Protocollo A2A di Google nel 2026: Adozione, Hype e Realtà
A2A non è morto. Semplicemente, non è universale.
Il protocollo Agent2Agent di Google, solitamente abbreviato in A2A, ha avuto un primo anno strano.
A2A non è morto. Semplicemente, non è universale.
Il protocollo Agent2Agent di Google, solitamente abbreviato in A2A, ha avuto un primo anno strano.
Pattern di polling affidabili per agenti AI.
Gli agenti di polling rappresentano una delle parti meno glamour dell’architettura degli assistenti AI, ma sono anche tra le più utili.
MCP fornisce agli agenti strumenti. A2A fornisce agli agenti pari.
L’architettura degli agenti AI sta iniziando a dividersi in due livelli.
A2A trasforma gli agenti in pari della rete.
Il protocollo A2A, acronimo di Agent2Agent Protocol, è uno standard aperto per la comunicazione tra sistemi di agenti AI indipendenti.
Come vengono realmente costruiti assistenti seri.
Un assistente AI in produzione non è “un LLM con un prompt”. È un sistema che accetta l’intento, mantiene lo stato, decide quando recuperare dati o agire ed espone dettagli sufficienti del runtime per debuggare i fallimenti.
Smetti di interpretare le vibrazioni. Convalida i contratti.
La maggior parte dei tutorial sull’output strutturato degli LLM è superficiale. Ti insegnano a chiedere JSON gentilmente e poi sperare che il modello si comporti correttamente. Quello non è convalida. È ottimismo con le parentesi graffe.
Riferimento per l'ottimizzazione di LLM agentic
Questa pagina è un riferimento pratico per la regolazione dell’inferenza di LLM agentic (temperatura, top_p, top_k, penalità e come interagiscono in flussi di lavoro multi-step e intensivi nell’uso di strumenti).
Crea competenze Claude che resistano al lavoro reale.
La maggior parte dei team utilizza erroneamente le Claude Skills in uno di due modi: o trasforma SKILL.md in un deposito di contenuti, o non si allontana mai da prompt giganti copiati e incollati.
Coding agentico, ora con backend di modelli locali.
Claude Code non è un’autocompletamento con un marketing migliore. È uno strumento di coding agentic: legge la tua codebase, modifica i file, esegue comandi e si integra con i tuoi strumenti di sviluppo.
Servire modelli open-source rapidamente con SGLang.
SGLang è un framework di serving ad alte prestazioni per grandi modelli linguistici e modelli multimodali, progettato per fornire inferenza a bassa latenza e alto throughput in tutto, da una singola GPU a cluster distribuiti.
Sostituzione a caldo di LLM locali senza modificare i client.
Presto ti troverai a gestire vLLM, llama.cpp e altro ancora, con ogni stack sul proprio porto. Tutto il downstream desidera comunque un URL base /v1; altrimenti continuerai a spostare porti, profili e script ad hoc. llama-swap è il proxy /v1 che precede questi stack.
Cosa accade effettivamente quando esegui Ultrawork.
Oh My Opencode promette un “team virtuale di sviluppatori AI” — Sisyphus che orchestra specialisti, compiti eseguiti in parallelo e la magica parola chiave ultrawork che attiva tutto.
Conoscete Sisyphus e il suo team di agenti specialisti.
Il salto di capacità più significativo in OpenCode deriva dagli agenti specializzati: una separazione deliberata tra orchestrazione, pianificazione, esecuzione e ricerca.
Installa Oh My Opencode e rilascia più velocemente.
Oh My Opencode trasforma OpenCode in un harness per la programmazione multi-agente: un orchestratore assegna il lavoro ad agenti specializzati che si eseguono in parallelo.
Test di OpenCode LLM — statistiche su codifica e accuratezza
Ho testato come funziona OpenCode con diversi LLM ospitati localmente su Ollama e llama.cpp, e per confronto ho aggiunto alcuni modelli gratuiti da OpenCode Zen.
Guida rapida OpenHands CLI in pochi minuti
OpenHands è una piattaforma open-source, agnostica rispetto al modello, per agenti di sviluppo software guidati dall’IA. Permette a un agente di comportarsi più come un partner di programmazione che come un semplice strumento di autocompletamento.