I framework stanno passando dalla generazione al volo di agenti al loro recupero, validazione e governo. Strumenti come CRAFTER, LLM Agents Factory ed Experience Orchestrator puntano a ridurre i costi di inference e prevenire il collasso degli agenti.
Due agenti LLM con obiettivi opposti non competono: collassano. Experience Orchestrator, testato in 60.000 simulazioni in servizi finanziari, aggiunge un livello di controllo con Contextual Bandit, PID e POMDP. Il tasso di contatto ad alto intento sa...
LLM Agents Factory offre una via pragmatica alla gestione degli agenti: invece di generarli a ogni richiesta, li recupera da un archivio strutturato. Questo riduce i costi di inference, la latenza e la pressione sulle GPU, con implicazioni dirette pe...
Un framework basato su retrieval e distillazione consente di costruire agenti LLM specializzati senza generazione al volo, riducendo drasticamente i costi computazionali e migliorando la stabilità. I test mostrano accuratezza paragonabile ad AutoGen ...
Un esperimento open source mostra un agente di coding essenziale: 9 righe di Python, solo standard library, nessuna dipendenza esterna. Funziona con qualsiasi API compatibile OpenAI Responses, usa un singolo tool sh, cache via session_id e mostra l’u...
Un sistema a due generatori scandaglia i residui di un previsore frozen per estrarre feature correttive interpretabili. Un LLM suggerisce combinazioni, flag e codice breve; un gate di validazione decide se applicarle. Su sei dataset e sei backbone, C...
Cloudflare ha rilasciato in open source la sua piattaforma di 'vibe-coding' Cloudflare OS, nata come ambiente interno per creare applicazioni con agenti AI, anche per dipendenti non tecnici. La piattaforma include un framework di sicurezza che, secon...
