Inferenza LLM più veloce senza perdita di qualità: una guida pratica
Un modello da 70B genera un token per passaggio avanti e ogni passaggio ricarica i pesi dalla VRAM, calcola l’attenzione su tutto il contesto e sincronizza la memoria. Tra un token e l’altro, la GPU resta inattiva in attesa che si risolvano le dipendenze sequenziali.
Il 40% dei pilot multi-agente fallisce. Ecco come scegliere il pattern di orchestrazione giusto – ed evitare quelli che falliscono.
I sistemi IA a agente singolo hanno raggiunto il loro apice nel 2025: si forniva a un LLM un prompt, alcuni strumenti e un obiettivo, ed eseguiva compiti limitati in modo ragionevolmente efficace.
Scrivi l'evento con i dati. Non dividerli mai.
Due scritture che dovrebbero riuscire insieme finiscono per fallire separatamente.
Il tuo servizio ordini salva l’ordine nel database, quindi pubblica un evento order.created su un message broker.
Il contesto di Go riguarda il controllo del flusso, non lo storage.
Il context.Context di Go è sufficientemente semplice da essere usato male — e questo è il problema.
La specifica come fonte di verità, non come documento secondario.
Lo Spec-Driven Development è uno di quegli approcci a cui gli ingegneri del software hanno fatto ricorso in passato per poi abbandonarlo quando lo sforzo smetteva di dare i suoi frutti.
Specifiche come fonte di verità, o cerimonia lenta?
Lo Spec-Driven Development è entrato nel 2026 come la risposta seria dei sviluppatori alla deriva del vibe coding.
Mantieni l'intento vicino al codice.
I registrazioni di decisione costituiscono lo strato di memoria mancante nello sviluppo del software assistito dall’IA. Non catturano solo ciò che è stato costruito, ma anche il perché — una distinzione che diventa cruciale quando gli strumenti di IA sono a scrivere il tuo codice.
Gestisci gli errori al giusto confine.
La gestione degli errori in Go è facile da criticare. Ogni sviluppatore Go ha scritto questo codice centinaia di volte:
Smetti di usare sleep nei test Go concorrenti.
Testare il codice Go concorrente ha sempre richiesto un po’ di disciplina. Le goroutine sono leggere, i channel sono semplici e la cancellazione del contesto è idiomatica: i worker in background e i timer sono onnipresenti nei servizi Go reali.
A2A non è morto. Semplicemente non è universale.
Il protocollo Agent2Agent di Google, solitamente abbreviato in A2A, ha avuto un primo anno bizzarro.
Pattern di polling affidabili per agenti AI.
Gli agenti di polling sono una delle parti meno glamour dell’architettura degli assistenti AI, ma sono anche tra le più utili.
A2A trasforma gli agenti in pari della rete.
Il protocollo A2A, acronimo di Agent2Agent Protocol, è uno standard aperto per la comunicazione tra sistemi di agenti AI indipendenti.
MCP fornisce agli agenti strumenti. A2A fornisce agli agenti pari.
L’architettura degli agenti AI sta iniziando a dividersi in due livelli.
Implementa CQRS in Go senza inutili formalismi
CQRS è uno di quei pattern che viene spesso sopravvalutato, complicato eccessivamente e talvolta diagnosticato erroneamente come la cura per la noia del buon vecchio CRUD.
Diagrammi come codice, senza il caos.
Mermaid è uno strumento di diagrammazione basato su testo, pensato per chi preferisce scrivere i diagrammi piuttosto che trascinare caselle su un canvas. Utilizza una sintassi simile a Markdown per descrivere diagrammi di flusso, diagrammi di sequenza, diagrammi di classe, macchine a stati, linee temporali, diagrammi di Gantt, diagrammi delle relazioni tra entità e molto altro.
Note che migliorano invece di deperire.
La maggior parte delle note ingegneristiche viene scritta una volta e poi dimenticata. Si cattura qualcosa durante una sessione di debugging, lo si incolla in qualche posto e si ritrova due anni dopo senza alcun contesto sul perché fosse importante.
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