Checkpointing
Checkpoint per ogni transizione significativa: input, tool call, decisioni, output e metadati di recovery.
Pattern per workflow AI che superano failure parziali e restano ispezionabili dopo ogni run.
Checkpoint per ogni transizione significativa: input, tool call, decisioni, output e metadati di recovery.
Il replay trasforma i failure in eventi ispezionabili, invece che in comportamento ambiguo del modello.
Memoria episodica, retrieval semantico, compressione e contesto riproducibile per agenti che richiedono continuità.
Esecuzione durevole, retry, branching, checkpoint e gate umani per workflow AI in produzione.
Progetti in cui applico questo concetto. La pagina dei progetti mostra codice e maturità di ciascuno.
Scrivi a info@gianlucamazza.it il problema operativo e i sistemi coinvolti. Quando c’è già un prototipo funzionante, il primo passo è la review di production readiness. Quella review non include modifiche al codice.