Riutilizzo i componenti di architettura dei sistemi AI in produzione: agenti, memoria, orchestrazione, retrieval e tool, per ingegneri e committenti tecnici.
I pattern di architettura che riutilizzo tra i progetti.
Coordinamento, transizioni di stato e confini di esecuzione tipizzati per agenti che devono lavorare insieme.
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.
Pipeline embeddings, ricerca ibrida, filtri metadati, reranking ed eval set stabili per sistemi RAG.
Integrazioni MCP, tool tipizzati, confini di permesso, schemi di routing e adapter di protocollo.
Regression suite, casi avversariali, trace review, monitoraggio dei costi ed evidenza che un sistema è pronto al rilascio.
Un hub per argomento: ogni pagina collega il concetto ai componenti, ai progetti e agli articoli.
Pattern architetturali per coordinare più agenti AI con ruoli chiari, stato condiviso, tool e failure handling.
Routing, delegazione, checkpoint e pattern di supervisione per workflow agentici in produzione.
Progettazione di workflow durevoli per sistemi AI che richiedono branching, retry, persistenza e audit trail.
Pattern per workflow AI che superano failure parziali e restano ispezionabili dopo ogni run.
Memory layer per sistemi AI: recall semantico, trace episodici, compressione, persistenza ed eval del retrieval.
Integrazioni Model Context Protocol, identità del connector, confini dei tool e interfacce operative per agenti.
Ricerca ibrida, pipeline embeddings, strategia metadati, reranking ed eval per sistemi RAG in produzione.
Raccontami il problema operativo che vuoi risolvere. Bastano due righe sul contesto e sui sistemi coinvolti per una prima valutazione.