#08
Un agente sa scrivere codice. Ma sa perché lo sta scrivendo?
Un agente può leggere tutto il repository e modificare correttamente il codice. Ma il repository non contiene necessariamente il ragionamento che ci ha portati fin lì.
Leggi l'articoloUn laboratorio aperto
Dal mio Lab
Storie dal Lab su software engineering, AI, sfide tecniche, fallimenti e soluzioni
Gli appunti
08 / 01#07
Il problema non è far entrare l’agente. È riuscire a farlo uscire
Autenticare un agente è solo l’inizio: il problema più difficile è revocare un singolo rapporto senza distruggere l’identità e gli accessi che devono rimanere attivi.
Leggi l'articolo#06
Quando una feature comincia a diventare un altro progetto
I confini architetturali non arrivano sempre già disegnati. A volte il problema è accorgersi che quella che continuiamo a chiamare “feature” ha già iniziato a comportarsi come un sistema.
Leggi l'articolo#05
Ottimizzare il contesto non significa comprimere di più
Quando una metrica di ottimizzazione peggiora, non significa necessariamente che il sistema stia funzionando peggio. A volte succede esattamente il contrario.
Leggi l'articolo#04
Human-in-the-loop non significa premere “Approva”
Mettere un umano davanti a ogni decisione non significa necessariamente avere più controllo. Il vero problema è capire dove il contributo umano crea davvero valore.
Leggi l'articolo#03
Chi fa login quando l’utente è un’AI?
Gli agenti AI stanno iniziando ad agire davvero per conto nostro. Ma quando accedono a un servizio, chi si sta autenticando: noi, l’agente o entrambi?
Leggi l'articolo#02
Il modello più grande non è sempre quello giusto
Quando abbiamo iniziato a far lavorare insieme più agenti AI locali, abbiamo scoperto che il problema non era scegliere il modello più potente. Era progettare il sistema.
Leggi l'articolo#01
Il mio team non è proprio un team normale 😄
Nel mio Lab lavoriamo in cinque. Solo uno di noi è umano.
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