AI

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.

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.

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.

LocalAI è un server di inferenza self-hosted e local-first progettato per comportarsi come un’API OpenAI plug-and-play per eseguire carichi di lavoro di IA sull’hardware proprio (laptop, workstation o server in locale).

Torno sempre su llama.cpp per l’inferenza locale: offre un controllo che Ollama e altri astraggono, e semplicemente funziona. È facile eseguire modelli GGUF in modo interattivo con llama-cli o esporre un’API HTTP compatibile con OpenAI con llama-server.

L’Intelligenza Artificiale sta ridisegnando il modo in cui il software viene scritto, revisionato, distribuito e mantenuto. Dai assistenti di programmazione basati sull’AI all’automazione GitOps e ai flussi di lavoro DevOps, gli sviluppatori si affidano ora a strumenti potenziati dall’AI lungo l’intero ciclo di vita del software.

Airtable è meglio considerata come una piattaforma low-code costruita intorno a un’interfaccia collaborativa “simile a un foglio di calcolo” - ideale per creare rapidamente strumenti operativi (tracciatori interni, CRM leggeri, pipeline di contenuti, code di valutazione AI) dove gli sviluppatori non devono un’interfaccia amichevole, ma gli sviluppatori necessitano anche di un’API per l’automazione e l’integrazione.

OpenCode è un agente di coding AI open source che puoi eseguire nel terminale (TUI + CLI) con interfacce desktop e IDE opzionali. Questa è la Guida rapida OpenCode: installazione, verifica, connessione a un modello/fornitore ed esecuzione di flussi di lavoro reali (CLI + API).

L’inferenza LLM sembra “un altro API” — fino a quando i picchi di latenza, le code si ingorgano e le tue GPU rimangono al 95% di memoria senza una spiegazione ovvia.

OpenClaw è un assistente AI self-hosted progettato per funzionare con runtime LLM locali come Ollama o con modelli basati sul cloud come Claude Sonnet.

La maggior parte delle configurazioni locali di AI inizia allo stesso modo: un modello, un runtime e un’interfaccia di chat.

LLM systems falliscono in modi che la tradizionale monitorizzazione degli API non riesce a rilevare — le code si riempiono in silenzio, la memoria GPU si saturano molto prima che il CPU appaia occupata, e la latenza aumenta a livello di batching anziché a livello di applicazione. Questa guida copre una strategia end-to-end strategia di osservabilità per l’inferenza degli LLM e le applicazioni LLM: cosa misurare, come strumentarla con Prometheus, OpenTelemetry e Grafana, e come distribuire la pipeline di telemetria su larga scala.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

L’auto-ospedalizzazione degli LLM mantiene dati, modelli e inferenza sotto il tuo controllo: una via pratica per la sovranità dell’IA per team, imprese e nazioni.