Design pattern, framework e architetture per la costruzione di agenti IA autonomi e sistemi multi-agente
Il prompt caching riduce del 50–90% il costo dei token ripetuti e taglia la latenza p99 delle chiamate LLM. Guida operativa 2026 a Anthropic, OpenAI, Gemini e semantic caching, con codice, tabella comparativa e la dashboard di monitoraggio che vorresti aver costruito il primo giorno.
Confronto pratico tra function calling su OpenAI, Anthropic e Google nel 2026: strict mode, parallel calls, gestione errori, valutazioni e migrazione degli schemi.
Zapier, n8n o Make per i workflow AI? Ho ricostruito quattro pipeline AI identiche sulle tre piattaforme: prezzi reali 2026, latenza, nodo AI Agent, MCP e LangChain a confronto.
Implementa tracing, valutazione e monitoraggio LLM in produzione nel 2026 con LangSmith, Langfuse, Arize Phoenix e OpenTelemetry GenAI semantic conventions. Esempi di codice Python pronti per la produzione.
Guida pratica al deploy di server MCP in produzione: Streamable HTTP stateless, OAuth 2.1 con PKCE, gateway come punto di policy e audit log completo. Con esempi TypeScript e checklist di go-live.
Come costruire agenti IA che funzionano davvero in produzione: dai design pattern ReAct e Plan-and-Execute ai framework LangGraph e CrewAI, fino all'integrazione MCP. Con esempi di codice e best practice.