Componenti architetturali per sistemi AI in produzione: agenti, memoria, orchestrazione, retrieval, tool ed eval.
Delegazione, coordinamento, transizioni di stato e confini di esecuzione tipizzati per workflow autonomi.
Memoria episodica, retrieval semantico, compressione, persistenza e contesto riproducibile per agenti stateful.
Esecuzione durevole, retry, branching, checkpoint e gate human-in-the-loop per flussi AI in produzione.
Pipeline embeddings, ricerca ibrida, filtri metadati, reranking ed eval set stabili per sistemi RAG.
Integrazioni MCP, tool tipizzati, schemi di routing, confini di permesso e adapter di protocollo.
Suite di regressione, casi avversariali, review trace, tracking costi ed evidenze di production-readiness.
Pagine semanticamente forti che collegano concetti, progetti e scrittura tecnica.
Pattern architetturali per coordinare agenti AI multipli con ruoli, stato, tool e gestione failure espliciti.
Routing, delegazione, checkpoint e pattern di supervisione per workflow agentici production-grade.
Design di workflow durevoli per sistemi AI che richiedono branching, retry, persistenza e auditability.
Pattern per workflow AI che sopravvivono a failure parziali e restano ispezionabili dopo l'esecuzione.
Layer di memoria per sistemi AI: recall semantico, trace episodici, compressione, persistenza e valutazione retrieval.
Integrazioni Model Context Protocol, identità connector, confini dei tool e superfici operative per agenti.
Ricerca ibrida, pipeline embeddings, strategia metadati, reranking e valutazione per sistemi RAG in produzione.