5 errori di orchestrazione degli agenti che costano soldi veri
Ho visto 3 implementazioni di agenti in produzione fallire questo mese. Tutti e 3 hanno commesso le stesse 5 errori. Questi errori di orchestrazione degli agenti possono esaurire le vostre risorse e comportare perdite finanziarie significative. Se siete seri riguardo all’ottimizzazione del potenziale dei vostri agenti, dovete evitare queste trappole.

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Dopo un anno di utilizzo: l’API Gemini nel 2026
Dopo un anno di utilizzo nel mio ambiente di produzione, l’API Gemini si è rivelata essere un mix di aspetti positivi e negativi—utile per progetti piccoli ma problematica per l’espansione di sistemi più grandi. Se desideri sapere cosa rende questa API funzionante, continua a leggere e preparati.

Dopo 6 mesi con LangGraph in produzione: è ideale per il prototipaggio rapido, ma difficile per scalare a livello aziendale.

Non sono estraneo all’adattamento a nuove piattaforme come sviluppatore, ma lasciate che vi dica, LangGraph è stato un vero viaggio in questi ultimi sei mesi. Lanciato dall’utente GitHub langchain-ai, questo strumento mira

Ciao a tutti, Kai Nakamura qui da clawdev.net, il vostro punto di riferimento abituale per tutto ciò che riguarda lo sviluppo dell’IA. Oggi voglio parlare di qualcosa che mi preoccupa molto ultimamente, qualcosa con cui molti di noi interagiscono quotidianamente, ma a cui forse non pensiamo abbastanza riguardo ai nostri stessi contributi: l’arte spesso trascurata

Come è iniziato il mio percorso in OpenClaw

Non dimenticherò mai la prima richiesta di estrazione che ho fatto per OpenClaw; i nervi sembravano un milione di insetti che strisciavano sotto la mia pelle. Avevo trascorso ore a perfezionare il mio codice, convincendomi di aver visto ogni caso particolare. Poi, bum! Un solo typobras ha mostrato il suo brutto naso – avevo scritto

Ciao a tutti, qui è Kai Nakamura di clawdev.net, e oggi voglio parlare di qualcosa che fa rumore nei miei canali Slack e nei miei feed GitHub da settimane: la rivoluzione silenziosa che si sta svolgendo nello sviluppo dell’IA open-source. Non le grandi uscite di modelli di base con clamore, ma il concreto, gli strumenti, l’infrastruttura, tutto ciò che permette di costruire con

7 errori di profiling delle prestazioni che costano denaro reale

Ho visto 15 applicazioni rallentare notevolmente nell’ultimo trimestre, e indovinate un po’? Tutte hanno commesso gli stessi 7 errori di profiling delle prestazioni. Questi errori non sprecano solo il tempo degli sviluppatori; possono costare alle aziende una fortuna in perdita di produttività, costi infrastrutturali e perdita di clienti. Comprendere cosa

TGI vs llama.cpp: Un confronto per i piccoli team

Iniziamo da questo: TGI di Hugging Face ha 10.811 stelle su GitHub, mentre llama.cpp è indietro. Ma siamo realistici: le stelle non servono a nulla se lo strumento non svolge il lavoro. In un mondo in cui i piccoli team hanno bisogno di efficienza ma mancano della possibilità di avere risorse estese, la scelta

Ascolta: Riprendo da dove mi ero fermato
Ricordo il mio primo contributo al progetto OpenClaw. Era sia emozionante che spaventoso. Non avevo idea di cosa ci fosse dietro quelle centinaia di file. Ma una volta che ho aperto il codice e ho iniziato a sperimentare con i plugin, è stato come scoprire un

Ciao a tutti, Kai Nakamura qui da clawdev.net! È passato un po’ di tempo da quando non esploro i dettagli di ciò che fa funzionare il nostro mondo dello sviluppo AI, e oggi ho qualcosa che mi frulla in testa da un po’. Parliamo molto della costruzione di modelli, dei dati di addestramento e dell’ottimizzazione degli algoritmi, ma che dire di