Memory dinamica per agenti AI col framework ReasoningBank: far crescere l’intelligenza attraverso l’esperienza
Uno dei problemi più sottili ma anche più sfidanti è quello della memoria AI: come fare in modo che un agente AI non ripeta gli stessi errori, che impari da…
Quando gli agenti AI smontano le previsioni del MIT: cosa ci dice il nuovo dato di G2
C’è un contrasto forte tra le previsioni accademiche e la realtà che emerge dalle imprese: mentre studi recenti suggerivano che i progetti di intelligenza artificiale falliscano in misura schiacciante, i…
Sovranità AI in Europa: la scelta tra velocità, pragmatismo e ambizione
Quando parliamo di sovranità dell’intelligenza artificiale in Europa, non ci riferiamo a un concetto astratto: è piuttosto la tensione concreta tra il desiderio di disporre di capacità autonome, la pressione…
TUMIX: quando gli agenti collaborano per rendere l’AI più precisa e meno costosa
TUMIX (Tool-Use Mixture) è un framework proposto da Google DeepMind in collaborazione con MIT e Harvard che organizza diversi agenti specializzati – ognuno con modalità d’azione (tool-use, codice, ricerca, ragionamento…