Perché il tuo stack di AI diventa più ‘appiccicoso’ ogni mese.
Ogni chiamata API sembra una semplice transazione: finché non se ne accumulano abbastanza da plasmare i tuoi dati di fine-tuning, i tuoi sistemi di valutazione e i tuoi schemi degli strumenti attorno a un unico fornitore, momento in cui il passaggio a un altro smette di essere un semplice cambio di instradamento.
Delega il lavoro rumoroso, mantieni il tuo contesto pulito.
La maggior parte delle sessioni di Claude Code diventa lenta e caotica per lo stesso motivo: ogni ricerca esplorativa con grep, ogni dump dei log e ogni “controlliamo un altro file” rimane nella conversazione principale per sempre.
Quando passare da Ollama a vLLM
Ollama è uno dei metodi più semplici per eseguire un modello linguistico locale, ma la convenienza può nascondere il momento in cui un esperimento locale diventa un servizio di inferenza condiviso che necessita di una migliore pianificazione e osservabilità.
Mantieni le conoscenze compilate affidabili
Un Wiki LLM fallisce quando vecchi fatti rimangono plausibili, le contraddizioni diventano lucide e i riassunti generati si allontanano dalle loro fonti.
Confronto delle GPU AI tra tre fornitori
Il panorama dell’hardware per l’IA è cambiato significativamente nel 2026, con NVIDIA, AMD e Intel che competono per gli sviluppatori che necessitano di GPU in grado di eseguire localmente modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e carichi di lavoro di inferenza IA.
Server Headless Hermes con accesso remoto al desktop
L’esecuzione di Hermes Agent su un server headless, connesso da un client desktop su un’altra macchina, richiede due processi sul server e una singola connessione client.
La sicurezza del protocollo riguarda chi può agire, non il modello.
L’iniezione di prompt riceve la maggior parte dell’attenzione in termini di sicurezza nei sistemi LLM e merita attenzione, ma non è l’unico problema una volta che gli agenti iniziano a chiamare strumenti e a delegare il lavoro ad altri agenti.
I task A2A di lunga durata superano la durata delle sessioni di chat.
La maggior parte delle demo di agenti AI si comporta ancora come completamenti di chat con passaggi aggiuntivi: invii un prompt, aspetti qualche secondo e ricevi una risposta in un’unica output.
Inferenza LLM più veloce senza perdita di qualità: una guida pratica
Un modello da 70B genera un token per ogni passaggio in avanti (forward pass), e ogni passaggio ricarica i pesi dalla VRAM, calcola l’attenzione su tutto il contesto e sincronizza la memoria. Tra un token e l’altro, la GPU rimane inattiva mentre attende la risoluzione delle dipendenze sequenziali.
A2A non è morto. Semplicemente non è universale.
Il protocollo Agent2Agent di Google, solitamente abbreviato in A2A, ha avuto un primo anno bizzarro.
Pattern di polling affidabili per agenti AI.
Gli agenti di polling sono una delle parti meno glamour dell’architettura degli assistenti AI, ma sono anche tra le più utili.
MCP fornisce agli agenti gli 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.
Controlla il rischio, non solo il modello.
I LLM sono imprevedibili. Hallucinate, perdono dati, generano contenuti dannosi o rifiutano richieste legittime. I guardrails (meccanismi di sicurezza) vincolano il comportamento del modello senza sacrificare le sue capacità.
Il modello giusto per il compito giusto.
Eseguire un modello con 70 miliardi di parametri per riassumere un’email di 200 parole è uno spreco. Eseguire un modello da 3 miliardi di parametri per revisionare il codice in produzione è imprudente. La maggior parte dei sistemi si colloca da qualche punto intermedio: ed è qui che entra in gioco il routing dei modelli.
