AIAgenti AI
Cosa serve per portare gli agenti AI dentro un prodotto. Qui raccogliamo le decisioni di prodotto, i protocolli tra agenti, quanto costano i token e dove il retrofit smette di funzionare.
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AIProtocollo A2A: come progettare un agente che altri agenti chiamano
A2A v1.0 è uscito a marzo 2026. Sei passi per progettare un server A2A: Agent Card, skill per risultato, otto stati dei task, binding, auth e versioni.
AIWeb agentico: cosa cambiare quando a comprare sono gli agenti AI
Gartner stima che entro il 2028 il 90% degli acquisti B2B passi da agenti AI, oltre 15.000 miliardi di dollari. Cosa cambia su dati, feed e checkout.
AIWebMCP nel 2026: l'API con cui gli agenti usano il tuo SaaS
Con WebMCP una pagina registra gli strumenti che un agente AI del browser può chiamare. Chrome 149 lo prova in origin trial. Cosa cambia per le interfacce SaaS.
AIContext engineering: cos'è e come si applica agli agenti AI
Il context engineering decide cosa entra nella finestra di contesto di un modello. Sbagliarlo costa il 39% di accuratezza sui task multi-turno.
AICosto dei token nelle feature AI: gestirlo prima di perdere il margine
Il SaaS classico ha margini all'80%, i prodotti AI-native intorno al 52%. La differenza è il costo dei token. Ecco come teniamo il margine sotto controllo.
AIQuanto costa integrare l'AI in un SaaS nel 2026: cifre reali
Il costo di integrare l'AI si divide in build, esercizio e manutenzione. Cifre reali 2026 per chatbot, RAG e agenti, più il terzo nascosto del conto che quasi nessuno mette a budget.
AIProgettare per gli agenti AI: la UI che l'utente non umano legge
Gli agenti AI leggono il sito tramite l'accessibility tree, la struttura usata dagli screen reader. In uno studio del 2026 il successo è sceso dal 78% al 42% se è degradata.
AIURL MCP a vita breve: il pattern TTL per gli agenti AI nel 2026
Trend Micro ha contato 1.467 server MCP esposti su internet senza autenticazione. URL con TTL di minuti, non giorni, chiudono il buco.
AIAgenzia di integrazione AI nel 2026: cosa deve esserci davvero nella loro presentazione
Una presentazione di un'agenzia di integrazione AI nel 2026 si giudica su tre punti: cosa va in produzione, come si misura, come torna in mano al cliente. Dieci controlli da ascoltare, cinque segnali per alzarsi dal tavolo.
AI12 errori che vediamo fare ai team al primo sistema ops multi-agent
I sistemi LLM multi-agent in produzione falliscono fra il 41 e l'86 percento. Quasi tutti i fallimenti si riconducono a dodici scelte fatte nel primo mese. Eccole, e come tornare indietro.
BusinessCosa significa davvero uno studio AI-native nel 2026
Uno studio AI-native fonda la consegna sugli agenti AI, non sull'AI aggiunta al lavoro a ore. Senza agenti, la produzione si ferma. Ecco come riconoscerlo.
AIPattern di design per sistemi multi-agente in produzione
I sistemi multi-agente costano 15 volte più di una chat. Il 40% dei pilot fallisce in 6 mesi. Cinque pattern decidono se il tuo team di agenti regge.
AIAI bolt-on o AI-native: perché il retrofit trova un tetto
L'AI aggiunta sopra trova un tetto: il limite sta nel flusso dei dati, non nel modello. Come capire quale hai e quando il retrofit ha ancora senso.
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