Note pratiche su automazione, agenti AI e sistemi di delivery che devono funzionare sotto vera pressione operativa.
Analisi di Claude Haiku 4.5, il modello compatto rilasciato da Anthropic il 15 ottobre 2025. Prestazioni paragonabili a Sonnet 4 a un terzo del costo, extended thinking introdotto sulla fascia Haiku, e il nuovo pattern di orchestrazione multi-agent con Sonnet come coordinatore.
Analisi di Claude Mythos Preview, il modello frontier di Anthropic distribuito solo tramite Project Glasswing a un gruppo ristretto di partner per lavoro difensivo di cybersecurity. Migliaia di zero-day scoperti, un bug di 27 anni in OpenBSD, e la prima volta in cui un laboratorio rifiuta apertamente il rilascio generale di un suo modello di punta.
Analisi tecnica di Claude Opus 4.7, il modello flagship rilasciato da Anthropic il 16 aprile 2026. Nuovo livello di effort 'xhigh', tokenizer aggiornato, tripla risoluzione immagini e guardrail cyber integrati nel contesto di Project Glasswing.
Analisi di Claude Sonnet 4.6, il modello mid-tier di Anthropic rilasciato il 17 febbraio 2026. Contesto 1M in beta, computer use migliorato, prestazioni che sfiorano Opus 4.5 al pricing invariato di 3/15 dollari per milione di token — e perché è il modello più rilevante per chi costruisce chatbot di produzione.
Il problema dei sistemi AI in produzione non è quasi mai il prompt. È il contesto che circonda il prompt. Un framework pratico per pensare alla struttura del contesto come a un'API invece che come a una stringa.
Il pricing per token è solo una delle variabili che determinano il costo reale di un sistema AI. Un framework pratico per ridurre la bolletta LLM senza sacrificare la qualità — e capire quando il costo è un sintomo di design sbagliato.
Analisi di Gemini 3.1 Pro, il modello flagship di Google DeepMind rilasciato il 19 febbraio 2026. Reasoning raddoppiato su ARC-AGI-2, contesto 1M token, output esteso a 64K, e multimodalità nativa su testo, immagini, audio e video.
Analisi di GPT-5.4 mini, il modello compatto rilasciato da OpenAI il 17 marzo 2026. Fallback intelligente in ChatGPT, ottimizzazione per workload ad alto volume, accesso free-tier e il nuovo bilanciamento costo/qualità nella linea GPT-5.
Analisi di GPT-5.4 Thinking, il modello di reasoning rilasciato da OpenAI il 5 marzo 2026. Upfront planning, finestra di contesto da 1M token, computer use nativo e riduzione del 33% sugli errori fattuali rispetto a GPT-5.2.
Analisi di Grok 4.20, il modello multi-agent rilasciato da xAI in beta a febbraio 2026 e in general availability a marzo. Quattro agenti specializzati, 2M di contesto, integrazione low-latency con dati real-time di X e il ruolo del supercluster Colossus.
Analisi di Llama 4 Maverick, modello open-weight Mixture-of-Experts di Meta con 17B parametri attivi su 400B totali, contesto 1M token e multimodalità nativa via early fusion. La scelta architetturale e il ruolo di Llama 4 Scout con il suo contesto da 10M.
Analisi di Mistral Large 3, il modello Mixture-of-Experts rilasciato da Mistral AI il 2 dicembre 2025. 41B parametri attivi su 675B totali, contesto 256K, licenza Apache 2.0, e il ruolo strategico nell'indipendenza AI europea.
Non tutti i workflow AI beneficiano di un'architettura multi-agent. Un framework per capire quando moltiplicare gli agenti migliora il sistema e quando lo rende solo più difficile da mantenere — con pattern concreti che funzionano in produzione.
I log standard non bastano per sistemi AI in produzione. Un framework pratico di osservabilità che copre prompt, contesto, decisioni, qualità e drift — e che permette di rispondere alla domanda più difficile: 'perché oggi il sistema risponde peggio di ieri?'
I prompt in produzione sono logica di business. Trattarli come stringhe sparse nel codice è il modo più sicuro per accumulare debito tecnico invisibile. Un framework pratico per versioning, testing e rollout dei prompt in team multi-persona.
I dashboard di metriche RAG spesso raccontano una storia più bella di quella reale. Un framework pragmatico per valutare retrieval e generation separatamente, e per accorgersi quando il sistema sta fallendo in modo invisibile.
Più tool dai a un agente, più probabilità ha di scegliere male. Come strutturare i tool, le loro descrizioni e i loro confini operativi perché l'agente resti efficace quando la superficie di scelta cresce.