1
Definisci il task
Stabilisci confini, criteri di completamento e checkpoint umani.
Ingegneria degli agenti
Sviluppo di AI Agent
Crea agenti che usano strumenti con MCP, function calling, retrieval, memoria e pattern di esecuzione multi-step affidabili.
Passa da una demo con prompt a un workflow di agent osservabile.
Percorso di apprendimento strutturato
Impara nell'ordine in cui sviluppano gli sviluppatori.
Inizia dalla decisione, passa all'implementazione e termina con i controlli di produzione.
2
Collega gli strumenti
Usa tool calling o MCP con schemi e permessi rigorosi.
3
Aggiungi contesto
Combina retrieval, memoria e istruzioni stabili memorizzate in cache.
4
Valuta le esecuzioni
Misura completamento, correzioni, latenza e costo per task.
Guide principali
Crea autorevolezza tematica, non isole di articoli.
Fondamenta01
Fondamenti di API per AI Agent
Il ciclo di richieste alla base di pianificazione, strumenti e completamento.
Apri guidaProtocollo02
Guida all'integrazione MCP
Collega gli agent a strumenti e dati con Model Context Protocol.
Apri guidaStrumenti03
Pattern di Tool Calling
Schemi, validazione, retry ed esecuzione sicura.
Apri guidaContesto04
RAG per Agent
Recupera il contesto minimo utile per ogni step.
Apri guidaMemoria05
Progettazione della memoria degli agent
Separa la memoria di lavoro, la memoria utente e lo stato persistente.
Apri guida Caso d'uso
Crea un agent per repository
Assegna a un agent un obiettivo circoscritto, strumenti per il repository e passaggi espliciti di verifica prima che riporti il completamento.
Prima discovery in sola lettura
Permessi di scrittura limitati
Validazione dell'output degli strumenti
Evidenze di build e test
Ultime dall'hub
Continua con gli articoli attuali.
Guida
GLM-6.0: Cosa ci dice davvero la roadmap dell'auto-addestramento completo di Z.AI
Quanto Z.AI ha reso noto su GLM 6.0, Full Self-Training, i loop di addestramento ricorsivi, gli attuali benchmark di GLM e le informazioni ancora mancanti prima del rilascio.
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Le migliori alternative a Wan 3.0 nel 2026, tra cui Seedance 2.5, MiniMax H3, Happy Horse 1.1 e Kling 3.0, in termini di qualitร , audio, coerenza e prezzi.
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I benchmark di GPT-6 Astra: cosa dicono davvero i numeri
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Esplora ogni argomento di crescita.
Guide API per AI
Passa da una shortlist di modelli a una richiesta di produzione funzionante.
Infrastruttura LLM
Crea un livello di richieste AI che resista ai cambiamenti di provider e modello.
AI Agent
Passa da una demo con prompt a un workflow di agent osservabile.
Ottimizzazione dei costi
Riduci i costi senza nascondere i compromessi tra qualitร e affidabilitร .
Confronto tra modelli
Seleziona un modello in base al compito, non al titolo della classifica.
Tutorial
Copia un pattern funzionante, capiscilo e adattalo alla tua applicazione.
Risposte pronte per AEO
Domande frequenti
Cosa rende un AI agent diverso da un chatbot?
Un agent puรฒ scegliere ed eseguire strumenti su piรน step, tenendo traccia dello stato verso un risultato definito.
Quando un agent dovrebbe usare la memoria?
Usa la memoria solo quando le informazioni devono persistere tra step o sessioni; mantieni separati il ragionamento transitorio e i fatti duraturi dell'utente.