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Langchain 1.0 Il 22 ottobre 2025, LangChain ha raggiunto finalmente la versione 1.0. Dopo ben tre anni, questa milestone rappresenta qualcosa di molto diverso sia rispetto alle versioni precedenti del framework, sia rispetto agli altri competitor , che nel frattempo sono diventati parecchi, creando anche un po’ di confusione e smarrimento per chi si trova a definire l’architettura software di un nuovo progetto. Per far capire quanto sia volatile questo mercato, vale la pena notare che il framework sviluppato da Microsoft chiamato “AutoGen”, con 51k+ stelle GitHub, è recentemente entrato in maintenance mode, poiché Microsoft ha deciso di concentrare i propri sforzi sul Microsoft Agent Framework che, ovviamente è molto più integrato con i servizi per la GenAI di Microsoft....

1. Introduzione La quantità di framework che sta nascendo per lo sviluppo di applicazioni di GenAI è incredibile e a mio avviso inizia ad essere pure eccessiva. Ogniqualvolta salta fuori un nuovo framework, mi sembra che faccia più o meno le stesse cose di quello precedente. Magari alcuni hanno una capacità di modularizzazione migliore, oppure un disegno più robusto contro l’obsolescenza nel lungo periodo, ma più o meno mi sembrano tutti gli stessi e, sebbene mi piaccia sperimentare, lo studio di nuovi mirabolanti e promettenti framework di GenAI comincia ad appassionarmi sempre meno....

Introduzione Tra una cosa e l’altra, in queste incandescenti giornate di agosto, ne ho approfittato per leggere bene la specifica del protocollo A2A di Google e provare a capire come utilizzarne i concetti per disegnare una un’architettura enterprise di Agenti, possibilmente slegata da vincoli di piattaforma tecnologica. Che cos’è A2A? Il Protocollo Agent2Agent (A2A) è uno standard aperto progettato e condiviso pubblicamente da Google per facilitare la comunicazione e la collaborazione degli agenti AI....

Intro Nel precedente articolo ho fatto una brevissima panoramica di LangChain, descrivendone i concetti principali e raccontando un esempio di caso d’uso con dati non strutturati in formato pdf. Seguendo lo stesso approccio, in questo articolo faremo una breve introduzione sugli Agenti e procederemo provando a rispondere ad una domanda ambiziosa: è possibile, tramite l’AI, fare analisi sui dati presenti in un DB senza alcuna conoscenza di SQL né tantomeno del modello dati, a partire semplicemente da un prompt testuale in lingua naturale?...