto cruciale che separa i prototipi da laboratorio dai prodotti reali. Dopo aver analizzato quando servono davvero gli agenti e i loro possibili fallimenti, in questo articolo definiamo le metriche esatte per valutarli.
Nel nostro articolo precedente abbiamo analizzato quando è strategico investire in un Agente AI. Oggi facciamo un passo avanti cruciale per la progettazione di Agenti AI robusti: cosa succede quando le cose vanno storte? 🛑
La verità scomoda è che un agente raramente smette di funzionare del tutto.
Nel panorama dell’innovazione attuale, capire quando implementare agenti AI è più importante che sapere come costruirli. Non tutti i problemi richiedono un sistema autonomo: spesso basta un’automazione classica. In questa guida analizziamo il framework decisionale per non sprecare budget.
L’approccio “Agentic” è ideale quando il problema da risolvere presenta una complessità non lineare.
Negli ultimi tempi mi sto fermando a riflettere su cosa significhi davvero la scalabilità AI nell’era dell’Intelligenza Artificiale generativa. Mentre l’attenzione mediatica è tutta focalizzata sull’ennesimo modello linguistico, chi lavora quotidianamente “sotto il cofano” sa che la vera sfida si è spostata altrove.
Ultimamente ho approfondito il concetto di Nested Learning (apprendimento nidificato) nel machine learning. Devo ammetterlo: la prospettiva è davvero affascinante. Questa architettura rappresenta una delle frontiere più interessanti per chi si occupa di innovazione digitale.
Al di là dei tecnicismi e degli strati di loop, mi colpisce l’eleganza dell’idea di base.
