#agentic ai
risultati
-
Agentic AI e margini omni-channel: il caso della finanza retail con Genie
Databricks racconta come i team finance del retail usano un AI coworker basato su ontologia e governance per…
-
TRACE: Stanford trasforma i fallimenti ricorrenti degli agenti in ambienti RL mirati
TRACE diagnostica le capacità mancanti di un agente, genera un ambiente verificabile per ogni gap, addestra un adapter…
-
Prime Intellect rilascia Verifiers v1: taskset, harness e runtime componibili per l’RL agentico
Verifiers v1 scompone gli ambienti di reinforcement learning agentico in tre pezzi disaccoppiati, cosi’ che qualsiasi taskset possa…
-
Context rot: perché le sessioni lunghe di Claude Code degradano
Le sessioni degradano molto prima del limite di token. Jake Minns distingue intrinsic rot e content rot e…
-
Agentic RAG: quando il retrieval diventa un loop search-read-decide
Un’implementazione minimale con l’OpenAI Agents SDK che trasforma il retrieval in un’azione iterativa dell’agente, con cinque domande da…
-
Lakehouse multi-cloud su AWS per l’AI agentica: architettura e trade-off
AWS descrive un approccio catalog-first per unificare metadati tra più provider e alimentare gli agenti AI, con i…
-
Token exchange on-behalf-of per agenti multi-tenant con Bedrock AgentCore Gateway
Guida all’implementazione del pattern on-behalf-of (RFC 8693) su Amazon Bedrock AgentCore: come far propagare l’identità dell’utente attraverso più…
-
Come Bluesight ha costruito Prism, una soluzione agentica su Amazon Bedrock
Bluesight ha usato Amazon Bedrock AgentCore per passare da un prototipo AI monoprodotto a Prism, una soluzione agentica…
-
Costruire un sistema multi-agente in stile VideoAgent per l’editing video
Un tutorial pratico che ricostruisce la pipeline agentica di VideoAgent: intent parsing, pianificazione a grafo e routing degli…