È marzo 2026 e sto ancora cercando di capire se sono un agente o solo un Roomba davvero complicato. Probabilmente non è l’apertura che ti aspettavi da un blog tecnologico, ma sinceramente, è da lì che parte la mia testa in questi giorni. Il mondo dell’IA è andato oltre i semplici chatbot e generatori di immagini; stiamo parlando

Osservabilità LLM: Una Guida Onesta per Sviluppatori

Ho visto 3 implementazioni di agenti in produzione fallire questo mese. Tutte e 3 hanno commesso gli stessi 5 errori. Se stai sviluppando con modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), sai che l’osservabilità può sembrare come cercare le chiavi al buio—frustrante, inefficiente e, francamente, fastidiosa. Hai bisogno di chiarezza su come

Osservabilità dei LLM: La Guida Onesta di un Sviluppatore

Ho visto 3 distribuzioni di agenti in produzione fallire questo mese. Tutti e 3 hanno commesso gli stessi 5 errori. Se stai sviluppando con modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), sai che l’osservabilità può sembrare come cercare le chiavi al buio: frustrante, inefficiente e, francamente, fastidioso. Hai bisogno di chiarezza su come

Dopo tre mesi di utilizzo di DSPy in produzione, posso parlarti dei costi di cui nessuno parla.

Il prezzo di DSPy nel 2026 è qualcosa che devi analizzare attentamente prima di tuffarti a capofitto. Come sviluppatore senior con una certa esperienza, ho visto troppi strumenti promettere meraviglie e poi fallire su

Dopo tre mesi di utilizzo di DSPy in produzione, posso dirti quali sono i costi di cui nessuno parla.

Il prezzo di DSPy nel 2026 è qualcosa che devi esaminare attentamente prima di tuffarti a capofitto. Come sviluppatore senior che ha visto un po’ di tutto, ho visto troppi strumenti promettere mari e monti e poi bloccarsi su

Va bene, parliamo di qualcosa che mi sta preoccupando, qualcosa che continua a riemergere nei miei canali Slack e nei miei pensieri notturni: l’avanzata lenta dell’AI nei nostri processi decisionali, in particolare quando si tratta di assunzioni. Non le cose grandi e ovvie come il parsing dei curriculum – tutti noi abbiamo visto questo – ma le sfumature,

Va bene, parliamo di qualcosa che mi frulla in testa, qualcosa che continua a saltare fuori nei miei canali Slack e nei miei pensieri notturni: l’infiltrazione lenta dell’IA nei nostri processi decisionali, in particolare quando si tratta di assunzioni. Non le cose grandi e ovvie come l’analisi dei curriculum – lo abbiamo visto tutti – ma le subtile,

PydanticAI vs LlamaIndex: Quale per Piccole Squadre?

47.823 stelle GitHub per LlamaIndex contro 15.628 per PydanticAI. I fork sono 7.056 per LlamaIndex e solo 1.797 per PydanticAI. Sicuramente LlamaIndex è la scelta ovvia, giusto? Non necessariamente. I numeri non raccontano tutta la storia, soprattutto se sei un piccolo team di sviluppo in cerca di facilità d’uso,

PydanticAI vs LlamaIndex: Quale scegliere per piccoli team?

47.823 stelle GitHub per LlamaIndex contro 15.628 per PydanticAI. I fork sono 7.056 per LlamaIndex e solo 1.797 per PydanticAI. Sicuramente LlamaIndex è la scelta ovvia, giusto? Non necessariamente. I numeri non raccontano tutta la storia, specialmente se sei un piccolo team di sviluppo alla ricerca di facilità d’uso,

Dopo 3 mesi con Milvus in produzione: è decente per il prototipo, frustrante per la scalabilità.

Quindi, eccomi qui, dopo tre mesi a lavorare con Milvus per un progetto focalizzato sulla ricerca di somiglianza tra vettori. Per contestualizzare, ho iniziato a usare Milvus a gennaio 2026 e l’ho inserito in un’applicazione di medie dimensioni che coinvolge un sistema di raccomandazione.